为什么有很多名人让人们警惕人工智能？ - 知乎<strong class="NumberBoard-itemValue" title="2被浏览<strong class="NumberBoard-itemValue" title=",242,703分享邀请回答4.1K374 条评论分享收藏感谢收起23126 条评论分享收藏感谢收起我的位置：
人工智能缩短了化合物合成时间，有机化学家是否会失业？
来源：上观新闻
作者：黄海华
摘要：“导航设备可能会使纸质地图变得多余，但不是使汽车驾驶员变得多余。”
人工智能的飞速发展有时超出人们的想象。日前，国外科学家在国际权威学术期刊《自然》上发文称，人工智能通过学习大约1240万个已知的单步骤有机化学反应，使它能够以前所未有的速度预测在任何单一步骤中可以使用的化学反应，解构化学家所需的分子，得到可用的试剂。如此一来，有机化学家是否会失业？这对于医药企业来说有何帮助？解放日报·上观新闻记者采访了中科院上海有机化学研究所副所长马大为和两家医药企业有关负责人。
化学家也难以区分人工智能的工作
在化学研究中，把简单的原料合成一个复杂化合物并不容易，而逆向合成是设计化合物生产的标准方法，即化学家通过逆向思维，从想要的化合物分子开始，来倒推哪些试剂和反应可以合成该化合物。过去，科学家也使用计算机来辅助有机合成，但在药物发现领域一直发展得比较缓慢。
该研究团队在一项双盲测试中发现，人工智能生成的合成路线丝毫不逊于经过测试生成的的合成路线。为了测试这一工具所产生的途径是否能被有经验的化学家分辨出来，研究团队向来自中国和德国的两个研究所的45位有机化学家展示了9个分子的两种潜在合成路线：一种是由人工智能合成的途径，另一种途径则是由人类设计的。结果表明，有机化学家并不能将两者区分出来。
“人工智能只是一个辅助工具”
对于这一化学界的“阿法狗”，沪上一家知名药物研发服务平台部门负责人表示，人工智能和大数据一直是公司关注的方向，他们也正在进行这方面的技术研究。他认为，这将使整个行业极大地降低成本提高效率。一家已在美国上市的医药企业负责人说，这一技术可以帮助企业更好地设计化合物的合成路线，加快化合物的合成。但他同时也表示，目前还不会产生什么实质性的影响，因为新药研发需要合成的是能产生药理作用的化合物，这才是问题的关键，而合成技术本身通常不会成为新药研发的瓶颈。
中科院上海有机化学研究所副所长马大为告诉解放日报·上观新闻记者，以往经过多年训练、比较有经验的化学家可以把化合物的合成路线设计地巧妙一点，现在人工智能可以取代一般的化合物合成设计，但对于一些变化多端的复杂分子设计，光靠经验还不够，这时候人的智力会显得更为重要。
马大为认为，人工智能归根结底是个经验的总结，是对已知的反应步骤进行深度学习后的一个快速合成，不可能提供新的化学反应。 “围棋的走法已经相对程式化，而有机合成要复杂得多，有更多的可能性，很多分子结构和新的反应目前还不为人所知，需要基础研究人员去探索。在这个过程中，人工智能只是一个辅助工具。”
至于有机化学家是否会失业，该项研究的主要研究人员也表示，尽管这一人工智能工具已引起几家制药公司的兴趣，但他并不认为有机化学家会因此失业，“导航设备可能会使纸质地图变得多余，但不是使汽车驾驶员变得多余。”
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解放日报新媒体研发中心技术支持人工智能时代来临 这些人将面临失业风险_凤凰卫视
人工智能时代来临 这些人将面临失业风险
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核心提示：就是在不久之前阿尔法狗以4：1的成绩赢得了世界围棋冠军李世石，震惊了世界。而我们在电影中也看到科学家们说，机器人甚至可以和人类一样的程度，他们可以说话，可以学习，可以写字，甚至可以去爱。那么
