2016年3月，google人工智能AlphaGo以4:1的比分戰(zhàn)勝韓國選手李世石。
2017年1月，AlphaGo化身Master碾壓整個圍棋界，以60連勝的成績完成了圍棋領(lǐng)域?qū)θ祟惖臋M掃。
很多專家將2017年定義為人工智能元年，一些弱人工智能已經(jīng)走入我們的生活，只是很多人還沒有覺察而已。我們也看到了，大量的影視作品和文章，提醒我們要警惕人工智能，甚至有些人認(rèn)為發(fā)展人工智能就是在毀滅人類。人工智能到底是什么？AlphaGo在圍棋領(lǐng)域戰(zhàn)勝人類到底意味著什么？硅基的新物種人工智能和碳基的生物有什么區(qū)別？帶著這些問題閱讀了《必然》和《未來簡史》，仔細(xì)觀看了《混沌研習(xí)社課程》3月人工智能專題課程，《吳曉波頻道》和TED中人工智能相關(guān)節(jié)目，閱讀了一些人工智能發(fā)展相關(guān)文章。通過學(xué)習(xí)，獲得了一些全新的視角，分享給大家，希望對您有所幫助。
未來已來，只是尚未流行
一、人工智能定義
老規(guī)矩，先來看看人工智能的定義是什么。
人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。 人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。 人工智能產(chǎn)生有三個基礎(chǔ)，摩爾定律、數(shù)學(xué)模型、大數(shù)據(jù)。
吳軍博士在混沌研習(xí)社上分享其對超級智能的理解，分享中他提到了人工智能產(chǎn)生的三個基礎(chǔ)：摩爾定律、大數(shù)據(jù)、數(shù)學(xué)模型。我們分別來看看這三大基礎(chǔ)是都是什么。
摩爾定律是由英特爾創(chuàng)始人之一戈登·摩爾（Gordon Moore）提出來的。其內(nèi)容為：當(dāng)價格不變時，集成電路上可容納的元器件的數(shù)目，約每隔18-24個月便會增加一倍，性能也將提升一倍。換言之，每一美元所能買到的電腦性能，將每隔18-24個月翻一倍以上。這一定律揭示了信息技術(shù)進(jìn)步的速度。強(qiáng)大的運(yùn)算速度是人工智能的基礎(chǔ)。
人工智能的數(shù)據(jù)模型--深度學(xué)習(xí)，所謂深度學(xué)習(xí)就是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，模擬人腦機(jī)制進(jìn)行學(xué)習(xí)、判斷和決策。深度學(xué)習(xí)會讓計(jì)算機(jī)具備一定的模式識別能力。舉個例子，向人工智能輸入大量狗的照片，人工智能自動進(jìn)行識別狗的特征，然后再通過不斷追加圖片，不斷加強(qiáng)其判斷的準(zhǔn)確性。人工智能應(yīng)用在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，其識別黑色素瘤的準(zhǔn)確率已經(jīng)達(dá)到91%，遠(yuǎn)超人類醫(yī)生的識別準(zhǔn)確率。但是深度學(xué)習(xí)也有其自身問題，其模式識別過程不可以描述，深度學(xué)習(xí)是一個黑箱，投入數(shù)據(jù)，它給你結(jié)果，但是為什么是這個結(jié)果，沒人能夠告訴你。
摩爾定律為人工智能提供運(yùn)算能力，大數(shù)據(jù)為人工智能提供學(xué)習(xí)資料，深度學(xué)習(xí)利用大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)無限進(jìn)化。
二、人工智能關(guān)鍵事件
1994年Chinook Checkers，機(jī)器國際跳棋上超越了人類； 1997年Deep Blue深藍(lán)戰(zhàn)勝國際象棋世界冠軍； 2008年卡內(nèi)基梅隆大學(xué)和通用的無人駕駛汽車CMU Boss研發(fā)成功； 2012年Amazon的倉儲機(jī)器人Kiva，減少工人在倉庫中走動的頻次； 2014年計(jì)算機(jī)被當(dāng)13歲男孩 首次通過圖靈測試 2014年沒有剎車、沒有方向盤，只有一個啟動Button的Google Car； 2016年AlphaGo4:1戰(zhàn)勝李世石； 2017年神秘Master60盤連勝，狂掃棋壇高手。
