人工智能后感

1、人工智能 （李開復(fù)）讀后感 本書內(nèi)容框架如下：1. 關(guān)于人工智能的五種定義2. 人工智能發(fā)展的三個(gè)階段3. 人工智能是否會(huì)威脅人類4. 人類將如何變革 行業(yè)的創(chuàng)業(yè)概況 時(shí)代下的教育和個(gè)人發(fā)展一、關(guān)于人工智能的五種定義 首先，請(qǐng)拋開人工智能就是人形機(jī)器人的固有偏見。 人工智能目前作為一種技術(shù)手段，已經(jīng)成為了不少應(yīng)用的核心驅(qū)動(dòng)力。 蘋果的 SIRI 、微軟的小冰是常見的人工智能助理。當(dāng)用戶與他們對(duì)話時(shí)，他們會(huì)通過事先 積累好的人類對(duì)話庫和互聯(lián)網(wǎng)資料庫中，查找最有可能匹配的回答。 今日頭條、淘寶購物推薦，會(huì)根據(jù)你的瀏覽習(xí)慣、 購物歷史，學(xué)習(xí)你的愛好。 所以用的越久， 它就會(huì)越懂你。人臉識(shí)別是目前應(yīng)用

2、最廣泛的機(jī)器視覺技術(shù)， 是人工智能大家庭中的重要分支。 用刷臉的方 式替代門禁卡， 支付寶正在開發(fā)的刷臉支付也是依托于人臉識(shí)別技術(shù)。 廣義上的機(jī)器視覺還 包括圖像、 視頻中各種物體識(shí)別、場景識(shí)別、 地點(diǎn)識(shí)別乃至語義理解。 比如手機(jī)中的照片自 動(dòng)分類就是運(yùn)用了場景識(shí)別的功能， 還有清理重復(fù)照片的功能， 也運(yùn)用到了這個(gè)技術(shù)。 此外， 百度中的圖片搜索、淘寶中的商品圖片搜索，也運(yùn)用到了人工智能技術(shù)。我們現(xiàn)在用的美圖秀秀中的一鍵 P圖軟件、三生三世畫風(fēng)的一鍵美妝， 都是運(yùn)用到了人工智 能技術(shù)。機(jī)器通過從大量經(jīng)典畫作中學(xué)習(xí)到的上色技法、 筆觸技法、 干濕畫法、 上妝技巧等， 來對(duì)原始圖片進(jìn)行處理。搜索引

3、擎根據(jù)問題給出最直接的答案，也與 SIRI 的運(yùn)行原理相類似。 在機(jī)器翻譯這一塊兒上， 通過對(duì)語言、 語言學(xué)的學(xué)習(xí)， 得出的翻譯結(jié)果也具備較強(qiáng)的可讀性。 甚至可以通過中文與英文的翻譯數(shù)據(jù)、 英文與阿拉伯文的翻譯數(shù)據(jù)， 自動(dòng)學(xué)習(xí)如何從中文翻 譯到阿拉伯文。還有目前在商業(yè)化方面已經(jīng)取得長足進(jìn)展的自動(dòng)駕駛技術(shù)。 也是通過數(shù)百萬里的駕駛里程學(xué) 習(xí)，來完成車速調(diào)整、控制轉(zhuǎn)向、避免碰撞等操作。當(dāng)然，目前相對(duì)比較成熟的還是半自動(dòng) 駕駛技術(shù)。完全的無人駕駛或許還要等到十年之后。還有我們經(jīng)常在電影中看見的機(jī)器人行業(yè)?？爝f分揀機(jī)器人、無人飛機(jī)、工業(yè)機(jī)器人， 都極大的提高了商業(yè)效率。 但目前機(jī)器人還無法做到像人一樣

4、具備完整的思維。 大家所期待的人 形機(jī)器人， 其實(shí)投資人也是不看好的。原因很簡單，機(jī)器越像人， 就越容易被拿來和真人比 較。由于人工智能技術(shù)尚未達(dá)到十分成熟的階段， 這個(gè)機(jī)器人的蠢笨會(huì)暴露的非常徹底。 使 期望與現(xiàn)實(shí)之間的差距加大，因此難以獲得市場認(rèn)可。那講了這么多現(xiàn)象，到底什么是人工智能？ 目前常見的定義有五種：第一， 人工智能是讓人感到不可思議的計(jì)算機(jī)程序。 幾十年前的人類， 如果能見識(shí)到現(xiàn)在手 機(jī)上常見的人機(jī)對(duì)戰(zhàn)的象棋、跳棋游戲，恐怕會(huì)被嚇一大跳，甚至懷疑是有人在背后操縱。 可現(xiàn)在的人都見怪不了。 所以， 用這種方法定義， 會(huì)使得人工智能隨著技術(shù)的成熟，失去一 個(gè)客觀的標(biāo)準(zhǔn)。第二， AI