核心提示：就是在不久之前阿尔法狗以4：1的成绩赢得了世界围棋冠军李世石，震惊了世界。而我们在电影中也看到科学家们说，机器人甚至可以和人类一样的程度，他们可以说话，可以学习，可以写字，甚至可以去爱。那么，在现实生活当中，我们的智能时代又将开启一个什么样的时代呢？ 凤凰卫视10月1日《世纪大讲堂》，以下为文字实录： 田桐（主持人）：人工智能一旦它的智商比人类更高的时候，会不会有很多人就面临着失业？比如说像我们这样职业？ 吴军：提问题的职业是不会失业的及所以你不会失业。 田桐：所以我们的编导会失业。 吴军：有可能，一些低端的编导。智能革命来了，结果会是什么结果，最早受益的就是那2%的核心人群。一些人我们在生命被延长了的时候，我们的病都被治好了的时候，我们发现我们无所事事，为什么？低端的工作都没有了。 电影《人工智能》片段：创造拥有人工智能的机器人从科技诞生之初，就一直是人类的梦想。在现代科技萌芽初期，我们的前辈科学家发明了第一个思想型机器人震惊世界，那只不过是会下棋的电脑，那是好久以前的事了。现在人工智能机器人拟真程度几乎完美，长相和人一模一样，说话字正腔圆，而且拥有和人类一样的反应，甚至拥有疼痛记忆的反应。 田桐：各位好，欢迎来到《世纪大讲堂》，我是主持人田桐。我们刚才看到的这个片段是斯皮尔伯格在2001年拍摄的科幻电影《人工智能》的片头。那么，我们在电影当中看到，他们科学家说在很久以前，他们的祖先发明了一个非常智能的机器人，就是可以下棋的电脑。那么实际上我们看到在我们的现实社会有真正的写照，就是在不久之前阿尔法狗以4：1的成绩赢得了世界围棋冠军李世石，同样是震惊了世界。而刚才我们在电影中也看到科学家们说，机器人甚至可以和人类一样的程度，他们可以说话，可以学习，可以写字，甚至可以去爱。那么，在现实生活当中，我们的智能时代又将开启一个什么样的时代呢？有哪些是需要我们去期待的，有哪些是需要我们去忧虑的，我们有请今天的嘉宾来为大家大开脑洞。首先来认识他。 解说：吴军，约翰霍普金斯大学博士，硅谷风险投资人，上海交大客座教授。他是谷歌搜索引擎公司早期员工之一，领导和参与开发了很多重要项目，是谷歌中日韩文搜索算法的主要设计者。2010年加盟腾讯，出任负责搜索等业务的副总裁。2012年回到谷歌，领导计算机自动问答项目，2014年创立硅谷投资公司丰元资本。吴军还是一个多产作家，代表作有《浪潮之巅》、《硅谷之迷》、《大学之路》等。今天，吴军携新作《智能时代》做客《世纪大讲堂》，带我们走进大数据与智能革命重新定义的未来。 田桐：让我们掌声欢迎今天的演讲嘉宾吴军博士。吴博士，您好。 吴军：主持人好。 田桐：欢迎你又来到我们大讲堂，今天给我们讲一讲您的新书，新书叫做《智能时代》。不久之前，阿尔法狗它赢得了围棋冠军李世石这个事情，您作为一个科学家，并且在写《智能时代》这本书的时候发生了这个事情。当时您自己有预测吗？ 吴军：我其实是不知道这个结果，但是我那些同事在某搜索引擎公司内，他们其实大概当时是，还是有一定把握的。外界来讲，包括一直在做IT的这个，比如说李开复他们都觉得计算机的智能当时在下棋上，跟人（最高的选手）还是有差距的。但是，它内部其实做了一些测试，它是认为它有把握的，因为它进行人类以前下棋的那个情况来讲，然后它跟他们做对比，大概它觉得它自己的水平比九段高。 田桐：嗯。但是这个事情发生之后，对于其他的人来讲确实挺震惊的。像您刚才说的，如果这个人工智能一旦它智商比人类更高的时候，会不会有很多人就面临着失业。比如说像我们这样职业在未来的时候有没有可能？ 吴军：有重复性的工作将被人工智能取代 吴军：是这样子，提问题的职业是不会失业的，所以你不会失业。 田桐：所以我们的编导会失业？ 吴军：有可能，回答问题的有可能失业，所以我有可能失业，你不会失业。 田桐：那比如说现在给我们来拍摄的摄像师呢？他们会失业吗你觉得？ 吴军：摄像某种程度上是一种艺术，我自己也爱好一些摄影，就是说，它不但传递的是一个具体的这个比如人的这个信息，而且它有一个表现方式。所以，我想说的是，有艺术感的摄像师其实是不会失业的，单纯是用手机那个拍照的是会失业的。 田桐：那么从您的研究领域来看的话，在未来哪些行业是比较有危险的？ 吴军：第一个就是说简单重复的劳动，比如生产线上的工人，这是我们大家这个有一个共识。