更迅速转变的开始阶段,但关于机器学习对劳动力和经济的具休影响的认 未峭定:∏前·些工作的·部分适合机器学 共 还不适介。因而,机 器学习对劳动力利经济的蟛啊述是有限的,还没有像有些人称的那 我们认为,当下关于机器学习可能对动力和经济户生影响的讨 两个基点出发:第,我们离迸用人工智能述很远;第∵,机器不能元成人类 的全部仁务。可以预测,在机器学习∏益滲入应用领域的过程中,剩下不适 的任务将会鬻发人类激发这些方面的能力,使新的工作成为 由于 器学习迅速发展,可能将对经济产生很大的破坏性:札器学小既产生赢 生输家,即每当机器学丬跨越个门槛,在某个任务上比人更具成本效益时,企 业为 最大化 来越多的用机器代替人工,这必将转移劳动 组行业。这要引起我们高度重礼 就凵前而言,创建一个计算机程序仍需很多人的编科过程,但在一些领城 这个复杂而成木品贵的作止逐渐用训练有素的机器学习来完成 习 生:比人类程序员更精确可靠的程序(例如人險识別和信川卡欺诈检测),大大 扩的成木 业的就业形势止开始受到冲 节远白雷网 材料 习是人 种乓要智能 杋能岙像人类一样只有学习能力呢 1959午,关国的耒尔设计了一个下棋科予,该科序县有学习能力,它能在不 断对弈中改普白己的棋艺,4年后,该科序战胜了设计者木人。又过」3年 战胜了关网保持8年不败的冠 前,机器学丬已经有了十分厂泛的应用 数据挖掘、白然语亡处理 讦音和于写以别、牛物特徘以别、搜索引擎、医学诊断、信用卡欺诈检 序列测序、证券市场分析和机器人运用等 节选白百度百科词条《机器学小 材料 是国际象棋界旦冇压程碑总义的一天,但这并不足计 汎击贩人脑,而是谷歌的Alph 序击败了 Stocc 程序。 Stockfish8 16年全球计算机国际象棋冠军,运用的是几百年米积紫的人类国际象棋 再加上儿十年的计算机国际象棋经验,每秒计算700J次ε相较 AIphazero每秒 万次,而且写程序时完全没教它仁何国际象棋规则 基本的起于走法都不会 Zeo完全是运用最新的机器学习原理,道 斟和白过下棋来白学,而后在与 Stockfish8的100场比赛中窥了28场平72场 A.Zero没有向任何人学习,许多获性走法和策略对人类来说完个是打破常姚 的,可以说创意足,令人叫绝。邯么,它用了多久才准备好和S1 rockfish8对 厉,而且发展出天才股的能 茶是4 川4个小时,就在国际象棋 这项人类智的绝顶游戏中所向玻靡,令人惊 节选白瓦尔·赫拉和 简史》 从以上:材料 卫解和判斷,不正确的·项 分 A.机罂学习口前对就业的影响有限,因为一些L作只有一部分适合机器学习 入」迅逐发展阶段,世界纟 因此进受很大的彼坏 的应川 广泛,涵了证券市场分析、医学诊断等诸多领域 D.机器学习的能力难以限量, Alphazero科序击 fish8科)就 ... ...
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