5、 就是與人類思考方式相似的計(jì)算機(jī)程序。這種說法在早期非常流行。本質(zhì)上與仿 生學(xué)無異。但弊端在于，人類至今也無法說清楚大腦是如何進(jìn)行學(xué)習(xí)、記憶、歸納、推理等 思維過程的。因此， 也很難教會(huì)機(jī)器去模擬人腦的運(yùn)作。 再一點(diǎn)就是， 通過為程序輸入大量 專業(yè)的知識(shí)、 常見的思考邏輯， 使得計(jì)算機(jī)應(yīng)用難以擴(kuò)展到較為復(fù)雜的領(lǐng)域當(dāng)中。 比如面對(duì) 語言中的歧義和豐富的表達(dá)方式，得出的翻譯結(jié)果往往也是漏洞百出。第三， AI 就是與人類行為相似的計(jì)算機(jī)程序。這一定義與仿生學(xué)派的說法是對(duì)立的。實(shí)用 主義者并不在乎人工智能要遵循什么思考框架， 也不在乎計(jì)算機(jī)到底是如何處理采集到的數(shù) 據(jù)。只要模型可以工作，最終的結(jié)果是對(duì)

6、的就行。第四， AI 是會(huì)學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)程序。最近的這波人工智能熱潮里，深度學(xué)習(xí)作為一種技術(shù)手 段確實(shí)是一枝獨(dú)秀， 幾乎壟斷了所有流行的技術(shù)方向。 而在此之前的專家系統(tǒng)、 統(tǒng)計(jì)模型都 未能使人工智能獲得如此大的進(jìn)步。所以，把學(xué)習(xí)等同于 AI ，雖然過于狹隘，但也是比較 符合時(shí)代精神的。 但要注意的是， 機(jī)器的學(xué)習(xí)方法和人類的學(xué)習(xí)方法還有很大的差距與不同。 如果人工智能是一種會(huì)學(xué)習(xí)的機(jī)器，那么需要著重提高的就是其抽象理解能力。第五， AI 就是根據(jù)對(duì)環(huán)境的感知，做出合理的行動(dòng)，并獲得最大收益的計(jì)算機(jī)程序。不同 的定義分別適用于不同的人群和語境。 如果非要得出一個(gè)看上去比較合理的定義， 那也只能 是

7、比較模糊的概念。那么這一種就是學(xué)術(shù)界的教科書式定義，全面均衡，偏重實(shí)證。二、人工智能發(fā)展的三個(gè)階段1962年，IBM的阿瑟薩繆爾開發(fā)的西洋跳棋程序曾經(jīng)戰(zhàn)勝過一位盲人跳棋高手，1997年IBM深藍(lán)戰(zhàn)勝卡斯帕羅夫的那一天，全世界科技愛好者奔走相告，2016年ALPHAG（戰(zhàn)勝李世石，就由流傳起人工智能將要?dú)缛祟惖难哉??？v觀前兩次次人工智能潮， 每一次都曾讓人以為人工智能將會(huì)掀起大的變革。 但最后回頭看， 都沒有達(dá)到人們期望的高度。 與其說是人們的心理落差， 不如說是人們對(duì)機(jī)器是否具有智能 的判斷標(biāo)準(zhǔn)在不斷被拔高。那究竟這一次的人工智能熱潮，會(huì)超出人們的期望嗎？ 從高德納咨詢公司的技術(shù)成熟曲線來看

8、， 每一項(xiàng)技術(shù)在早期階段， 都會(huì)被公眾追捧， 被媒體 大肆報(bào)道，最終走向一個(gè)充滿泡沫的膨脹期。隨著盲目追捧者的激增， 跟風(fēng)的公司越來越多。但隨著技術(shù)遇到瓶頸， 市場供過于求， 大量 沒有核心競爭力的公司不是被兼并，就是倒閉。行業(yè)跌入低谷后，迎來了第二輪、第三輪投資，技術(shù)上的突破使得第二代、第三代產(chǎn)品得到了普羅大眾的認(rèn)可。投資得到了回報(bào)。20 世紀(jì) 50 年代到 60 年代，隨著通用電子計(jì)算機(jī)的誕生，人工智能悄然興起，比如一些簡 單的象棋程序設(shè)想。 但由于當(dāng)年計(jì)算機(jī)的運(yùn)算水平遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到要求， 很多東西只能停留在紙 上談兵的層面。20 世紀(jì) 80 年代到 90 年代，基于統(tǒng)計(jì)模型的技術(shù)悄然興起，并