那么还一个就是说所谓现在的一些脑力劳动者，但是呢，他们的工作可能带有一定的重复性，举例子啊，包括我们说一些低端的编导，不是高端的啊，然后一些编辑，就是说比如说我们报纸写些文章的这些编辑，我们所谓一些现在高大上的职业，比如说是财务的，比如说股市的分析师，甚至一部分医生等等吧。只要你这个工作，就是比如医生你做一个手术，今天这么做，明天还是这么做，只要这种工作，有一定重复性的大概都比较危险了。 田桐：那这些被淘汰掉的人他们又会去做什么工作呢？ 吴军：大家就不用工作这么辛苦了，一星期工作三天，休息四天就好了。 田桐：我们经常会说未来的职能时代VR算不算是智能时代的一个？ 吴军：这只是一个非常小的一个展现的一个方式，我知道媒体对VR是非常关注的。 田桐：对，您觉得VR有可能改变今后的电视行业系统吗？ 吴军：这么说吧，从长远来讲一定会，而且所有的电视系统一定是VR的，这是长远来讲。近期内呢，还暂时不太会，就是说它会有一些VR的节目，大家会很喜欢，但你不会天天这么去看。 田桐：究竟未来的智能时代会给我们开启一个什么样的新篇章，我们有请今天的嘉宾来为大家大开脑洞，掌声欢迎。 旧时代已经结束 新时代已然开启 吴军：我们今天来聊聊这个机器智能的这么一个问题，我们来幻想，畅想一下吧，未来社会会是一个什么样，我们会得到什么好处，我们要迎接什么样的挑战。今年对人工智能这个话题来讲是一个特殊的年份，可以从几个角度来看，第一个，正好今年是人工智能这个概念提出来60周年，那么60年我们一般认为是一个整年份，也就差不多是1956年的差不多这个时候，夏天，人工智能这个概念由大概十位当时还比较年轻的科学家在达特茅斯提出来了。而且，今年在这个十位科学家中当时最年轻的这个一位，而且也是活得最久的一位，叫马文&明斯基，非常著名的一个可能，他今年过世了。所以，一个旧的时代结束，一个新的时代开始。在马文&明斯基过世大概一个多月后，就发生了一件事，我们大家中国很多观众也很关注，就是某搜索引擎公司Alpha Go在这个围棋上赢了李世石，当然有人说这个计算机下棋也不是一个很了不得的事儿了，因为差不多十几年前、二十年前吧，某计算机公司的&深蓝&也赢了国际象棋的世界冠军卡斯帕罗夫。但是呢，围棋不太一样，因为它的这个难度大概是国际象棋的十的六次方，就是一百万倍到十的八次方一亿倍之间，是非常难的。所以，这个应该讲这二十年是一个非常大的飞跃。 今天这个到底机器智能或者说人工智能有没有实现这件事儿？那么每个人的说法不一样，你怎么定义这个机器有没有智能，因为现在人的很多定义，就像我们说个不太恰当的比方，就是说它像一个爱耍赖的女生，就跟一个男生讲说你做了一二三这件事儿我就爱你，那男生就把它做了，她说这个不算，太简单了，咱们再做四五六这三件事儿。你做了四五六，她说这个还不算，他就说地做七八九三件事，那么等等，所以人类对这个机器智能的定义也是这么变的。那么实际上当机器，计算机了主要是，解决一个一个越来越难的智能问题的时候，就会有人说，这个还不算智能问题，我给你重新定义一个智能问题。所以在讲未来这个时代，智能时代的时候，我们先压搞清楚什么是机器智能或者说怎么来衡量一个机器有没有智能，我们需要一个客观的标准。其实这个标准在50年代初，计算机的发明人阿兰&图灵就给出了一个标准，叫做图灵测试，它的评估方法很简单是个客观的标准，他就比如说你这一面墙，这边放了一个机器，比如说一个计算机，那边坐一个人。你问它一个问题，说为什么夏天比冬天热，那么给出两个答案，如果我们所有的摄像，在场的观众都无法判断说哪个答案是计算机给出的，哪个答案是人给出来的，我们就说计算机和人有同等的智能。所以，这是一个非常客观的这么一个评估的标准。那么你说关于这种标准，你能不能举一些例子，就是说我们设立一些目标，计算机实现这些目标，我们就认为它有智能的了。那么，所以人就给出了一个又一个的这个目标，比如第一个说，能不能识别语音，能不能把一种语言翻译成另一种语言？英语翻译成中文等等。能不能战胜人类的世界冠军，能不能回答问题，能不能写作。我可以讲，到今天为止，这些问题基本上都已经解决了，尤其像比较难的一些问题，比如战胜人类的这个棋类冠军，写作、回答问题等等这些都解决了。所以我就说，未来的这个时代是一个智能的时代。 旧金山湾区有一支NBA球队，叫金州勇士队，它是一个由风险投资人和工程师来控制的球队，从一个倒数第二名六年得了总冠军。