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將人造大腦變成現(xiàn)實(shí)。

即使絕世聰明，有的人日子并不好過，只因?yàn)樗诘厍蛏蠜]有同類。例如交流電發(fā)明人尼古拉·特斯拉。他有過很多很多驚世駭俗的發(fā)明，最終卻窮困潦倒。?18 9 6年他說出下面這句話時(shí)，不會(huì)有太多人留意：

“我認(rèn)為任何一種對(duì)人類心靈的沖擊都比不過一個(gè)發(fā)明家親眼見證人造大腦變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)?！?/p>

2003年，一位名叫馬丁·埃伯哈德的工程師，用“特斯拉”為他正要成立的電動(dòng)汽車公司命名。后來，這家公司落到了硅谷狂人馬斯克的手中。

谷歌的創(chuàng)始人佩奇，在12歲時(shí)，讀到特斯拉的傳記，留下了眼淚。多年以后，佩奇與馬斯克成為摯友，還差點(diǎn)兒買了特斯拉電動(dòng)車公司。特斯拉在冥冥中將兩位后世的天才連接在一起。

一天，佩奇在馬斯克的私人飛機(jī)上聊起人工智能。馬斯克說：“你應(yīng)該去看看倫敦的這家公司”。–他在該公司投了650萬美金。凌晨?4 點(diǎn)鐘，馬斯克助理的越洋電話喚醒了哈薩比斯，初創(chuàng)公司DeepMind的CEO，另一位天才。

谷歌在收購(gòu)爭(zhēng)奪戰(zhàn)中贏了Facebook，哈薩比斯也得到了谷歌的資金、資源和承諾。從此，他開始為自己的夢(mèng)想疾速飛行。絕大多數(shù)人看不懂他的目的。確切而言，哈薩比斯要做的，正是特斯拉在120年前的預(yù)言：

將人造大腦變成現(xiàn)實(shí)。

幾個(gè)孤獨(dú)的大腦，隔世相逢。

一、汽車比人快，電腦比人會(huì)下棋，有何牛？

最早阿爾法狗戰(zhàn)勝李世石時(shí)，朋友圈里較多的“不屑”是：劉翔也跑不過汽車?。窟@有什么？

天壤之別。

以前的各種科學(xué)進(jìn)步，都是人類的自我延伸，一切皆在掌握。從石器到宇宙飛船，各種發(fā)明，算起來都還是人類的工具。

而人工智能則不同，它會(huì)和人一樣思考，會(huì)自我學(xué)習(xí)，越來越聰明。

人工智能就是讓計(jì)算機(jī)完成人類心智能做的各種事情。通常，我們會(huì)說有些行為（如推理）是“智能的 ” ，而有些（如視覺）又不是。但是，這些行為都包含能讓人類和動(dòng)物實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的心理技能，比如知覺、聯(lián)想、預(yù)測(cè)、規(guī)劃和運(yùn)動(dòng)控制。

以前人是養(yǎng)豬養(yǎng)狗，就算養(yǎng)老虎，人都還是主人。

人工智能發(fā)展到某一天，可能人類成豬了。

拿圍棋來說，很多人類現(xiàn)在阿爾法元面前，真的就是一頭豬。

工具是復(fù)制，人工智能是學(xué)習(xí)式復(fù)制。

例如，很多人工智能應(yīng)用甚至不再需要編程：它們可以基于已有架構(gòu)實(shí)現(xiàn)從經(jīng)驗(yàn)中自我學(xué)習(xí)。

更讓人擔(dān)心的是，人類至今不明白意識(shí)和自由意志是什么?！爸悄堋鄙婕耙庾R(shí)、自我、心靈、無意識(shí)的精神等等問題。如果人工智能具備了意識(shí)和自由意志，人類還是萬物之靈嗎？

還有一種誤讀，是擔(dān)心人工智能被“不法分子”利用。這同樣是低估了人工智能。

科技的進(jìn)步從來都會(huì)被好人和壞人同時(shí)利用。這些武器還未被大量投入，但很快就會(huì)出現(xiàn)在戰(zhàn)場(chǎng)上，且并非使用人類所設(shè)計(jì)的程序，而是完全利用機(jī)器自行決策。

假如被惡人黑客控制，后果的確嚴(yán)重。

但我們更該擔(dān)心的是人工智能自己失控，成為“不法分子”。

霍金、蓋茨、馬斯克等人都對(duì)于人工智能技術(shù)的未來公開表示憂心，人工智能若在許多方面超越人類智能水平的智能、不斷更新、自我提升，進(jìn)而獲取控制管理權(quán)。

