五千年(敝帚自珍)

主题:自动化的迷思 -- 晨枫

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家园 你的这个链接好

我把这个链接转到我们谈脑科学的帖子里面去。并且将在那里多说说。

家园 控制理论当然是有实质性进步的

单变量进步到多变量,线性进步到非线性,定常进步到时变,确定性进步到随机或者不确定,这些都是进步。但有些进步只是换了一个角度,而不是真正打开了一扇门。机器学习的问题在于:解决了学习已有问题的同时,产生了新的问题。本来节约下来的人手现在需要投入到更深入的问题中去。

家园 楼主对自动化是不是太悲观了?

毋庸置疑,主贴很有水平,如果是别人写的,应该附上三行以上的赞美词;但是晨枫的帖子,算了,好词用光了。

不过通篇看下来,可能楼主的目的是提个醒吧,感觉这个帖子对自动化的作用很悲观。总的说来,这个帖子的内容可以两部分:自动化的前景和美国能够从自动化中得到什么。

就第一个方面,我觉得楼主过于悲观了。任何技术都有一个发展过程。在发展初期,人们往往会对新技术抱有过于乐观的期待,而执行结果往往不如人意。但这只是事物发展的必然规律而以。比如在空空导弹刚面世的时候,美军对其曾经抱有不切实际的幻想,以为导弹可以解决空战,甚至造出没有机炮的战斗机,结果在越战中吃了不少苦头。但是,导弹是发展方向。现在的空战中,机炮的作用还有多少?类似例子,最初的火枪不如弓箭,最初的轮船不如帆船,最初的飞机只是玩具,但是,火枪最终战胜了弓箭,帆船变成了玩具,而飞机已经是现代社会不可或缺的工具。现在的计算机在很多方面还达不到人们早期的期望,但已经在很多方面超出了当初的期望,并且从根本上改变了人类社会。所以,从发展的角度看,所有的问题都不是问题,只不过解决起来需要时间。即使不能实现全部理想,实现部分,也是了不得的进步。

其次,操作经验的流失的问题,我认为,是个确实需要认真面对的挑战,也未必没有办法解决。所有的纺织机都是从当初的手工机器发展出来的。最初的纺织机,肯定是借鉴了手工劳动的经验的。现在没有手工纺织了,纺织机仍然在发展。其实有用的操作经验,是在现有机器上的操作经验,在过去机器上的经验价值有限。机器发展了,经验也会更新。

就第二方面来看,美国能够从自动化中得到什么,取决于美国今后的社会意识的发展。既然美国能够一次工业化,既然中国能够在全面竞争中基本上独立地实现工业化,没有道理美国就一定不能实现工业化。在中国的高中生千军万马挤独木桥的时候,美国至少有部分中学生在用CAD软件和机床设计制作。所以美国的人才培养未必不能满足二次工业化的需要。问题的关键是美国的人才是不是会继续大规模向金融集中。如果美国能够扭转这个趋势,让人才向工业部门流动,二次工业化未必失败。

家园 我对自动化不悲观

我对“自动化可以取代人”悲观。导弹的作用不在于取代航炮,而在于击落敌机。对于导弹梦想是“终结空战的武器”,但导弹没有终结空战,反制的战术、技术一直在同步发展,而未来还是一样。

操作经验的流失不在于直接手艺的流失,简单、重复、可以机器复现的手工技艺没有必要保留,但操作机器的技艺和机器功能的理解需要保留。这个要求没有随着自动化而消失,而是移到更高的层次。问题是,现在需要理解从高到低的所有层次,尽管侧重在高层次而不是低层次。

家园 正反意见都可以看看,这里有个不错考古版AI

http://www.wired.com/beyond_the_beyond/2013/01/what-vernor-vinge-actually-said-about-the-singularity-in-1993/

Kurzweil不爱详细说,这个Vernor说的可是更吓人。

家园 这个评论是我看过最说明问题的

Many economists are encouraged by history and think the gains eventually will outweigh the losses. But even they have doubts.

"What's different this time is that digital technologies show up in every corner of the economy," says McAfee, a self-described "digital optimist." ''Your tablet (computer) is just two or three years old, and it's already taken over our lives."