在智能时代，大家可能就会关心说，我的病能不能比以前治得更好，或者说有些绝症能不能解决。 解说：智能交通系统、无人驾驶、手术机器人，你想得到的、想不到的，机器智能将会给我们未来的生活带来什么样的便利？吴军又为何提醒我们，智能时代会是一个最好的时代，也是一个最坏的时代。我们继续听吴军深入分析大数据与智能革命重新定义的未来。 吴军：这是最好的时代 也是最坏的时代 吴军：那么未来的智能时代会是一个什么时代？我用那个狄更斯在《双城记》里的一句话来概括一下，就是说这是一个最好的时代，也是一个最坏的时代。我们先看看什么是最好的时代，这个展开讲内容非常多，我们就举几个例子，比如讲一个交通问题，我们住在北京的人每天都非常地为这个事儿头疼。你这么想这个问题，我们过去每一个人开车，实际上每个人行为实际是随机的，你互相之间是没有沟通的。要往一个地挤都往一个地挤，有些地方挤，有些地方不挤，出行的时间你明明今天可以十点钟去上班，你还是正常的九点钟去，非常堵；有些时候你可以早一点去。那么，所有把这些东西都给综合起来，以前我们让人来规划这件事是做不到的，现在可以完全让机器来做规划。在美国一些大中城市他们做过试验，美国城市没有中国这么大吧，就是说交通拥堵也没有这么厉害，不会每天上下班需要两个小时，可能大概一个小时左右吧。那么假设他做试验的就是说，这些车都用了一些比如智能手机，互相能够通信，那么它装上一些软件，然后互相知道对方是怎么开车的。然后有一个规划，根据你的每天工作的安排，说今天比如说要做节目，主持人要早点来，明天可能她只是一个讨论会，她可能下午三点钟才开始，她可以晚点来，每个人规划好自己的时间。平均来讲，在一个美国大城市，美国大城市可能相对于中国中等城市吧，大概两三百万的这样一个城市。那每天上下班可以节省大概二十分钟，这是非常好的一件事。也就是说，我们整个的城市是一个大的智能化的系统。 那么更好的一件事是什么事儿，就是干脆我能不能不开车了，有这个自动驾驶或者叫无人驾驶的汽车来帮我们开车，这件事呢到来的一天，我可以告诉大家比你们想象的要快得多。这个事要是做成的话，我们第一，就不用买这么多车了，那路上你不需要这么多车来行驶；第二，它们这个互相之间这个通信要比我们人效率要高得多，它们互相之间能够协调，能够把这个道路使用效率能提高非常多，而且交通事故能够降低非常多。那么我有一些数据，比如说像今天来讲，就是因为我们人开车是个随机的行为，实际上像美国这样一个3亿人口的国家，每年汽车死亡人数大概是三万人，这个超过了肝癌的死亡人数，是很大的一个数字。那么，无人驾驶汽车其实要比我们人开车安全得多，当然你今天想这个事儿好像还很遥远，但是可能到我们的子孙，回过头来想这件事儿，说上一代真是好像很荒唐啊，居然还有人自己在开车，这是怎么可能呢这件事。未来的很多产业它其实离不开机器智能，为什么说叫智能时代，就是说机器智能要深入到我们整个社会生活产业中去。 吴军：硅谷有一支靠科技上位的球队 讲一个有趣的例子吧，就是说我们认为最没可能的这个产业，跟科技比较远的一个产业，是一个体育这样子。硅谷地区，旧金山湾区有一支NBA球队叫金州勇士队，这支队这两年名气很大，去年它得了总冠军，今年是亚军。但是它今年创造了一个就是常规赛82场比赛73胜的一个记录。上一次比赛的记录呢是那个乔丹在的公牛队创造下来的。那它怎么做到这一点呢，以前我们想你打造一支球队怎么办，你买大牌球星砸钱，这是过去的一个想法。这个金州勇士队不是这样子，它呢是一个由风险投资人和工程师来控制的球队，它是完全靠技术来取胜。那么，它原来是一支疑难球队，就是一支很大的球队，六年前成绩倒数第二，也很便宜，就是说有几个风险投资人和一些工程师花了很少一点钱就买下来了。买下来以后呢，它反而把当时还值钱点的大牌明星全卖了，为什么呢？因为进行他们的智能算法，他们发现说现有的这些球队打篮球的这个效率不高，像乔丹这样跳起来很高，跳蓝框上边，然后从上往下砸，把球这个砸进蓝框才得两分，远投的话得三分。所以，他就要实现这一点，就是怎么能够有效。然后，他就按照他自己的这一套智能算法买了一些相应的球员，请了一个合适的教练。