最近几年，随着美国、日本、德国等国家对机器人产业的大量投入，机器人的技术发展日新月异。在行动上，机器人从过去的笨拙缓慢变得灵巧迅捷；在智力上，人工智能的发展在深度学习和人工神经网络方面有很大突破；在使用场景上，机器人不但可以承担工厂生产线上的工作，还可以走进家庭，扫地、浇水、做饭；从功能上，机器人不但可以替代手工操作，现在还在逐步替代脑力劳动。
我们抱怨很多现代机器人长得不像人，是有道理的，比如在现代化车间里看到的机械手臂、会自动包装的机器人、厨房里炒菜的机器人、安装在汽车里的自动驾驶设备，还有客厅里的扫地机器人。但是如果说机器人的智商不如人，则不完全正确。因为机器人在某些方面的才能已经远超过普通人，比如智力抢答、下象棋等。如果说到综合智力，机器人的能力正在接近人类。测量机器人的“智商”有一个方法，叫做“图灵测试”。图灵测试是计算机科学和密码学的先驱阿兰图灵在1950年设计出的，其内容是，如果电脑能在5分钟内回答由人类测试者提出的一系列问题，且其超过30%的裁判相信是人类所答，则电脑通过测试。2014年，英国雷丁大学有一个机器成功地骗过裁判，让裁判误认为他是一个13岁的男孩。其实，家里的扫地机器人也可以做到智商很高，之所以只是目前的样子，不是技术不行，而是如果那样做价格会非常昂贵。
曾在谷歌搜索部门工作的吴军博士说：“机器拥有智能如今成为可能”。曾经缺失的一环今天已经接上了，这一环就是大数据。大数据让机器具备了深度学习的能力和自主判断的能力。现在的智能设备已经具备柔性，机器替代人正在全世界发生。
在服务行业，美国旧金山的动力机械公司曾生产出一款自动制作美味汉堡的机器人，它知道如何烤肉饼，如何把面包切成片，如何加番茄、生菜和奶酪，做好以后还可以通过传送带把美味的汉堡送给顾客。英国MOLEY公司制作的机器人厨师，可以做出美味的饭菜，其售价大约10万元人民币。还有大量的机器人被做成玩具和表演道具。如今，孩子们已经不再喜欢不能动的毛绒狗，而是能做很多事的机器狗。
机器人厨师Moley，能够模仿人类双手的动作，抓住各类瓶子、罐子、餐具、锅和盘子，还能使用搅拌机、搅拌器、餐刀、菜刀和灶台等
在农业领域，机器人也开始尝试替代人的复杂工作。如采摘工作，采摘时要很清楚地定位要摘水果的具体位置，还要根据水果颜色判断是否成熟。视觉机器人公司生产了一种像八爪章鱼一样的机器人，用3D视觉形成整棵树的模型，确定每个果子的定位，这些信息被传送到机器人的8只手臂上，使其迅速采摘果子。
除了对简单手工操作的替代，机器人还能替代复杂的专业技术人员的工作。如判断医学X光片的机器人，准确率达到98%以上，这已经超过了人的准确率。另外，网上广泛传播的硅谷视频机械狗、无人飞机，这些机器连遥控器都不需要，它们自行判断运动路线，躲避障碍物等。它们无需人类操作，灵活得几乎和生命体一样。早已不同以前的工厂机器人，现在硅谷的智能机器人灵活度、准确率和自主判断能力几乎与人类相似。
机器人想问题的方法和人类不一样
难道机器人真的学会自己思考了吗?我们长期以来，对人工智能一直有种误解，怎样让机器变得聪明，让它模拟人、让它思考。这其实是错误的，计算机不是通过这种方式实现智能的，它想问题的方法和人类不一样。
自从阿兰·图灵提出人工智能的概念到如今，已经经历了60多年。人工智能的研究经历了繁荣与萧条的周期循环，人们对它的期望越来越高。当失望在所难免时，投资和研究活动迅速减少，而称为“人工智能寒冬”的长期停滞也接踵而至。
前些年，美国科学家明斯基曾写过一篇文章，说明如果不能告诉机器人全世界各种物体的尺寸，它就会犯很多可笑的错误，但是告诉它全世界所有东西的尺寸这几乎是不可能的。比如说，“Pen”，英文里既指“钢笔”，又指“围栏”。当有人说“Pen”在盒子里，人类都能理解是钢笔，不会误解成围栏。机器就不行。没有如此海量的知识，计算机不可能单纯靠推理答对。所以指望人工智能单纯推理并无意义。
