但與此同時，歐洲國家包括瑞士、荷蘭及芬蘭已經開始著手制定基層勞工「最低工資」法例，藉此保障他們的生計不會受到「人工智能」及機器的影響。今年，來自不同權威學府、美國政府紛紛發表報告，指人工智能將會未來 10 - 20 年間，對全球勞動人口對來嚴重的衝擊。
深度學習
雖然許多相信人工智能終會某程度取締人類的工作，就像今時今日的我們日常生活不能缺少電腦、手機一樣，但是人工智能到什麼時候才有新突破，真正能夠出現在我們生活層面，甚至取代「人類」的工作，很多科學家相信 Alpha Go 及其「深度學習」的出現，即將會為人類社會帶來前有未有的改變。
AlphaGo 又名 AlphaGo DeepMind，DeepMind 是一套電腦的學習系統，稱為「深度學習」。它是人工智能發展最重要的一環，亦是Alpha Go 在棋盤上擊敗李世乭的關鍵。Google 選擇圍棋作為推廣其人工智能，除了因為棋類運動代表人類最高智慧之外，圍棋不但是人類歷史上最古老的棋類，更異常複習，進行一場圍棋對賽就有如同時進行十場象棋比賽一樣
擁有神經系統的電腦
機器的「智慧」愈來愈高，全賴人類文明進步，我們對自己腦袋內神經系統更加熟悉，並以此為鑑，製造出更複雜的電「腦」。
我們的頭骨內有很多相互連接的細胞團。它們之間，有些相距很短，有些很遠；有的連接另一個細胞，有的則連接另一組。電子訊號在它們之間交錯傳播，有如骨牌效應，但更快、更複雜、更大量。
人類對識神經科學的認知，加上電腦科技的突破讓我們製造出可以容納大量數據的硬盤，最終令科學家發明出媲美人腦的虛擬大腦。但是這樣還不足以令到人工智能真正破殼而出。
要真正令電腦思考，除了媲美人類的硬件，更有需要源源不絕的「知識」。
對人類來說，身體每個部份都可以以用作接收數據，眼、耳、鼻、口，身體及四肢的皮膚，都可以協助了解四周的資訊及變化。我們自出娘胎就開始吸引外界的資訊，無論是為了生存、滿足好奇心，抑或是父母的觀輸及教育，我們都不自覺、不斷地收集數據。
A.I. 才是互聯網的「贏家」
若然要理解電腦如何收集資訊，那麼如果筆者改用「下載」一詞，大家就會立即意識到電腦是通過互聯網進行學習。
在 Alpha Go 與李世乭對賽之後，有圍旗高手表示比賽是不公平的，因為 AlphaGo 可以一邊進行比賽，一邊互聯網收集數據。當然，在比賽時候透過互聯網獲取資訊，情況有如考試作弊一樣，但是對於電腦來說，它們沒有人類的感觀系統，沒法自身去獲取資訊，而互聯網的出現，立即令人工智能如魚得水，成為它們最佳的學習平台。
根據挪威最大調查機構 SINTEF 一份報告估計，現時世界上 90％數據是在短短兩年來創造出來的，並且以每 18 個月增加一倍的速度上升。由人類製造出來的龐大數據庳，成為人工智能的「世界」，它們可以直接透過網絡學習。
機器的「智慧」愈來愈高，全賴人類文明進步，我們對自己腦袋內神經系統更加熟悉，並以此為鑑，製造出更複雜的電「腦」。
我們的頭骨內有很多相互連接的細胞團。它們之間，有些相距很短，有些很遠；有的連接另一個細胞，有的則連接另一組。電子訊號在它們之間交錯傳播，有如骨牌效應，但更快、更複雜、更大量。
人類對識神經科學的認知，加上電腦科技的突破讓我們製造出可以容納大量數據的硬盤，最終令科學家發明出媲美人腦的虛擬大腦。但是這樣還不足以令到人工智能真正破殼而出。
要真正令電腦思考，除了媲美人類的硬件，更有需要源源不絕的「知識」。
對人類來說，身體每個部份都可以以用作接收數據，眼、耳、鼻、口，身體及四肢的皮膚，都可以協助了解四周的資訊及變化。我們自出娘胎就開始吸引外界的資訊，無論是為了生存、滿足好奇心，抑或是父母的觀輸及教育，我們都不自覺、不斷地收集數據。
A.I. 才是互聯網的「贏家」
若然要理解電腦如何收集資訊，那麼如果筆者改用「下載」一詞，大家就會立即意識到電腦是通過互聯網進行學習。
