9102年了，该懂点深度学习通识了

Posted 2021-04-20 笔记侠

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内容来源：本文为中信集团《深度学习：智能时代的核心驱动力量》读书笔记。笔记侠经出版社授权发布。

作者简介：特伦斯·谢诺夫斯基，世界十大AI科学家之一，美国四大国家学院在世仅3位的“四院院士”之一，全球AI会议NIPS基金会主席。

封图设计 & 责编 | 小树

第  2971  篇深度好文：5529 字 | 6 分钟阅读

读书笔记•人工智能

本文新鲜度：★★★★★    口感：金桔柠檬

笔记君说：

人工智能正在觉醒，世界正在被重塑。深度学习正是这一变化背后的驱动力。读者可以把这本书当做一本有关人工智能的简明历史来看待。

相信不同人会在这本书中得到不同的收获。

 

以下，尽情享用~

 

当你犯懒不想打扫卫生时，一台扫地机器人就能让你的住所保持洁净；

当你周末在家想要轻松娱乐时，一声“小爱同学”就可以唤醒智能音箱；

当你想出国旅行却不会外语时，一个语音翻译软件帮你畅游世界；

当你想要出门办事却不会开车时，一辆自动驾驶汽车可以带你顺利出行。

 

智能音箱、扫地机器人、多语言翻译软件、阿尔法狗、无人驾驶汽车、微软小冰……

这些放在十几年前大多数人想都不敢想的场景，现在都实实在在地发生了。

人工智能似乎一夜之间颠覆了我们的生活，也对未来商业的变革产生了巨大影响。

 

事实上，人类和机器自动化的关系已经持续了几百年。

两百多年前，英国数学家巴贝奇设计的“差分机”第一次真正意义上使机器拥有了计算智能。

计算机的诞生与应用、图灵机与图灵测试，以及1956年达特茅斯夏季会议的召开，推动了“人工智能”这一领域的正式诞生。

人工智能的发展并非一帆风顺。

20世纪七十年代，由于无法解决实际应用中计算机运算速度和经验数据量的难题，人工智能技术引发了科学界的严厉批评和质疑，一度进入寒冬。

 

在当时，AI研究的主流依然是试图编写具有人类智能的计算机程序。

与此同时，还有另外一小群不属于主流群体的AI研究人员认为，受大脑生物学启发的、那些被称为“神经网络”、“连接主义”和“并行分布处理”的AI实现方法，会最终解决困扰基于逻辑的AI研究的难题。

正是这一小群研究人员，证明了基于大脑式计算的全新方法是可行的，从而为“深度学习”的发展奠定了基础。

特伦斯·谢诺夫斯基就是这一小群人中的一个。

他和一众开拓者一起，利用大数据和不断增强的计算能力，终于在神经网络算法上取得重大突破，实现了人工智能井喷式的发展。

 

特伦斯·谢诺夫斯基是世界十大AI科学家之一，美国四大国家学院在世仅3位的“四院院士”之一，全球人工智能顶级会议NIPS基金会主席。

作为神经网络的先驱，早在1986年，特伦斯就与深度学习之父杰弗里·辛顿共同发明了玻尔兹曼机，把神经网络带入到研究与应用的热潮，将深度学习从边缘课题变成了互联网科技公司仰赖的核心技术。

1989年，特伦斯加入美国索尔克生物研究所，与DNA双螺旋结构的发现者之一弗朗西斯·克里克作为同事，共同研究神经网络科学。

2013 年，白宫宣布启动美国“BRAIN 计划”，开发创新的神经技术，以加速我们对大脑功能的理解。

该举措能够帮助我们找到在未来治疗精神分裂症和阿尔兹海默症等衰弱性脑部疾病的方法，美国政府已经为“BRAIN 计划”注资50亿美元，特伦斯作为参与该计划研究的领军人物，为该计划的推动提供了非常多的研究和建议。

 

深度学习对社会和个人的生活将产生深远的影响，其影响方式也是难以想象的。

未来若干年，它又将如何影响我们所处的世界？

如何让深度学习为个人和生产赋能，发挥作用呢？

特伦斯·谢诺夫斯基在其新书《深度学习：智能时代的核心驱动力量》中，首次以亲历者视角，前瞻性的提出了未来人工智能发展的8大重要预判：

 

观点1，人工智能不会导致失业，只会让你更聪明。

你无须担心人工智能将接管你的工作。

人工智能会让你更聪明，让你有能力实现的成就达到新的高度。

就像工业革命时期蒸汽机放大了物理能力一样，人工智能也会放大认知能力。

我们正迎来一个新的时代——信息时代。

我们进入的新世界不仅会使我们变得更聪明，还会让我们更清楚地认识自己。

 