也因为这篇文章，从此美国政府不太支持对人工智能的研究。至今，美国对模拟人思考的项目研究经费支持都很少。
可是在大数据时代，问题迎刃而解。大数据能够告诉机器以往人类的经验。机器可以用统计学或一些算法，判断哪种行为成功率更高。一旦样本足够大、数据足够多，量变就会成为质变。
不管前几次人工智能寒冬让这个行业多么凋零，反正现在这个行业是春天再次到来。投资人四处寻找人工智能项目，谷歌、脸书、亚马逊等公司都对人工智能研究青睐有加，“以前从未有这样财大气粗的企业将人工智能放在业务模式的绝对核心地位，也从未有过人工智能研究在如此强大的企业之间被几乎定位成了竞争的焦点。类似的竞争也在国家之间展开。人工智能在集权国家的军队、情报机构和监视机构中正变得不可或缺。”马丁·福特如是说。
2015年3月的全国两会上，李彦宏提案的“中国大脑”颇引人注目。当谷歌的大狗机器人刚出来，山东大学就展示了863项目的中国版大狗机器人，中国版大狗也有被脚踹而不倒的场景，尽管看上去比波士顿公司的笨拙一些。
“机器换人”时代来临
如今，在中国的那几个传统意义上的制造中心，如广东的东莞和佛山、长三角的苏州、无锡、常州和温州等，各个企业都在大谈机器换人。来自2015年5月《东莞经济》的资料显示，其中有5篇报道，内容总计15页，《机器换人将成为新常态》、《东莞机器换人需要集成创新》、《机器换人：东莞占了“天时、地利、人和”》等文章，从各个角度分析了机器换人的可能性，既有实际案例分析，也有产业发展情况等。总结下来有以下几点：
一，机器换人已经成为了一种趋势。近几年企业用工难，工人工资上涨已经成为普遍现象，而中国制造的产品结构和利润率没有太大增长。这就使得企业要不把工厂搬家到工资更低的不发达国家，如孟加拉国，要不就得想办法找到少用工人的办法。随着机器人技术的进步，机器换人成为一种趋势。
二，地方政府正在有组织地进行机器换人的工作。以东莞为例，主要是政府定计划、专项资金支持、金融服务支撑、就近发展机器人产业等办法。其中2015年确定的专项基金就达到2亿元。
三，中国的机器人设计和制造被资金追捧，但是技术上与美、日、德还有差距。国内的机器人制造厂商基本在系统集成等食物链的下游，而美、日、德则控制了减速机、控制系统和基础关键零部件等。
四，企业在机器换人的过程中遇到了很多问题。如前期投入大、机器人的柔性不够好、不能适应产品线的更换、缺少懂机器人的技术人员等。
图为海尔洗衣机互联工厂
从海尔、富士康为代表的制造业巨头纷纷建设的一些无人工厂，我们可以看出一种趋势，机器换人正在发生，潮流势不可挡，对社会的影响也在逐步显现。国际机器人联盟有一张图比较了全球主要国家和地区机器人的使用密度，韩国排第一，每万名制造业员工机器人拥有量达到437台，而中国大陆地区密度最小，每万名制造业员工机器人拥有量只有30台，相当于韩国的1/10不到，甚至达不到世界平均水平。但是，中国机器人的购买量是全球最大的，相当于日本的2.5倍，而且销量还在不断增长。目前，中国制造业公司纷纷大量采购先进的机器人，拥抱工业4.0。一些中小企业，产品品种多样化、小批量生产，同时也在尝试使用模拟学习的柔性机器人。机器人的不知疲劳、不会受伤、没有情绪、不拿薪水等好处，已经被产业界广泛认知，但是其高昂的价格和严密的维护要求，也把很多企业挡在门外。
哪些职业会被机器替代？
从全球范围来看，机器人以及人工智能的发展迅速，对整个人类的科技进步，生产方式的转变都有非常好的正向促进作用，同时机器人以及人工智能的发展也给社会带来隐忧。部分人会面临短暂性失业。