AP IMPACT: Recession, tech kill middle-class job

一共三部分,这是第一篇,还有后续。

美国终于有人能够面对问题的本质,工作不是被中国印度夺走的,以正视听。

"The effect of (technology) on white-collar jobs is huge, but it's not obvious," says MIT's McAfee. Companies "don't put out a press release saying we're not hiring again because of machines."

Technological innovations have been throwing people out of jobs for centuries. But they eventually created more work, and greater wealth, than they destroyed. Ford, the author and software engineer, thinks there is reason to believe that this time will be different. He sees virtually no end to the inroads of computers into the workplace. Eventually, he says, software will threaten the livelihoods of doctors, lawyers and other highly skilled professionals.

家园 Practically human: Can smart

Practically human: Can smart machines do your job?

To better understand the impact of technology on jobs, The Associated Press analyzed employment data from 20 countries; and interviewed economists, technology experts, robot manufacturers, software developers, CEOs and workers who are competing with smarter machines.

The AP found that almost all the jobs disappearing are in industries that pay middle-class wages, ranging from $38,000 to $68,000. Jobs that form the backbone of the middle class in developed countries in Europe, North America and Asia.

家园 Comments on 《自动化的迷思》

我在西西河写的东西绝大部分是胡说八道,但是本文不是。本文是严肃的专业评论。

希望大家阅读的时候也严肃些。

  首先,我认为,《自动化的迷思》存在下面两个缺陷。

  1,忽视了自动化最重要的贡献。自动化最重要的,不是《自动化的迷思》开头一二三四要做到的"代替人",而是"超越人",自动化技术可以完成手动控制所无法完成的目标。举个例子,现代防空火炮系统,从雷达发现目标到火炮自动跟踪再到自动射击,是自动化技术的典型范例。正是依靠自动化技术,防空火炮对现代军用飞机构成威胁。如果把自动控制抽掉换成人工射击,那防空火炮对敌机的毁伤概率马上就会降低到瞎猫碰死耗子的程度。

  2,测算方法有问题。在测算自动化生产需要的人力资源时,《自动化的迷思》是按照生产单元,例如化工厂为单位来测算,从而得出"化工厂多出来一整条支援链",以及类似的结论。但是,我们知道,现代化工厂的生产规模要比以前大得多。今天一个化工厂的产能,可能抵得上过去十个厂。如果按照单位产品所需要的人力来计算,显然自动化技术是节约了大量人力资源,从低到高的。或者,换个例子,今天一架大飞机一次可以送400名乘客从中国到美国,但是机组要12个人;20年前一架飞机一次送100个人到美国,机组7个人。你不能盯着飞机说,靠,现在一架飞机需要的人更多了,自动化真耽误事儿;你得盯着那400个乘客说,同样送400人到美国,需要的人从28个降到了12个。

  

  其次,更重要的,我认为《自动化的迷思》提出了两个非常深刻的问题,这两个问题都是和自动化密切相关,但是自动化自身不能解决的。

  第一个是企业层面,优化和鲁棒的矛盾。上世纪60年代以后,随着阿波罗登月,控制理论家和工程师们吆喝着"我们用最小的能量,最快的时间,最balaba地达到目标",最优控制成为当时自动控制领域的热点和主流方向。等到了70年代末80年代初,最优出问题来了。大家发现,这些最优的方案,用到实际问题上不但不优,搞不好还会导致系统崩溃。这直接引发了鲁棒控制的研究。研究之后大家明白了,优化和鲁棒是一对矛盾。优化的前提是你得把问题描绘得非常清楚,一点差错都没有,这样你才能设计方案达到最优。但是,实际系统总是存在这样那样的不确定性,或者由于某种限制工程师们搞不清楚,这时候你把最优方案放上去,那些不确定性就可能让你的系统崩溃。为了避免崩溃,你的控制方案就要保证能对付不确定性,这就是鲁棒,但是鲁棒必然会导致达不到最优,你只能在优化和鲁棒之间折中,这已经是控制工作者的常识了。

  但是企业家没有这个常识。当代的企业,或者说市场经济下的企业,它是以利润为唯一目标的,从控制的角度看,就是一个尽量追究优化的系统。当化工厂平稳生产的时候,哪个老板会说,我们需要养一批人,他们不创造利润,专门折腾我的系统还拿高薪,就是为了防止万一哪天出问题?这样的老板肯定会被市场淘汰的。就是老板有这个远见,也会有一堆人天天批判"大锅饭""人浮于事"的。这样的结果,就是在企业层面只要最优性不要鲁棒性,能稳定生产就把应急队伍和研究的经费给压缩了。自动化专家说这样做肯定要出问题,可是企业家不睬你你自动化专家有什么办法。