9、在語音識(shí)別、機(jī)器翻譯等領(lǐng) 域取得了不俗的進(jìn)展。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也在模式識(shí)別應(yīng)用等領(lǐng)域開始有所建樹。 但還是不足以 超過人類的預(yù)期。那么這一次的人工智能復(fù)興的最大特點(diǎn)就是 AI 在多個(gè)領(lǐng)域達(dá)到了人們心中 “有用”的標(biāo)準(zhǔn)， 在商業(yè)領(lǐng)域被廣泛的應(yīng)用。從心理學(xué)上說， 人們接受一件新事物，就像人們接受外界刺激一樣，是有一個(gè)閾值的。只有當(dāng)外界刺激的強(qiáng)度超過了一個(gè)人能感知的最小刺激量，人們才會(huì)注意到它。 而這個(gè)人們能感知到的最小刺激量，就是心理學(xué)上的絕對(duì)閾值。這一次的 AI 熱潮，正是達(dá)到了人們的心理閾值才得到了廣泛的關(guān)注。就拿人臉識(shí)別來說， 之前的準(zhǔn)確率可能只有 20%不到，根本不具備實(shí)用價(jià)值，只能停留在實(shí)

10、驗(yàn)室當(dāng)中，自然就沒 有達(dá)到人們的心理閾值。但現(xiàn)如今就不一樣了。所以， 我們說人工智能來了， 其實(shí)是說人工智能或深度學(xué)習(xí)真的可以解決實(shí)際問題了。 在機(jī) 器視覺、語音識(shí)別、數(shù)據(jù)挖掘、自動(dòng)駕駛等方面都獲得了長足的進(jìn)步。 而這一切，都離不開深度學(xué)習(xí)。今天的人工智能研究者， 幾乎無人不談深度學(xué)習(xí)。 很多人甚至喊出了 “人工智能 =深度學(xué)習(xí)” 的口號(hào)。 但毋庸諱言， 深度學(xué)習(xí)絕對(duì)不是人工智能領(lǐng)域解決的唯一方案， 二者之間不能劃上 等號(hào)。 但說深度學(xué)習(xí)是未來很長一段時(shí)間內(nèi)， 推動(dòng)人工智能進(jìn)步的核心技術(shù)， 則一點(diǎn)都不為 過。深度學(xué)習(xí)依賴海量的大數(shù)據(jù)和強(qiáng)大的計(jì)算能力。 對(duì)于計(jì)算機(jī)來說， 想讓它成功識(shí)別貓這個(gè)物

11、種。需要其學(xué)習(xí)一千萬段視頻才行。三、人工智能是否會(huì)威脅人類 人工智能真的足夠聰明以至于會(huì)超出人類的控制范圍，最終威脅到人類嗎？ 要回到這個(gè)問題，首先要理清不同層級(jí)人工智能的定義。弱人工智能：限制領(lǐng)域人工智能，指的是專注于且智能解決某一特定領(lǐng)域問題的人工智能。目前看到的所有人工智能都屬于這個(gè)范疇。例如AlphaGo。人們更多的是將其看作一種工具，而不是威脅。當(dāng)然了，同其他所有工具，如汽車、飛機(jī)等一樣，都是存在風(fēng)險(xiǎn)的。強(qiáng)人工智能： 指可以勝任人類所有工作的人工智能。 就是人可以做什么， 人工智能就可以做 什么。談及這個(gè)層面，就不得不面對(duì)強(qiáng)人工智能是否有必要具備“意識(shí)”這個(gè)問題。一旦牽 涉到“意識(shí)”

12、 ，強(qiáng)人工智能的定義和評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)就會(huì)變得十分復(fù)雜。超人工智能： 比人類還有天賦、 還要聰明的人工智能。 目前更多的是從哲學(xué)以及科幻的角度 加以解析。沒有辦法和經(jīng)驗(yàn)去預(yù)測這種智能究竟是否存在。目前大眾憂心的人工智能威脅論， 主要指的是強(qiáng)人工智能和超人工智能。 那么他們會(huì)以遠(yuǎn)超 我們預(yù)料的速度降臨嗎？目前大多數(shù)對(duì)于這類威脅的論述都是基于“人類科技發(fā)展是越來越快， 呈現(xiàn)出不斷加速的勢頭”。但這個(gè)假設(shè)是否正確，也很難給出明確的答復(fù)。但作者更相信： 特定的科技如人工智能，經(jīng)歷一段時(shí)間的加速度發(fā)展后， 會(huì)遇到難以攻克的技術(shù)瓶頸?？陀^的分析看，人類威脅還相當(dāng)遙遠(yuǎn)。問題的根源可能在于人類總習(xí)慣把人工智能人格化。