COURSERA的创办人，百度首席科学家吴恩达在近期的BIG TALK上就讲过，人们与其担心人工智能和机器人会给人类带来毁灭，不如去担心人工智能和机器人给社会带来的大量失业和再就业培训的压力。
吴恩达认为，美国用了200年把一个农业社会转变成现代社会，农业就业人口只有总就业人口的2%。因为用了200年，所以农民可以继续种地，不慌不忙地慢慢学习农业机械的使用和向其他产业转移。但是现在的科技发展给社会带来的变化要快得多，人们没有200年的时间去做转变，甚至没有20年的时间去做转变，这个转变的时间很短。吴恩达举例，无人驾驶汽车的技术已经成熟，在未来的几年里会被广泛使用，美国350万卡车司机将面临失业。
2015年4月份我在哥伦比亚大学与诺贝尔经济学奖得主斯蒂格利茨交流时，他也表现出对失业、新技能学习以及再就业培训的担忧。3D打印技术和工业机器人可能在近几年内迅速普及，制造业大量在生产线上做装配的蓝领劳动力面临失业的窘境。这已经不是预测，而是发展中的现实：富士康在“11跳”以后，痛定思痛，认为只要解决了机器人的“柔性”问题，机器人就会比人好得多，所以富士康正在加大力度开发用于上生产线上的机器人。一旦成熟，全国各地号称20万人的工厂，最后能剩下几个“真人”?
不仅仅是蓝领工人受到冲击，很多过去一直被认为是高技能的白领工作也将受到影响。如美国《连线》杂志主编、《失控》一书的作者凯文·凯利在多次演讲中提及的利用大数据和人工智能技术，电脑可以替代大量普通医生的工作，准确率比普通医生还高，那么这些普通医生去哪里就业?美国是判例法国家，要想打赢一个官司，要研究上百、上千个案例，所以要动用大量律师，收取上亿美元的律师费。现在机器人已经可以利用大数据和人工智能替代律师的工作，看更多的案例，准备更有说服力的案件资料，成本是原来的1/10，而且案件资料的质量更高。那么原来做整理资料工作的律师去哪里就业?美国麻省理工学院（MIT）斯隆管理学院副院长黄亚生教授在一次论坛上透露，他用一个智能设备系统搜集100篇相关学术论文，准确率达85%。过去，这件工作要好几个RA（研究助理）来做几个星期才能完成，用机器只要几分钟。如果如黄亚生教授所说，那些研究助理要去哪里工作?还有慕课（MOOC）的出现，让学生实现了在线学习、考试、取得证书等过程，那这些大学里的师资去哪里就业?
同声传译机也是人工智能家族里的成员，随着自然语言的处理技术和声音过滤识别技术的发展，可能在5-10年内出原型，翻译人员就会失业。
针对机器人和人工智能造成大量失业的情况，马丁·福特在他最近出版的《机器人的时代》有过非常多的阐述。我最近和他做过深度交流，他认为这一次真的不一样。前几次技术革命，每次带来的失业，马上会被新的岗位的出现弥补并反超，所以人们并不害怕新技术，然而最近的统计显示，美国机器人技术的迅速发展，带来的新的就业机会将非常少，2000年到2010年，美国几乎没有创造出新的就业机会。从原理上讲，以前的技术革命仍然是工具型的，是对人手的延展，然而机器人应用的繁荣，却是对大脑的替代。
有一个问题一直是人们争论的焦点，机器人替代人，提升了整个社会的效率，同时也提升了人类整体福利，这难道不是一件好事吗？赞同的一方认为，由于人类整体福利提升，只要政府保证失业人的基本生活保障和公平对待，社会就会非常安定；但是反对的一方认为，机器人替代了人，人失去了工作的机会，也就失去了追求进步的机会。
日本科技公司NEC在日前推出了一款机器人管家，云计算技术允许异地交流
