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人工智能會不會取代我們甚至統(tǒng)治我們?

電子工程師 ? 來源:lp ? 2019-03-19 10:33 ? 次閱讀
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隨著近幾年全球各大科技巨頭紛紛入場人工智能領(lǐng)域,催生了一大批技術(shù)的發(fā)展和落地:AI 醫(yī)療、智能翻譯、圖像識別、智能社交機(jī)器人、無人駕駛……這些技術(shù)的背后都離不開“深度學(xué)習(xí)”。

但與此同時(shí),越來越多弱點(diǎn)的凸顯,也引起了公眾對人工智能技術(shù)的關(guān)注,特別是無人駕駛汽車,它們使用類似的深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行導(dǎo)航,但也造成了廣為人知的災(zāi)難和死亡事故。

科技改變我們生活的同時(shí),也給我們帶來了某些隱憂:人工智能會不會取代我們甚至統(tǒng)治我們?

日前,中信出版社推出了《深度學(xué)習(xí):智能時(shí)代的核心驅(qū)動力量》一書。本書作者特倫斯·謝諾夫斯基是全球人工智能十大科學(xué)家之一、深度學(xué)習(xí)先驅(qū)及奠基者,親歷了深度學(xué)習(xí)在 20 世紀(jì) 70 年代到 90 年代的寒冬。但他和一眾開拓者,利用大數(shù)據(jù)和不斷增強(qiáng)的計(jì)算能力,終于在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法上取得重大突破,實(shí)現(xiàn)了人工智能井噴式的發(fā)展。

《深度學(xué)習(xí):智能時(shí)代的核心驅(qū)動力量》

內(nèi)容提要:作為學(xué)習(xí)領(lǐng)域的通識作品,本書以恢弘的筆觸,通過 3 個(gè)部分全景展現(xiàn)了學(xué)習(xí)的發(fā)展、演變與應(yīng)用,以親歷者視角回溯了學(xué)習(xí)浪潮在過去 60 年間的發(fā)展脈絡(luò)與人工智能的螺旋上升,并前瞻性地預(yù)測了智能時(shí)代的商業(yè)圖景。

中信出版社特別邀請微軟(中國)CTO 韋青分享了這本書的閱讀感受,以及對人工智能發(fā)展的判斷。

▌深度學(xué)習(xí)不僅是知識,而是思維范式的轉(zhuǎn)變

首先我們怎么看深度學(xué)習(xí),它到底是新的知識,還是一種范式的轉(zhuǎn)變?人工智能非常廣泛,其中機(jī)器學(xué)習(xí)是一方面,深度學(xué)習(xí)又是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子域。我認(rèn)為深度學(xué)習(xí)不僅僅是知識,更是一種思維范式的轉(zhuǎn)變。

愛因斯坦說過:“我們不能用制造問題時(shí)的同一思維水平來解決問題”。我們處在一個(gè)智能的時(shí)代,機(jī)器開始解決很多人類原來以為自己擅長的,結(jié)果是機(jī)器更擅長解決問題,所以我們需要努力學(xué)習(xí)新的知識。《深度學(xué)習(xí)》這本書的作者特倫斯·謝諾夫斯基,是幾十年一直跟著業(yè)界發(fā)展的前輩和專家,他在這本書清晰的把“深度學(xué)習(xí)”的來龍去脈講清楚了。其中最大的核心點(diǎn),是這種知識要求我們了解人類的思維方式,并通過數(shù)學(xué)算法轉(zhuǎn)變對世界的描述方式,讓我們理解這個(gè)世界是由很多模型構(gòu)成的。

如果我們還帶著過去的思維方式,無論是電氣化時(shí)代的思維方式,還是信息化時(shí)代的思維方式,都無法理解智能時(shí)代人的思維方式和計(jì)算機(jī)的計(jì)算方式有什么異同。過去的思維方式會產(chǎn)生兩種結(jié)果:一方面容易把人工智能所帶來的成就神話和夸大,另一方面對數(shù)學(xué)和算法的進(jìn)步帶來的人工智能發(fā)展成果產(chǎn)生誤解。現(xiàn)在出現(xiàn)很多“機(jī)器是否會代替人,機(jī)器人是否讓***”的擔(dān)憂,都是因?yàn)闆]有充分了解什么是人工智能。

