人工智能将来会让更多人失业吗？
我们正处在一个人工智能波澜壮阔的时代，人工智能技术正在推动这个时代发生天翻地覆的变化。我们可以看到，越来越多的行业出现机器人取代工人的现象，从某种意义上，人工智能侵占了很多岗位，消灭了许多行业对劳动力的依赖，逐步将劳动力从旧岗位上释放出来，而从旧岗位上释放出来的劳动力，需要学习新技能才能走上新岗位。因此，短期内会造成部分产业的失业高潮和部分人员的无所适从，但请相信，随着社会的调整，一切会变得更好。
因为在这个过程里，人类的工作机会不是被完全地摧毁了，而是会变得不同。人工智能只是以极快的速度消灭了充满重复性劳动的低端岗位，但机器仍然是人类发明的一个工具，人们也会把它控制在可约束的范围内，很多东西机器是根本无法替代的，人类的主观能动性也会在此时得到充分的发挥。人工智能普及的时代，大量失业人员会转移到服务业、陪护业等行业，社会上会出现更多心理咨询师、幼儿教师、康复医师、高龄老人陪护等服务性就业岗位，进而提高这类行业的服务质量，实现新的发展。
历史发展告诉我们，尽管技术会带来颠覆，带来大量的事业，但它还能催生新的工作。所以我们无须担心人工智能会引发大规模的失业潮，未来的世界依然是以人为主导的人工智能世界。
全球人工智能（Al）机器人行业四大家族
在世界工业机器人业界中，以瑞士的ABB、德国的库卡、日本的发那科和安川电机最为著名，并称工业机器人四大家族。它们在亚洲市场同样也是举足轻重，更占据中国机器人产业70%以上的市场份额，几乎垄断了机器人制造、焊接等高阶领域。
瑞士ABB
ABB(AseaBrownBoveri)名列全球500强，总部坐落于瑞士苏黎世。ABB的业务涵盖电力产品、离散自动化、运动控制、过程自动化、低压产品五大领域，以电力和自动化技术最为著名。ABB拥有当今最多种类的机器人产品、技术和服务，是全球装机量最大的工业机器人供货商。ABB强调的是机器人本身的整体性，以其六轴机器人来说，单轴速度并不是最快的，但六轴一起联合运作以后的精准度是很高的。截至2016年3月8日。公司市值约415亿美元，收入约为355亿美元，净利19亿美元。
德国库卡（KUKA）
德国库卡（KellerUndKnappichAugsburg）1973年研发了名为FAMULUS的第一台工业机器人。库卡公司主要客户来自汽车制造领域，同时也专注于向工业生产过程提供先进的自动化解决方案，更涉足于医院的脑外科及放射造影。其橙黄色的机器人鲜明地代表了公司主色调。截至2016年3月8日，库卡公司市值约35亿美元，收入约31亿美元。
日本发那科（FANUC）
1976年FANUC公司研制成功数控系统，随后又与SIEMENS公司联合研制了具高水平的数控系统，从此，FANUC的产品推陈出新，成为当今世界上数控系统、设计、制造、销售实力最强的企业之一。FANUC公司是全球专业的数控系统生产厂，FANUC工业机器人与其他企业相比独特之处在于：工艺控制更加便捷、同类型机器人底座尺寸更小、更拥有独有的手臂设计。截至2016年3月8日， FANUC公司市值约235 亿美元，收入约61亿美元。
日本安川电机（YASKAWA）
1977年，安川电机运用自己的运动控制技术开发生产出了日本第一台全电气化的工业用机器人，此后相继开发了焊接、装配、喷漆、搬运等各种各样的自动化作用机器人，并一直引领着全球产业用机器人市场。截至2015年9月, 安川电机累计出售机器人台数已突破28万台，成为全球机器人销量冠军！
四大家族中，机器人产品也各有特点：ABB机器人在控制性、整体性上表现最好；发那科全球销量第一；库卡机器人则广泛应用在汽车生产线上；在价格上，ABB机器人售价最高，安川相对便宜。四大家族均起家于机器人产业链相关的业务，最终成为全球领先的综合型工业自动化企业，都是因为掌握了机器人本体极其核心零件的技术，并投入产业，这才有了今日工业机器人四大家族的美誉。
中国已成为世界第一大的工业机器人需求国，四大家族的发展对国产机器人和智慧装备企业来说，颇有借鉴和参考意义。“中国制造2025”目标的实现，离不开装备制造业的飞速提升。
强人工智能（AGI）会消除人类对于结构化知识库的需求么？
相信大多数人对人工智能的理解，还停留在科幻小说或者好莱坞科幻大片里描绘的场景，随着互联网科技的爆发式发展，人工智能也不再遥不可及。大家也都会幻想，小说或者电影里的场景会很快就出现在日常生活中。最鲜活的示例就是美剧《西部世界》，真实人类利用人工智能打造一个还原度极高的“西部世界”，人类是造世主，但造出的机器人逐渐诞生自己的意识，开始复仇人类。
这可能会发生吗？未来有可能，只是目前几乎无法实现。因为我们离真正的人工智能还有绝大的技术鸿沟，现在普遍意义上的人工智能，绝大多数仍处在弱人工智能（Artificial Narrow Intelligence ANI）阶段。
这是与强人工智能 (ArtificialGeneralIntelligenceAGI)相对的概念。但时至今日，对AGI还没有一个比较严谨的界定标准，只能是从技术方向上区分不同的突破弱人工智能的解决方向，大体是这样对应的：
知识模拟(专家模式)，由算法模拟实现：电脑=硬件+软件——弱人工智能；
行为模拟(工具模式)：操作机器人=电脑+感应器、执行器——弱人工智能；
自主性模拟(环境模式)，自主机器人=机器人+环境——强人工智能；
进化模拟(生物模式)，主动学习，自我改进——强人工智能；
迅雷网总裁程浩在一篇文章里写道：
深度学习领域的“教父”级人物，杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）最近表示，神经网络正在向大脑靠近。此前看似痴人说梦的机器自己学习，无需编程介入，已经在神经网络上能够实现了。
同时辛顿透露AlphaGo已经拥有了直觉。这是因为围棋和国际象棋非常不同。围棋拥有无穷无尽的变化和可能性，让棋手依靠的并不是单纯计算能力，还要依托人类的直觉。就是在观察棋盘后，感觉下在这里是对的，但棋手也说不出为什么，只是凭的一种感觉。现在AlphaGo已有了这样的觉醒。这就是实现递归自我改进的神经网络和之前以逻辑运算为基础的人工智能的巨大差异。
显然通过这样不断的自主学习和进化，未来与人类一样聪明度的强人工智能ArtificialGeneral Intelligence (AGI)是一定能够实现的。不论思考、计划、解决问题、抽象思维还理解复杂的概念、快速学习、从总结经验中学习……如果人工智能进化到可以做任何人类的脑力活动，那么人类也有可能被机器人取代了，这并不是危言耸听。
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