猝不及防,Google成功“造人”令人胆寒!人类迎来史上最惨失业潮…
来源 :人工智能
部分素材参考:科技最前线(ID:kejizqx)、差评、澳洲Mirror(ID:MirrorNews)、最黑科技、互联网热点等
01
猝不及防!这次,Google“造人”了!
5月8号,谷歌召开一年一度的Google I/O大会。谷歌CEO劈柴直接祭出了这次大会的王牌AI,这个智能过人的Al让人看完不禁倒吸一口凉气……
相比Apple Siri和Microsoft Cortana只能机械式对话的语音互动,Google Assistant完全颠覆了人们的认知!
Google Assistant不仅能听的懂人话,而且,Ta可以无障碍和人沟通,惊艳全场。
发布会上,用户对Google Assistant说:我想剪头发。Google Assistant接受指令后直接帮你电话预约!!!
整段对话,Google Assistant表现的自然流畅,理发店那头丝毫没有察觉到自己竟然是在和AI对话。
难以置信!AI在与真人的对话中丝毫没有出现任何滞后和逻辑错误!
Google Assistant甚至还能帮你预订餐馆、影院、旅行社…媲美私人智能管家。
它更厉害的地方还在于:可以通过学习,像一个发小/闺蜜/老友那样陪你聊天,同时实现多线处理!
02
2000年,高盛在纽约总部的美国现金股票交易柜台雇佣了600名交易员。但今天,这里只剩下两名交易员“留守空房”。
瑞银在裁员路上也没有落后,这是8年前瑞银集团的交易大厅:
现在的交易大厅却成了这个样子:
高盛、瑞银的交易员被替代的经历,只是全球金融公司的一个缩影。
用更高的科技取代成本高昂效率低下的人工劳动是所有行业的一大趋势,估计在两三年后,交易大厅能空出一个足球场来。
德勤最新开发的财物机器人,一个机器人可以顶替15个财务的工作,而且可以每周24小时*7日的工作。36万小时的人力工作,财务机器人只需几秒就能完成,更是1分钟可以完成人工15分钟的工作!
荷兰的ING银行宣布了一个可以让他们在未来省下近9亿欧元的“数码转换”计划。而计划的内容就是:先砍掉5800名员工,占员工总数13%;未来再视情况让另外1200名员工转职或是裁掉。
无独有偶,德国商业银行也宣布,到 2020年他们将会将银行中 80%的工作都数码化、自动化,最终将会裁掉 9600名员工。
几乎整个欧洲的银行业都陷入了巨大的困境。意大利、苏格兰、瑞士的银行业股价大幅度暴跌;意大利银行业坏账率已经高达16%,苏格兰大银行随时可能倒闭。
机器人的操作既节省了成本,又提高了工作效率,它解决了手工操作大量的人力和时间、大大增强了数据的准确性,其次是,能够快速响应企业业务的变化和扩展,使之真正能达到100%全覆盖。
它抢人类的饭碗,应该是一件轻而易举的事情吧?
03
金融数据服务商Kensho开发的程序,做分析工作只需一分钟,而拿着高达35万美元年薪的分析师们,需要40小时才能做完同样的工作。
他预计:到2026年,有33%-50%的金融业工作人员会失去工作,他们的工作将被电脑所取代。
斯坦福教授卡普兰做了一项统计,美国注册在案的720个职业中,将有47%被人工智能取代。在那些以低端技术、体力工作为主的国家,这个比例可能超过70%。
新时代的洪流已至,你我皆被裹挟其中!新的失业潮即将来临,留给我们的时间不多了!
人类唯一战胜阿尔法狗那个寒夜,疲惫的李世石早早睡下。世界在慌乱中恢复矜持,以为人工智能,不过是一场虚惊。
然而在长夜中,阿尔法狗又和自己下了一百万盘棋。是的,一百万盘。 第二天太阳升起,阿尔法狗已变成完全不同的存在,可李世石依旧是李世石。
从此之后,围棋领域人类再无机会。
在越来越多的领域,人工智能正在快速超越人类。这也意味着,倘若你不去改变,就可能面临被淘汰的危险!
这也是我们学习人工智能的目的,虽然AI将要改变世界,但是我们可以拥抱顺应这个时代,通过现在的学习去获得驾驭未来的能力!
所以如果你对自己的专业/工作不满意,现在正是进入人工智能领域学习就业/转业的最佳时机。
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张老师,中国科学院计算技术研究所机器学习方向博士
专注于人机交互、机器学习等领域研究。曾在国内外知名会议期刊发表多篇论文,并荣获人工智能领域会议“最佳论文提名奖”,目前拥有国家发明专利2项、软件著作权1项。拥有机器学习、数据挖掘领域实战经验,曾参与多项国家自然科学基金与国际合作项目;
谢涛老师:中国科学院计算技术研究所硕士,阿里巴巴iDST(数据科学技术研究院)算法工程师
专业方向深度学习图像/目标检测/图像分割等人工智能相关领域,曾在三星(电子)电子研究院、地平线机器人参与机器学习相关项目,参与深度学习图像分类、分割等工作,改进算法调优模型,图像分割、人体姿态估计等工作,搭建深度学习模型;现入职阿里巴巴达摩院&IDST研究院进行城市大脑项目,安防监控、视频异常检测等工作。
李金老师,清华大学机器学习方向本硕双清华毕业生,阿里巴巴机器学习方向算法工程师;
研究方向为:推荐系统,计算机视觉,自然语言处理,深度学习等,在TNNLS,PR等杂志上发表过多篇论文,著有《自学Python—编程基础科学计算及数据分析》一书,Python笔记3K+Star,知乎python及机器学习板块12K+赞,幂次学院签约讲师。
赵朗老师,美国普渡大学硕士毕业生,机器学习工程师/算法工程师,曾参与研究:
1.参与克莱斯勒公司“合金发展”项目,应用机器学习分析产品合格率与合金成分等因素之间的关系;
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助教Benson老师,加州大学洛杉矶分校计算机专业毕业
现就职于美国洛杉矶,数据工程方向软件工程师。在Hadoop,Hive,Spark等领域有实际工程经验。
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