人工智能讀后感0001

1、人工智能（李開(kāi)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5 .AI行業(yè)的創(chuàng)業(yè)概況6 .AI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(kāi)人工智能就是人形機(jī)器人的固有偏見(jiàn)。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SIRk微軟的小冰是常見(jiàn)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(guò)事先積累好的人類對(duì) 話庫(kù)和互聯(lián)網(wǎng)資料庫(kù)中，查找最有可能匹配的回答。今日頭條、淘寶購(gòu)物推薦，會(huì)根據(jù)你的瀏覽習(xí)慣、購(gòu)物歷史，學(xué)習(xí)你的愛(ài)好。所以用的越久，它就會(huì)越懂 你。人臉識(shí)別是目前應(yīng)用最廣

2、泛的機(jī)器視覺(jué)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(kāi)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(jué)還包括圖像、視頻中各種物體識(shí)別、場(chǎng)景識(shí)別、地點(diǎn)識(shí)別乃至語(yǔ)義理解。比如手機(jī)中的照片自動(dòng)分類就是運(yùn)用了場(chǎng)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(guò)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(lái)對(duì)原始圖片進(jìn)行處理。搜索引擎根據(jù)問(wèn)題給出最直接的答案，也與SIRI的

3、運(yùn)行原理相類似。在機(jī)器翻譯這一塊兒上，通過(guò)對(duì)語(yǔ)言、語(yǔ)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(guò)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(zhǎng)足進(jìn)展的自動(dòng)駕駛技術(shù)。也是通過(guò)數(shù)百萬(wàn)里的駕駛里程學(xué)習(xí)，來(lái)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(wú)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(jiàn)的機(jī)器人行業(yè)?？爝f分揀機(jī)器人、無(wú)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(wú)法做到像人一樣具備完整的思維。大家所期待的人形機(jī)器人，其實(shí)投資人也是 不看好的

4、。原因很簡(jiǎn)單，機(jī)器越像人，就越容易被拿來(lái)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(chǎng)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(jiàn)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(jiàn)識(shí)到現(xiàn)在手機(jī)上常見(jiàn)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?？涩F(xiàn)在的人都見(jiàn)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就是與人類思考方式相似的計(jì)算機(jī)程序。這種說(shuō)法在早期非常流行。本質(zhì)上與仿生學(xué)無(wú)異。但弊 端在

5、于，人類至今也無(wú)法說(shuō)清楚大腦是如何進(jìn)行學(xué)習(xí)、記憶、歸納、推理等思維過(guò)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(guò)為程序輸入大量專業(yè)的知識(shí)、常見(jiàn)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(yǔ)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(shuō)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)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

6、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(guò)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(yǔ)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，舊M的阿瑟薩繆爾開(kāi)發(fā)的西

7、洋跳棋程序曾經(jīng)戰(zhàn)勝過(guò)一位盲人跳棋高手，1997年舊M深藍(lán)戰(zhàn)勝卡斯帕羅夫的那一天，全世界科技愛(ài)好者奔走相告，2016年ALPHAGO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(méi)有達(dá)到人們期望的高度。與其說(shuō)是人們的心理落差，不如說(shuō)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(lái)看，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(lái)越多。但隨著技術(shù)遇到瓶頸，市

8、場(chǎng)供過(guò)于求，大量沒(méi)有核心競(jìng)爭(zhēng) 力的公司不是被兼并，就是倒閉。行業(yè)跌入低谷后，迎來(lái)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(jiǎn)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，并在語(yǔ)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(kāi)始有所建樹(shù)。但還是不足以超過(guò)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“

9、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(shuō)，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(guò)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(lái)說(shuō)，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)驗(yàn)室當(dāng)中，自然就沒(méi)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(shuō)人工智能來(lái)了，其實(shí)是說(shuō)人工智能或深度學(xué)習(xí)真的可以解決實(shí)際問(wèn)題了。在機(jī)器視覺(jué)、語(yǔ)音 識(shí)別、數(shù)據(jù)挖掘、自動(dòng)駕駛等方面都獲得了長(zhǎng)足的進(jìn)步。而這一

10、切，都離不開(kāi)深度學(xué)習(xí)。今天的人工智能研究者，幾乎無(wú)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(shuō)深度學(xué)習(xí)是未 來(lái)很長(zhǎng)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(guò)。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(lái)說(shuō)，想讓它成功識(shí)別貓這個(gè)物種。需要其學(xué) 習(xí)一千萬(wàn)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(wèn)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(wèn)題的人

11、工智能。目前看到的所有人工智能都屬于這個(gè)范疇。例如AlphaGoo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(wèn)題。一旦牽涉到“意識(shí)”，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(méi)有辦法和經(jīng)驗(yàn)去預(yù)測(cè)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

12、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(lái)越快，呈現(xiàn)出不斷加速的勢(shì)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(wèn)題的根源可能在于人類總習(xí)慣把人工智能人格化。人工智能的危險(xiǎn)，本質(zhì)上還是和其他工具一樣具備無(wú)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?！爸悄堋倍直旧砭褪侨狈σ粋€(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(cè)，確實(shí)很可怕。但如果綜合考慮人工

13、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)域取得的經(jīng)驗(yàn)，通 過(guò)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(lái)支撐。不像人類可以通過(guò)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(jiǎn)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(wàn)遍也不會(huì)去思考背后的原

14、因。4 .常識(shí)：即無(wú)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(méi)學(xué)習(xí)過(guò)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(lái)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(cè)有沒(méi)有擁有的可能。6,審美：審美缺少量化的標(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(cè)判斷人類的表情目前是可以實(shí)現(xiàn)的。但至于說(shuō)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

15、其中熱議最多的就是關(guān)于失業(yè)的問(wèn)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(zhǎng)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)工作中需要思考和決策的問(wèn)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(jiǎn)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(lái)：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(kāi)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(cāng)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(chǎng)