馬斯克稱人工智能是“召喚惡魔”行為。

英國(guó)發(fā)明家Clive Sinclair認(rèn)為一旦開始制造抵抗人類和超越人類的智能機(jī)器，人類可能很難生存。

蓋茨同意馬斯克和其它人所言，且不知道為何有些人不擔(dān)憂這個(gè)問題。

DeepMind的哈薩比斯愿意將公司賣給谷歌，條件之一就是要設(shè)立AI倫理委員會(huì)，針對(duì)人工智能的應(yīng)用制定政策，防范人工智能淪為犯罪開發(fā)者。

霍金說：“人工智能崛起要么是人類最好的事，要么就是最糟糕的事。人類需警惕人工智能發(fā)展的威脅。因?yàn)槿斯ぶ悄芤坏┟撾x束縛，以不斷加速的狀態(tài)重新設(shè)計(jì)自身，人類由于受到漫長(zhǎng)的生物進(jìn)化限制，將無法與之競(jìng)爭(zhēng)?！?/p>

即使AI不給人帶來滅頂之災(zāi)，也會(huì)在社會(huì)倫理層面帶來巨大顛覆。

例如，人工智能與人腦智能有機(jī)融為一體，成為新一代的賽博人（Cyberman，人機(jī)復(fù)合），那么人會(huì)永生嗎？人會(huì)和AI結(jié)婚嗎？

二、為什么AI用圍棋作為挑戰(zhàn)對(duì)象？

圍棋確是人類游戲之巔峰。當(dāng)年深藍(lán)戰(zhàn)勝國(guó)際象棋世界冠軍，靠的是窮舉法，而圍棋變幻莫測(cè)，計(jì)算量太大，沒法硬來。

圍棋有多難呢？圍棋究竟有多少種變化？

棋盤上有361個(gè)交叉點(diǎn)。假如不考慮下棋的常識(shí)，比較靠譜的一種計(jì)算方法是：

• 第一手的可能性有361種；
• 第二手的可能性有（剩下的）360種；

以此類推，變化數(shù)量為：361*360*359……*1=2.018乘以10的170次方。

這還沒考慮打劫、提子反提等。打劫極為復(fù)雜，以至于去年人機(jī)大戰(zhàn)中，人們懷疑李世石被約定不能使用打劫的手段。假如算上打劫，上面的變化幾乎變得無窮盡了。

這是什么概念？可觀測(cè)的宇宙中所有原子的總數(shù)，約為１０的８０次方。

圍棋的變化，比整個(gè)宇宙的原子還要多。

但是，即使如此，圍棋仍然是一種完美信息博弈。某種意義上，這仍然是一個(gè)有邊界的問題。

不過，圍棋可能是人世間最復(fù)雜的完美信息博弈。

這就是人工智能用圍棋作為研究對(duì)象，因?yàn)椋?/p>

1. 足夠難；
2. 有邊界。

人類實(shí)際生活中遇到大量的問題，所獲得的信息是不完全的。在這種不完全、非確定的情況下，如何去判斷？這是一個(gè)很難的問題。

比如說投資。

有些事情是簡(jiǎn)單的復(fù)雜事情，例如圍棋；有些事是復(fù)雜的簡(jiǎn)單事情。

很多貌似不難的問題，對(duì)AI而言，現(xiàn)階段比圍棋難得多。

三、AI是如何通過左右互搏來練功的？

左右互搏，對(duì)人而言，道理上講不通。

因?yàn)樽笥沂侄际谴竽X控制，除非你大腦分裂，你沒法自己騙過自己，也就談不上對(duì)弈。

例如，兩個(gè)能預(yù)測(cè)未來的神仙就沒法下棋，都知道對(duì)方下一步走在哪里，還有啥搞頭呢？所以生活中給我們帶來喜怒哀樂的“不可測(cè)”，是神仙都羨慕的禮物。

阿爾法狗未必要用兩只“狗”來對(duì)弈。它先在棋盤的這一測(cè)下一手黑棋，然后走到棋盤的例外一側(cè)，歸零，站在白棋的角度，重新思考局面，然后走出對(duì)白棋而言勝率最大的一手。

對(duì)人類而言，“雜念”難以清除。然而，阿爾法狗就是這樣一種思考機(jī)器，不管過去發(fā)生了什么，永遠(yuǎn)從頭計(jì)算，絕不為過去辯解。想想看，我們身邊的牛人，大多也有這特點(diǎn)。

阿爾法狗項(xiàng)目負(fù)責(zé)人David Silver說，在某種意義上，自我對(duì)弈（self-play）訓(xùn)練已經(jīng)是對(duì)抗性質(zhì)的：每次迭代都試圖找到對(duì)抗上一版本的「anti-strategy」。

