人工智能 人工智能 7.7分

人工智能来了,对“我”个人有什么影响?

飘荡的果壳

时代背景

最近一两年,人工智能大热,尤其是2016年谷歌开发的Alpha Go,对战人类智慧的最后骄傲围棋,结局大家已经知道了,人类只赢了5局中的1局。

2017年,进化后的Alpha Go再次发起挑战,中国的柯洁对战,这次人类再也没从阿狗手中讨得便宜。

人工智能进化的速度远超人类的想象,面对这种局面,很自然分出了乐观派和悲观派。

悲观派如霍金这样的科学家,向公众发出自己的声音:人工智能崛起,要么是人类最好的事情,要么就是最糟糕的事情,如果人工智能一旦脱离束缚,人类由于进化的速度不如人工智能远甚,将被取而代之。

而乐观派认为人工智能的使用,将使得人类从单调枯燥的工作中解放出来,去从事更加具有创造性的事情,人类将在人工智能的帮助下,获得空前解放。

可是,这两者听起来好有道理,到底该听谁的呢?要对未来进行预测,就必须了解过去,现在就让我们追溯一下人工智能的过去吧。

1.什么是人工智能?

到底什么是人工智能?李开复在《人工智能》一书中对此进行了总结:

定义一:人工智能就是让人觉得不可思议的计算机程序。

评价:这个定义太过主观,不是一个好的定义,也不便人们...

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时代背景

最近一两年,人工智能大热,尤其是2016年谷歌开发的Alpha Go,对战人类智慧的最后骄傲围棋,结局大家已经知道了,人类只赢了5局中的1局。

2017年,进化后的Alpha Go再次发起挑战,中国的柯洁对战,这次人类再也没从阿狗手中讨得便宜。

人工智能进化的速度远超人类的想象,面对这种局面,很自然分出了乐观派和悲观派。

悲观派如霍金这样的科学家,向公众发出自己的声音:人工智能崛起,要么是人类最好的事情,要么就是最糟糕的事情,如果人工智能一旦脱离束缚,人类由于进化的速度不如人工智能远甚,将被取而代之。

而乐观派认为人工智能的使用,将使得人类从单调枯燥的工作中解放出来,去从事更加具有创造性的事情,人类将在人工智能的帮助下,获得空前解放。

可是,这两者听起来好有道理,到底该听谁的呢?要对未来进行预测,就必须了解过去,现在就让我们追溯一下人工智能的过去吧。

1.什么是人工智能?

到底什么是人工智能?李开复在《人工智能》一书中对此进行了总结:

定义一:人工智能就是让人觉得不可思议的计算机程序。

评价:这个定义太过主观,不是一个好的定义,也不便人们研究。

定义二:人工智能就是与人类思考方式相似的计算机程序。

评价:这是一种仿生学思路,但是模仿人类的思考方式,对构建人工智能系统有很大局限。“一个解决特定的、狭小领域问题的专家系统很难被扩展到稍微宽广一些的知识领域中,更别提扩展到基于世界知识的日常生活了。”更何况,人脑的具体运作机制,现在科学家还没弄清楚,更何况让人工智能模仿人脑了。

定义三:人工智能就是与人类行为相似的计算机程序。

评价:这个定义偏向于实用主义,不管程序简单或者复杂,聪明管用的程序就是好程序。(⊙﹏⊙),这个不做评价,李开复的书中也没评价,而我的评价是:与第一个定义一样,主观性太强。

定义四:人工智能就是会学习的计算机程序。

评价:这个定义符合现在的潮流,因为现在是“无学习,不AI”,谷歌的阿尔法狗“因为学习了大量专业棋手棋谱,然后又从自我对弈中持续学习和提高,因此才有了战胜人类世界冠军的本钱。”不过人类的学习过程往往不需要大量的训练数据,可以动用自己抽象思维能力,举一反三。

定义五:人工智能就是根据对环境的感知,做出合理的行动,并获得最大收益的计算机程序。

评价:这个定义也是维基百科采用的定义,而且将前面的定义都涵盖了,既强调了“人工智能可以根据环境感知做出主动反应,又强调人工智能所做出的反应必须达到目的,同时,不再强调人工智能对人类思维方式或人类总结的思维法则的模仿。”

