人工智能将重新定义人类——《必然》读书笔记3

　　一百多年前，电力让没有生气的东西都活跃起来。如今，人工智能正在赋予物品一项全新的能力——认知的能力。通过注入额外的智能，所有东西都将变得新奇、不同和有趣。

　　这是一个巨大的机遇。接下来，10000家创业公司的的商业计划可以被轻易预测：挑选一个领域，并且加入人工智能。

　　自2009年以来，人工智能已经吸引了超过170亿美元的投资，并且在过去4年保持着62%的民间投资增速。那些叫得出名号的互联网公司，无不在押注人工智能。不过，未来的人工智能，很可能是由两到三家寡头主导，并以基于云端的多用途商业产品为主。

　　但这实在是一片蓝海。就像纯平的光传感器代替镜头之后，相机几乎可以被塞进任何角落。类似的转变，也可能发生在任何一个领域，无论是知化的音乐、知化的房产、知化的护理、知化的建造、知化的玩具还是知化的体育……

　　就像麦当劳既是卖汉堡的，也是做房地产的；谷歌是做搜索引擎的，更是做人工智能的——谷歌每天处理的121亿次查询，是在一遍又一遍地训练深度学习型人工智能。虽然搜索业务贡献了其收入的80%，但谷歌其实不是在用人工智能强化它的搜索能力，而是在用搜索改善它的人工智能。

　　凯利预测，到2026年，谷歌的主营产品，将不再是搜索，而是人工智能，阿尔法狗不过是开胃菜，谷歌眼镜、无人驾驶都有很成熟的产品。

　　同样，IBM的沃森，相比同门前辈“深蓝”要牛得多，它也许很快就会成为世界上最好的诊断专家。以至于，现在出生的孩子在成年后，也许就很少需要依靠医生来诊断了。

　　一是廉价的并行计算。要辨认某个口语词汇，需要听到所有音素以及它们之间的关系；要识别某张图片，需要看到所有像素以及它们之间的关系。执行这种深度并行任务，需要建立一个神经网络。

　　2009年，吴恩达（现任百度首席科学家）和斯坦福大学的一个研究团队，发现用于电子游戏的GPU芯片，可以并行运行神经网络。吴恩达开发的人工神经网络，看一周相关视频，就能自主学会识别哪些是关于猫的视频。如今，在GPU集群上运行神经网络，已工智能的一项常规技术。

　　二是大数据。海量数据的收集，为人工智能提供了训练的条件。吴恩达说，建设人工智能，就像造一艘火箭飞船，需要一个巨大的引擎和许多燃料。飞船的引擎是各种学习型算法，燃料正是提供给这些算法的大量数据。

　　第三大突破，当然就是更好的算法。先是识别一只眼睛，下一个层级是将双眼归在一组，再下一个层级是把双眼和鼻子关联在一起。识别一张人脸，需要叠加多达15个层级，每个层级可能都是百万的节点。杰夫．辛顿的深度学习算法，成为当下所有人工智能产品的组成部分。

　　GPU集群+深度学习代码+大数据，让人工智能的火箭起飞。这是与人类完全不同的心智种类，是完全不同的思维方式，这是异类智能。诸如盖茨、霍金、马斯克等聪明人，都担心创造聪明绝顶的人工智能是个错误，甚至是人类最后的文明。

　　如果问，人的目的是什么？有一个答案就是：制造生物演化无法得到的新型智能。我们最重要的机械产品，不是某样事情比人类做的更好，而是能做人类完全不能做的事情；我们最重要的思维产品，也不是比人类想得更快更好，而是能思考人类完全无法思考的事情。

　　但有一个问题是，如果10个工人就有7个会因此失业，该怎么办？因为，到本世纪结束前，如今人们从事的职业中，将有70%很可能会被自动化设备取代。

　　“只有人类能够从事的工作”，注定会越来越少。人类和机器之间，将形成一种共生关系。我们的薪水高低，将取决于能否和机器人默契配合。

　　不过，正如两百年前美国70%的劳动力都是以农场为生，而今天只留下了1%。被取代的农民并没有闲着，更多当时的人们想象不到的工作，潮水般袭来。

　　未来，机器人不仅很多工作能比我们干的好，或者能干很多我们干不了的事，也能帮助我们，发现自己的新工作，拓展我们存在的价值和意义。