但是反過來，人類無法做到“左右互搏”，恰恰是因?yàn)槿祟愑幸庾R(shí)。

一個(gè)人的意識(shí)應(yīng)該是惟一的，否則何謂自我？

為什么分布式的、時(shí)序上有先后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的活動(dòng)會(huì)最終顯現(xiàn)為一個(gè)統(tǒng)一的意識(shí)體驗(yàn)？這是一個(gè)謎。

假如一個(gè)人可以被復(fù)制，那個(gè)復(fù)制人已經(jīng)不是“我”了。

阿爾法狗可以自己和自己下棋，最完美的分裂人格，也沒法做到這一點(diǎn)。但是，如果沒有“統(tǒng)一”，會(huì)有自我意識(shí)嗎？假如沒有自我意識(shí)，復(fù)制大腦的“永生”又有何意義呢？

四、阿爾法狗是如何進(jìn)化的？

從國(guó)際象棋到圍棋，計(jì)算機(jī)挑戰(zhàn)人類大腦的路線圖：

• 深藍(lán)采用是窮盡法。有點(diǎn)兒像蠻力破解，即規(guī)則驅(qū)動(dòng)的暴力搜索；
• 然后是到特征驅(qū)動(dòng)的線性模型；
• 再到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的深度學(xué)習(xí)，越來越強(qiáng)的模式識(shí)別能力讓“直覺”兩字從神秘莫測(cè)，變成了通過大量樣本就能學(xué)到的模型。

AlphaGo這個(gè)系統(tǒng)主要由幾個(gè)部分組成：

1. 走棋網(wǎng)絡(luò)（PolicyNetwork），給定當(dāng)前局面，預(yù)測(cè)/采樣下一步的走棋。
2. 快速走子（Fastrollout），目標(biāo)和1一樣，但在適當(dāng)犧牲走棋質(zhì)量的條件下，速度要比1快1000倍。
3. 估值網(wǎng)絡(luò)（ValueNetwork），給定當(dāng)前局面，估計(jì)是白勝還是黑勝。
4. 蒙特卡羅樹搜索（MonteCarlo Tree Search，MCTS)，把以上這三個(gè)部分連起來，形成一個(gè)完整的系統(tǒng)。

AlphaGo結(jié)合了3大塊技術(shù)：

1. 先進(jìn)的搜索算法；
2. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法(即強(qiáng)化學(xué)習(xí))；
3. 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

這三者的關(guān)系大致可以理解為：

蒙特卡洛樹搜索 (MCTS) 是大框架，是許多厲害博弈AI都會(huì)采用的算法。

強(qiáng)化學(xué)習(xí) (RL) 是學(xué)習(xí)方法，用來提升AI的實(shí)力。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (DNN) 是工具，用來擬合局面評(píng)估函數(shù)和策略函數(shù)。

這些都不是AlphaGo或者DeepMind團(tuán)隊(duì)首創(chuàng)的技術(shù)。但是強(qiáng)大的團(tuán)隊(duì)將這些結(jié)合在一起，配合Google公司強(qiáng)大的計(jì)算資源，成就了歷史性的飛躍。

對(duì)戰(zhàn)柯潔的Master，能力大增，主要是因?yàn)閮r(jià)值／策略網(wǎng)絡(luò)的改善，訓(xùn)練和架構(gòu)都變得更好。

這次的阿爾法元，讓強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行的更徹底，并用深度殘差網(wǎng)絡(luò)（ResNet）對(duì)輸入進(jìn)行簡(jiǎn)化，盡管“沒有提出任何新的方法和模型”，結(jié)果極為震撼。

田淵棟說：

讓我非常吃驚的是僅僅用了四百九十萬的自我對(duì)局，僅僅用這些樣本就能學(xué)得非常好，只能說明卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的結(jié)構(gòu)非常順應(yīng)圍棋的走法。

說句形象的話，這就相當(dāng)于看了大英百科全書的第一個(gè)字母就能猜出其所有的內(nèi)容。

這是一次工程和算法的勝利。

五、AI對(duì)職業(yè)棋手最大的沖擊是什么？

圍棋會(huì)沒落嗎？不會(huì)。據(jù)說深藍(lán)贏了卡斯帕羅夫，學(xué)國(guó)際象棋的人翻了一番。圍棋的基數(shù)比較小，沒準(zhǔn)兒增速更大。