▌以史為鑒,重新認(rèn)識科技進(jìn)步

由于技術(shù)的進(jìn)步引發(fā)的新話題層出不窮,我們不斷被動地接收新的理念。越來越多的人發(fā)現(xiàn),人類開始進(jìn)入“無人區(qū)”,沒有一個(gè)大思想家或者大哲學(xué)家能夠告訴我們未來會怎么樣,所以人們就產(chǎn)生了很多爭論,關(guān)于人工智能的爭論,關(guān)于機(jī)器智能的爭論,關(guān)于機(jī)器人的爭論,關(guān)于技術(shù)和人類關(guān)系的爭論等等。

微軟公司 CEO 薩提亞曾在一場演講中說:“未來沒有人引導(dǎo)我們,那么我們可以選擇以史為鑒,看看歷史上發(fā)生過什么?!弊钣写硇缘木褪堑谝淮喂I(yè)革命到第二次工業(yè)革命之間,由蒸汽時(shí)代進(jìn)入電氣化時(shí)代。我把這個(gè)階段總結(jié)為四種態(tài)度和四種結(jié)局。

在蒸汽時(shí)代,很多有影響力的全球性公司用蒸汽力量代替人的四肢,但當(dāng)電氣出現(xiàn)的時(shí)候,絕大多數(shù)公司態(tài)度是看不起電,因?yàn)樽畛蹼姷男什⒉粔蚋?。第一類公司的想法是電力不行,效率太低,沒有未來,蒸汽力量足夠了,一百年之后這些公司被淘汰了。

第二類公司放下一些包袱,認(rèn)為電是新生事物,也有潛在發(fā)展的可能性,但是仍然堅(jiān)信蒸汽機(jī)的力量,堅(jiān)信只要對蒸汽機(jī)進(jìn)行改良一樣可以保持競爭力,這些公司也被淘汰了。

最可惜是第三類公司,他們已經(jīng)放下舊的生產(chǎn)力,開始擁抱新的生產(chǎn)力和形成新的生產(chǎn)關(guān)系,但是思維方式?jīng)]有改變。他們認(rèn)為自己全面擁抱電氣化時(shí)代,已經(jīng)產(chǎn)生比蒸汽機(jī)時(shí)代超高的效率,更低的成本,但是他們還在跟蒸汽機(jī)相比,這些公司最終也被淘汰掉了。薩提亞提到,我們做了一些粗略的分析,只有不到5% 的公司在那個(gè)時(shí)代完成了轉(zhuǎn)型和飛躍,真正進(jìn)入了電氣化時(shí)代。

當(dāng)時(shí)大部分企業(yè)對于電氣化的觀念只是能點(diǎn)多少盞燈,或者生產(chǎn)線能夠提高多少效率。只有5%的公司選擇徹底放下包袱,忘記什么是電氣,什么是蒸汽,而是把它們都當(dāng)成是工具。這些公司要的就是進(jìn)入新的時(shí)代。這代表更高的效率,更低的成本和更優(yōu)秀的用戶體驗(yàn)和產(chǎn)品品質(zhì)。

通過歷史上的事件可以發(fā)現(xiàn),我們現(xiàn)在對未來的任何預(yù)估都是不足夠的,都可能沒有完全估計(jì)到未來的沖擊力。

在歷史上的某個(gè)階段,古人類開始發(fā)現(xiàn)和使用工具,比如用骨頭或者石片可以敲東西,完成手完成不了的能力。著名的科幻電影《2001太空漫游》中有一個(gè)非常著名畫面,猿人忽然有一天發(fā)現(xiàn)可以拿骨頭去敲另外一個(gè)骨頭,可以把別的骨頭敲碎,這就是人類歷史上大的進(jìn)步。他就發(fā)現(xiàn)這個(gè)骨頭不僅可以敲骨頭,也可以敲肉,可以敲瓜果,敲野獸,也可以用來防身。那時(shí)候人類發(fā)現(xiàn),原來可以拓展四肢的能力,利用外部工具去提高自己的能力。