机器人革命的最重要推动力之一，可能就是“云机器人”，要想实现机器人功能提高，价格降低，云机器人也是一个很好的选择。在云技术应用之前，机器人不但硬件要强大，软件也要强大，而且由于传递速率较慢，机器人与数据中心的沟通并不容易。如今，随着物联网和5G技术的发展，把大部分计算方式和数据放在一个大型数据中心，单个机器人力求简单，与大型数据中心保持连接。一台机器人学到了新知识，可以马上经过云端让其他机器人获得，这种机器智能学习也只能在云端实现，软件升级也基于云端实现，这样就省去了很多麻烦。由于有了云端技术，你买来的机器人会越来越聪明，学会做的事情也越来越多，直到它的身体部位硬件出现故障，再进行硬件的更换。
2045“奇点”来临？
随着大数据和云计算的发展，机器人技术迎来了春天，有人开始就机器人的智能一旦超过了人以后，对人类的影响开展了想象力丰富的研究。但是，机器人和人工智能会对整个人类带来什么根本性影响，我们还要拭目以待。2005年，美国有一本奇书出版，《奇点临近：当人类超越生物学》（The
Singularity Is Near：When Humans Transcend Biology）。作者是多才多艺的库兹韦尔，在与计算机技术相关非常多的领域中都有所建树。库兹韦尔预计到2045年，计算机的智力会超过人类，而那个时点就是“奇点”。马丁·福特认为，如果计算机的智力接近人类，依靠摩尔定律的法则，超过人类也会变得很容易。
我们无法预测人工智能超越人类以后会是什么样子，虽然科幻小说和电影已经把好的一面和坏的一面展现的淋漓尽致，但是毕竟我们没有亲身体验那个时代的特色。有一点可以肯定，技术进步最初总是让人惊奇不已，然后人类很快就“笑纳”了技术进步带来的改变，再然后就开始抱怨技术进步太慢，没有到达理想效果。
智能机器人作为新一代生产和服务的工具，越来越多地参与到我们的生活中，从而更多地服务我们，但一些走在科技前沿的工作者对其并不感到乐观，更坦言，如果人工智能自行发展，以加速度重新设计自己，由于受到缓慢的生物演化的限制，人类不能与之竞争，最终将会被代替。不管怎样，机器人出现的本意，原是希望它能为人类服务，如果人类没有能力将人工智能的潜在风险控制在可以承受的范围之内，那后果将不是我们所能够承受的。
孙骁骥：不拿薪水的机器人取代记者，正如工厂取代作坊
当机器人可以写新闻，媒体人集体实业的那天还远吗？
“记者是否将被机器人取代”之问始于2014年。是年4月，洛杉矶发生了一场4.4级的地震，《洛杉矶时报》成为最快报道这一突发事件的媒体，从撰写到报道发出，耗时仅3分钟。之所以反应如此迅速，原因在于——报道出自机器人之手。
当然，所谓的机器人，并不是指仿人形的机器手臂在电脑键盘前打字写稿，而是指电脑程序算法。这条乍听上去颇具“科幻”风格的新闻，在短短一年之后成为了我们身边的现实。2015年9月10日，腾讯新闻发布了第一条由新闻撰写软件“Dreamwriter”撰写的新闻稿《8月CPI同比上涨2.0% 创12个月新高》。坦白说，这篇财经短消息写得比一般记者的要规范，把这条新闻放在网站的新闻页面，毫无违和感，连网友的数百条留言里也丝毫没有人察觉这篇新闻并非出自人类之手。
这种机器人稿件读来毫无违和感的原因在哪儿？其实并不在于写稿软件本身有多么高明。稍微分析一下这篇稿件的结构，不难知道它是如何被机器“撰写”出来的。稿件首先提到了报道的主题——8月CPI上行的事实，然后自动抓取了各项数据证明这一事实，第三部分则是各界对于数据的解读。文中数据来源均为网站数据库中的资源。这样具有“通稿”性质的文章，作用仅限于传递讯息，理论上来说，如此简单的功能以软件代替人力完成，根本不应该是很困难的事。