未来，需要人类认知技能的工作将被自动化人工智能系统接管，那些能够创建和维护这些系统的人将会获得新的工作。

观点2，深度学习技术将全面影响未来商业变革，得数据者得天下。

深度学习技术是下一波商业浪潮的主要推动力，将全面影响未来商业变革。

到 2050 年，人工智能会拥有能和我们大脑相媲美的操作系统。

哪些人、哪些公司、哪些国家会掌握这种科技，取决于他们现在所做的投资和下的赌注。

 

而在机器学习中，谁拥有最多的数据，谁就是赢家，显然Facebook所拥有的关于人们点赞、好友和照片的数据让其他人只能望其项背。

 

利用所有这些数据，Facebook 可以创建我们的心理理论，并用它来预测我们的偏好和政治倾向，甚至有一天可能会比我们更了解我们自己。

你会觉得这是一个令人不寒而栗的前景，还是发现有一个能满足你需求的数字管家感觉很方便？

我们可能会问，Facebook 是否应该拥有这种权力，但在这个问题上，我们也许并没有多少发言权。

 

观点3，再过20年，无人驾驶将全面走入人类生活。

谷歌Waymo无人车于2018年第三季度投放商用，Uber在匹斯堡投放了一批自动驾驶汽车，苹果、百度以及传统汽车厂商也都早已布局自动驾驶领域。

自动驾驶汽车不久就会威胁到卡车司机和出租车司机的生计。

是否拥有汽车已经不重要，汽车产业将面临重大考验。

城市规划同样需要变革，城市内将不再需要那么多停车场。

 

谢诺夫斯基预计，卡车会在10年内实现自动驾驶，出租车要花上15年，15到25年后，客运无人车将全面走入人们的生活。

 

观点4，你的iphone会比你自己更懂你。

如果去掉头发、首饰和第二性征，你能快速区分男女吗？

通过深度学习，机器可以实现通过细微的面部线索进行区分，如大多数男性的人中面积更大，男性眼睛周围区域较大，女性上颊较大。

 

通过监控面部44块肌肉的状态，机器能读懂你的情绪。

面部表情识别已经进入商业化，如监测选民的微表情来判断选举走势，研判未来哪部剧将大火。

 

未来，你的手机将会主动关心你的情绪，不但会问你为什么不高兴，还会帮你高兴起来。

 

观点5，癌症不再可怕，每一个人都将成为AI医疗的受益者。

基于大数据的深度学习将改变医疗行业，对疾病提供更快速、准确的诊断和治疗。

 

如果某人被诊断出癌症，传统疗法（手术、化疗、放疗）手段都失败了，那最有可能的结果就是走到生命尽头。

在未来技术发展的某个阶段，人工智能可以对肿瘤进行基因排序，检测癌细胞变异和扩散状态，通过数据分析匹配适合个人的治疗药物，甚至设计出某一种新药专门针对这个人的癌症治疗。

 

观点6，未来需要以家庭，而非以学校为基础的新教育体系。

传统的学校教育教给孩子太多的信息，太多的既有技能，而技术的发展可能让这些东西很快过时。

未来的人工智能将会改变传统教育现状。

成为终身学习者，才是不被时代淘汰的必备能力。

要做到这一点，我们需要一个以家庭，而不是以学校为基础的新教育体系。

 

与学校课程“要么太多，要么没有”的学习模式不同，慕课（在线公开课）更像是你随时可以挑选和阅读的书：

学习者们更倾向于“放养式”的学习方法，有针对性地选择符合他们迫切需求的课程。

 

人工智能时代，你需要的不是担忧和焦虑，而是成为更好的学习者，抓住每一分资源和机会，让自己成为更有价值的人。

 

观点7，如何证明你的朋友不是AI？

人工智能的发展改变了我们的社交方式，甚至是社交对象。

 

具有社交属性的人工智能已经成为我们生活中的一部分，比如智能音箱，或者苹果手机智能语音助手Siri和微软开发的小冰。

社交聊天机器人还可以在闲聊中帮助用户执行多种任务。

2014年5月微软发布小冰，之后她成为使用最广泛的社交聊天机器人。

她理解用户的情感需求，进行人际沟通，在对话中鼓励用户、吸引用户参与对话、逗用户开心。

这些对话使用户的情绪变得更加积极，为用户提供情感支持和社交归属感。

 

观点8，跨文化交流将不再有障碍。

深度学习让语音识别和语言翻译融合在一起，涉及多种语言的跨国甚至跨文化交流将不再是问题。

 

早在1946年第一台计算机发明之初，就有科学家提出利用计算机自动进行语言翻译的设想。

经历70多年的发展，机器翻译先后涌现出多种方法。

近几年，随着深度学习技术被应用到翻译领域，翻译质量大幅跃升，百度、谷歌、微软等巨头公司相继发布了一系列基于最新人工智能技术的翻译系统和产品。

当语音识别和语言翻译结合到一起时，实时的跨文化交流将有可能实现。

《星际迷航》中那种万能翻译机将触手可及。

 

附，“微软小冰之父”李笛为《深度学习：智能时代的核心驱动力量》中文版所作序言，文字有部分删减。

在近年来陆续出版的、解读人工智能技术与趋势的许多书籍中，《深度学习：智能时代的核心驱动力量》是一本不可多得的好书。

 