  第二个问题更深刻,上升到哲学的高度了。自动化的目的是什么?照维纳老爷子的说法,是"人当做人来使用",把人从简单的、重复的、无聊的劳动中解放出来,把这些都甩给机器干,人去干机器干不了的、富有创造性的、有趣的活去。但是,资本主义的工业大生产,是要求把人当做生产线上的agent来用,为资本的增值服务去。于是自动化发展的结果,就不是解放人而是进一步压迫人。例如,就以晨大的例子,假定本来八个警察管八个路口的红绿灯,现在自动化了,两个警察在监视器前面监控八个路口,两个警察待命处理紧急情况就够了。那多出来的四个警察怎么办?照维纳老爷子的办法,警察分两拨轮换,一拨干活另一拨就"人当做人来使用",锻炼身体去,训练专业技能去嘛。可现实的做法一定是,竞争上岗,两个坐监视器前面,每人拿170%的薪水;两个待命处理紧急情况,每人拿130%的薪水;另外四个下岗。这样活也全干了,警察局长还省下两个人的薪水。至于说坐监视器的那两位精神高度紧张,下岗的四位走投无路加入黑帮,那就不管了。这种问题,自动化专家也没有办法。维纳老爷子看到这个局面估计也只能抓狂没办法。

  

我的结论:

  

  自动化没有迷思,是资本主义在迷失。

通宝推:sixue,p47109,删ID走人,路远无轻,拈花虎,等明天,夜如何其,益者三友,海峰,
家园 本末倒置了

以相同思路舉個例子

用鉄筆撬東西省力得多,人們用鉄筆多了用力的機会少了,沒以前強壯,撬東西時用鉄筆也要很癈力了,所以我們不應用鉄筆撬東西,應該用手板

我覺得人在自動化未普及前有當時的進級方法,普及后人們也有自己的方式。要一個在路口指揮的交警到中心控制交通,以他受過的培訓來說,當然是工作量大了;但對一個本來就在中心學習的交警來說則完全是按步就班,沒什么大不了的。以工作量來說,一個人空手提起30公斤重物己經開始吃力了,但一個吊機操作員卻能吊起3000噸,在現代科技的協助下,人的工作量差了10萬倍。从舊制斷章取義來評新制對新制是不公平的。自動化只是社會的轉形,根本上提高了人均工作量,可不能因啃癈食.

家园 我怎么看到的是美国人力资源匮乏呢

随便写点,交流一下看法。

以我在美国的经验,美国是一个人力资源匮乏的国家。而且是从上到下的全面匮乏。更严重的是,美国根本没有办法改变这种人力资源匮乏的经验。

低端的例子,例如修路的或者盖房子的工人。我在美国的时候,房东修理他的房子,那工作量在我看来,国内最多一个礼拜。而两个美国工人,上午九点半来,十一点准时去午餐,下午两点钟到,四点走,周末还休息。这样折腾了两个月才好。

中端的例子,银行职员。我对美国银行职员的感觉是,效率极低,业务很差。当然这有我英语不好的因素,但是刨掉语言,业务素质也是不照的。我曾经办一张银行卡,结果一下子给我寄来两张,不知道是怎么办的。

高端的,工科教育,就不用说了。

我觉得,这充分说明了美国人力资源的匮乏。如果人力资源充分,建筑工人还能这么拽,银行职员还能这么不专业吗?

更糟糕的是,美国的教育体系根本无法改变这种状况。美国的教育,第一培养不出中国民工式的吃苦耐劳守纪律的低端劳动力;第二培养不出足够的工科毕业生。中间的白领我情况不清楚,但是我怀疑也有问题。

美国的自动化其实是对这种人力资源不足的弥补。美国希望通过自动化,尽可能榨取它的现有人力资源。但是不重视通过自动化提升全体国民的素质。美国的想法是,烂人就让他自生自灭好了。所以黑人、墨西哥人就是不求上进。有人跟我说,他在德州化工业干了二三十年,没见过一个黑人或者墨西哥人工程师。

我承认,美国同时又存在着普遍的就业岗位不足现象。但我不认为这和自动化有什么关系。马克思爷爷还是谁说过,就是有两个工人,资本家也会让一个失业的。失业是资本主义的结果,而不是自动化的结果。

