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AlphaGo擊敗人類，奇點正在來臨？

2016年3月，AlphaGo擊敗圍棋手李世石，在全世界范圍內掀起了人工智能的熱潮。“人工智能是否將超越人類？”“奇點是不是即將來臨？”“我們人類會不會毀滅？”成為當下科技領域極具爭議的熱門話題。在許多科幻小說的描述中，計算機、人工智能不但會有智慧，而且會有意識，它能夠保護自己，因此就會傷害人類。大眾對人工智能的認知也往往深受這些描述的影響。

其實這些文學作品中關于人工智能的描述是一個假設：它可能發生，也可能不發生。它需要一些科技的革命。今天，我們還沒有足夠的科學理論來做一個客觀的、確定的判斷。

今天的人工智能，還欠缺很多人類所擁有的能力，比如計算機并沒有自我存在的意識，也沒有感情，更沒有摧毀人類的欲望。當然，未來上述的情景可不可能發生？人工智能能否像人類一樣感知藝術，欣賞音樂？我們不能排除這些可能性，也許五年后即會產生奇跡，也許還要等上一百年，也許永遠都不會發生。與其大談機器人將如何超越人類、取代人類、統治人類，奴役人類，還不如談論一些更切實際的問題。

今天的人工智能，再“智能”，也仍只是人類的工具。以AlphaGo為例，它是在人類的操控和指引之下，才學會了下圍棋。今天人們在人工智能領域面臨的機會和挑戰，是我們能不能好好地駕馭這樣一個工具，而不是忌憚它明天就成為我們的主人。

人工智能的三大研究方向

人工智能通常可以分為感知、決策和反饋三個研究方向。感知就是看到、聽到，即取代人類的眼睛、耳朵。當機器人看到一張圖，就能識別這張圖表面上顯示的所有圖像信息。在感知方面，人工智能目前可以做到語音、手勢識別，未來類似技術也可以應用在安防領域。

決策，就是判斷該做什么，不該做什么，對于人工智能來說，體現在推薦買賣哪一支股票，推薦哪一個異性作為主人的交往對象，或者預測明天的天氣會怎么樣。再比如Google的自動回復功能就非常酷，如果你用Gmail，手機收到郵件之后，系統就會提示你，要不要這么回？當人們發送一封感謝信，系統就會自動寫一個回復：“非常感謝你的來信，我非常感謝你對我的贊揚”。

除了決策之外，也有機械的反饋，比如經常在新聞報道中出現的機器人、無人駕駛。以無人駕駛的汽車為例，就是把各種不同的感應器全部安裝在一個機器里，機器就能判斷怎么開車。深度學習就是這樣可以把不同的東西整合在一起做出判斷。目前大眾的視野都聚焦在家庭機器人領域，但實際上，人工智能首先會在工業領域得到廣泛應用，再從工業走上商業，最終走向家庭，因為家庭的要求是最高的。目前的技術水平發展程度還不夠，因此需要不斷有極具商業價值的想法來推動技術的發展，最終進入到家庭應用中。這就是從決策到反饋的躍進。在不久的將來，人工智能的應用勢必會進入人們生活的每個角落。

深度學習引爆人工智能大變革

近幾年，人工智能領域爆發出極大的潛力和發展，Geoffrey Hinton在2006年提出，深度學習是其中一個非常大的推動力。過去的機器學習其實仍停留在很淺程度的學習上，而今天的深度學習則給了計算機非常大的自我學習空間。

機器能夠從大量的樣本中抽象出概念來，比如，提供給機器很多人臉圖像，并且提供對應的每一張臉的姓名、性別和年齡，機器自己慢慢就會進行學習：原來眼睛、頭發、眼鏡是這么回事，進而慢慢提升其處理信息的能力，在海量的數據中理解概念，做判斷、推測，最終作出很好的決策。

深度學習到底價值在哪里？在深度學習之前，人類識別的能力接近95%，機器只有75%，如今，因為深度學習，機器的識別能力已經超過了人類，這就使得機器可以被發掘出很多應用，比方說在邊防、安保領域，查看人跟身份證信息是否匹配方面，機器就做得比人更好。

我們可以預見，未來十年之內一定會不斷有人工智能促進的新的產業的形成。從大數據與人工智能的結合上來看，金融、教育、醫療將會是未來三大重點應用領域。

以金融領域為例，過去人們經常接到一些廣告電話，推銷客戶并不感興趣的金融產品。加入人工智能應用之后，人們可能只會接到正好推銷你所需要的金融產品的電話。人工智能讓公司能更準確地找到目標群體，也避免了用戶被過分騷擾。

