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人工智能永远无法超越人类这三个能力

[日期:2017-04-11] 来源:网络  作者: [字体: ]

  

 

  现在大家都在谈论人工智能,就连街边扫地的大叔都能侃上两句,呵呵,这个世界充满了对人工智能的躁动。大家都在说人工智能未来会超过人类,那时的世界多美好,人类可以享受着机器人工作而自己不用工作的美妙。

  但大多数人的判断是正确的吗?我们翻翻历史,当年大家都在谈论手机必将淘汰传呼机,最终成为了现实。但这只是为数不多的事件,而更多时候,大多数人的判断是错误的。例如刚有电视那会儿,大家都在说电视必将淘汰广播,但现在广播电台还一直有自己的市场。另外,20年前,大家都在谈论教育产业化、医疗产业化,都不加思考地、天然地认为那些都是未来的趋势,当年我也是其中一员,结果呢?现在大家都在反思教育、医疗了吧。

  回过头来,我给出本文的主题:人类的三个能力,是人工智能永远无法超越的天花板!

  相信有很多人会提出质疑,请大家先回答一个问题:如果你认为未来人工智能会超过人类,那么我们让机器代替科学家们来继续研究量子力学,就像当年爱因斯坦提出相对论一样的石破天惊,人工智能有可能做到吗?如果能做到,它靠的是什么?

  或者让人工智能创造一个《易经》这样的解释宇宙规律的理论体系,它能做到吗?

  我认为人工智能根本不可能做到,因为《易经》、量子力学这些人类精华都是靠顿悟得到的,当然《易经》的作者伏羲、周文王,量子力学科学家薛定谔等,这些人必须在拥有大量知识的前提下才能顿悟出来。但顿悟这个事,机器是怎样都做不到的。

  问题解释清楚了,那么这三个能力到底是什么:

  对自然界的全面感知

  感知对错

  顿悟

  【人工智能的运转模式】

  为了解释这三个能力,我们先看看人工智能是如何运转的:

  人工智能需要大数据来支撑,需要算法来运转,需要驱动力来启动。

  也就是说,人工智能如果想运转起来,以后不再需要人的干预了,我们必须先给它上发条,就像小时候玩的玩具一样需要上发条才能玩,这就是根驱动力。这个根驱动力,实际上也是一种目的,例如人类让这个人工智能做一个联合国维护和平的战士。

  有了根驱动力之后,再把人工智能接入大数据平台或者它本身就是一个大数据平台,而且已经采集了很多数据。然后它才能开始调度各种算法来进行运算、机器学习、深度学习,把学习到的知识存到大数据平台中。

  大数据平台中存储的数据可能包括四种:数据、信息、知识、智慧。数据是原始数据,例如通过传感器采集的数据、通过网络采集的网页或图片数据。多条数据之上才能形成一个有用的信息,例如去掉一些重复数据、错误数据、假数据。信息再被计算之后才能形成逻辑推理知识,例如知识包括:太阳每天早晨从东方升起、现在是早晨,通过推理得出结论:现在太阳从东方升起。智慧大概是把所有和太阳相关的知识结合起来,形成一种抽象模型,例如已有知识是:太阳是圆的、发光发热的、每天早晨从东方升起等等,最后的模型可能是太阳是一个由氢气的多个同位素组成的球体而不是圆的。

  如上是数据,现在再来说算法:

  我们想让“人工智能战士”知道谁是坏人,怎么实现?人工智能算法并不知道大数据里的哪些人是坏人,因为人工智能是认死理的,没有数据和算法它就无所适从,这时怎么办?我们先提供给人工智能一些坏人的例子,人工智能会用自己的算法,从这些例子中抽象出一些坏人特征,例如鹰钩鼻、秃头。我认为这大概就是业界经常提到的“非监督式机器学习”。

  但这种方式很显然是不够精确的,因为有鹰钩鼻的人未必是坏人。于是我们想到了:让程序员来给大数据中的所有和人有关的数据都做一个标记,标记上这个是坏人,那个是好人,这些标记都存入大数据平台。之后,人工智能会根据这些标记,抽象出某些坏人特征,数据量越大准确率越高。我认为这大概就是业界经常提到的“监督式机器学习”。

  抽象出来的这些坏人特征,再进行算法的加工,形成一个类似于人类的认知模型,即神经网络模型,每一层识别一个特征,经过多层识别之后,就断定这是好人还是坏人。我认为这大概就是业界经常提到的“深度学习”。