美国历史上,只有婴儿潮那个时期,由于工业化的蓬勃发展和冷战的客观需求,造就了各方面人手的迅速增长,成就了美国的霸业。而随着冷战刺激的结束和婴儿潮一代的老去,以己去工业化的现状,美国又迅速成为各种活找不到人干的情况。找不到人干,干的人就拽,拽了就干得更加质次价高,然后就更找不到人干,我是说以比较低的价格。整个一正反馈。

对于这种现状,我和房东达成了一个共识:

第一,最好和中国展开全球竞赛,例如比赛谁先登上火星;这个奥巴马估计也赞同,所以他上次说卫星时刻又来了,可是美国资本家和人民都不当回事;

第二,移民三亿中国人到美国,让墨西哥人学学该怎么干活。但是这个政治上肯定不可行。

所以美国在未来几十年内被中国赶下头号强国的宝座是不可避免的。

家园 我感觉spaun其实没有突破

spaun能做的每一项任务,现有的、大家不认为有智能的神经网络都能做。而且我得说这些任务都很简单。

spaun的变化有两点:1) 让连接神经网络时,参照了大脑的分区;2)让spaun能同时完成多项任务。

有了第一点,spaun的结果解释可以比较fancy。比如在数字识别任务中,原来一团糟的神经网络中,某个神经元在运算,你没法做出任何解释,现在你可以说,视觉神经区在工作。但是,其实这个结果在做之前就能想到。你只让摄像头和视觉神经区有连接关系,我们还能期待别的什么结果吗?

关于第二点,Spaun其实感觉不到我们在让它学习多个任务,它只感觉自己在学习一个复杂任务而已。

家园 说得很好,生产力增长了,需要人的关系也要适当变动

送花成功。

作者,声望:1;铢钱:0。你,乐善:1;铢钱:-1。本帖花:1

不过那样的话,牵涉的就多了。我们还是就自动化谈自动化更有益。

自动化的未来,肯定有很大一部分依赖于机器学习,这是我们正在讨论的技术问题。而引起的社会变动,以及需要的支持这个技术发展的社会变动,就是更复杂的问题了。反正我是不怎么谈的,大家谈好。

家园 其实这样的话题早年在比较日本管理方式

的时候就有过结论。

美国的工业化一个主要特点就是不对工人阶层个人素质高低产生依赖。除非是高端创造性的工作,美国更注重对手程序化与标准化,没有自动化的就靠针对人的process与procedure,能够自动化的就尽量自动化。如果说西方经济发展比东方领先的重要原因在与把工作按机械化方式来运作的话,美国应该是这个实践上的极端。日本德国大家都知道对个人素质是很重视的,许多质量管理的教条都是以人的主观能动性为前提。美国的管理方式给人的印象是很少对此提倡,而且这个特点不只在工业生产领域,在白领工作上也是同样。

于是就出现了你所说的能够按部就班解决的问题,有现成的规章制度可循,就很少会发现有人做出变样的事情来。比如昨天一个朋友还在对我抱怨,他的汽车前盖打不开,送去bodyshop本想略事修理就可能解决了,结果人家开价去换正个前盖,一张口就是$4000,气他个半死。但是这样的做法其实是这些工人所受训练造成的,早就不会修修补补的事情了,每个人每个行业只做自己那部分,其他事靠生产链与程序设计好的制度自己解决,对他们来说这是最有效率也最被社会广泛接受的工作方式,反其道而行反而会引来不必要的问题。

这种做法的好处是高端的提高可以很顺利的带动整个产业升级,比如进一步的自动化。坏处是生产线上这些只管自己那一亩三分地的“螺丝钉”们的命运就不一定能够得到兼顾,自己换行业或者被抛弃。

从比较日本,中国的工人素质角度看,美国的人才资源显然不如,主要体现在素质上,但是问题的根源也不是单纯教育的原因,因为美国的社会需要的大多数就是这样的浅薄无知的只有基本操作员技能的人,懂得太多还会有负面,比如对制定好的程序心存不满,执行起来不能全心全意(老中在美国这样的能人很多)。根源是美国的产业运行哲学与日本,中国的不一样,因此也不会产生大量的小作坊式的能人巧匠,挖空心思的山寨变种,不但没有这个土壤,人的素质也不胜任。