AI對(duì)職業(yè)棋手的沖擊主要有：

（1）與“圍棋上帝”的水平差距

當(dāng)年日本頂尖棋手，認(rèn)為自己和圍棋上帝的差距大約是兩個(gè)子?，F(xiàn)在看來，可能不止。

叔本華說：“每個(gè)人都將自身所感知的范圍當(dāng)做世界的范圍? ”。

現(xiàn)在看，人類對(duì)圍棋邊界的預(yù)測(cè)多么幼稚啊?？梢韵胂?，在那些沒有邊界的問題上，人類是多么的初級(jí)。

（2）完全顛覆了原有的認(rèn)知與定式

就像第一手點(diǎn)三三，連續(xù)二路爬，各種碰，AI什么棋都敢下。換個(gè)角度看，我們?cè)瓉碚J(rèn)為理所當(dāng)然的東西，很多都是錯(cuò)的。哪里有什么定式啊。

（3）中腹也是可以計(jì)算的

有句圍棋諺語叫“高手在腹”。人們通常認(rèn)為棋盤中腹很難計(jì)算，要靠超一流的棋感。結(jié)果呢？不僅可以算，而且AI還算得非常好。

進(jìn)而言之，AI的大局觀非常好。

（4）超人的學(xué)習(xí)速度

三天抵何止一萬年。

本質(zhì)上，AI就是一種會(huì)思考、會(huì)學(xué)習(xí)、并且會(huì)加速聰明的機(jī)器。

（5）AI可能有意識(shí)

圍棋是中國(guó)少有的數(shù)目化事物，它兼具西式的精確量化，以及東方的混沌哲學(xué)。所謂大局觀、天才的感覺、石破驚天的一手，都被認(rèn)為是計(jì)算無法企及之處，是圍棋的神秘魅力。

阿爾法狗下的棋，有些幾乎是吳清源這個(gè)級(jí)別的棋手才能走出。旁觀者會(huì)用“天外飛仙”來形容這類奇思妙想，所謂“天才的感覺”。

也有人說，AI這次在圍棋上戰(zhàn)勝人類頂尖高手，基本證明了所謂的“棋感”、“棋風(fēng)”、“大局觀”等圍棋高手所談?wù)摰奶摰哪芰Γ⒉皇侨祟惇?dú)有的，經(jīng)過訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也會(huì)有。所以，隨著技術(shù)的進(jìn)步，電腦也會(huì)能夠欣賞藝術(shù)（音樂、畫作、小說、笑話），能夠創(chuàng)作文學(xué)、藝術(shù)作品，能夠針對(duì)不同的情況形成自己的“情緒”。

此前，一個(gè)頂尖圍棋高手被認(rèn)為有賴天賦，因?yàn)橛行┱蟹ㄐ枰焱怙w仙似的靈感。

現(xiàn)在看來，所謂人類的靈性，可能只是大腦事后的包裝。

六、人工智能真的會(huì)有意識(shí)嗎？

什么是意識(shí)？

難道意識(shí)不是一個(gè)巨大的幻覺？

塞繆爾·巴特勒說：

植物不知道它在做什么，僅僅是因?yàn)樗鼪]有眼睛、耳朵或大腦嗎？如果我們說它是機(jī)械作用的，且只靠機(jī)械作用，那我們是不是也不得不承認(rèn)其他那些明顯非常謹(jǐn)慎的行動(dòng)也是機(jī)械的？如果在我們看來，該植物是靠機(jī)械作用來殺死并吃掉一只蒼蠅的，那么對(duì)這個(gè)植物來說，是不是人一定不是靠機(jī)械作用殺死并吃掉一只羊的呢？

丹尼爾·丹尼特在其著作《意識(shí)的解釋》里認(rèn)為，人也不過是一臺(tái)有靈魂的機(jī)器而已，為什么我們認(rèn)為：“人可以有智能，而普通機(jī)器就不能”呢？他認(rèn)為像上述的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換機(jī)器是有可能有思維和意識(shí)的。

庫(kù)茲韋爾的立場(chǎng)是：

如果生物體在做出情緒反應(yīng)時(shí)完全令人信服，對(duì)于這些非生物體，我會(huì)接受它們是有意識(shí)的人，我預(yù)測(cè)這個(gè)社會(huì)也會(huì)達(dá)成共識(shí)，接受它們。

請(qǐng)注意，這個(gè)定義超越可以通過圖靈測(cè)試實(shí)體的范圍——因?yàn)閳D靈測(cè)試至少需要掌握人的語言。

但只要非生物體足夠像人，我會(huì)接納它們，我相信，社會(huì)中的大部分人也會(huì)如此，不過，我也會(huì)把那些具有人類一樣的情感反應(yīng)卻不能通過圖靈測(cè)試的實(shí)體包括進(jìn)來，例如，孩子們。