依照李开复的观点,偏重实证是人工智能研究者的主流,定义反而不那么重要,有制定定义的时间,还不如多发几篇深度学习新算法的论文来得划算。

2.人工智能发展简史:三大浪潮

在书中,李开复把人工智能的发展总结为三大浪潮。

第一次浪潮:20世纪50年代到60年代。以艾伦·图灵提出图灵测试为标志,“数学证明系统、知识推理系统、专家系统等里程碑式的技术和应用,一下子在研究者中掀起了第一波人工智能浪潮。不过当年的计算机难以实现复杂的运算。人们的热情很快消退。

第二次浪潮:20世纪80年代到90年代,“传统的基于符号主义学派的技术被抛弃,基于统计模型的技术悄然兴起。”但是这个时代的技术,还不足以超过人类对智能机器的心理预期。

第三次浪潮:从2006年开始,随着互联网积累了海量数据、深度学习技术的成熟,加上计算机运算速度的大幅增长,人工智能开始一段复兴之路。而这一段人工智能的复兴,与之前两次最大的不同就是:AI在多个相关领域表现出被普通人认可的效率,并因此被成熟的商业模式接受,开始在产业界发挥出真正的价值。

中国互联网的应用案例:

今日头条的个性化新闻推荐:

【图】我的今日头条

百度搜索:

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3.目前人工智能使用的场景

自动驾驶:AI最大的应用场景

整个城市的交通状况将会发生翻天覆地的变化,因为共享汽车的使用率会接近100%,城市里需要的汽车总量大幅减少,“停车难、大堵车等现象会因为自动驾驶共享汽车的出现而真正解决。”

汽车本身的形态也会发生变化,不需要方向盘、不需要司机的汽车,可以被设计成前所未有的样子。

人类也可以在车上自行其是。

金融领域。

书中举了一个例子:瑞士银行设在美国的一个交易场所,2011年与2016年对比图。

之所以发生这样的变化。一是因为金融危机的影响还远未过去,另一方面就是人工智能算法代替人类交易员的大势所趋。

智慧生活:从机器翻译到智能超市

书中这样说,谷歌在2016年的重大突破,使得机器翻译水平,相当于刚学某种外语两三年的中学生做出的翻译作业。对于非专业类的内容,机器翻译的结果已经可以做到基本表达原文语意,不影响理解和沟通。

智能超市,案例就是亚马逊的小超市,Amazon Go!不用排队、不用结账,拿起东西就可以走。不过,咳咳后来知道这只是个噱头,因为这家超市只有食品、饮料一类的东西。

其实冲击和影响无处不在,只不过我们平常感受不是那么强烈。例如谷歌的Gmail邮箱和微软的outlook邮箱,都有人工智能的参与,自动识别垃圾软件。

以上这些都是现实中正在发生的,未来皆有可能。

4.面对变革,人类如何应对?

要问人工智能时代,最没用的是什么?这本书给出了答案,就是程式化、机械化、重复性的记忆。因为这些都可以靠机器完成,机器完成的效率和结果要比人类好。

要想想人类自己的优势:“对复杂系统的综合分析、决策能力,对于艺术和文化的审美能力和创造性思维,由生活经验及文化熏陶产生的直觉、常识、基于人自身的情感与他人互动的能力。”

问题来了,人类该如何习得这些能力呢?书中同样给出了答案。

一个实验:美国密涅瓦大学

李开复的总结:

主动挑战极限:在挑战中完善自我。

从实践中学习:面向实际问题和综合性、复杂性问题,将基础学习和应用实践充分结合,而不是先学习再实践。

关注启发式教育,培养创造力和独立解决问题的能力:被动的、接收命令式的工作大部分都可以由机器取代。

主动向机器学习。事实上,现在围棋高手们已经向阿尔法狗学习了。

既学习人与人之间的协作,也学习人机写作。

学习要追随兴趣。

笔者的观点

自小就被各种俗物牵绊,不喜爱做家务,因为感觉太浪费时间;一直期待着机器时代的全面到来,这样可以从繁琐单调的日常中解脱,从事自己感兴趣的东西,如果人工智能能做到,那我拍手欢迎呢!

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