【AlphaGo.博評】人工智能打敗人類,同JUPAS選科有咩關係?

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畢竟在大學四年光陰,如果一畢業立即被告知在大學所學的技能已經被電腦取代,是不是有點像下棋十多年,被電腦打敗了,那下棋的意義何在?當然,人類與機器不同的地方,在於人類獨有的技能如社交、創作力、同情心以及提問能力。但除了以上技能,亦要求知識,這個世代到底需要甚麼知識?
吳俊熙

到底甚麼工種會受影響,甚麼不?在填JUPAS的你要知道。(Jupas網站截圖)

機器及AI會否取代人類工作?人類害怕被機器取代,已非第一天之事,自兩個世紀以前工業革命以來就有。有人認為機器會取代人類,並減少萬億美元的製造及就業成本。因為科技厲害之處,就是它可以以超越員工能力的規模、速度和準確性做出決策。只要把工作細分,讓電腦逐一學習,電腦就可以勝任某些工作。而且機械的學習速度很快,相關研究不斷往前走。電腦今天不能做的,明天亦有機會。過往大部份人覺得不會受影響的工種,包括醫生律師,都有可能被自動化被機器取代。到底,甚麼工種會受影響,甚麼不?在填JUPAS的你要知道。

 科技宜家識做咩? 

識別固定模式:當輸入足夠多的數據,電腦就可以找尋固定模式。例如,把道路上大量新的、舊的、清晰的、不清晰的「停止」標誌輸入電腦,讓電腦自行識別「停止」標誌的模樣,自動導航汽車或無人車就會學習在哪個位置要停車,去年就有無人駕駛的貨櫃車於歐洲完成跨境旅行。Uber亦花了6.8億美元買入一間研究無人車的startup公司Otto,Otto是由Google 的前AI專家所創立的。貨車司機為世上最普通的工種,在美國就有三百五十萬專業的貨櫃車司機。有顧問公司估計,未來十五至二十年,貨櫃車司機會成為過時的職業,這三百五十萬人到時會怎樣呢?

同樣道理,把足夠多不同身體部位的醫療造影輸入電腦,電腦就可以作醫療診斷。病人只要說出自己的病徵,於傷口拍照,電腦就可以診斷到底要看專科醫生,還是到藥房直接購買建議藥物。電腦作診療,更加精確,不會鬧情緒,亦不會放假。有AI專家認為,這種診斷方式會於五年內在美國普及,影響普通科醫生的就業。

預測顧客喜惡:在時尚風流的年代,記得客人喜惡彷彿就是酒店最佳管家的必需條件。而今日,電腦已經可以隨著天氣、季節、顧客品味等許多的變數,預測顧客的需求。其中一套相關軟件,是來自瑞士的實驗室CERN,本來供粒子物理學家分析數據,現在用於分析銷售紀錄,推算客戶所需,30日內的準備度可達90%。銀行查覺我的信用卡被盜用(今年已經試過兩次),應該也是憑我過去的購物紀錄,以及購物習慣而推斷到的。

另外,2015年已有報導指Da Vinci surgery system可以把提子皮縫補回提子中,Bloomberg已經用AI寫公司利潤報告,生產GPU的Nvidia已經以電腦自行寫程式。今年,JPMorgan的新軟件COIN,可以於短短數秒內完成需花律師36萬小時處理的商業貸款協議,而且出錯率比人類更低。我們日常生活中,手機的語音識別、搜尋引擎提供最佳的選項、隔阻垃圾電郵、翻譯等等,都是現代科技可以為我們做的事情。

電腦作診療,更加精確,不會鬧情緒,亦不會放假。(視覺中國)

到底讀咩科?

畢竟在大學四年光陰,如果一畢業立即被告知在大學所學的技能已經被電腦取代,是不是有點像下棋十多年,被電腦打敗了,那下棋的意義何在?當然,人類與機器不同的地方,在於人類獨有的技能如社交、創作力、同情心以及提問能力。但除了以上技能,亦要求知識,這個世代到底需要甚麼知識?

人工智能:五月中旬,Bill Gates 在Twitter上,提及三個他認為最有影響力的科目:人工智能、能源及生物科技。科技巨企亦正在收購AI startup,並吸引學術界最優秀的研究人員。數據分析公司Quid指出,2015年就有85億美元用於AI,幾乎是2010年的四倍。 IBM 已經投資了十億美元在它的AI系統Watson上,Amazon 有Alexa,Apple 有Siri,其他科技巨企 Google、Facebook及Microsoft亦大量投資於AI及機械人上。如要學AI,網上課程(MOOC)如edX及Coursera提供很好的教材,而如果想暑假學coding,筆者建議Python,因為Python在機器學習(machine learning)與數據分析(data analysis)兩者均實用。

網路安全:WannaCry一事相信已經令許多人欲哭無淚,是以社會需要更多科技人才處理網路安全的相關工作,有報導指目前全球需要一百萬人,但這些職位會否快速被中國人及印度人,甚至AI本身如MIT的 AI2 及 IBM的 Watson for Security取代,仍是未知之數。

2015年,奧巴馬政府已經擔心過百萬人生計受科技巨輪的影響,撥出一億美元,推行TechHire Initiative,以訓練更多科技人才。未知新一屆的特區政府,會於這個人工智能的世代,為香港人做甚麼?

(本文純屬作者意見,不代表香港01立場。)


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