在 Alpha Go 與李世乭對賽之後，有圍旗高手表示比賽是不公平的，因為 AlphaGo 可以一邊進行比賽，一邊互聯網收集數據。當然，在比賽時候透過互聯網獲取資訊，情況有如考試作弊一樣，但是對於電腦來說，它們沒有人類的感觀系統，沒法自身去獲取資訊，而互聯網的出現，立即令人工智能如魚得水，成為它們最佳的學習平台。
根據挪威最大調查機構 SINTEF 一份報告估計，現時世界上 90％數據是在短短兩年來創造出來的，並且以每 18 個月增加一倍的速度上升。由人類製造出來的龐大數據庳，成為人工智能的「世界」，它們可以直接透過網絡學習。
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| SINTEF 位於挪威的總部 |
回到在較早前所講的深度學習。所謂深度學習，就是擁有學習的能力，我們由身體五感接收四周的訊息，進行認知及學習，是一個相當複雜的過程。例如，以「凳子」為例，我們小童開始，從母親口中知道它叫「凳子」，然後我們會把它的外觀的特點及用途，從日常生活中記進腦海。若然我們指向一張桌子然後說：「凳子」，母親就會把我們矯正過來，這就是強化學習（reinforcement learning）。
電腦通過網絡進行深度學習，其最厲害的地方，莫過於它利用互聯網上大量的數據，讓機器可以無需人類給予明確指令。當我們告訴電腦「凳子」，它便會從網上搜尋器、例如是 Google 搜尋有關凳子的圖片，在數以百萬計的凳子照片中得出凳子的概念。當我們以圖片測試它，發現它出現錯誤的時候，就會提出改正，令它更明白凳子的定義。
電腦透過互聯網進行學習，不但可以在極短的時間內，掃瞄逾百萬張凳子的圖片，更可以立即把學會的「知識」在透過網路「教育」其他電腦，互相學習。
從數據演化出「睿智」
Google AlphaGo 的勝利震驚圍棋界，特別是那些不了解人工智能、卻有非常熟悉圍棋的人。有別於象棋，圍棋可以說得上是完全接近「公平」遊戲，因為棋局出然可能性比宇宙找到的原子更多，可說是無窮無盡。因此圍棋防止超級電腦對待象棋那樣，強行把所有棋局的資料擺放在硬盤內，再進行運算，計算最佳的下著。但是，深度學習令 AlphaGo 可以像人腦進行思考，以經驗及觀察，學習「感覺」出下一步應該如何做。AlphaGo 透過與自己進行數以百萬局練習，加上觀察了數以百萬局專業水平的棋局，已經跳出電腦只會「運算」的階段，演化成人類自傲的「智慧」。
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| Google 研發的人工智能電腦 AlphaGo以 3:0 擊敗韓國九段棋手李世乭 |
牛頓大學預言，2033 年全球半數人類失業
大家只要用上簡單的算術去計算一下，就可以想像到人工智能的學習及互相傳授知識的速度有多驚人。更可怕的是，牛津大學的一項研究指，電腦將會在 2033 年取代全球半數的工作。以自動駕駛汽車、即無人駕駛汽車為例，在此項技術成熟後，將會漸步取得物流業及運輸業的工作。未來新興行業的工作為了減低成本，會趨向以電腦操作取代人手。根據世界經濟論壇提交的一份報告估計，儘管在未來四年創造數百萬新的就業機會，實際卻有可能造成500 萬的淨虧損。
深度學習及網絡上龐大的數據兩者的結合，能到人工智能在去年邁進一大步。 Google DeepMind 學會了如何閱讀和理解後，隨即讀上成千上萬的註解新聞文章。此外，DeepMind 更加透過螢幕，依靠自己學會幾十款 Atari 2600 電子遊戲，經過反覆練習，它現在玩得比人更出色。而人工智能 Giraffe 更加經由上述的方式進行自行學會了棋藝，僅靠 72 小時的自我訓練並且記錄了高達一億七千五個棋局，成功躋身國際棋藝大師行列。
職業四步曲
