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似乎所有人都突然意识到了智能机器所带来的威胁.经济学专家们愈发担心,随着软件参与决策的能力越来越强大,失业率有可能会飙升.管理者也不希望看到机器很快取代知识型员工——他们更希望计算技术能够增强人类的能力而不是取代人类的工作.那究竟应该采取怎样的增强形式?哪些认知技术又是管理者需要密切关注并采用的呢?
为了理清思路,我们制定了一个简单的框架,从两个维度来勾勒认知技术.第一个维度是“智能层级”,根据智能运用的自主程度进行区分.第二个维度是“任务类型”,对智能机器可执行的任务进行了分类.该框架有助于我们看到人工智能当下受到的限制,以及接下来技术创新者们需要去努力克服的挑战.
显然,智能机器的智慧水平正在不断提高,一般的发展趋势是向着更高的决策自主性演进.
辅助人类 大多数人依然认为,机器只负责提供决策或行动方案的建议,做出最终决定的还是人类.
重复性任务自动化 近年来,自动化决策已经在保险和金融交易等多个领域普及开来.它通常依靠一套固定的规则或算法,如果缺少人为干预,其性能就无法改善.一般来说,人类需要监控系统性能,并微调算法.
情境感知和学习 如今的复杂认知技术已经拥有了一定程度的实时情境感知能力.比如,导航技术可以根据时间段、当前交通状况以及司机对于公路和乡道的偏好,规划出最佳的上班路线.当前认知计算的显著特征之一,在于其自我学习和改善性能的能力.
自我意识 到目前为止,拥有自我意识和独立形成目标能力的机器,依然只存在于虚构世界中.如果具备实质性的自我意识,计算机最终可能会获得在多种情境下超越人类智慧水平的工作能力.然而,即便是最乐观的研究专家也表示,机器的这种智能要到三四十年后才会出现.
我们将认知任务划分为四类.
分析数字 一般来说,数字分析只是单纯被应用于辅助人类决策者.创建假设和构造问题等前端認知任务,以及对数字中所蕴含的决策深意的后台解读,依然由人类来执行.
分析文字和图像 眼下,各式各样的技术工具,譬如机器学习、自然语言处理、神经网络和深度学习,都可以完成文字的分类、解释和生成任务,其中的某些工具也能够用来分析和鉴定图像.数字推理系统公司已经在开始销售一款智能软件,它能够分析金融机构中员工的通信情况,以确定其欺诈的可能性.
执行数字任务 如今的自动化决策工具已经可以用来支持多种多样的管理任务,从保单审批到信息技术运营,再到高速交易,各行各业都出现了自动化决策工具的身影.
执行物理任务 2014年,全球各大公司已经安装了约225, 000台工业机器人,其中汽车工业的机器人数量占了三分之一以上.历史上,取代人类的机器人需要高级编程才能胜任重复性任务.为了安全起见,这些机器人必须同人类工作者隔离开来.不过,一种被称为“协作机器人”的新型机器人可以在人类身边安全工作.
人工智能软件和机器人的世界似乎会逐渐融合,这一趋势缓慢而坚定.如果管理的目标在于用机器辅助增强人类的能力而非完全自动化,那么理解人类自身的能力应如何融入该体系就变得至关重要了.在可预见的未来,人类依然有无限种方式来贡献出自身的巨大价值.聪明的管理者会运用先进技术来凸显自身的才能,单从这一点看,担忧智能机器的崛起是完全没有必要的.
总结:本文关于聪明论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。
参考文献：
1、 论智能机器对就业的影响 [摘要] 随着机器自动化、智能化程度提高，越来越多的人开始担心机器会在很多岗位上取代人类。从历史来看机器对发达国家就业的影响是积极的。当前机器不。
2、 聪明机器蛇 一天，毛小毛收到了国际刑事警察组织的一封密函，要求他配合他们抓捕一个国际特大军火走私团伙。第二天，他就带着助手林小文来到了国际刑警组织总部。“。
3、 最聪明的机器在玩游戏 【美】《彭博商业周刊》2017年4月3日～9日自IBM超级电脑“深蓝”在六局对抗赛中击败国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫起，20年来人工智能已。
4、 机器换人不等于智能制造 如今，越来越多的家电企业开始把“智能制造”挂在嘴边。然而细细分析会发现，很多企业口中的智能制造就是指使用了几台机器人，只要把机器人引入到生产线就。
5、 产业智能不是机器换人 共享单车、移动支付等互联网经济新业态发展如火如荼，人工智能、虚拟现实、物联网等新一代信息技术让人目不暇接，制造业企业应该如何利用“新一代信息技术。