它的阅读过程令人愉悦，涉及的知识深度又比较恰当。

 

因此，即使是不具备相关领域知识背景的读者，也能够轻松地读完它。

 

人们完全可以利用“碎片时间”来研读这本30多万字的大作，从而集中了解到与人工智能相关的技术分支、组织人物与重要事件。

 

在人工智能热度很高的当下， 这本书的价值在于，帮助读者建立一种相对贴近事实的科学观。

 

读者可以把这本书当作一本有关人工智能的简明历史来看待。

 

人工智能是科技王冠上的钻石，而深度学习代表了其中一个承上启下的重要阶段。

 

深度学习脱胎于科学家们六十多年前开始的人工智能研究，其自身的概念形成，到落地开花，则只有十多年的光景。

 

与过去相比，深度学习极大地推进了人工智能各个分支课题的发展速度；与未来相比，我们今天所取得的一切成果，都是非常粗糙的，注定会被更好的成果取代。

 

因此，了解深度学习，就如同站在一个关键的节点上向时间河流的上下游看，一览无遗。

 

我相信，不同的人会从这本书中得到不同的收获。

 

总体而言，这本书有助于在我们心目中更加清晰准确地绘制人工智能的未来图景。

 

从某种意义上说，所有的过去亦都昭示了未来，但我更建议读者以最轻松的心态来阅读它。

 

因为这样，能够让读者以更加客观公正的视角去检阅人类与机器的能力短板与优长——你可以从本书中了解到那些令人惊讶，甚至于有些担忧的科技进展，大致了解它们背后的原理。

 

这展现了人工智能相对于人类而言的单方面优势。另一方面，你也能看到许多真实事例，反映了人工智能相对于人类而言的“笨拙”。

 

科学与科学幻想泾渭分明。在现实中，这种“笨拙”的情况往往更加普遍。

这些事例有时令人忍俊不禁，它恰恰体现了我们人类的大脑是多么精妙的设计。

 

事实上，在我看来，当下最令人彷徨不定的，并不是人工智能有多么“强大”或有多么“笨拙”，而是我们已处在一个科技的拐点，需要由我们每个人对未来的走向做出抉择。

 

这是一个非常具有现实意义的话题。

虽然深度学习是这个拐点的主要推动力之一，但它并不需要为我们的困扰承担责任：

 

选择权的困扰：一辆无人汽车行驶在道路上，假设突然面临必然要发生的车祸，它应当向左撞向一个无辜的老人，还是向右撞向一个无辜的壮年？

 

决策权的困扰：一个系统可以基于人类个体不具备的广泛即时的大数据，用任何人无法企及的速度，迅速做出某个决策。

这样的洞察和决策力，应该掌握在谁的手中？

 

工作权的困扰：一项基于人工智能的技术可以比人类以更好的质量和速度去完成某项生产。

这项技术应该归属于工厂主来代替工人，还是应该归属于工人来帮助工厂主更好地完成工作？

前者会带来失业，而后者有望带来更高的工作效率。

 

社会层面的困扰：一个面向情感的人工智能机器人帮助一个人解决孤单，却使他主动减少了与他人的社交沟通。

这种陪伴究竟是在帮他解决问题，还是制造了更多的问题？

 

技术滥用的困扰：一项技术可以帮助任何人打造与他们高度相似的语音，制造出来的声音，令他的家人也难辨真假。

 

不知不觉间，这些看似遥远的事，突然间已变成我们必须要面对的现实情况，而我们也已经在上述一些场景中做出了初步的抉择。

 

其中一个关键因素是，人们常常对人工智能的“智商”印象深刻，但往往忽略了：

人工智能系统化的优势之一在于“大规模的并发”。

 

因此，任何一种以上技术应用的场景，只要乘以巨大的人口，都会带来很大的影响。

 

相对而言，在围棋游戏中赢过人类，其实是最不需要担忧的了。

 

这意味着我们必须具有克制与敬畏之心。这种克制，不仅仅是一两家企业的责任。

 

它依赖于整个社会对人工智能，特别是深度学习相关技术的了解。

 

对技术的了解越普遍，也就越能帮助企业更好地运用手中的技术，进而帮助我们每一个人获得更好的生活，享受人工智能为我们带来的价值。

 

在我看来，这就是这本书所具有的现实意义。

 

它并非教科书，而是一本面向未来的历史书。

 

它揭示了人工智能有望给世界、给人类带来的巨大改变，远超我们现在所能想象到的全双工语音、人脸识别、情感计算甚至是自动驾驶。

 

换句话说，基于我们现在的技术和产品水平，相信许多人已能在脑海中比较清晰地勾勒出，自己在马路上与一辆并没有司机驾驶的汽车相遇的场景。

 

但与人工智能即将展现的伟大图景相比，这些都不值一提。

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文科生也能看得懂的前沿通识作品。

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