三、為什么Alphago戰(zhàn)勝李世石引起世界關(guān)注
2016年3月份，似乎全世界都在關(guān)注Alphago對戰(zhàn)李世石的比賽，起初不太理解。我會在ipad中玩五子棋，象棋之類的棋牌游戲，PVE的時候經(jīng)常輸給軟件機(jī)器人。9段高手李世石不就是在和一個游戲機(jī)器人下圍棋嗎，有那么值得關(guān)注嗎？而且對戰(zhàn)的可是google的機(jī)器人啊，google有多少服務(wù)器，通過分布式并行運(yùn)算，暴力破解圍棋規(guī)則也是肯定能贏的吧！隨后，閱讀了一些相關(guān)文章才知道，圍棋極其復(fù)雜，暴力破解幾乎不可能，一局圍棋150回合，其中可能出現(xiàn)的10的170次方種可能性，比宇宙元子總數(shù)還多。而且圍棋中的規(guī)律復(fù)雜微妙，號稱千古無同局。而且Alphago是單機(jī)的，沒有聯(lián)網(wǎng)，沒有利用google的分布式并行運(yùn)算。那么Alphago的運(yùn)算能力如何呢？我們來看一下Alphago的前輩IBM深藍(lán)，深藍(lán)是美國IBM公司生產(chǎn)的一臺超級國際象棋電腦，重1270公斤，有32個大腦(微處理器)，每秒鐘可以計(jì)算2億步，計(jì)算能力11.38 GFLOPS，而現(xiàn)在，一臺筆記本的計(jì)算能力已經(jīng)超過了深藍(lán)，搜狗CEO王小川表示，AlphaGo計(jì)算能力是當(dāng)年IBM計(jì)算機(jī)深藍(lán)的3萬倍。因?yàn)橛心柖?，也許有一天，我們手機(jī)也能達(dá)到Alphago的運(yùn)算能力呢，值得期待，可能時間不會太長。
四、4個視角看人工智能發(fā)展
有些時候，我們看問題可能受到自身經(jīng)驗(yàn)的局限。在閱讀和學(xué)習(xí)過程中，發(fā)現(xiàn)四個視角非常有意思，是自己以前沒有考慮過的，分享給大家。
視角1：鳥飛派 VS 空氣動力學(xué)派
吳軍博士在混沌研習(xí)社提到了鳥飛派的概念非常有意思。
我們來看看飛機(jī)的發(fā)展史，人類最初希望飛到空中，現(xiàn)實(shí)生活中我們可以找到的學(xué)習(xí)目標(biāo)就是鳥類，最初人類一直在模仿小鳥的飛翔方式，通過震動翅膀獲取上升動力，但飛機(jī)的發(fā)明卻不是因?yàn)槟７滦▲B的翅膀震動，而是發(fā)現(xiàn)了空氣動力學(xué)原理，于是我們能讓飛行速度實(shí)現(xiàn)超音速，進(jìn)而完全超越鳥類。
我們再來看看汽車的發(fā)展史。最初人們希望從A地到B地只能靠自己的雙腿，后來發(fā)現(xiàn)可以使用其他生物替代人類的雙腿，而且速度可能更快，例如騎馬，隨著石油能源和電能的使用，發(fā)動機(jī)的發(fā)明，現(xiàn)在人們從A地到B地平均速度可達(dá)80KM/h，未來的無人駕駛技術(shù)將會再一次重新定義出行，人們再也不用像以前那樣，將注意力耗損在從A地到B地這個過程中。未來的出行方式將會是用戶上車后，輸入目的地，然后開始辦公或娛樂就好。
我們可以發(fā)現(xiàn)，最初的發(fā)明往往將現(xiàn)實(shí)世界中的事物作為模仿原型，當(dāng)掌握了其運(yùn)行原理后，衍生出的產(chǎn)品性能將極大超越最初的模仿原型，而且外形與最初的模仿原型差異極大。我們再來看看人工智能機(jī)器人，現(xiàn)在很多人工智能都在模仿人，似乎是有兩只腿，兩只手臂，一雙眼睛，一張嘴才是機(jī)器人，其實(shí)機(jī)器人完全沒必要這樣，移動可以用履帶或輪子，有10幾只眼睛，一個屏幕，一個托盤，一個機(jī)械手臂，下圖是無人車眼中的世界。
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視角2：“站臺”上看加速發(fā)展的人工智能
