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  • 機器人已“持證上崗”,你的職業已經被TA替代?

            隨著各行業機器人紛紛被研發,現在已有不少機器人已經“持證上崗”,但未來它們真的會取代人類的所有工作嗎?請接著往下看吧...

            籃球機器人

            豐田研發的人形籃球機器人(Cue),身高1米9,不但外觀和專業運動員有得一拼,而且人家的投籃命中竟能接近100%!最近就和日本頂級職業籃球聯賽的Arvalq東京隊球員進行了場投籃比賽,結果Cue以100%的命中贏了Arvalq東京隊球員。不過Cue目前只能站在一個由電纜連接的小平臺上,還不能在球場上到處跑。
     

    炫酷的外形
     

    精準的投籃
     

    參加投籃比賽現場
     

    看這蹲下和拋球的動作,真挺專業!

     

            排球防守機器人

            日本排球協會與筑波大學研發了一款“排球防守機器人,主要模仿防守方面攻擊方扣殺時的動作。當人類運動員扣殺時,機器人身上當傳感器會捕捉到運動員和排球的運動方向,從而進行防守,而且機器人的移動速度可達每秒3.7米,這比人類運動員還要快。更厲害的是,這機器人還能根據未來對手的戰略風格,模仿出未來在賽場上對手可能會做的動作,與這樣的陪練玩,水平不提高都很難啊!
     


            建筑機器人

            蘇黎世理聯邦工學院的研究人員首次在實際項目中采用了數字化木框架模塊的機器人制造工藝,也就是讓機器人照著CAD圖紙自己建木房子。
     


     

            機器人能夠根據畫好的CAD,精確的把木材放置在框架上,就連原本人工難處理的高度和木材模塊,機器人都能實現高效的組裝。
     


     

            不過這個建筑機器人還是需要人工陪同運作,目前機器人還無法做螺栓連接的步驟,必須要人工來做。
     


            音樂機器人

            Shimon是美國喬治亞理工學院的團隊歷經7年時間,研制出了這個擁有四條機械臂、八只鼓槌和深度神經網絡訓練的音樂機器人。
     


            它能利用人工智能和電腦算法實時傾聽、理解并配合現場樂隊進行即興演奏。這不前段時間在亞特蘭大科學節上,AI音樂機器人Shimon與Zachary Robert Kondak帶領的樂隊一起為觀眾們上演了一場精彩的人機“搖滾歌劇”。
     


     

            Shimon機器人的深層神經網絡被灌入了5000多首歌以及200萬個音樂片段,通過深度的學習,現在已經能創作出長約30秒的原創曲子了。
     


     

            演員機器人

            日本機器人之父石黑浩打造的Geminoid F美女機器人,因為出演電影《再見》,成了第一個擁有IMDb條目的機器人演員。看這海報很難看出來女主角竟然是個機器人吧!
     


     

            它不僅長得像人類,還能說能笑,能和人類對話、唱歌、甚至是拼演技。除了電影《再見》以外,還參演了一部名為《櫻花戀》的話劇。不知跟機器人演戲的演員心里有何感想~
     


            演奏指揮家機器人

            智能機器人Yumi是世界第一臺“人機協作”的機器人,去年9月在意大利威爾第歌劇院與世界著名男高音安德烈·波切利同臺演繹了經典歌劇,而Yumi正是本次的演奏指揮家!
     


     

            從現場的動圖中我們可以看到,Yumi在指揮時能夠協調肘部、前臂和手腕,清晰地區分強拍、弱拍和高低音,做到了與人類的完美配合。
     


     

            自從看了機器人演戲,對于機器人能指揮,象君我真沒那么驚訝了,但指揮技術能學習得如此精湛,還是不得不說666啊!
     