  题外话:我相信我对这些名词的解释,会带给大家一些思路,而不是像网络上解释的那样只有一个词在那里摆着,看起来高大上,但深究起来谁也说不清楚。如果这些重要的概念或思路总是不够清晰,那么大家学了很多的机器学习知识,只去关注细节了,大局观上如果路线走错了,谁去判断,谁去承担这个错误的后果?我想还是大家自己承担,或者是公司的业绩受影响,公司业绩不好,当然会给大家的职业生涯带来不利影响。关于学习速度,我之前的文章也许会让你大吃一惊,请参考我的相关文章:《当你无法解决眼前的问题时,试试跳出当前的思维维度》《想要学习速度快人十倍,可以试试融会贯通》《快人十倍的秘诀:一个初学者和一个资深者的对话:融会贯通续》。

  这是我对机器学习算法的理解,但人工智能的运转模式其实还有更深入的一层涵义。前文提到,我认为的人工智能三大要素是:数据、算法、根驱动力。其中,数据已经实现了动态更新,实际上算法和根驱动力一样可以由另外一个算法去做动态更新,因此动态更新才是人工智能最核心的地方。

  人工智能系统看起来那么完美,它完全是一个自驱动系统,可以自我学习、自我更新,而且进步很快,甚至一秒钟可以扫描数亿条数据。

  【对自然界的全面感知】

  但它的弱点来了:

  人工智能感知不到自然界的变化,例如感知不到太阳的热、颜色、能量。如果我们为人工智能设计一个传感器之类的硬件,这都是容易实现的,再写个算法根据这个感知去做相应的事情,算法也可以动态更新。看起来很酷!

  但是,人工智能感知的根部必须由人来触发,例如必须由人去制作传感器、编写程序,这个周期会比较长。

  更为关键的是,太阳对人类的影响是全方位的,有的是人类已经知道的,有很多是在逐渐知道的,例如太阳黑子、暗物质、太阳也许是星际传送门,还有很多是未知的。而这些未知的东西,人体是能够自动感知的,只是人类自己还不知道而已,例如月球对地球潮汐的影响以及潮汐对人的影响、我们日常所感受到的某些气场,会让我们做出一些自己都无法理解的反应。但现在人类的科技还没有研究清楚“气场”,又怎么能制造出相应的传感器!

  人的这个优势其实就是中国古人经常提及的“天人合一”!

  【感知对错】

  人类能够把感知到的东西,与对错建立关系,也就是感知对错。人工智能通过人类做的标记也可以知道对错。但人在面对自己从来没有见过的东西或事情时,他依然能得出一个对错的结论。例如穿越剧中的古人,他见到一部手机时,他一定会有一个反应,过不了多久他就能给手机下一个结论:“奇巧淫技”。而人工智能在面对大数据中没有的数据时,或者所有算法也算不出来时,它根本就傻在那里了。

  这两条能力是人工智能无法超越或者需要人类帮助的,说起来其实只能算是这三个人类能力中的小儿科,下面这条才是人类最重要的能力:顿悟能力!

  【顿悟】

  顿悟其实是一种很神秘的能力,我们大家都有切身体验:我们在反复思考一个问题时,经常会遇到得不出结论的情况。但出去锻炼一下身体、或者第二天睡醒之后,脑子里的答案会自己蹦出来!

  此时,我们肯定不是在主动思考什么,相反我们在做其他一些无关的事情,大脑自己跳出来给出答案,有时是正确的,有时是错误的,这需要我们自己去验证。

  顿悟的例子还有很多,例如禅宗的六组慧能写的那首很著名的诗:本来无一物,何处惹尘埃。本文就不再展开了,这种顿悟岂是人工智能能做到的?

  【结束语】

  到此为止,我们讲述了人类这三个神奇的能力,让人工智能甘拜下风。但我们并不能高枕无忧,因为人类的前三次革命:农业、工业、信息业,都是一个维度的变化,而第四次革命是能跨越无限维度的。这话怎么讲?前三次革命的任何行为都是受人支配的:

  农业革命中的工具是没有生命的。

  工业革命中的机械,看起来有了一点生命的迹象,因为它有自动按照规则执行人类指令的能力。

  而信息革命是把机器的自主性扩大到抽象的范围,也就是说,电脑会按照人类给它的一系列抽象指令工作,所谓的抽象就是一个抽象指令能处理多种情况,并且这一列工作形成一个有完整目标的成果物,例如游戏软件。

  而到了人工智能这里,虽然它自身的能力被局限在前文讲述范围内,但在这个能力范围内,机器的自主权已经扩大到无限维度,因为机器可以自己动态更新自己,而且还可以有无限多重维度地更新自己。这是很可怕的,它会造成很多瞠目结舌的危害,至于有哪些危害,以后再谈。

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