作者:杜若
本文整理自某課程的講稿和PPT,經原作者本人審閱、授權大資料(ID:hzdashuju)釋出,如需轉載請聯絡我們。
在大資料公眾號後臺對話方塊回覆網戀女友,可獲取完整版PPT下載連結。
01 哪些是人,哪些是機器人,你真確定能分清嗎?
1. 你的網戀女友可能不是人
每天都會要我發紅包,不發就撒嬌、發脾氣。
最近一個網約車司機開始吐槽起自己的女友。半個月前,等客無聊的時候,他在一款App上滑到一位自稱實習律師的女網友。兩人互加了微信之後,一來二去對方就認他做男友了。
不過,這位女友幾乎每天都會跟他要紅包。如果給了紅包,就讓他看一些尺度比較大的自拍照。要是不給,就會百般撒嬌或大發雷霆,讓他難以招架。
事實上,這位“女友”就是一個自動化聊天程式,過聊天不斷刺激網友傳送更大的紅包。
可以做到全自動的,無人值守。
2. 騷擾電話
今年5月,在谷歌開發者大會上,谷歌公佈了一款新的AI產品。能模擬人聲,為人們提供電話預約服務。7月份的百度開發者大會上,百度現場播放了一些AI撥出的參會通知電話,並且,有些接聽者並沒有發現他們是在跟機器人對話。
其實,國內已經有不少這類的AI業務,比如今年8月,一隻來自浙大的90後團隊就研發出了自己的AI機器人,用於替代人類來打電話,它會用甜美的女聲和人類對話。
只不過,根據這家公司的官網上的資料顯示,這個AI的主要用處是撥打銷售房產和金融催債電話,換句話說,他們外撥的,全都是傳統意義上的騷擾電話。
3. 擬人機器人
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佳佳:是中國科學技術大學研發的第三代特有體驗互動機器人,身高1.6米,膚白貌美,五官精緻,還給佳佳定義了機器人的“品格”。
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松子機器人:照著主持人松子的樣子做的。
4. 恐怖谷現象
隨著AI的發展,擬人機器人不斷出現,這就造成了一種現象——恐怖谷。
日本機器人專家森昌弘於1969年提出的一個關於人類對機器人和非人類物體感覺的假設。
人形玩具或機器人的模擬度越高人們越有好感,但當超過一個臨界點的時候,這種好感度會突然降低,越像人越感到反感和恐懼,直至谷底,稱為恐怖谷。
▲圖片來自法國攝影師Nicolas Bigot的作品“鄰家機器人”(The Robot Next Door)
因此,阿凡達的外星人與人類很像,卻又有動物特徵,讓人類與外星人保持一定的距離。
如果說阿凡達這種外星人讓人感到舒適,那麼下麵這個機器人則相反。
5. 兒童機器人iCub
iCub 模擬兒童,但是雪白的臉上只有兩隻大大的無神的眼睛,做不出任何表情;另外走路的時候步履緩慢,雙手顫抖。想想一下,還是很恐怖的。
02 就業大崩潰
日本駒澤大學經濟學系副教授、人工智慧與經濟學相關研究的先驅井上智洋,在他所著的《就業大崩潰》這本書一開始,就講到了關於AI的兩大爭論: “機器叛亂”和“技術性失業”,這兩點我們在下麵都將提到,首先講一下霍金和他的“機器叛變論”。
1. 霍金的“機器叛變論”
霍金錶示真正的人工智慧崛起之時,或許就是人類終結之時。霍金認為人工智慧的發展可能會在未來給人類帶來無法想象的災難。在這裡,他強調了一個概念,叫做“真正的人工智慧”。
如果AI會引起大面積失業,那麼我們不妨先看一下歷史上的技術性失業是如何造成的?