未來大量的工作都將被機器取代

人工智能的興起將帶來巨大的商機。正因為人工智能發展得非常快，在很多領域，我們過去所熟悉的一些工作將有可能會消失。比如，成長為一個律師很困難，但做一個法務助手卻很容易。成為一個醫生可能不容易，但設計一款輔助醫療的工具卻不難，這么做并不會取代醫生，但所需要的醫生和護士的數量卻會下降。除此之外，還有交易員、股票分析師等依靠大量數據分析的工作，如果用機器來做可能效果會更好。

因此，可以大膽地假設，未來帶有“中介”或“助理”兩字的工作，將會首先被“消滅”。很多重復性的、數據性的、客觀性的，可以衡量的，可以計算出來的東西，也基本會被取代。10至15年之后，世界上絕大部分的工作可能被人工智能完成，或許過半數的人類可能都要面臨工作部分或全部被取代。

從另外一個角度看，這卻是一個巨大的商機。使用機器人的成本越來越低，邊際成本會不斷地下降。機器人可以24小時，一年365天工作，他們不會罷工，不會抱怨，不會抗議，他們非常聽話。誰能發明這些人工智能的機器人，誰就能從中獲取非常好的利潤，然后從資本雄厚的行業開始向落差最大的行業不斷推廣。

人工智能時代的機遇與挑戰

但我們也必須認真思考，人工智能對人類帶來了什么樣的影響、機會和挑戰？

杰瑞·卡普蘭教授的看法十分具有參考性：與其考慮未來人工智能會不會奴役人類，不如先考慮人工智能是否會導致未來10-15年大量人群的失業。誠然，人工智能的發展會促進新工作的產生，但產生的工作肯定遠遠少于失去的工作，這對于人類來說是一個很大的挑戰。我們怎樣能維持經濟體系和社會狀態的穩定？如何讓巨大的失業問題不帶來太大的社會挑戰？這些議題是過去的工業革命和信息革命時代所沒有看到的。

卡普蘭教授在他的《人工智能時代》中也提出了如何構建一個適用于人機共生的新生態：在這個生態中，機器人犯罪了，我們知道該如何去懲罰，也知道該如何讓自己置身事外，不受牽連；在這個生態中，我們的企業、教育與個人知道該如何建立一個有益的綠色閉環，以幫助將近半數的失業人員再就業；在這個生態中，我們知道社會里企業的形態、競爭機制甚至社會保險制度會面臨什么樣的選擇，又該如何做才能讓社會經濟良性運行。最終，在這個生態中，機器人做的將是機器人該做的，而人的價值自有它的去向。

如何更好地在人工智能時代生存

面對未來，到底是樂觀還是悲觀？我個人的感受是50%對50%。50%的人也許非常同意卡普蘭教授的看法，人工智能會產生更大的經濟價值，而且讓我們從重復性工作中解脫出來，做那些我們更有興趣、有天賦的事情。只有那些重復的工作都被機器取代時，我們才會去追尋自己的內心，找到未來人類應走的方向。

另一方面，也有一些問題值得重視：現在的年輕人在虛擬社會里長大，遇到工作不好找，金飯碗不存在，要成為頂尖畫家、記者也太難時，很可能會選擇躺在沙發上玩VR游戲，無所事事，而這將會是人類可能面臨的非常不好的結局。

我們是積極，還是消極地看待未來，很大程度取決于我們如何去做，如何教育下一代。過去，大多父母期望孩子找一份安穩的工作，而這些工作往往都是重復性的勞動。如果現在還這么去教導孩子，其實就等于害了我們的下一代，因為重復性的工作一定是最快速被取代的工作，并且，取代了之后就不再回來了。

因此，父母們應該重視啟發式教育，讓孩子們找到自己有興趣的事情，因為一個有興趣的人，一個愿意在所做的事情中投入激情的人，是很難被機器取代的，這甚至可能是他唯一不被機器取代的道路。那些熱愛作詩的詩人，特別會唱歌的歌手，或者非常有才華的科學家，他們會更好地開創各自的事業。

此外，平衡我們自身感性和理性的思維也非常重要。過去50年里，很多人都是“被就業”，為了就業而選擇讀理工科或商學院，放棄了自己最渴望做的事情。事實上，華爾街過去的10年內，交易員就從10萬變成5萬，以后還會更少，許多其他的商科工科領域的職場情況可能也是一樣的。所以，我們也許可以再考慮一下如何教育我們的下一代，對于那些真的對文科，對藝術更感興趣的孩子們，父母也許應該更退一步，考慮更多的方向。

當然，不論在任何領域，只有真的做到頂尖的人才，讓自己的根基扎得很深很牢，才能讓自己不被取代。

最后，還是希望更多的父母以及更多尋找未來方向的人能夠進一步思考，也許人工智能的崛起，是一個創新創業，產生商業價值的機會，但與此同時，它對我們個人的發展，下一代的發展，整個社會的發展的深重影響都將帶領我們進入一個深刻反思的狀態。也希望我們今天關于未來的努力能讓全人類走得更好！

（來源：新華網）