究竟人類能否避免機器的取代？可以從解構工作說起。人類所有的工作模式，大致可分為四類，常規、非常規、認知及勞力工作。常規工作就是不斷重複的工作，非常規工作則經常不同。在這兩種工作上，「認知」的工作最需要利用大腦思考，「勞力」工作用上身體的活動。在九十年代起，機器日漸發達，許多依靠勞力的工作被機器取代。
工廠的常規工作，曾經幫助上一代人維持生計；今日大部擁有一定教育程度的人，每星期在辦公室內進行需要認知能力的工作。有人認為上述的兩類工種將會逐步消失，取而代之的會是一種不需要任何恩考的工作，它將會接近毫無價值；一種是需要大量思考的工作，其收入將會大幅提高。
各大企業已經開始對 A.I. 進行測試
上述的例子彷彿像是大學論文，但是 Google 已經將此項技術應用在電子汽車製造商 Tesla 的自動駕駛系統內，該自動駕駛系統利用了六年時間，收集了一百七十萬英里的駕駛數據。及後，Tesla 只需把收集的數據的上傳到軟件作更新，整個車隊將提供「自動導航」的功能。現在，每一架在路上行走的 Tesla，都會把駕駛資料上傳，互相分享、交換經驗。
各大企業已經開始對 A.I. 進行測試
上述的例子彷彿像是大學論文，但是 Google 已經將此項技術應用在電子汽車製造商 Tesla 的自動駕駛系統內，該自動駕駛系統利用了六年時間，收集了一百七十萬英里的駕駛數據。及後，Tesla 只需把收集的數據的上傳到軟件作更新，整個車隊將提供「自動導航」的功能。現在，每一架在路上行走的 Tesla，都會把駕駛資料上傳，互相分享、交換經驗。
IPsoft 是一家致力把人工智能推廣至企業業務的公司，該公司在 16 年前研究出 Amelia、一個可以進行各項企業服務，包括接受查詢的系統。Amelia 不但不會生病、加入工會、抗議，而且她工作效率媲美人類，更通曉 20 種語言，學習速度更是驚人，可以數秒之內學會一般人花上數月才學會的東西。
Amelia 曾經在一家公司測試，在第一個星期，每十個電話查詢，她可以成功負責一個。在第二個月的最後一個星期，她已經可以完成十個的其中六個。如果把她應用在全球各大企業，就有二億五千萬人面臨失業。
Amelia 曾經在一家公司測試，在第一個星期，每十個電話查詢，她可以成功負責一個。在第二個月的最後一個星期，她已經可以完成十個的其中六個。如果把她應用在全球各大企業，就有二億五千萬人面臨失業。
另外，iPhone Siri 的發明者已經成功製造出新一代的人工智能 Viv，成為我們手機上最貼身的私人助理。她不僅會為我們在網上進行活動，撰寫 Facebook News Feed，更加為我們揀選合適的資訊節目，除去沒用廣告資訊。
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| Viv 官方網貢 http://viv.ai/ |
人類的「最低工資」？還是自身的價值
根據美國白宮在上週公佈的報告表示，在 2010 年 83% 時薪低於 20 美元的工人，其工作將會在不久的將來被機器取代，31% 時薪高達 40 美元的亦不能幸免。
領導人工智能的研究、加拿大滑鐵盧大學的神經科學理論主席 Chris Eliasmith 曾經就有關訂立人類最低工資提出意見：「人工智能已經對我們的經濟造成影響，我認為將會有愈來愈多國家要效法芬蘭，為人民提供保障基本工資。」
中國百度的首席科學家、Google 「Google Brain」深度學習創辦人Andrew Ng 曾經在今年的深度學習高峰會表示，基本工資是各政府「非常認真看待」的事務，引述「人工智能有很大機會大規模取締勞動人口」。
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| 今年的深度學習高峰會 Deep Learning Summit 2016 |