13、 人工智能的危險(xiǎn)，本質(zhì)上還是和其他工具一樣具備無法避免的弊端，這是我們需要防范的， 而并非擔(dān)心智能機(jī)器會(huì)像人類一樣思考。“智能”二字本身就是缺乏一個(gè)客觀的、 可量化的定義的。單從計(jì)算能力看，人工智能確實(shí) 超出人類很多。 如果僅根據(jù)這種限定范疇的技術(shù)能力去推測， 確實(shí)很可怕。 但如果綜合考慮 人工智能的跨領(lǐng)域推理能力、 常識(shí)和感性、 理解抽象概念的能力等， 其實(shí)人工智能還很難給 人類造成威脅。今天的人工智能還不能做什么：1. 跨領(lǐng)域推理： 比如使用比喻句。 人類強(qiáng)大的跨領(lǐng)域聯(lián)想、 類比能力是跨領(lǐng)域推理的基礎(chǔ)。 但顯然智能機(jī)器是不具備的。在今天，遷移學(xué)習(xí)的概念正在興起，指的是將人工智能在 某一領(lǐng)域

14、取得的經(jīng)驗(yàn)，通過某種形式的變換，遷移到另一個(gè)陌生的領(lǐng)域。2. 抽象能力：目前的深度學(xué)習(xí)技術(shù)都需要大量的數(shù)據(jù)來支撐。不像人類可以通過少量樣本 就總結(jié)出規(guī)律。3. 探索原因：人工智能做出行為的原因很簡單，就是依賴于設(shè)定的一個(gè)程序。而不會(huì)去追 求為什么要設(shè)定這個(gè)程序。譬如看到蘋果落地，智能機(jī)器看一萬遍也不會(huì)去思考背后的 原因。4. 常識(shí)：即無須仔細(xì)思考就能直接使用的知識(shí)、方法和經(jīng)驗(yàn)。比如雖然小朋友沒學(xué)習(xí)過牛 頓定理，但也知道東西會(huì)下落。人工智能只能靠人類設(shè)定的規(guī)則來完成常識(shí)的積累，豐 富性還不足。5. 自我意識(shí)：這種能力智能機(jī)器很難在短時(shí)間內(nèi)擁有。也很難推測有沒有擁有的可能。6. 審美：審美缺少量化

15、的標(biāo)準(zhǔn)，是非常主觀的東西。那種體驗(yàn)到美好事物之后的情感，人 工智能也難以領(lǐng)會(huì)。7. 情感：推測判斷人類的表情目前是可以實(shí)現(xiàn)的。但至于說讓人工智能自己具備情感，可 能還有很遠(yuǎn)的路要走。四、人工智能將如何變革 人工智能不僅是技術(shù)層面的一次革命。 由于人工智能會(huì)對(duì)生產(chǎn)效率有大幅的提升， 也必然會(huì) 觸及社會(huì)、政治、經(jīng)濟(jì)、文化層面的變革。這其中熱議最多的就是關(guān)于失業(yè)的問題。 從短期看， 必然會(huì)造成某些行業(yè)、 局部地區(qū)的失業(yè) 陣痛。 但從長期看， 會(huì)刺激大量工作轉(zhuǎn)變?yōu)樾碌墓ぷ黝愋?，從而為生產(chǎn)力的進(jìn)一步解放、人 類生活的進(jìn)一步提升打下基礎(chǔ)。這里有一個(gè)“ 5 秒鐘”準(zhǔn)則：如果人可以在 5 秒鐘內(nèi)對(duì)工作中需要思

16、考和決策的問題作出相 應(yīng)的決定， 那么就很有可能被取代。 反之，如果涉及縝密的推理和復(fù)雜的決策，就很難被取 代。例如， 照著課本講課的老師可能會(huì)被取代， 但可以重塑知識(shí)架構(gòu)體系， 創(chuàng)造性的方法為學(xué)生 授課的老師則不會(huì)被取代。因此，一些簡單的重復(fù)性工作將被取代，但也會(huì)催生更多新型的、需要判斷力、創(chuàng)造力、情 感交流以及審美和藝術(shù)創(chuàng)作的工作類型。如設(shè)計(jì)師、架構(gòu)師、藝術(shù)家、文學(xué)創(chuàng)作者。人的獨(dú) 特性會(huì)體現(xiàn)出來： 思考、創(chuàng)造、溝通、情感交流； 人與人的依戀、 歸屬感和協(xié)作精神； 好奇、 熱情、志同道合的驅(qū)動(dòng)力。五、人工智能的創(chuàng)業(yè)方向第一階段， AI 會(huì)率先在哪些在線化程度高的行業(yè)開始應(yīng)用， 在數(shù)據(jù)段、 媒體端實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。 第二階段，隨著感知技術(shù)、傳感器和機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展， AI 會(huì)延伸到實(shí)體世界，并率先在 專業(yè)領(lǐng)域、 行業(yè)應(yīng)用、生產(chǎn)力端實(shí)現(xiàn)線下業(yè)務(wù)自動(dòng)化。工業(yè)機(jī)器人、倉儲(chǔ)機(jī)器人等將大范圍 普及。第三階段， AI 會(huì)延伸到個(gè)人場景