工業(yè)革命之后,人類發(fā)現(xiàn)不僅靠傳統(tǒng)的工具,還可以靠各種機(jī)械的力量代替人類的四肢。我們現(xiàn)在不會無聊到說在肌肉能力方面還可以跟機(jī)器一拼,比如去和一輛汽車比賽跑步,應(yīng)該沒有人會這樣做了。其實(shí)不僅是肌肉的機(jī)能,我們連計(jì)算的機(jī)能都都已經(jīng)被淘汰掉了。有沒有人可以馬上開 7 的 3 次方?應(yīng)該沒有。我們可以十幾塊錢買一個(gè)計(jì)算器,計(jì)算器就可以做到。我們?yōu)槭裁磳@種現(xiàn)象不會抱恐懼心理,而對人工智能抱有莫名其妙的恐懼心理?

▌技術(shù)是拿來用的,而不是拿來吹和炒的

很多業(yè)界專家都有這樣的感受,現(xiàn)在媒體對人工智能的炒作過熱,反而讓廣大讀者,甚至是決策者失去了對這件事的核心把握。人工智能的核心實(shí)際上就是機(jī)器學(xué)習(xí)的能力,就是一種機(jī)器智能?,F(xiàn)在主要表現(xiàn)方式是深度學(xué)習(xí),但并不意味著我們曾經(jīng)嘗試的符號學(xué),用邏輯推理的方式其實(shí)并沒有過時(shí),只不過還無法實(shí)現(xiàn)。現(xiàn)階段深度學(xué)習(xí)取得了巨大突破,引領(lǐng)大家進(jìn)入到新的未來。新的未來里面會不會是深度學(xué)習(xí)和其他人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)的方式共存的方式?我們并不知道,所以我們不要排斥這種觀點(diǎn),尤其不要認(rèn)為現(xiàn)在就是深度學(xué)習(xí)這一種學(xué)習(xí)方式。未來應(yīng)該是人類的學(xué)習(xí)能力、機(jī)器學(xué)習(xí)能力、深度學(xué)習(xí)能力和邏輯推理能力是共融共生的階段,這可能是更加客觀描述未來時(shí)代特征的一個(gè)方面。

智能時(shí)代之前的深度學(xué)習(xí)要靠數(shù)據(jù)的堆積去學(xué)習(xí)和驅(qū)動。但是現(xiàn)在的數(shù)據(jù)既不夠大,也不夠好。雖然我們有很多數(shù)據(jù),但是并不算真正的大和好。大數(shù)據(jù)的概念并不是多,我們數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)來源沒有形成萬物互聯(lián)的社會,物聯(lián)網(wǎng)沒有布設(shè)到,5G 沒有到位,可能數(shù)據(jù)不夠那么多,不夠那么好。支撐萬物互聯(lián)的基礎(chǔ)架構(gòu)恰恰是一個(gè)云計(jì)算的架構(gòu)。所以倒著講是智、大、物、云,正著去演繹是云、物、大、智。

▌如何理解人工智能

如何理解人工智能我總結(jié)了四點(diǎn):首先,一定要應(yīng)用。如果我們?nèi)W(xué)了“學(xué)會如何學(xué)習(xí)”的課程就會發(fā)現(xiàn),現(xiàn)在最流行的方式是 Problem-Based Learning,就是以問題為導(dǎo)向的學(xué)習(xí),以實(shí)際解決問題方案的學(xué)習(xí)。未來是終身學(xué)習(xí)的時(shí)代,不存在大學(xué)畢業(yè)之后就不學(xué)習(xí)了。如何終身學(xué)習(xí)?一定要帶著問題去學(xué),這樣學(xué)得越來越深入,學(xué)得越來越有用。人工智能也是一樣的,它是一種學(xué)習(xí)的過程。學(xué)習(xí)不能為了學(xué)而學(xué),一定是問題為導(dǎo)向的。