但是美国的高端人才却是从来说多多益善的,而且技术革新的步伐新技术的开发在全世界仍是领先的。技术的提高,带来因此而改进的程序,减少process/procedure,剩下的事是阿猫还是阿狗去做关系不大。美国需要的不是中国的三亿人,而是中国最顶尖的那三千三万人就够了,其他人来了做的事也不会比墨西哥人做的好多少,或者拿高多少的薪水。从这个角度出发,如你所判断,美国人工资源总体上来说是过剩的没错,但是其高端人才仍然不会放松对全世界的吸血。

至于国际竞争上来说,我的看法是几十年内中国的GDP也好,生产量也好超过美国是轻而易举的事,这本身就是在美国日本等西方领先工业化国家的帮助下进行的事,做不到是中国的问题,不是西方国家的问题。但是几十年内中国在科学技术上不依赖西方国家,我仍然看不到这种可能性。这里面有在关键技术中国被卡的问题,虽然中国自己开发走前苏联的路子也不是不可以,但是做到在科学技术上的全面领先,这个问题首先就不是科学技术的问题了。

不过这里讨论的重点不是中国与美国谁战胜谁的问题,那是个不同的话题。不说西方在经济上离不开中国,就是刻意保持的军事科技的领先,这种实质性的冲突几十年内也没基础。因此其实我的理解你的头号强国的地位是指经济强国,货币权,定价权,开空白支票权,这一点上,我相信除了美国的1%,全世界人民都是与你在一个战壕里的。

通宝推:bxbird,赵沐浴,
家园 附议 jyzh, 多写点实践体会吧,至为珍贵, 我的体会

大学学的课程都是精华,从实践摸爬滚打多年之后精炼出来的。

可是大学生没有摸爬滚打的经验, 反而对这些精华就不领情, 没有悟性。

而且这好像是教育界无法解决的问题。

就好像我们把自己 “浓缩的人生智慧”讲给子女听, 子女却不以为然一样。

我工作以后几个最激动人心的瞬间就是: 突然意识到工作中面临的问题是大学课本上有的。 回去翻旧教材, 一顿恶补以后, 解决问题的境界立刻高屋建瓴。

得到突出业绩, 奖励,提职之后就纳闷: 当初这门课我怎么还挂科了呢?

家园 What Are Human Beings For?

http://www.austinchronicle.com/columns/2013-01-25/letters-at-3am-what-are-human-beings-for/

在迷思的同时,时代已经自己大踏步前进了。

Terry Gou is chairman of Foxconn, a Chinese manufacturer of iPhones. Foxconn employs more than a million people worldwide. Gou says, "As human beings are also animals, to manage one million animals gives me a headache." Gou plans to avoid headaches by replacing his employees with more than one million robots (The New York Times, Aug. 18, 2012).

That Times report also describes a Dutch electronics factory staffed almost entirely by robots: "[T]hey do it all without a coffee break – three shifts a day, 365 days a year." No coffee breaks, no sick days, no health care, and no unions. "'With these machines,'" said engineer Binne Visser, "'we can make any consumer device in the world.'"

The article goes on to quote Harvard economist Claudia Goldin: "'If you're doing something that can be written down in a programmatic, algorithmic manner, you're going to be substituted for quickly.'" Meanwhile, "South Korea ... is 'hiring' hundreds of robots as teacher aides and classroom playmates and is experimenting with robots that would teach English" (The New York Times, July 10, 2010).

"Some law firms now use artificial intelligence software to scan and read mountains of legal documents, work that previously was performed by highly paid human lawyers" (Newsweek, July 25, 2011).

"Nearly six million factory jobs, almost a third of the entire [U.S.] manufacturing industry, have disappeared since 2000. And while many of these jobs were lost to competition with low-wage countries, even more vanished because of computer-driven machinery" (The New York Times, Nov. 25, 2012).

The Pentagon, of course, is having a robotic field day. "New robots ... are being designed to handle a [broad] range of tasks, from picking off snipers to serving as indefatigable night sentries. ... Fifty-six nations are now developing robotic weapons. ...

Robots have replaced millions of workers and are on track to replace hundreds of millions. Three-dimensional printers may replace millions of robots, plus millions more workers, plus myriad functions of retail and transport. This isn't the future; the process has begun with, as The Economist puts it, a relentless march.

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