人工智能不是復(fù)制人類是另一個(gè)物種

1、    人工智能不是復(fù)制人類，是另一個(gè)物種    羅振宇先來看第一條：人工智能不是在復(fù)制人類，它是完全不同的另外一種存在。過去，我們總以為人工智能是在復(fù)制人的思維方式。但實(shí)際上，完全不是這樣。機(jī)器和人類的最大區(qū)別是什么？是機(jī)器不會(huì)疲倦。它其實(shí)就是傳說中的那個(gè)中國最牛的虛擬人物別人家的孩子，一個(gè)勤奮的、聽話的、完美的小孩。你在打游戲的時(shí)候，他在學(xué)習(xí)，你在休息的時(shí)候，他還在學(xué)習(xí)。2016年3月，alphago在和李世石下圍棋的時(shí)候，5局只輸了1局。它輸了的那天，李世石在接受采訪和吃飯睡覺。而alphago在干什么？它又獨(dú)自下了100萬盤棋。這又一次完美地詮釋

2、了這個(gè)時(shí)代最悲情、最無奈的那句話：比你聰明的人，還比你勤奮。這是機(jī)器思維和人類思維的一個(gè)重大區(qū)別。人因?yàn)槟芰τ邢?，思維方式盡量簡化。我們從上學(xué)第一天起，接受的所有教育都是盡量用一個(gè)字詞、一段篇章、一個(gè)公式來描述這個(gè)世界。所以，就有那個(gè)重要的“奧卡姆剃刀原理”如無必要，勿增實(shí)體。這樣可以更方便地理解和傳遞知識(shí)。但是機(jī)器不需要這個(gè)“奧卡姆剃刀原理”。它的能力足夠強(qiáng)，它不需要把世界簡化之后再去理解。人工智能其實(shí)是讓世界恢復(fù)了原本的復(fù)雜性。第四范式的老板戴文淵跟我講：人的思維習(xí)慣是怎么簡單怎么來，機(jī)器的思維習(xí)慣是怎么復(fù)雜怎么來。在機(jī)器的思維里，沒有什么牛頓三大定律和愛因斯坦相對(duì)論的區(qū)別。那都是對(duì)世界簡

3、化理解的產(chǎn)物。人工智能會(huì)把這個(gè)世界按照不同的速度，分成幾千種，然后總結(jié)出3000萬個(gè)定律。在機(jī)器的思維里，也沒有什么“朝陽區(qū)群眾”的概念，那就是上千萬的具體的人，然后可以根據(jù)無數(shù)的維度、特征把它們區(qū)分開來。我們通常只會(huì)說男女兩性，但是機(jī)器會(huì)根據(jù)性偏好總結(jié)出56種以上的性別。我們通常會(huì)說，“70后”“80后”“90后”，但是機(jī)器一使勁兒，完全可以做到把年齡的劃分精確到每一秒。一家店怎么可能是人工智能運(yùn)行的結(jié)果？運(yùn)用機(jī)器思維的亞馬遜公司擁有3億用戶，那就運(yùn)行3億個(gè)店給你，每個(gè)人看到的亞馬遜是不一樣的。老天爺，我們?cè)诤鸵粋€(gè)什么樣的物種打交道？我們?cè)瓉砦拿鞯乃械幕A(chǔ)對(duì)它來說都不存在，它用最復(fù)雜的方式

4、它一出手我們就沒法兒理解的方式，在構(gòu)建它自己的邏輯。人工智能為什么在2016年爆發(fā)？就是因?yàn)轳{馭這個(gè)復(fù)雜的因素出現(xiàn)了。業(yè)界公認(rèn)2016年人工智能爆發(fā)的三大原因是：算法的進(jìn)步、硬件的進(jìn)步和大數(shù)據(jù)的進(jìn)步。算法。說了你也不懂，當(dāng)然，我也不懂?？炊@些詞兒算你有本事：計(jì)算、連接、評(píng)估、糾錯(cuò)、瘋狂培訓(xùn)、非線性、分布式、自適應(yīng)、自組織。硬件其實(shí)指的就是gpu。啥是gpu，你也別為難我這個(gè)文科生了。總之一句話，它就是人工智能運(yùn)行的硬件基礎(chǔ)。文科生還是看得懂?dāng)?shù)字的，gpu硬件的領(lǐng)軍公司英偉達(dá)，去年一年的股價(jià)，從30美元漲到100美元。一年漲了3倍多。順便告訴大家，這家公司的老板黃仁勛，是華人。第三個(gè)詞，大數(shù)據(jù)

5、。這是重點(diǎn)。來看一個(gè)例子。怎樣讓電腦認(rèn)出一只貓？第一代人工智能的方法是，給出無數(shù)條件，然后試圖得出結(jié)論。也就是告訴電腦一大堆“如果，那么”。如果它有花紋、有爪、有胡子，等等，它就是一只貓?？墒巧疃葘W(xué)習(xí)不這么干。他輸入100萬張甚至更多貓的圖片，告訴機(jī)器：這里面有貓，你去認(rèn)吧;你自己去定規(guī)則，自己去找規(guī)律。數(shù)據(jù)每大一個(gè)數(shù)量級(jí)，就越逼近于正確。用深度學(xué)習(xí)下圍棋，其實(shí)它并不知道什么叫布局定式、什么叫飛、什么叫斷，在機(jī)器的眼里只有圖，只有一張圖往下一張圖演化時(shí)勝負(fù)的概率。數(shù)據(jù)量越大，它的水平就越高。就像有人問美國聯(lián)邦最高法院的大法官波特·斯圖爾特：“你們法官斷案子，總說什么是色情作品。那請(qǐng)問，什么是色情呢？”斯圖爾特說：“我說不出什么是色情。但是我看了之后，就能知道。”這就是典型的人工智能邏輯。它不關(guān)心人類對(duì)一件事情的定義，但是它可以輸出你要的結(jié)果。這里面最重要的是什么？是數(shù)據(jù)。醫(yī)療用的人工智能，需要大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)。越多的數(shù)據(jù)灌進(jìn)去，診斷就越準(zhǔn)確。自動(dòng)駕駛汽車的人工智能，需要的就是大量的路況數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)越多，駕駛技術(shù)就越好。讀懂人的表情，沒有問題，24小時(shí)跟蹤一張張臉的變化，標(biāo)定每一個(gè)細(xì)小變化的表情意義。強(qiáng)悍的硬件帶來的計(jì)算能力，強(qiáng)悍的算法在飛速更替，再加上強(qiáng)悍的數(shù)據(jù)，造就了這一波人工智能的浪