在庫(kù)茲韋爾看來，如果你接受這樣一種信仰飛躍，即非生物體就其感受性所作出的反應(yīng)是有意識(shí)的，那么這也就意味著：

意識(shí)是實(shí)體整體表現(xiàn)出來的涌現(xiàn)特性，而不是由其運(yùn)行機(jī)制產(chǎn)生的。

簡(jiǎn)而言之，他選擇“相信”。

庫(kù)茲韋爾的態(tài)度讓我想起一次在教堂里聽布道。牧師是一位博士，和我們一樣從小接受無神論教育。他說，你越接受教育越難信上帝。所以，最好的辦法是只要你選擇相信。這就是基督教，你不必去想為什么，你惟有選擇去相信。

就像溫哥華商場(chǎng)里圣誕節(jié)掛滿了“Believe”。

我們真的在掌控自己的命運(yùn)嗎？

德國(guó)哲學(xué)家亞瑟·叔本華寫道：

“每個(gè)人都認(rèn)為自己先天的就是完全自由的，即使他的個(gè)人行為也是如此，并認(rèn)為，每一個(gè)時(shí)刻，他都可以開始用另一種方式生活…

…但是，通過后天的經(jīng)驗(yàn)，他驚訝地發(fā)現(xiàn)，他不是自由的，而是要受制于必要條件的。但盡管有了所有這些決議和思考，他還是不會(huì)改變他的行為，從生命開始到生命結(jié)束，他必須按照他的性格行事，即使連他自己也譴責(zé)這種性格?！?/p>

七、奇點(diǎn)會(huì)來嗎？

馬云在一次演講中，提到了“荷花定律”：

一個(gè)荷花池，第一天荷花開放的很少，第二天開放的數(shù)量是第一天的兩倍，之后的每一天，荷花都會(huì)以前一天兩倍的數(shù)量開放。

如果到第30天，荷花就開滿了整個(gè)池塘，那么請(qǐng)問：在第幾天池塘中的荷花開了一半？

答案是第29天。

庫(kù)茲韋爾在書中講過這個(gè)例子，用來說明“加速”。

最先提出“智能爆炸”這一概念的，是與馮·諾依曼一道，為曼哈頓工程工作的著名波蘭裔美籍?dāng)?shù)學(xué)家烏拉姆。他有這樣一句直擊心靈的話：

?“不斷加速的科技進(jìn)步，以及其對(duì)人類生活模式帶來的改變，似乎把人類帶到了一個(gè)可以稱之‘奇點(diǎn)’的階段。在這個(gè)階段過后，我們目前所熟知的人類的社會(huì)、藝術(shù)和生活模式，將不復(fù)存在?！?/p>

馮 ·諾依曼提到兩個(gè)重要概念：加速與奇點(diǎn)。

第一個(gè)概念說明了人類的發(fā)展正以指數(shù)級(jí)的速度增長(zhǎng)。

彼得.泰爾曾經(jīng)嘲諷：“我們想要能夠飛翔的汽車，結(jié)果得到的只是140個(gè)字符?！?/p>

這可能是錯(cuò)覺。過去幾十年，人類一直在積蓄力量，計(jì)算的力量，大腦的力量，AI的力量。

人類已經(jīng)能夠成功地模擬出大腦的部分神經(jīng)元和大量的神經(jīng)組織，并且這種模擬的復(fù)雜程度在迅速增加。

我們?cè)谌祟惔竽X逆向工程方面取得的進(jìn)展，也表明我們有能力理解、模擬，甚至拓展自身的智能。

《主算法》作者佩德羅 ·多明戈斯教授說：

這個(gè)主算法將成為人類的最后一個(gè)發(fā)明。這個(gè)主算法將能夠從數(shù)據(jù)中獲得世界上的一切知識(shí) ——過去、現(xiàn)在和未來。

庫(kù)茲韋爾有過很多大膽預(yù)言，過去看來很準(zhǔn)。在?2 0多年前，他就預(yù)言：人工智能計(jì)算機(jī)將于?19 9 8年戰(zhàn)勝人類的國(guó)際象棋冠軍。

人類基因組計(jì)劃，是庫(kù)茲韋爾鐘愛的用來解釋指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的案例，旨在闡明人類基因組 3 0億個(gè)堿基對(duì)的序列，發(fā)現(xiàn)所有人類基因并搞清其在染色體上的位置，破譯人類全部遺傳信息。