我的第二個(gè)觀點(diǎn)就是,深度學(xué)習(xí)的發(fā)展不僅僅要靠數(shù)學(xué)的進(jìn)步,不僅僅要靠計(jì)算機(jī)科學(xué)的進(jìn)步,還要對人類自己的神經(jīng)、腦神經(jīng)、傳輸神經(jīng)、感知神經(jīng)的理解,才能知道是怎么回事。

現(xiàn)在我們每個(gè)人有基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)能力,機(jī)器學(xué)習(xí)也是一樣,只是通過開放的接口開放學(xué)習(xí)的通用能力。未來每個(gè)人一定要在通用能力之上,掌握行業(yè)的學(xué)習(xí)能力,才能夠真正為人類帶來更大的福祉。

第四點(diǎn)就是要真正產(chǎn)生深度學(xué)習(xí)能力,我們需要有數(shù)據(jù),需要有人才,還要有算法和算力。像微軟這樣專業(yè)公司可能會提供更強(qiáng)大的算法和算力,更多的公司需要在人才培養(yǎng),數(shù)據(jù)收集上面下很大功夫,這樣才能產(chǎn)生互動的促進(jìn)作用。數(shù)據(jù)、人才、算法、算力這四者缺一不可。每一方面在未來都巨大的商機(jī),正是因?yàn)槲覀兗磳⑦M(jìn)入智能社會,商機(jī)恰恰不是只在智能本身,而是各個(gè)方面。

▌沒有專家的時(shí)代,每個(gè)人都要終身學(xué)習(xí)

我用盲人摸象的寓言來舉例,這個(gè)時(shí)代是沒有專家的時(shí)代,我們每個(gè)人都在學(xué)習(xí)。不存在輸在起跑線上,因?yàn)槊刻於荚谛碌钠鹋芫€。我們只要不放棄學(xué)習(xí),不放棄自己,不要認(rèn)為我到了某種年紀(jì)或某種地位,我就不去學(xué)了,也不要因?yàn)槲沂菍W(xué)文科或者我是學(xué)理科的我就不要再學(xué)其他的知識。未來需要的是天天學(xué)習(xí)。因?yàn)檫@個(gè)偉大時(shí)代還沒有來,我們最多是摸著大象的其中一部分,所以每個(gè)人都有可能成為最終摸到大象整體的那個(gè)人。

正是因?yàn)檫@個(gè)時(shí)代沒有專家,同時(shí)也是沒有所謂的公理的時(shí)代,每一個(gè)理論都有可能成為當(dāng)時(shí)可行的理論,但是并不意味著能夠成為永遠(yuǎn)的理論,永遠(yuǎn)成功的法則。我們要去學(xué)習(xí),不要唯各種專家,不要唯新,更重要唯實(shí),你自己去試,小馬過河,水是深淺只有自己知道。聽別人說可以,包括我現(xiàn)在講的,這也只是我在微軟這么多年的體會和理解,并不代表所有人體會和理解,尤其不代表是否是正確的。我們不妨能夠自己去試一下,大膽去試發(fā)現(xiàn)原來水既不像A說得那么是深,也不像B說的那么淺,對你來說最適合的就是最好的方法。

最后以比爾·蓋茨先生的這段話作為結(jié)尾:“人們大都傾向于高估他在一年內(nèi)所能完成的事情,但又容易低估他們堅(jiān)持十年后能夠取得的成就。”大家一定要明代,第一沒有專家,第二沒有起跑線,第三每天都在重新更新有新知識新理念出現(xiàn),我們先不要放棄自己,同時(shí)把握最基本的對自己的自信和信念,認(rèn)真學(xué)習(xí)。

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原文標(biāo)題:微軟(中國)CTO韋青:人工智能是拿來用的,不是拿來炒的

文章出處:【微信號:rgznai100,微信公眾號:rgznai100】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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