看过经典商业电影《华尔街》的影迷一定记得，道格拉斯扮演的私募高手哥顿·盖柯在电影中奉劝他的小学徒时说过：“内幕的资讯是这个时代最值钱的商品。”这句话不仅涉及了金融股票的某些本质，也涉及了新闻业的本质。说穿了，新闻实际上就是确认那些原本未经核实的“小道消息”，并将其传递给需要它们的人。在17、18世纪时期伦敦、巴黎、阿姆斯特丹等地的证券市场旁边，媒体人在酒馆里向散户们传递着各种小道消息，哪些公司的股票可能会上涨，哪些有可能下跌，这些据说来自于公司内部的小道消息，便是现代财经新闻的雏形。后来有聪明人将它们汇编成册在咖啡馆兜售，于是，世界上最早的财经新闻报纸出现了。
然而，一条有价值的新消息一出现，立刻会有无数人争相传播，从二手到三手乃至n手，层层传递，全靠媒体人的笔杆子。在早期报刊时代“媒体人”的概念中，“媒体”和“人”基本是混而不分的。报刊、杂志以及后来出现的广播，都是传播的载体，人则成了使这些载体发生作用的一种传播技术手段。在过去，一位写得一手好消息通讯的记者，就是一个合格的媒体人，撰写、改写消息通讯的能力，成为了一种媒体人必要的业务能力和谋生手段。
历史上早期的媒体记者，基本也就是扮演着这种“传话者”的角色。久而久之，形成了一套自己的“理论”。看看新闻学院里开设的新闻课程都包含什么：倒金字塔结构、如何起标题、消息改写......多年的积累之下，这种“写手化”的职业特征和要求，逐渐钝化了媒体的竞争力。英国卡迪夫大学传播学院曾经出过一份报告，对近20年来新闻媒体的原创度以及独立性进行调查。结果显示：自上个世纪80年代以来，随着新闻业日益加深的商业化节奏，新闻媒体的公信度实际上在不断降低，媒体报道的可靠程度也大不如前。
在这份报告中，研究者调查了1985年以来英国主要报纸的发行量、利润、雇员情况等多项数据，发现在此期间，包括《泰晤士报》、《卫报》、《每日邮报》在内的主要英国报纸，平均的总版面量增长了两倍多，广告量也增长了近三倍，但是新闻的原创性却堪忧。一个悲哀的事实是，目前主要英国报刊超过60%的新闻内容，几乎是原封不动地购买英国新闻社（PA）提供的不署名通稿。另外，尚有20%的新闻内容部分地引用了英国新闻社的内容。读者日常购买的媒体产品中，只有大约12%的内容能够被确认为记者第一手的原创采访新闻。
然而，传递讯息是否就等于新闻媒体呢？答案显然是否定的。伟大的新闻记者李普曼有言：“新闻的作用是突出地表明一个事件，而真实的作用是把隐藏的事实显露出来。”此言善矣。真正在新闻里传播的不是讯息，而是有商业价值的稀缺讯息，那些“不为人知”的、“隐藏”在人们视听之外的讯息。传播这些讯息，并且帮助读者从中重新解读、构建新的现实，以作为他们在实际生活中作判断、决策时的参考依据。
以上种种，都需要新闻人进行富有创见的分析和深度调查。我想，这才是新闻行业的本质，也是媒体从业者的核心竞争力。而当一个行业已经进入一个大家都东抄西抄的格局，没有任何原创的价值，那么媒体记者失业下岗，不是活该吗？
看清行业本质的过程犹如卸妆，在一层层把厚腻的脂粉、妆容卸下之后，人们才能看清她原本应有的样貌。新技术的出现，似乎就是媒体行业的一瓶“卸妆油”。透过日益更新的技术，原本许多不得不由人完成的机械性劳动，渐渐可由电脑算法和机器取代。例如BuzzFeed的自动新闻抓取和推送，以及今天Dreamwriter的自动消息撰写，让“媒体”与“媒体人”日趋剥离，呈现本来面目。当“会写稿”不再成为判断媒体人的标志，也就是媒体人真正素颜的时候。
机器人写稿取代记者，或许正如工业革命时期的自动化工厂取代手工作坊。对新闻传播机构而言，这是一件极大节约人力成本的好事，对媒体从业者而言，是看清这个行业本质的契机。在技术的“倒逼”之下，未来的媒体行业，媒体人数量很可能会大大下降，甚至呈现一种精英化的趋势：他们不再是“民工”，他们付出的也不仅是体力，而是脑子，是创意策划和独家的采访内幕。只有这些，才是电脑软件永远无法取代的。
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