2. 盧德運動
早期的技術性失業都是一種暫時性的、區域性性的問題如盧德運動。
盧德運動(Luddite Movement):發生於第一次工業革命期間,機器生產逐步排斥手工勞動,造成大批手工業者破產,工人失業,工資下跌,英國工人以破壞機器為手段反對工廠主壓迫和剝削。
後來,由於機器的普及節省了紡紗及織布的勞動力成本,棉布價格有所下降,導致人們穿內衣的習慣得到了普及,反而擴大了棉布的消費需求,對工人的需求也隨之增加,緩解了當時的就業危機。
3. 技術失業的必經之路
歷史上的技術失業都經過這樣一個過程:
新技術的產生–>產業效率提高–>經濟增長–>消費需求隨之增加–>變革經濟結構增加新崗位
一部分工人進行“勞動轉移”,轉向新興產業就業,造成了技術性失業問題得到瞭解決。
目前,我們遇到的技術性失業大多都是暫時的,並沒有成為長期性的問題。
歷史上,每一次工業革命的爆發,都會引起新一輪的技術性失業。至今為止,已經爆發了3次工業革命,而每次工業革命的關鍵都在於“通用目的技術”(General Purpose Technology, GTP)。
4. 通用目的技術
工業革命是生產力不斷提高、經濟持續發展的時代開端。
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第一次工業革命:蒸汽機作為機械動力,代替了人力和水利,使生產力快速發展。
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第二次工業革命:在內燃機與電動機的引領下,許多家用電器發明並逐步普及。
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第三次工業革命:是計算機與網際網路引發的“資訊革命”,計算機隨之普及,並極大的改變了人們的生活方式。
在可預想到的未來,第四次工業革命極有可能是透過人工智慧引發的革命,但屆時人工智慧是否會替代人類,一切仍未可知。
每次通用目的技術都可以促進後續發明不斷產生,影響各個產業的發展,於是歷史上新技術的產生形成了兩種效應。
5. 肩膀效應和耗盡效應
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肩膀效應:意味著站在巨人的肩膀上進行發明創造,而這個巨人就是工業革命的通用目的技術。透過參考現有的技術積累,可以更容易的發現新技術。
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耗盡效應:是指簡單的新發現會很快出現,但隨著創新程度不斷加深,很難有新的思路,就像在池塘釣魚,魚會越來越少。
在通用目的技術出現後的一段時間,肩膀效應處於優勢,之後會陸續產生髮明,但是這些發明的新創意終歸會用完,創新便走向枯竭。
我們講到了盧德運動,講到了三次工業革命,但是至今為止還沒有講到AI,下麵我們就從新盧德運動講起。
6. 新盧德運動
20世紀90年代,我們出生那幾年。由於擔心資訊科技的引進會導致技術性失業,美國發生了反對資訊科技的“新盧德運動”,其中,有一個極端分子——大學炸彈客卡辛斯基(Theodore Kaczynski)。
他從小就有數學天分,16歲就被哈佛大學錄取,20歲就拿到了數學博士,25歲成為美國加州大學伯克利分校史上最年輕的教授。
他先後郵寄了16個炸彈包,炸傷了加州林業協會總裁,炸斷耶魯大學計算機教授併發出警告信,要求立即停止基因研究。
1995年,《紐約時報》和《華盛頓郵報》發表了《論工業社會及其未來》,並預言“機器將逐漸代替單純的作業,底層勞動者將會失業。”目前來看,這個問題已經開始出現了。
不過,在大部分人的認知中,當AI發展到智力超過人類的時候,也許災難才會正式降臨,超過的這個節點我們成為“奇點”,所以我們不得不看看“奇點之父”——庫茲韋爾。
7. 庫茲韋爾和奇點
庫茲韋爾(Ray Kurzweil)是一個神預測家。他出了一本書,叫做《奇點臨近》。
奇點(Singularity)的含義:
“奇點”一詞中包含著“現有的規律都不在適用”、“將會發生難以想象的荒誕事情”。
主要有以下4點:
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AI超過人類的智力
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AI代替人類,掌握世界霸權
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AI自己創造出AI,由此引發智力爆炸
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人類和計算機結合,成為後人類
庫茲韋爾認為,當AI超越了全人類的智力水平時,我們已經完全無法預測未來將會發生什麼。但“超過全部”和“超過大部分”是有著天然之別的。
畢竟,目前為止的AI發展,並未展現出真是超過人類的智慧,那麼目前AI技術屬於什麼樣的水平?