他預(yù)測(cè)，未來電腦將在意識(shí)上超過人腦。

未來才剛剛開始。

八、有什么投資機(jī)會(huì)？

對(duì)于Zero算法的未來發(fā)展，DeepMind想用這樣的算法突破，來解決真實(shí)世界中各種各樣緊迫的問題?！?/p>

AI將要解決以下“結(jié)構(gòu)性問題”：蛋白質(zhì)折疊、降低能耗、尋找革命性的新材料。還有：新藥發(fā)現(xiàn)、量子化學(xué)、粒子物理學(xué)也是AlphaGo可能大展拳腳的領(lǐng)域。

一些經(jīng)濟(jì)學(xué)家認(rèn)為，迅速擴(kuò)大的數(shù)據(jù)集、機(jī)器學(xué)習(xí)和日益提高的計(jì)算能力，這些都應(yīng)被列為除資本和勞動(dòng)力之外的一種全新的生產(chǎn)要素。

人工智能正締造一種新的 “虛擬勞動(dòng)力 ” ，提高人類智慧的生產(chǎn)率并推動(dòng)新的創(chuàng)新。

另外，與其他生產(chǎn)要素不同，人工智能不會(huì)隨著時(shí)間的流逝而貶值。它將受益于網(wǎng)絡(luò)和規(guī)模效應(yīng)。例如所有自動(dòng)駕駛汽車都能從其他此類汽車身上學(xué)習(xí)。

埃森哲與經(jīng)濟(jì)學(xué)前沿公司預(yù)測(cè)：

到 2035年，基于人工智能的技術(shù)的普遍采用，可能會(huì)將很多發(fā)達(dá)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)增速提高一倍。

報(bào)告估計(jì)，人工智能有可能將美國(guó)、英國(guó)和日本的總增加值（與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值 ( G D P )近似）年度增速分別提高到 4 . 6 % 、 3 . 9 %和 2 . 7 % 。

馬爾瓦尼表示，“我們已擁有由人類增強(qiáng)的創(chuàng)新。我們將最終擁有機(jī)器創(chuàng)新?！?/p>

投資，還是大公司的天下。谷歌、亞馬遜、微軟、蘋果、Facebook、騰訊、阿里，大概率會(huì)繼續(xù)統(tǒng)治“數(shù)字地球”。

不過，看看下圖，誰又能真正預(yù)測(cè)未來呢？

九、應(yīng)該學(xué)什么專業(yè)呢？

我們倒過來想，AI擅長(zhǎng)做什么，可能就會(huì)在哪里替代人類。

埃森哲認(rèn)為，人工智能有望以三種職能角色出現(xiàn)在人類工作中——助理、顧問和執(zhí)行者。

• 助理：為管理者及團(tuán)隊(duì)提供支持，如做記錄、排日程、寫報(bào)告和管理積分卡等。在工作中，這些智能系統(tǒng)還會(huì)吸取自身及人類同事經(jīng)驗(yàn)，完善相關(guān)知識(shí)、擴(kuò)大服務(wù)領(lǐng)域。
• 顧問：通過問答、構(gòu)建情境模擬等方式協(xié)助解決更復(fù)雜的問題和進(jìn)行決策，包括醫(yī)療診斷、安全分析、理財(cái)建議、在線旅游接待和銷售指導(dǎo)等。
• 執(zhí)行者：積極自主地評(píng)估備選方案，進(jìn)行決策或挑戰(zhàn)現(xiàn)狀。迄今，真正的自主型人工智能管理系統(tǒng)還很少見，但能夠進(jìn)行商業(yè)決策的規(guī)則性應(yīng)用程序已越來越普遍，如交易機(jī)器人、自動(dòng)處理貸款的應(yīng)用程序等。

日本野村總合研究所也與英國(guó)牛津大學(xué)的研究學(xué)者共同調(diào)查指出，10至20年后，日本有49%的職業(yè)(235種職業(yè))可能會(huì)被機(jī)械和人工智能取代而消失，直接影響約達(dá)2500萬人，例如：

超市店員、一般事務(wù)員、計(jì)程車司機(jī)、收費(fèi)站運(yùn)營(yíng)商和收銀員、市場(chǎng)營(yíng)銷人員、客服人員、制造業(yè)工人、金融中間人和分析師、新聞?dòng)浾?、電話公司職員、麻醉師、士兵和保安、律師、醫(yī)生、軟件開發(fā)者和操盤手、股票交易員等等高薪酬的腦力職業(yè)將最先受到?jīng)_擊。