            直播機器人

            在各大平臺上,什么樣的主播都有,有的直播吃飯睡覺,有的直播唱歌跳舞,但你見過機器人做直播嗎?咱們的國貨圖靈機器人去年就在某直播平臺上開了場直播,吸粉百萬不說,僅僅半小時就收到了50萬元的打賞,分分鐘就能搶了主播飯碗啊!
     


     

            在直播期間與工作人員調侃、連麥調戲美女主播、PK喊麥等等,你沒看錯,這些都是圖靈機器人做的。看來以后“網紅主播”這個詞還得給機器人留個位置呢~
     


     

            會開門的機器狗

            亞馬遜創始人杰夫·貝索斯,最近在Twitter上發了一張他在和一只黃色機器狗散步的照片,引來無數網友圍觀。
     


     

            這只黃色機器狗是貝索斯和波士頓動力公司聯合研發的一款小型的全電動四足機器人,名叫SpotMini,重25公斤,加上機械臂重30公斤。去年11月亮相的時候,它還是只自由奔跑的狗狗。
     


     

            今年再亮相,具備AI智能模塊的它已經get了開門的技能。通過下面動圖可以看到,主人想盡各種辦法阻止SpotMini開門,然而它卻不依不饒,開啟門后還知道要用腳把門頂住。
     


     

            就在快要偷溜成功之時,一把被主人扯了回去,但看得出它是拒絕的。
     


     

            于是它趁主人不注意繼續開門,機械手臂抓緊把手向后拉,腳頂住門,再用機械手把門向后推,就這么逃之夭夭啦!
     


     

            放牧機器人

            這款名為SwagBot的機器人是由悉尼大學的機器人中心研發而成,它的主要技能是放牧牛群,自行監控它們,并拖著重型拖車穿越崎嶇的地形,到澳大利亞偏遠的農莊,替農場主完成放牧工作。
     


     

            研究人員接下來還將教機器人如何識別生病或受傷的動物,結合算法來進一步實現動物檢測。隨著機器人不斷被進化,以后農民伯伯們可能只要在家躺著賺錢就可以了~
     


     

            水下機器人

            近日麻省理工CSAIL實驗室開發出了一種可以像真正的魚類那樣游泳的機器魚SoFi,這個軟體機器魚的外部由硅橡膠和柔性塑料制成,所以它游動起來非常自然。
     


     

            SoFi可以下潛15米深,還有遠程控制功能,這樣潛水員就能安全的在遠離魚群的位置操控它。瞧這呆萌的造型,竟能為人類探索海底世界~
     


            代泊車機器人

            停車找車位是不是超煩?以后機器人也可以幫你找車位停車了。法國Stanley Robotics研發了一款名叫Stan的機器人,專門代客泊車。
     


     

            它并不需要你提供鑰匙,你只要在手機App或官網上預定一下,然后把車開到指定的區域,Stan就會根據你的預定信息找到你的車。
     


     

            Stan將直接抬起你車,把它停到指定的位置。當你需要車時,再次預約一下,Stan又會在指定時間把車開回到指定位置為了避免磕碰壞車輛,在抬起車之前,機器人還會先掃描車身尺寸并進行調整。
     


     

            護理機器人

            RIKEN and Sumitomo Riko公司研發一個名叫Robear的機器人,它能站著或蹲著把人抱起并緩慢移動到指定位置,例如從床到輪椅。
     


     

            機械臂可承重的重量為80kg,機器人內置的傳感器可以檢測到人的體重,因此機械臂總能使用最恰當的力量來抱病人,而且移動的過程非常平穩,不會讓人感到不適。
     


     

            這樣就能減輕養老院或醫院醫護人員的負擔啦,面對抬起或抱起病人這樣的體力活,只要交給機器人就好,安全又放心。
     


     

            猜拳機器人

            未來我們可能連猜拳都要輸給機器人了?日本研發了這個名叫Janken的猜拳機器人,能做到讓你盤盤皆輸...
     