那么，它就取得了这么很好的成绩，他们那个COO，就是管运营的人他做了一次报告，他这个数据利用得很细，比如说我传给这个观众，这个传球的准确率是50%，我传给主持人是70%，我可能要传给他，因为她投篮更准，等等吧，就这样一个完全是科技打造的球队，所以取得，从一个倒数第二名，六年得了总冠军。 未来机器人可看病做手术 精度很高 那么我们知道，我们发展科技很重要一条是改善人类生活，增加我们寿命，增加人类的福祉。那么，健康医疗是我们很关心的一个问题，所以就是说在我们这个智能时代大家可能就会关心说，我的病能不能比以前治得更好，其实有些地方机器职能对人的帮助还会更多。比如说当然对一些医生会产生一些冲击了，比如今天我们知道像在美国这种专科医生，比如放射科医生、做外科手术医生，他们收入很高的，因为培养这样一个专家非常困难，时间很长。那么在未来是什么样的，未来可以用计算机来看病，能看到什么一个水平，今天，我们就讲今天的水平，它识别医学影像，比如判断这个人有没有得癌或者说到底是良性的恶性的，像这种东西它判断得比人还准。那么而且它可以是说计算机因为心理它非常稳定，不像人这个叫什么来着，心情会波动，比如说今天我赶着来录节目，我自己开车，这时间有点晚了，超速了，被警察抓了，罚下来了，那我这个今天讲的就语无伦次了，我要是医生的话，今天看的那个病例就不准了。那计算机没有这个问题，这是医学影像的识别。那你能不能根据病人的描述和病例来给他看病呢？也是可以的，大概今天像计算机公司做的叫做Watson华生这一套这个看病的计算机，这一个人工智能的计算机，它大概能达到医生的平均水平，当然比我们三甲医院的医生水平可能要差一些。但是平均水平也很好啦，因为你在什么印度、非洲这些缺医少药的地方，它总比没有医生强，而且关键在于计算机进步的速度会非常快。做手术现在也可以有机器人做，这是举两个例子吧。这两个例子都是我自己操作过的，一个是叫做达芬奇的机器人，可能有人听说过，这个在全世界装配了大概三千多台，在中国也装配了不少台，它实际上有三个机械的手臂，中间是一个摄像头，它要看看里头什么样。然后左右两个手，相当于就给人这个做手术，那么它现在做肿瘤切除什么，这些做得很好。
[责任编辑：孙雨萱 PV033]
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播放数：5808920要失业了？人工智能进军化学界要失业了？人工智能进军化学界断念天百家号当化学家在合成新的物质时，他们往往会面临数百种可供选择的分子以及数千个将这些分子连接在一起的反应。计算化学家们在很久以前就开始将已知的一些化学反应编译成计算机程序，希望能够开发出相应的软件能够计算相应分子的最佳合成方法。但是，实际当中的化学反应是相当复杂的，在不同浓度下，会有很多不同的反应发生，从而产生复杂的产物。因此，现代的化学家试图通过人工智能来寻求新的道路。不同于将化学反应编译为固定的程序模式，研究人员开发了一种神经网络系统。这种系统能够从数以百万计的成功实验中学习，能够自己结合相应的化学反应来创造新的分子。有机化学家们都是很好的推理专家。他们往往从目标分子出发，然后思考如何进行组合来组装成目标分子。这个时候，你需要选择恰当的原料以及合成路径来合成这些目标分子。来自德国明斯特大学的研究生Marwin Segler试图将人工智能引入到有机合成中来。他们希望能够借助人工智能能够从成千上万的反应物和反应中筛选最合适的反应物和反应路径。和固定的程序模式不同，这种基于人工智能的系统能够从数以百万计的反应实例中进行学习，知道反应是如何进行的。数据库越是庞大，这种系统工作的更加好。他们选择了40种不同的目标分子，将这种基于人工智能的系统应用到反应设计中去，并与基于传统化学反应规则的程序进行对比。在两个小时的计算过程中，传统方法只完成了22.5%的分子合成路线设计，而基于人工智能的系统却能往常95%的目标分子的设计。后记：人工智能在有机合成中初露锋芒，以后只要点点鼠标就可以设计出完美的合成路径了。编译自Science网站，更多内容请移步原文。本文仅代表作者观点，不代表百度立场。系作者授权百家号发表，未经许可不得转载。断念天百家号最近更新：简介:精彩不容错过，欢迎关注每天来看哦作者最新文章相关文章}