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未来10年自动化和工作市场平均化将意味着什么？

经过几十年的微妙的发展，在很大程度上不被注意的工作世界，人工智能（人工智能）已采取中心阶段，在过去的两三年中，作为一个 热 技术。

从谷歌飙升的收购（DeepMind，波士顿动力，等），增加风险资本的关注，对安全的担忧的Elon Musk和比尔盖茨关于潜在的超级智能AI的领域，无疑是在聚光灯下。

在工作中，我们最迫切的问题之一是自动化对工作安全性的影响--蓝领和白领工作。

虽然比较远的考虑是很难预测的电脑软件系统主要是用于实验机的横梁移动，许多有经验的计算机科学研究者感到相当舒适的关于AI的影响在未来的年。

有这么多潜在的毫无根据的猜测自动化可能会影响自然和人类工作的需求，我决定问六人工智能博士关于知情的角度对如何可能会影响在未来的就业市场。他们的答案在工业上没有太多的共同性，但他们确实有一个共同的主题：扩大或加强使用现有的算法。

而识别人脸，或分类的Web图像（识别动物，地标，对象）曾经是人类的艰巨任务，这些任务现在可以由受过训练的神经络自动（谷歌的彼得Norvig解释这个过程相当好）。

3A复合材料公司表示视觉数据远远不能是唯一的领域，可能是在围攻狭隘的情报。马丁福特（在收到书崛起的机器人作者）提到，在未来10年内，我们可能会看到更多的自动化工作位移而不是蓝领白领工作。

有正在进行的辩论，无广泛利用于高铁、航天及家电、汽车、电子电器等行业论是技术进步本身创造更多的就业机会比他们破坏。

丹尼尔伯林特同意，说明 流动性无疑是一个相当困难的技术问题，目前的困难，与电脑更容易操作的数据比人类比它们接管大多数体力劳动工作，至少是暂时的。 尽管在过去的10年中，双足机器人的发展令人印象深刻，以灵巧的体育工作如在一个繁忙的餐馆不可能自动失业很快移动家具或承载板的人（虽然固定装配工作正在围攻从古至今，多与设备像Rethink R累计在环保设施方面投入10亿多元obotics的Baxter）。

一些研究人员认为，同样的可能会说是狭隘的数据评估，而不仅仅是数据操作。安德拉斯科尔奈表示， IBM正在沃森进入医疗领域-我希望同样的事情发生在法律领域。 虽然这是可能的，机器学习将有助于在医疗成像癌症或其他疾病的检测，这些技术不可能把医生的工作。

在工作领域中，我们最迫切的问题是自动化对作业安全性的影响。

无人驾驶汽车的公司可能只是为那些反对Uber目前激烈的战斗，科尔奈和其他人预测一个合理的逐步转向自主车辆，这可能缓解剧烈的经济转变的冲击。

我们可能会看到一个围绕这些法律问题的方法，一个渐进的 信任转变 从人到机器，而不是一个公开的跳跃从百分之100人的驱动程序到百分之0人的驱动程序。无论哪种方式，很多非常聪明的AI的人似乎认为，下一个十年是一个当无人会踢。

像许多技二手挂车术变革和自动化的双重影响，无人驾驶汽车可能会有巨大的好处，以及。 如果你不需要在每天一个小时甚至更多轮的有潜力的人那么多的释放，说： 出发。这并不是说，卡车司机都会成为非常有吊索具效的所有腾出来的时间他们在免提通勤到下一份工作，但它是自动化的银木工带锯色李宁潜在的例子和就业市场。

有（在可预见的将来，将继续）正在进行的争论，是否技术进步本身创造更多的就业机会比他们破坏。最无知的争论是黑白相间的，很明显从访谈主题专家，有对未来的结果不一致，经济或技术上。

看起来很清楚的是，在未来十年中，有重要的自动化和人工智能的趋势与现有的算法和技术，有可能在未来十年有更大的就业市场的影响力，他们是值得的。也许机器视觉能帮助我们。