     

            Janken只有三根手指頭,唯一會做的事就是和你玩剪刀石頭布。它配備的高速視覺和跟蹤系統,1毫秒內就能判斷出你要出拳的動作,并在20毫秒內完成出拳,結果當然是你輸。
     


     

            乒乓球機器人

            有了籃球和排球機器人,有乒乓球機器人也不奇怪。Kuka公司研發的這個Agilus單臂機器人,前幾年就和德國著名乒乓球明星Timo Boll來了場人機大賽,曾經的世界冠軍對上這冰冷的機械手臂,到底誰贏呢?
     


     

            Agilus能在6個軸線上運動,伸展范圍可達901mm,因其靈活精準的高速運作而特別適合打乒乓球。
     


     

            Agilus的弱點,畢竟是機械手臂,對于擦邊球、擦網球和高球這些的反應還是不那么靈敏的。所以最終當然是人類獲勝啦。
     


     

            披薩機器人

            美國加州的Zume Pizza品牌在制作披薩的過程中就采用了“烹飪過程半機械化”的模式,在Zume的廚房生產線上,只有少數員工和幾臺機器人一起工作,不僅高效,還大大節約了披薩的生產成本。

            比如像攤餅這樣又累又耗時的活就交給了機器人Doughbot,它能在9秒內就把一塊面團壓成一張特定的比薩面餅,大大減輕了人工的負擔。
     


     

            完了以后再傳送到下一個ABB機械臂機器人,它負責在餅上涂勻蕃茄醬等工作,動作那叫一個嫻熟。
     


     

            還有像把披薩放進800度烤箱中這樣高危的工作,也交給機器人完成,可以避免人類受傷。
     

     

            機器人會取代人類工作嗎?

            隨著自動化和人工智能技術的不斷提高,很多人都會擔心未來自己的工作會不會被取代。如果未來成百上千萬的人失去了工作,他們該怎么辦呢?他們該如何養活自己和家人呢?為了讓社會適應這一變化,又會出現哪些改變呢?

            很多經濟學家表示根本沒有必要擔心這個問題,他們給出的原因是:歷史上(尤其是18世紀、10世紀的工業革命時期)在工作任務和勞動市場上出現的重大轉變并沒有引發劇烈的社會動蕩或大范圍災難。這些經濟學家表示,如果技術真的毀掉了工作,人們是能夠找到其它工作的。

            其中一位經濟學家這樣說道:“從工業時代開始,有一種恐懼經常在人類中蔓延,即科技的變化將會引發大規模的失業。新古典經濟學家預測,這類事情并不會發生,因為即使失業了,人們還是能找到其它工作的,雖然可能會經歷較長時間痛苦地調整。總的來說,這種預測被時間證明是正確的。”

            關于需要經歷長時間痛苦地調整這一點,他們當然是正確的。工業革命直接或間接引發了兩次主要的共產主義革命,期間造成近1億人喪生。直到第二次世界大戰后,現代社會福利國家的穩定局面才出現,這離18世紀初的工業革命已經過去了約200年。

            今天,隨著全球化和自動化給企業生產力帶來的極大提升,很多工人發現自己的工資開始停滯不前了。自動化和人工智能技術的強大威力意味著更多的痛苦還在后面。這些經濟學家在預測未來的時候是否對歷史記錄做了最小化處理,讓我們不要為這個問題擔心,就因為等再過一個世紀或兩個世紀后,事情就會變好呢?

            到達臨界點

            要想從工業革命中吸取經驗和教訓,我們就必須將其放在適當的歷史背景下。工業革命就是一個臨界點。在工業革命前的數千年里,經濟增長幾乎是可以忽略不計的,一般只需跟蹤人口的增長即可:農民多種植了一點糧食,鐵匠多打了一些工具。但是,當18世紀出現了蒸汽機和工業機械之后,經濟發展開始起飛了。在這之后的幾百年內所創造的生產力比過去一切世代創造的全部生產力總和還要多、還要大。我們現在可能處在一個類似的臨界點,一些人將其稱為“第四次工業革命”。在臨界點之后,我們所將創造的生產力和利潤也將是過去任何時代都無法比擬的。

