未来十年不易被AI取代的职业：教师、医生、厨师、护工、艺术创作者……这份清单看起来稀松平常，但它背后藏着一段让人意外的技术史。 2012年9月，多伦多大学的实验室里，杰弗里·辛顿的学生亚历克斯·克里热夫斯基盯着屏幕愣了好几秒。 他们提交的AlexNet卷积神经网络，在ImageNet图像识别挑战赛上把错误率从此前多年维持的26%左右一口气压到了15.3%，其他参赛团队当场沉默。 这个数字意味着什么？意味着机器终于开始"看见"世界了。消息一出，学术界和工业界同时慌了神，AI真的要全面替代人类了吗？ 这个问题，其实在更早以前就已经被人追问过。 1997年5月，纽约曼哈顿，IBM的超级计算机"深蓝"与国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫进行第二次较量。 一年前的1996年2月，在费城，深蓝第一次挑战卡斯帕罗夫，以2比4落败。那之后IBM对深蓝进行了全面硬件升级，重新修改了算法。 这一次到了第六局，深蓝只走了19步，卡斯帕罗夫就俯首认负，最终深蓝以3.5比2.5胜出。 赛后，卡斯帕罗夫沉默了很久，随后对外说，自己在对弈中感受到了某种"深刻的智能"。这句话被全球媒体反复引用，引爆了"机器取代人"的第一波集体恐慌。 但深蓝的主要设计者、华裔计算机科学家许峰雄后来说了实话：深蓝根本不"理解"象棋，它靠的是每秒运算两亿个棋局的暴力算力，这和人类棋手的直觉完全是两码事。 这个矛盾后来被研究者称为"莫拉维克悖论"：高度抽象的逻辑推理对机器来说反而更简单，但要让机器像厨师一样感知食材的质感，像护工一样在老人情绪崩溃时判断下一步该做什么，难度就不是一个量级了。 1955年8月，约翰·麦卡锡联合马文·明斯基、克劳德·香农等人，向洛克菲勒基金会递交了一份研讨会提案，提出人类智能的每个方面"原则上都可以被精确描述并由机器模拟"。 1956年夏，达特茅斯学院，这群科学家聚在一起开了整整八周的会。 赫伯特·西蒙和艾伦·纽厄尔带来了一个叫"逻辑理论家"的程序，成功证明了罗素《数学原理》里三十八条定理。那时在场的人几乎都相信，二十年之内，机器便能取代大部份脑力劳动。 结果，七十年过去了。 医生还是医生，导游还是导游，育儿陪伴师还是育儿陪伴师。AI赢了棋，认出了图，能写文章，但它在手术台边读不懂病人下一秒的面色变化，在课堂里看不透一个沉默孩子背后的真实情绪。 而那些定义AI边界的人，集成电路设计工程师、控制算法工程师、自动驾驶系统工程师，他们正是划定AI能做什么、不能做什么的那群人。 也正因为如此，他们自己，成了AI最难翻越的那道门槛。
