札记 | 请回答:人工智能是什么?@《智能的本质》

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评分截止至2020.7.30 /来源于豆瓣


什么是人工智能?
这是某天,我问自己的问题。
当自己开始正视这些概念的时候,却发现平时习以为常的,诸如“人工智能”、“大数据”、“机器学习”、“深度学习”、“强化学习”以及“神经网络”等等,却无法给出令自己满意的定义。
那么,此时我的朋友们,你们可以尝试给出自己的答案。
我抱着疑问翻开了这本书。翻至结尾,我没有找到我想要的答案。
但是这本书给了我很多关于“智能”新的观点。
我在这里记录下我所读及所想的部分。

2016 皮埃罗·斯加鲁菲 /来源于维基
2017年是“人工智能”概念非常火,市面上出现了很多相关的书,其中就包括这本《智能的本质》,我也是因为赶时髦买的畅销书。
人民邮电出版社的书,副标题是:“人工智能与机器人领域的64个大问题”,书的框架就是作者在回答自己提出的这六十四个问题。
书的作者是皮埃罗·斯加鲁菲,这位老先生的经历充分诠释了:什么是学科交叉。
他80年代在硅谷创办过人工智能中心,90年代在斯坦福大学人工智能实验室深造心智论,担任过高级工程师,涉及自适应系统、认知科学、神经网络、自然语言处理。2003年以后在美国加州大学伯克利分校、斯坦福大学教授认知论、艺术史等,他还兼任智库科技顾问及中国美院客座教授。
他有自己的个人网站,里面涉及音乐史、艺术、电影、哲学以及认知科学。
(https://www.scaruffi.com/)
其本身的背景意味着这本书并不是纯粹讨论科学技术,也正如很多读者评价的那样,充满着哲学思辨。
与其说在讨论“人工智能”,不如说是在讨论“智能”本身。
 
专家系统和暴力破解
我在由由园区,想去仁济医院,可是我不知道骑车路线。
这时我求助手机中的百度地图,让它告诉我该怎么走。
专家系统的“百度地图”是这样的,在电子地图找到“由由园区”和“仁济医院”两个点,然后在这两点中找到最短骑行路线推荐给我。
这种基于常识,经过适当的推理得出最后的结果便是“专家系统”型人工智能。
暴力破解的“百度地图”却是这样,收集足够多的人的骑行路线,找到和我目的地相同的骑行路线,从中筛选最多人选择的骑行路线,推荐给我。
这种基于数据和概率的,便是“暴力破解”型人工智能。
当然,我也不知道“百度地图”路线推荐的真正机制是如何,只是用这个例子不严谨地解释这两种人工智能的理念。
前者是用人类所特有的逻辑推导出来,后者纯粹是基于统计学的。
人工智能的发展其实也是从前者过渡到后者,从模仿人的思维方式,到发挥计算机远超于人的计算能力。
自然语言的处理发展过程也类似这样,在20世纪50年代到70年代,用电脑模拟人脑,局限在人类学习语言的方式上,成果几乎为0;70年代基于数学模型和统计的方法,取得了实质性的突破。
如今绝大多数的人工智能流派都是后者,。
斯加鲁菲在书中提出了他的担忧“当摩尔定律失效的时候,当计算机处理能力达到极限的时候,人工智能的发展又该何去何从。”
 
人驯化了机器,还是机器驯化了人
尤瓦尔·赫拉利在《人类简史》中谈及人类驯化小麦的举动。这一举动让人类从采摘果实的风餐露宿到春种秋收的农耕,人类终于能够吃饱肚子,放肆地繁衍后代。
这一举动看似人类是最大的受益者,可从小麦的角度来说,人类也是被驯化。
人类不用为了躲避食肉动物四处多餐,而是被固定在一个区域。人群的定居使得传染病更加容易爆发。相比于远古人类,现代人类更容易高血压、高血糖、肥胖等等。
随着小麦的驯化及普及,人类失去了某些东西。
随着人类创造出机器,是不是也失去了什么东西。
有的人方向感优秀,走过的路永远不会忘。可是现在每个人手机都有导航软件。
有的人时间感强烈,能告诉你大致的时间。可是现在每个人都有手表。
有的人颠颠手上物件,便能告诉你重量。可是现在电子秤更加精准。
有的医生能听诊出心脏哪块瓣膜出问题。可是现在心脏超声各家医院都有。
有的司机仅凭借后视镜和侧视镜完成倒车入库,可是现在倒车雷达却成了必需品
以前夏日停电的时候,各家出门乘凉聊天。
如今难以想象没有手机的一天会是怎样?
造物主自以为创造了机器,却被所创造的机器驯化。
 
“我怕人工智能来得不够快”
书的封面有着作者这样的一句原话“我不害怕人工智能的到来,我怕它来得不够快”。
害怕的人担心人工智能的到来会导致一大批人失去工作,或者害怕人成为机器的奴隶,机器人毁灭世界。
我们真的害怕机器在某方面超越人们吗?
手表已经在计时方面超过了人,你害怕吗?
AlphaGo的确击败了人类中最顶尖的围棋手,可是人的大脑只需要一顿饭的能量,这几百大卡的热量对于AlphaGo来说,连开机都困难吧。
2014年那个动用了1000万照片和1000台电脑运算,让机器识别了猫,识别率也比不过普通人。
这样想来,人工智能还令人害怕吗?
印刷术的出现,让抄写员下了岗;马车的出现,人力车夫下了岗;汽车的出现,马车夫下了岗……
新的技术出现,的确有人失业,可是却也创造出新的岗位。
相对于两千多年的地球,人类的规模涨了几百倍,失业率却依旧还是那样。
人工智能的发展只会让“就业”这块蛋糕越做越大,每个人分到的蛋糕并没有减少,这就是“发展”。
在真实世界中,由于经济、政策等原因失业的人数远比技术变革所造成的的失业多得多。
或许正因如此,斯加鲁菲才会在书中呼唤人工智能快些到来。
 
原文摘录:
人们对超级智能机即将到来的信念来自以下假设。第一个假设是Al的发展日新月异,第二个是它正以前所未有的速度发展。这两种说法都是夸大之词。目前AI程序何存在巨大的鸿沟,如何弥补这一鸿沟的创意乏善可陈。除了模式识别以外,暴力计算型人工智能很难成功解决其他问题,它对速度越来越快的处理品依赖性太强。现在摩尔定律即将过时,我们需要更多(咳咳……)智能的方法来实现Al,而非局限于暴力算法。我并不是否认机器的工作方式取得的进步,我只是在揭示它们之所以比过去做得更好的原因(主要在于我们为机器构建的环境,而非机器人的智力提高)。这就解释了为什么我们身边的大部分机器都非常笨,为什么我从来没有在硅谷大街上看到一个机器人溜达。正是因为今天人工智能的局限性,你不用担心机器会偷走你的工作…除非你的工作蠢笨到甚至是蠢笨的机器都可以做。
至于我们这个时代的“加快进步”,在大多教情况下,它既不是这个时代的“专属”,也不是“进步”。一个世纪前,世界完全被电话、无线电、汽车、飞机、录音、量子力学、相对论等一系列发明完全改变,这些发明在知短几十内年接连问世。你确定今天的进步比20个世纪更加翻天覆地?在回答这个问题之前,请记位变化并不总是代表进步。有两个方向的变化:前进或后退。变化不一定总是朝着进步的方向。

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