或许，人工智能比你还要老

综上所述，围绕人工智能而进行的一切宣传炒作都是值得的。

 AI为各行业带来了多种影响

在担心“软件开发人员是否会被人工智能取代”之前，我们先来看一看人工智能到底能做什么。

在过去的几年中，部署人工智能的行业和用例激增。

2018年12月，纽约佳士得拍卖行以4.32万美元的价格拍出了一幅名为《Edmond de Belamy》的肖像画，这幅19世纪欧洲肖像画风格的画作由算法生成。如今，各种各样由人工智能生成的艺术作品被频频展出，纽约的《超越时间的无脸肖像》系列收藏就是一个典型的例子，Ahmed Elgammal博士及其AICAM AI也成为了第一个举办个人画廊展览的人工智能艺术家。

与人工智能相关的艺术热情也在影响着音乐行业。你可以点击下方链接，播放由ASCII编码生成的古典和摇滚乐。该作品名为“Recurrence”，由于这张“唱片”是五年前创作的，所以你可能会觉得它的音乐风格有些老派、不够新颖。（https://soundcloud.com/optometrist-prime/recurrence-music-written-by-a-recurrent-neural-network?ref=hackernoon.com）

与此同时，人工智能工具也被用于解决各类医疗问题，为我们带来了更具实质性的社会影响——在医疗研究中识别、预防和治疗机体紊乱和疾病。预计到2026年，这些应用每年将为医疗经济节省1500亿美元。

以人工智能为基础的输入模式匹配算法可以根据用户的输入行为来验证用户的身份。2016年推出的TypingDNA技术能够通过分析人与键盘间的互动，从而进行准确的身份验证。这一突破性的发现基于以下事实：每个人都是不同的，其行为方式也各不相同。以下链接演示了其工作原理，你可以和朋友一起玩玩这款挑战游戏，看看是否能通过模仿彼此的打字行为来骗过系统的眼睛。

（https://www.typingdna.com/?ref=hackernoon.com#demo） 

此外，谷歌的深度学习、机器学习程序在检测乳腺癌方面的准确率高达89%，而人类病理学家的准确率仅为73%。这也是机器学习和人工智能被视为健康卫生领域新神经系统的原因。

最后，人工智能也十分聪明地展现了自己未来的潜力。例如，AlphaGo Zero——谷歌深度思维项目，就以超水平的表现，完美地击败了卫冕冠军AlphaGo（第一个击败世界顶级围棋选手柯洁的人工智能机器人）。有趣的是，AlphaGo Zero是在仅仅给定基本规则的情况下，自学成才的。

AI不会取代人类，但会取代人类的工作

25年前，杰夫•迪恩（Jeff Dean）开始研究模仿神经网络来分析信息并进行学习的“大脑”，但当时神经网络能力十分有限。直到2012年，神经网络才被成功地应用于机器学习、记忆、感知和符号处理等领域。

而杰夫•辛顿（Geoff Hinton）也开创了一个新时代，他带来的神经网络可以通过分析大量的数据自行学习。迪恩和辛顿现在都是谷歌人工智能研究团队的成员。2017年，谷歌宣布其AutoML项目成功自学了机器学习软件编程。AutoML能够完成基本的编程任务这一事实或许会带来一轮新的恐慌：既然机器具备了自学能力，那么它们是否会取代人类？

欢迎来到本世纪的终极恐慌问题。

与限定领域人工智能或弱人工智能（Narrow/Weak AI）指定处理人类也能完成的单一或有限的任务不同，通用人工智能或强人工智能（General/Strong AI）一旦失控，其强大的能力将造成人类的巨大恐慌。目前，人工智能主要作用是辅助开发人员进行作业，也在增强人类团队能力方面发挥着作用。我们身边随处可见它的身影——帮助编写文档、测试代码、甚至能够识别并解决bug。

Open AI及其Generative Pre-trained Transformer 3 （GPT-3）——一个具有1750亿参数的自回归语言模型，在许多NLP数据集上都实现了强大的性能：包括翻译、问题回答和完形填空、以及一些需要即时推理或领域适应的任务。这表示，它生成的新闻文章或许能够媲美由人类撰写的文章，甚至连人类评估员都难以区分二者的区别。

麻省理工学院的研究人员创建了一个程序，可以通过其他程序的工作行替换错误代码行来自动修复软件bug。以下这几个工具都可以在构建软件产品时为我们提供适当的帮助：DeepCode、Synopsys Logojoy和UIzard。

开发者们是如何看待人工智能及其潜在威胁的？

或许你存在这样的担忧：人工智能是否终将会取代我的角色。其实，这也是世界上大多数开发者的内心独白。

埃文斯数据公司（Evans Data）的研究显示，当被问及职业生涯中最担忧的事情时，绝大多数软件开发人员都提到了这一点：我和我的开发工作都被人工智能取代了。

但从积极的方面来看，Stack Overflow研究显示，相比于担心人工智能或许会带来的潜在危险，70%的受访者更为其无限的可能性感到兴奋。大多数开发人员都热切期待着自动化将带来的新可能。

（编辑：威海站长网）

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