对于机器人是否会抢走人类的工作岗位，人们并没有达成统一的共识，但总体来说态度都较为悲观。也有乐观者认为，正如工业革命和农业革命一样，属于AI的曙光时代以及它带动的现代机器人分支等一系列新的技术能够创造更多的就业岗位。

然而，目前有很多人认为机器人和人工智能将会在未来的某个时间点完全取代人类。你可曾想过：机器人和人工智能已经开始“夺走”我们的工作岗位。自动化并不是其唯一原因——究其根本，机器人和人工智能的能力越来越强，技能越来越娴熟。在我们的认知里，这些工作只有人类才能做到。

实际上，人工智能所无法做到的事情已经越来越少，取代人类工作只是它们能力的一部分，然而，让我们从更宏观的视角来看待这个问题：AI神经网络的细微进步，会不会开始威胁那些曾经被认为是“只属于人类”的能力呢？

机器人擅长烹饪

你可以试着想象机器人成为制作汉堡的大厨，能够自动将鸡肉切块打包，并且拥有五个神经网络的人工智能还与真人对打DOTA。这些事情有何共同点？实际上，几年前，工程师们还尚且无法利用AI实现这些功能，他们当时认为，在未来的一段时间内，AI依旧无法做到这一切。

Flippy由Miso Robotics公司制造，号称机器人界的“汉堡大厨”“薯条大师”。Flippy能够来回旋转，拿起一个汉堡，轻轻地将一块奶酪放在汉堡上。它还能使用红外传感系统判断烤架上汉堡和鸡肉的温度，并在恰当的时间取出，保证最佳的味道和口感。Miso公司目前正在为60家餐厅制作汉堡。烧烤食材容易弄脏衣服，过程十分无聊，有时还会有一定的危险。不仅如此，烧烤还是一项高度复杂的任务。

Miso公司的Flippy必须和人类进行互动，处理一些难以预测的情况，学会识别不同材质、不同形状的食材，并且通过三维导航系统规避损伤物体。这并不是什么魔法，也不是“超人AI”,这只是日常生活中反复出现却无法预测的脏活、累活。此前，普遍认为只有人类才能完成这些工作。Flippy的造价只需10万美元，它无需休假，无需支付工资，能够24小时不间断的工作而毫无怨言。对于美国的快餐企业来说，这些工作岗位的流动性很高，很少有人愿意做这样的工作。

Osaro是一家专注于将深度学习和机器人相结合的公司，其产品能够完成将鸡块打包的工作。对于机器人来说，识别不规则形状、将物品放入盒中或是打包，一直以来都是很大的难题。除了鸡块，机器人还会被用来处理各类切片食物，而切片的食物十分容易弄碎。最令人感到惊讶的是，Osaro公司所开发的机器人并不需要接受人类的训练。它能够自己学会如何拿起形状不规则的鸡块，并将鸡块打包。这种从头开始的强化学习是向着人工智能一般性学习迈进的一大步：比如参与简单流水线的工作，或是完成食物准备、食物打包的任务。

Dota和围棋：AI如何处理复杂的问题

OpenAI是由Elon Musk资助的人工智能团队。团队的一大目标就是确保人类不会被超智能AI所毁灭，反而能够从分布在世界各地的AI系统中获益。OpenAI团队创造了一支“Dota战队”，战队由五个各自独立的AI系统构成，这些系统能够互相协作，并试图在Dota这款多人角色扮演游戏中击败人类玩家。实际上，和AI对战的人类选手并不是最顶尖的，但他们也是这款游戏的高手了。

此前，人类从未想过AI能够完成像这样的“半组织化”的任务。实际上，人们认为“团队协作”需要创造性的管理技能，而AI系统很难具备。在Dota比赛中击败人类，的确展现出了AI在某些领域的团队协作能力。然而，这是真正意义上的团队协作吗？我觉得，如果我们把白领的工作分解来看，其所需要的环境和团队协作能力恐怕不比组团参加Dota比赛更加复杂。

曾经，科学家们认为直到2020年，AI才有可能击败人类围棋选手。但DeepMind团队的AlphaGo却在2016年就做到了这一点。AlphaGo的智能来源于内部创造，并非复制、整合数百万局人类对弈的战术。

最近名扬千里的一盘棋里，AlphaGo走出了惊天骇俗的第37手棋，甚至震惊了其人类训练师——从未有人见过这样的招法。同样感到不安的，还有AlphaGo的对手，韩国职业选手李世石。他看到AlphaGo走出这步棋之后，起身离开了对局室冷静冷静。从那时起，DeepMind团队的AlphaGo就不再需要任何给定的数据集合；它能够通过不断与自己对局学习新的招数。显然，新版本的AlphaGo能够轻易击败原先的版本。

尽管AI功能已经十分强大，但这并不意味着一般性人工智能已经近在咫尺，距离AI完全替代人类也还有一定的距离。机器人系统和AI难以处理给定范围外的意外情况。也许，真正无法被机器人所替代的、人类所独有的技能，比我们想象的要少得多。AI系统能不能学会实现像“同情”“管理”等人类技能呢？或许在我们意识到之前，AI就已经能够做到这些了。

人类更加信任AI

Woebot等创业公司正在着手开发用于管理心理健康以及咨询的聊天机器人，帮助抑郁症患者更好地处理问题。我们也许会认为，人类的参与是咨询过程中至关重要的一部分，但有证据表明，在参与不做价值判断、不偏袒的对话时，能够获利更多。

当代的机器视觉和面部识别技术使得机器人能够识别人类的情感，模仿人类的行为。以Ellie为例：Ellie可以和老兵交谈，帮助他们应对PTSD。例如，Ellie不仅知道如何做出表达同情的动作，如点头、微笑或是在听到敏感故事时小声沉吟，她还知道在什么情况下应该做出这些动作。”

实际上，我们已经了解到，在某种程度上，对于较为敏感的话题，人们更喜欢对机器倾诉，而不是对人。前谷歌数据科学家Seth Stephens-Davidowitz在他极富争议的作品《每个人都会撒谎》中就提到了这种现象。因此，如果机器人的能力足够出众，在面对一些极为隐私的任务或是交易时，人们会更加倾向于选择机器人和AI系统。

机器人比人类更出色吗？

我们关注的重点应该放在“能力足够出众”上。实际上，想要实现成功，机器人的能力并不一定要比人类强。在一些关键领域，已经出现了这种趋势。自动客服系统为人类节省了很多时间和精力，但他们在回答问题的准确性和互动性上并不及人类。类似地，管理市场营销部门团队的人工智能并不一定是最好的经理——只要它能够带领团队达到公司的业绩目标就行了。

“在Dota比赛中打败人类选手”和“管理市场团队”之间存在很大的差距——OpenAI团队需要12.8万台计算机和256个图像处理器。实际上，“超级智能”“高水平一般性人工智能”离我们还有很长的距离。市场营销需要搭建环境，并执行一系列操作，但这些环境大体相似。而Dota则更为复杂。Dota的环境比象棋和围棋更类似于现实世界。

AI驱动的系统发展迅速，也许距离“能力足够出众”已经不远了——或许只需10年就能实现。随着AI和机器人的出现，经济学将会得到发展；计算的成本——运行AI系统的一项重要投入——也会随之下降。由于单位经济学效应，在服务业使用机器人取代人类的成本也会随着时间下降。