8. 20世紀的AI
首先,我們先從20世紀的AI發展來看。
“第五代計算機”:日本的研究專案,1982年開始,1992年結束,期間並沒有拿出實用性成果。
第五代計算機力圖打造能夠向人類一樣思考的人工智慧,失敗。僅僅提高了“假名、漢字轉化”。此後很長一段時間,AI研究都處於停滯狀態。第五代計算機的失敗,讓很多人認為AI無用。
進入21世紀後,“機率統計”方法取代邏輯法成為主流。
機率·統計性方法:基於模糊識別和大資料,來收集資訊進行推薦。並非直接模仿人類智力行為,而是從資訊空間資料中提取出特定知識,如亞馬遜的推薦系統。你買一本書,下次一開啟亞馬遜就會有相關推薦。
而深度學習(Deep Learning)的神經元網路(Neural Network)則是21世紀AI研究的主流方法。
傑弗裡·欣頓(Geoffrey Hinton)在2006年提出“深度學習”的神經元網路。認為計算機可以和人類一樣自主切分視覺資訊並瞭解物體的樣式。2012年,谷歌研究出“谷歌大腦”(Google Brain)展現了目前深度學習的成果。
9. 谷歌大腦
在谷歌大腦中,從上面的不同單元紅抽取相關特徵。比如這個單元是貓,就把貓的各種特徵輸入其中,當研究院展示貓的圖片的時候,這個單元就會做出反應。
在深度學習中,機器可以將宇宙萬物進行類別劃分並認知,而原來這種能力只有生命體(人類、動物)才具備。當AI具備了這種深度學習的能力,它便可以自己自主認識物體的特徵繼而擴充套件自身的智力水平。
10. AI的兩種主流研究方式
全世界對於人工智慧的研究方式,主要分為全腦模擬和全腦架構兩種方式。
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全腦模擬是將大腦作為一個整體進行複製,全部的大腦神經系統網路構造進行掃描,然後在計算機上進行複原;
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全腦架構是基於大腦的何種驅動原理,選取大腦重要的部分進行複製和人工程式設計設計。
如果採用全腦模擬的方式,那麼人工智慧與人類的自然智慧之間的障礙理論上為零,強人工智慧也將產生。
11. 強人工智慧
《就業大崩潰》作者井上智洋認為,如果AI真正的取代人類,引發第四次工業革命的話,那麼一定是強人工智慧產生了。而強人工智慧產生才是真正的“奇點”來臨。
強人工智慧和弱人工智慧是截然不同的。
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弱人工智慧可能會在某些方面超過人類,而強人工智慧則會在全部方面超過人類;
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弱人工智慧並不能對人類造成真正的威脅,而強人工智慧則擁有了取代人類掌握世界霸權的智力;
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最重要的是,弱人工智慧只會在某些領域取代人類的工作,或是對人類工作起到補充作用,而強人工智慧則會大面積造成人類失業,引起恐慌。
井上智洋認為從弱人工智慧到強人工智慧,是“全部智慧”和“大部分智慧”的對抗,而其中有著“生命壁壘”這道障礙,也就是AI很難擁有感統智慧。
12. 感統智慧
感統智慧是指一種存在於人類身體感覺中,而不是大腦中的智慧。
井上智洋認為,雖然未來人工智慧將會具備極高的智慧,但是卻仍缺少身體感覺。
例如,人工智慧很難學會游泳的方法、小提琴的拉法、球棒的揮法等。
因為,即便基於全腦模擬形成的強人工智慧也僅侷限於對於大腦的複製,而不是對整個身體的複製,人類擁有的無數身體感覺,AI將很難具備。除此之外,作者還認為有3類工作AI很難替代。