            錯誤的預測

            人們是很容易低估全球和和自動化帶來的影響的,我自己也是。2000年3月,納斯達克綜合指數到達頂峰,然后崩盤,在接下來的兩年里蒸發了8萬億美元市值。與此同時,互聯網在全球范圍內的擴散傳播使得軟件生產的離岸外包成為可能,這讓人們對信息技術工作的擔憂開始消失。

            美國計算機協會擔心這些因素對未來計算機教育和就業可能會造成影響。協會的研究小組(我是聯席主席)2006年發布的一份報告稱,沒有真正的理由相信計算機行業的工作正在從發達國家轉移。過去的10年已經證明了這個結論。然而我們的報告也承認,貿易收益的分配可能是不均衡的,也就是說一些個人和地區將會從中受益,而另一些個人和地區將會從中受損。這主要討論的是信息技術產業。

            向制造業蔓延

            在第一次工業革命和眼下的革命中,首先受到影響的都是發達國家的制造業。從1995 年至2015年期間,通過用技術代替工具,美國的制造業生產率翻了將近一番。結果是,美國今天的制造業產量雖然基本處于有史以來的最高水平,但就業率在1980 年左右就觸頂了,自1995年以后,就業率就一直在急劇下降。

            然而和19世紀不同的是,全球化和自動化帶來的影響正在向發展中國家蔓延。經濟學家 Branko Milanovic 著名的“大象曲線”顯示了世界各地的人們在1998年的收入水平,他們的收入到2008 年增加了。盡管極度貧困的人口的收入停滯不前,但新興經濟體的收入增長讓數億人擺脫了貧困。處于收入頂端的人們也在從全球化和自動化中受益。但是發達國家的工人階層和中產階級的收入卻停滯不前。以美國為例,在根據通貨膨脹調整后,美國如今生產工人的收入和1970年左右的水平差不多。        

            如今,自動化正在進入發展中國家的經濟。國際勞工組織最新的一份報告顯示,在東南亞的920萬的紡織品和鞋類制造崗位中,有超過三分之二的崗位正在遭受自動化的威脅。

            意識到問題的存在

            除了開始在全世界傳播蔓延外,自動化和人工智能已經開始滲透到整個經濟體中,包括會計師、律師、卡車司機甚至是建筑工人,這些人的工作在第一次工業革命中基本沒有被改變,而現在,即使沒有完全被計算機所取代,他們的工作也已經發生了巨大的變化。直到最近,全球受過教育的專業階層的人們都沒有意識到發達國家的工人階級和中產階級所遭遇的變化。如今,這些變化也將發生在他們自己身上。        

            這帶來的結果將是驚人的、顛覆性的,可能也會是持久的。過去一年的政治發展清楚地表明,共享繁榮的問題不容忽視。現在很明顯,英國的脫歐公投、唐納德.特朗普當選美國總統,這些在很大程度上是由于對經濟的不滿引發的。

            我們目前的經濟和社會將出現重大的變革,無法通過簡單修復或調整來減輕他們的影響。但是當試圖想基于歷史做經濟預測時,最好能夠謹記和踐行著名的以色列經濟學家 Ariel Rubinstein在2012年出版的“經濟寓言”這本書中所發出的警告:

            “對于任何認為經濟模型產生了真正有價值的結論的觀點,我都將不遺余力地反駁”。

            Rubinstein 的基本立場是:經濟理論告訴我們更多的是關于經濟模型的信息,而不是經濟現實的信息。這對我們而言是一個警示,即在預測未來的工作時,我們不應該僅僅聽經濟學家的意見,我們還應該聽歷史學家的意見,因為歷史學家的預測往往帶著更深刻的歷史視角。自動化將會極大地改變很多人的生活,而且這種改變是痛苦,持久的。

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