維克多·麥爾-荀伯格寫到：

隨著計(jì)算機(jī)在人類擅長(zhǎng)的任務(wù)，比如那些需要知識(shí)、策略甚至創(chuàng)造力的任務(wù)中取得節(jié)節(jié)勝利，那么未來人類存在的意義是什么？

但是我擔(dān)心的是我六歲的兒子。隨著機(jī)器在一個(gè)又一個(gè)領(lǐng)域超越人類，他在未來世界的地位會(huì)變成怎樣？他會(huì)做什么工作？他和這些無比聰明的機(jī)器之間將是怎樣的關(guān)系？他以及他的同輩將為這個(gè)世界作出怎樣的貢獻(xiàn)？

事實(shí)上，歸根到底就是一個(gè)相當(dāng)簡(jiǎn)單的問題：我們的特別之處是什么？我們的長(zhǎng)遠(yuǎn)價(jià)值是什么？不可能是機(jī)器已經(jīng)超過人類的那些技能，比如算數(shù)或打字。也不可能是理性，因?yàn)槠姾颓楦凶屛覀內(nèi)狈硇浴?/p>

他的思考是：

可能我們需要考慮相反的一個(gè)極端：激進(jìn)的創(chuàng)造力，非理性的原創(chuàng)性，甚至是毫無邏輯的慵懶，而非頑固的邏輯。到目前為止，機(jī)器還很難模仿人的這些特質(zhì)：懷著信仰放手一搏，機(jī)器無法預(yù)測(cè)的隨意性，但又不是簡(jiǎn)單的隨機(jī)。他們感到困難的地方正是我們的機(jī)會(huì)。

所以，我們必須著眼于人類對(duì)勞動(dòng)分工的貢獻(xiàn)，對(duì)機(jī)器的理性進(jìn)行補(bǔ)充，而非試圖與它競(jìng)爭(zhēng)。由于這樣做會(huì)讓我們與機(jī)器產(chǎn)生差異，而正是這種差異化會(huì)創(chuàng)造價(jià)值。

他還對(duì)當(dāng)下的教育憂心忡忡：

如果我是對(duì)的，那么我們應(yīng)該在教育孩子時(shí)加強(qiáng)創(chuàng)新精神，培養(yǎng)挑戰(zhàn)權(quán)威的意識(shí)，甚至是非理性的想法。并不是因?yàn)榉抢硇允歉Ｓ樱且驗(yàn)榉抢硇缘膭?chuàng)造力是對(duì)機(jī)器理性的補(bǔ)充。它能確保我們?cè)谶M(jìn)化的舞臺(tái)上占有一席之地。

然而，不幸的是，我們的教育體系尚未趕上即將來臨的第二次機(jī)器時(shí)代。我們的學(xué)校和大學(xué)就像囿于前工業(yè)思維的農(nóng)民一樣，其結(jié)構(gòu)主要是為了把學(xué)生塑造成理性、服從的仆人，培養(yǎng)與過時(shí)的機(jī)器互動(dòng)的過時(shí)技能。

教育從來都扮演著雙重角色：

一個(gè)是理想的“教書育人”；

一個(gè)是現(xiàn)實(shí)的“超級(jí)智力競(jìng)賽”，據(jù)說是用于實(shí)現(xiàn)“社會(huì)分層”。

萊文校長(zhǎng)曾說： “如果一個(gè)學(xué)生從耶魯大學(xué)畢業(yè)后，居然擁有了某種很專業(yè)的知識(shí)和技能，這是耶魯教育最大的失敗。 ”

他的觀點(diǎn)是：

1、專業(yè)的知識(shí)和技能，是學(xué)生們根據(jù)自己的意愿，在大學(xué)畢業(yè)后才需要去學(xué)習(xí)和掌握的東西，而不是耶魯大學(xué)教育的任務(wù)。

2、本科教育核心是通識(shí)，也就是 “自由教育 ” 。這種教育所熏陶出來的批判性的獨(dú)立思考能力，能夠讓人勝任任何職位，駕輕就熟地精通任何學(xué)科，并為終身學(xué)習(xí)打下基礎(chǔ)。

另外值得一提的是交叉學(xué)科。

馮·諾依曼在《計(jì)算機(jī)與人腦》里，最早從數(shù)學(xué)家和計(jì)算機(jī)科學(xué)家的角度對(duì)人腦進(jìn)行的嚴(yán)肅探究。