人工智能并不是模仿人類大腦的信息存儲和信息傳遞模式，人工智能的進(jìn)化速度與運(yùn)算速度和算法優(yōu)化直接相關(guān)，其發(fā)展速度類似與指數(shù)級發(fā)展或加速發(fā)展。將我們?nèi)祟惖闹橇λ奖茸饕粋€站臺，我們?nèi)祟愓驹谡九_上，看著人工智能的火車緩慢駛來，最初可能特別特別慢，用了200年時間讓人工智能有了爬行類動物的智能水平，用了100年讓人工智能有了哺乳類動物的智能水平，用了50年的時間讓人工智能有了黑猩猩的智能水平，用了20年的時間有了3歲小孩的水平。
像這樣，這列人工智能的火車持續(xù)加速向站臺逼近，其智能水平與人類智能差不多的時間可能只有一瞬間，而當(dāng)人們還沒有所察覺時，它已經(jīng)進(jìn)化為我們完全無法理解的全新物種。我們?nèi)祟愔巧谭植紳M足正態(tài)分布，多數(shù)人在80到120之間，即使偶爾出現(xiàn)的IQ180的天才我們雖然無法超越但是還可以理解，如果人工智能的智商水平相當(dāng)于10000呢？它想告訴我們?yōu)槭裁?，我們卻可能完全聽不懂，因?yàn)槲覀兊闹悄芩娇赡芤呀?jīng)天差地別。
視角3：無法理解其給出的答案
AphaGo對戰(zhàn)李世石時發(fā)生了一些有趣的場景，AphaGo落子后，人類的專家們這時就會發(fā)表評價，機(jī)器人就是不行，下了一手臭棋，但是隨著棋局的演化，幾十步之前的“臭棋”又成了神來之筆的好棋。在AphaGo對戰(zhàn)李世石時，專家判斷AphaGo處于劣勢，但是AphaGo只是在做數(shù)學(xué)游戲，從后臺可以看出，AphaGo的算法顯示其一直處于獲勝可能更大的一方。大家理解這其中的差距了嗎？人類百年的圍棋文化被全面超越了，因?yàn)橹挥姓w性超越，才會出現(xiàn)這種情況，對方下了一手好棋我們竟然看不出來，看不懂其中深意。
大家都應(yīng)該聽說過安吉麗娜朱莉因?yàn)榛驒z測結(jié)果做了乳腺切除手術(shù)，《未來簡史》中預(yù)測了數(shù)據(jù)人文主義在未來將大行其道，我們的體驗(yàn)自我感覺良好，但是通過人工智能的運(yùn)算分析，告訴我們一個結(jié)果，比如某人患有乳腺癌的幾率高達(dá)90%，那么你會選擇切除乳腺嗎？體驗(yàn)自我告訴我們沒有任何問題，感覺良好，但是人工智能卻告訴我們分析結(jié)果顯示您最好立刻，馬上進(jìn)行乳腺切除手術(shù)，你會如何選擇，未來的醫(yī)療可能越來越朝著這個方向發(fā)展。就像羅胖曾經(jīng)在年會上提到的父愛算法，人工智能說一句聽我的，就這么干，你是聽呢？還是不聽呢？因?yàn)樗o出的理由你聽不懂，但是90%概率它是對的，我想人類最終會接收這種不理解的答案。
視角4：明天“我”會進(jìn)化成另一個“我”
AphaGo這類人工智能的恐怖之處在于其無時無刻不在進(jìn)化，人類需要休息，需要社交，需要思考，需要沉淀，而且碳基生物的進(jìn)化需要數(shù)萬年，而且是通過兩性繁殖，促進(jìn)基因突變，優(yōu)勝劣汰，這種進(jìn)化速度與硅基的人工智能的進(jìn)化速度相比如同云泥，而人工智能的提升在其運(yùn)算層面通過計(jì)算完成，今天的AphaGo和昨天的AphaGo完全不同，今天的AphaGo可能輸了，但是人類回去休息后，它默默的一晚上和自己下了300萬盤棋，第二天人類棋手面對的已經(jīng)是一個全新的AphaGo。
五、下期預(yù)告--人工智能與人的關(guān)系
人工智能在職場上是否能完全替代人類，真的會如同凱文凱利在《必然》中描述的那樣，人類職業(yè)被人工智能循環(huán)替代嗎？哪些職業(yè)正在被人工智能替代？赫拉利在《未來簡史》中預(yù)測了未來會出現(xiàn)一個全新的階級--無用階級，當(dāng)人工智能全面替代人類勞動，我們又將何去何從？《奇葩說》曾經(jīng)辯論了人是否會愛上機(jī)器人，當(dāng)人工智能完全通過圖靈測試，我們?nèi)绾畏直姹舜说倪吔?？哪些人工智能已?jīng)融入我們的生活當(dāng)中？下期將會著重分析人工智能和人的關(guān)系，從人工智能如何在生產(chǎn)，交通，醫(yī)療等領(lǐng)域改變我們的生活角度展開論述。
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