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機器智能夢:人類社會將重新定義智商

機器智能夢:人類社會將重新定義智商

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  文/朱瓏 依圖科技CEO

  從事機器智能研究15年了,心情從沒有像今天如此複雜:既興奮又憂傷。機器和人類、現實和科幻、邪惡和美好的分界從來沒有像今天這樣如此模糊。眺望未來30年,智能革命的壯闊波瀾,將改寫人類社會對智商的理解和定義。

  從AlphaGo說起:Have to win

  關於這場圍棋大賽,先引用一段博士老闆Alan Yuille教授(美國頂級機器智能科學家,霍金理論物理學博士)的判斷:“Go is a complex game but still it is finite so with enough computer power, and clever algorithm, the computers will have to win (if not this year, then next year)”。

  圍棋是一套複雜但有內在邏輯和明確計算量的遊戲,所以只要計算機遵循圍棋的推演路徑並擁有充裕的運算能力就必然能夠贏得人類、取得勝利,AlphaGo的勝利對於計算機而言只不過是時間問題。

  AlphaGo戰勝人類,美國學術界早有準備。伴隨着摩爾定律的不斷實現和幾十年來人工智能的軟硬件技術積累,人工智能其實已經悄然改變了我們生活中的許多方面,當我們還在感慨電影中各種AI的強大時,未來已經悄然而來,AlphaGo只是這場人工智能大浪潮中的一朵璀璨浪花。在過去的5年裡,人工智能已經在語音識別、計算機視覺、語言理解、醫療健康等領域取得了巨大進展,並在某些領域裡超過了人類,比如在語音識別和人臉識別等等方面。

  以計算機視覺為例,人工智能已經發展出了突破肉眼精度的圖像識別技術並已被廣泛的應用於公安、金融、信息安全等領域,產生了巨大的價值。而這些進展之所以沒有引起社會轟動,是因為社會中大部分非專業人員會通過直覺和自身感受而推論出機器識別“人臉”、識別“車輛”等圖像信息是一件容易的任務,是一件不同年齡、不同教育背景、不同文化背景的人都能勝任的任務,在這其中體現不出人工智能的“智能”來。

  但站在人工智能發展的角度,從圍棋和圖像識別的複雜性和不確定型來說,圖像的變化比棋盤的變化要大得多。圍棋是有可遵循的邏輯、可衡量的計算量的遊戲,對於人類大腦的難度在於龐大的計算量和對棋盤宏觀形勢的敏感度;而圖像識別則會在信息抓取和邏輯分析層面呈現出更廣泛意義上的隨機性和不確定性。通過機器學習將圖像中的信息進行分類解析、最終提取有價值的結構化數據是極難的科研課題,從學術界到工業界的轉化耗費了幾十年的時光。

  然而相比於計算機視覺、語言語音理解等其他的進步,AlphaGo的劃時代意義在於它不僅僅縮短了機器與人的智能距離,還將顛覆人與人智商差異的感知 。未來人與人的智商差距不再會是不可彌補的先天差距,而將成為一種可以通過工具而後天獲取的能力,這帶來的會是人類自我價值評估的一次大顛覆,智商對於人的意義將會在一定程度上有所下降。這就像從前算術不好的,現在用計算器就能補上;未來下棋不好的,可能只是加個AlphaGo就能補上。“智商”這個詞的定義可能會被迫從形容人和動物差異,變成由人和機器的差異所定義。

  第一個十年的變化:The rich get richer(富人更富,強者更強)

  從短期來看,讓我們暢想一下在這場大浪潮中,誰會成為最大的受益者呢? 當我們回顧推動人工智能發展的關鍵因素時,有三個要素極為重要:數據、算法和計算。AlphaGo這次在全社會範圍內對人工智能進行了一場大面積的認知普及,會使得擁有成熟商業模式和海量數據優勢的BAT等巨頭重金投入這片市場,彼此間的互相追趕將在市場中形成像google收購deep mind一樣的併購風潮。同時伴隨着計算能力的不斷提升和算法的持續優化,這將帶來人工智能史上的第一次大規模應用實踐,各巨頭的業務將因為人工智能帶來的效率提升而加速拓展,他們相較其它競爭者的優勢也會因此不斷加大,這就正如今天的google相對於其它公司一樣。當資本成為這場競逐遊戲的驅動力時,獲得先發優勢的公司雪球也必將越滾越大,優勢將在成長中愈發明顯,the rich get richer。