在馮·諾依曼之前，計(jì)算機(jī)科學(xué)和神經(jīng)科學(xué)是沒有任何交集的兩個(gè)領(lǐng)域。

馮·諾依曼應(yīng)用計(jì)算通用性的概念得到的結(jié)論是：

盡管人腦和計(jì)算機(jī)的結(jié)構(gòu)截然不同，但仍可以認(rèn)為馮·諾依曼機(jī)能夠模仿人腦對(duì)信息的加工過程。

有趣的是，DeepMind的CEO哈薩比斯，他1997年在劍橋大學(xué)女王學(xué)院獲計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)士學(xué)位。畢業(yè)后加入Lionhead Studios工作一年，之后創(chuàng)立了Elixir Studios，該工作室一直運(yùn)作到2005年。2009年獲倫敦大學(xué)學(xué)院認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)博士學(xué)位。

十、人類還有前途嗎？

阿爾法元如此突飛猛進(jìn)，人類是否更加悲催？

大衛(wèi)?·班布里基說：現(xiàn)代大腦地圖給人一種有趣的古舊感 ——就像一張中世紀(jì)的地圖，已知世界被散布著不知名怪獸的未知之地環(huán)繞。

大腦基于非常古老的設(shè)計(jì)，雖然其微觀性和復(fù)雜性，成年人的大腦有1000億個(gè)神經(jīng)元。在歷史進(jìn)化的過程中，大腦的設(shè)計(jì)是低效而怪異的。但我們?nèi)绾瓮瓿沙?jí)電腦都手足無措的任務(wù)？

《進(jìn)化的大腦》說：?jiǎn)蝹€(gè)神經(jīng)元都是極其緩慢、不可靠且低效率的處理器。但是，大腦是一萬億個(gè)非最優(yōu)處理器的聚合體，大量互聯(lián)形成500萬億個(gè)突觸。

因此，大腦可以利用大量神經(jīng)元的同步加工以及隨后的整合模式來解決復(fù)雜問題。大腦就是一臺(tái)拼裝電腦，盡管每一個(gè)處理器的功能極有限，但大量相互關(guān)聯(lián)的處理器則效率驚人。

這就是大腦，它使用大量相互關(guān)聯(lián)的平行構(gòu)造，加上精細(xì)的反饋信息，就把簡(jiǎn)陋的部件組成了一個(gè)令人驚嘆的裝置。

大腦都不是設(shè)計(jì)完美的，它只是胡亂堆積在一起的一團(tuán)東西。我們的情感、感知和行為的獨(dú)特性，很大程度是因?yàn)榇竽X并非一臺(tái)優(yōu)化的通用解題機(jī)，而是尋求特定解的一團(tuán)怪異聚結(jié)物。

我看了阿爾法元最新的自我對(duì)局，開始的時(shí)候它就像個(gè)亂擺棋子的孩子，慢慢地它開始發(fā)現(xiàn)規(guī)律。再到后來，它開始尖頂，立起。阿爾法元有很多與人不一樣的招法，但很多地方，所見略同。

我不由得感慨人類的孤獨(dú)與偉大。圍棋有著超過宇宙間所有原子數(shù)量的變化，人類從頭開始慢慢摸索，歷經(jīng)漫長(zhǎng)的黑暗歲月，代代相傳，竟能走得和阿爾法元一樣對(duì)。

仿佛我們?cè)谠既说膲Ρ谏习l(fā)現(xiàn)了飛船的雛形。

圍棋有種求道精神。有多少競(jìng)技，在你死我活的對(duì)決之后，雙方筋疲力盡，還能坐下來復(fù)盤，總結(jié)彼此的得失？

多年以前，我看的最早兩本圍棋書，一個(gè)是大竹英雄的新圍棋十訣，一個(gè)是武宮正樹的，兩本書都有那個(gè)時(shí)代浪漫主義色彩（某種意義上基于木谷道場(chǎng)對(duì)棋界的統(tǒng)治），指向共同的主題：

探索未知的世界。

就像武宮正樹，他靠那種奔放自由的個(gè)人精神，以一己之力開創(chuàng)了宇宙流。他反時(shí)代，孤星閃耀，仿佛上帝賜予人類的禮物。時(shí)至今日，阿爾法狗驗(yàn)證了，著眼全局的中腹的非凡價(jià)值。

發(fā)明圍棋的人，探索圍棋的人，永遠(yuǎn)不會(huì)想到，19×19的格子在人類的歷史進(jìn)程中劃時(shí)代的意義。也許這正是其生來的最大使命。

就像特斯拉，圖靈，在漫漫長(zhǎng)夜里，無論日子多么艱難，多么陰冷，他們都未曾停止過對(duì)未知世界的探索。

那些孤獨(dú)的大腦，終會(huì)相逢。

作者：老喻在加，公眾號(hào)：孤獨(dú)大腦（ID：lonelybrain）

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