  同時這輪浪潮也會使風險投資加大力度進入人工智能創業領域,從事人工智能的頂級人才,包括具備人工智能的深刻理解以及跨行業的專業認識的專家將獲得前所未有的豐富資源。大量資金和人才的投入,將極大加速人工智能在不同領域的進展,這使得我們有理由相信,人類大部分使用智商、基於知識、經驗、推理的技能在未來將被機器所取代,其中最有社會需求、但商業成本最高的“用腦”職業將首當其衝,例如教師、醫生、程序員等職業將很可能被機器人所取代,中產階層開始萎縮。而持續發展的結果就是勞動力普遍失去價值,資本和資源控制的機器成為社會主要勞動力。

  未來的思考:人類將重新理解知識、智慧、人性

  從遠期來看,人工智能的進步將改寫人類對自我、知識和教育的理解。倘若,90%的醫生、律師、教師、程序員能被機器所代替,人們將需要重新開始討論“人”的自我定義和“知識”的新時代價值,當舊時代下的知識已成為機器人僅需拷貝和執行的簡單命令,那麼“為什麼要學法律、學編程”的疑問及背後對自我價值的疑惑就必將引發社會教育結構的變革。過往人與人之間通過知識組合的不同而形成的差異將被人工智能抹平,“高考”等考試測評手段作為廣義上的遊戲(game),就像圍棋一樣,將不再能作為準確評價智慧和學識的方式而被修正。

  當在體力勞動和腦力勞動里獨立的人類相對於機器都不再具備經濟優勢時,人的存在形態、存在價值、和機器的交互融合將成為未來前沿學術研究的重要課題,這會是一次人類社會的集體迷思、也會是人類價值的再次追尋。

  人類的希望?

  有人曾說,機器和人的差異是藝術的創作和欣賞。但這對於人工智能而言,已經並不是什麼特別難的事情,大概在10年前就已有成熟的學術成果來用計算機創作梵高風格的作品, 在這背後的藝術風格提煉、學習和再造並不是什麼新鮮的技術。

  也有人說,機器和人的差異是情感。但我不確定現今的人類社會對情感的定義是否像對智商一樣,有着廣泛的共識而能成為人類獨特性的特徵。情感誕生於人的本能和動物性,只是在人身上閃爍出了更加多彩的光芒,悲歡喜樂、嬉笑怒罵,這本就是人性中最難以捉摸而妙不可言的部分。

  所以,機器和人的區別最終會是什麼呢?在這個恐怕哲學家也難以回答的終極問題下,我想起了最近讀到的這樣一句話,“如果機器認為這場戰鬥必敗,那麼機器會選擇投降;如果人認為這場戰鬥必敗,那麼有人會選擇義無反顧的戰鬥,直至戰死為止。”

  或許,這句話里已經輕輕道出了我們與機器的區別。我們作為人的選擇里,並不是只有精密的計算和推理、只有簡單的概率分佈和公式,還有我們生而為人的一點夢想和堅持。我們都曾在夢裡鮮衣怒馬,我們都曾為夢想孤注一擲,我們都曾相信過無數個不可能,我們都曾執念過一個又一個的Dream。如果回顧人類在這藍色星球上的一段段歷史,的確人類文明長河裡的那些進步,那些科學、文化、藝術領域裡的每一個新發現、每一道靈光一現、每一次神來之筆都是因為我們一直有着做夢的能力,我們無止境的追求那些不切實際、計算不出成功率的dream,而這,才是我們整個文明史里最閃光的推動力。

  作者介紹:

  朱瓏(Leo Zhu),依圖科技CEO。

  UCLA統計學博士,師從美國頂級機器智能科學家、霍金理論物理學博士Alan Yuille教授,從事計算機視覺的統計建模和計算的研究。之後在MIT人工智能實驗室擔任博士后研究員,在紐約大學Courant數學研究所擔任研究員,研究深度學習。

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(聲明:本文僅代表作者觀點,不代表新浪網立場。)

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