13. 難以被機器替代的工作
創造類、經營管理類和服務類工作,這三類工作的內容需要與其他人擁有感覺上的共性,即便是強人工智慧的出現也仍然很難讓這些工作消失。這些工作往往要顧忌到人類本身的情感,而AI在情感和情緒方面則很難複製。
對於這一點,井上智洋舉了個慄子:AI不會掀翻棋盤。當兩個人下棋一方快輸了,生氣可能會把棋盤掀翻,而AI並沒有這個系統。
但不可否認的是,強人工智慧進入社會後。人類的就業形勢會遭到極大的威脅。
14. 未來勞動人口將降到總人口的1/10
如果未來機器人順利地搶走人類的工作,那麼到30年後,也就是在2045年左右,整個社會的勞動人口將降到總人口的1/10。
確切地說,剩下的那9/10的人口中也許有人依然在從事工作,但可能僅僅是兼職,就算是全職,其收入也難以維生。
人類的危機將會降臨,就業會全面崩潰,但其實目前為止,嚴峻的人口形勢已經在助推AI取代人類了。
15. AlphaGo
去年阿爾法狗大敗柯潔,引發了新一輪的“恐慌”,警惕AI發展的呼聲越來越高。
在今年的俄羅斯世界盃上,影片助理裁判的亮相十分搶眼,憑藉著多角度的全景慢放,VAR(Video Assistant Referee)讓裁判的判罰更加精準公平。
AI已經更多的進入我們的視野中,並且不斷地替代一些職業,掃清著我們的認知。
16. 銀行
2018年4月,中國建設銀行宣佈成立國內第一家無人銀行。
2018年7月3日,花旗銀行宣佈計劃在 5 年內把投資銀行部門的科技和業務人員裁去 50% ,準備用人工智慧演演算法代替他們的工作。
截至2017年末,銀行業客服中心從業人員為5.12萬人,較2016年降低4%,這4%的員工幾乎都已經被人工智慧所取代了。
17. 機器人法師
在日本的一次葬禮現場,一個身著袈裟的“機器人”法師。
穿上一身袈裟,裝扮成僧人的模樣出席葬禮,一次三千。相比一個真僧人一萬多塊錢的出場費,的確可以給好多家庭減少經濟負擔了!
18. 全面機械化經濟
日本人口急劇降低,年輕勞動力短缺,越來越多的工廠無人可招,只能用機器人組裝機器人。
如果有國家研製出了強人工智慧,那麼他與其他國家的差距將逐步拉大,實現第二次大分流。
說起大分流,我們不放從馬爾薩斯陷阱開始講起。
19. 馬爾薩斯陷阱
馬爾薩斯陷阱是在工業革命時期由英國經濟學家馬爾薩斯在《人口論》中提出的。
在農業為主的經濟中,資源是有限的。
人均土地面積變大–>人們獲得的糧食越多–>生活富足–>生孩子,人口增加–>人均面積減少–>生活貧困,回到原來的水平
因此馬爾薩斯認為,即使技術水平提高或耕地面積擴大,人們也只能獲得一時的健康與幸福,最終還是會回到原來的生活水平,不一樣的只不過是人口更多了。
在很長一段時間內,馬爾薩斯陷阱都是正確的,例如16世紀,馬鈴薯傳入歐洲,其生產能力是小麥的3倍,其中愛爾蘭廣泛種植馬鈴薯,但人口也增長了3倍,人們生活水平並沒有得到提高。
第一次工業革命從根本上顛覆了科技、人口、生活水平這三者之間的關係。
第一次工業革命後,英國人口增長——但生產力提高的速度遠遠超過了人口增速——脫離陷阱——世界劃分為貧困與富裕區域——第一次大分流。
而如果強人工智慧引發第二次大分流,那麼將強人工智慧作為通用技術引進的國家,將會具有壓倒性優勢,將其他國家遠遠甩在身後。
為了避免AI導致的就業崩潰現象,《就業大崩潰》最後提出了基本收入制度(Basic Income,BI)來解決這一危機。
20. 基本收入制度
基本收入制度:無論收入水平、向所有人、無條件發放、最低生活費的制度,其特點是以個人而不是家庭為單位進行發放。
不難看出,社保是一種選擇性的社會保障,而基本收入制度既有社會保障制度的一面,也具有國民紅利的一面。
BI是為了應付貧困,而不能代替“缺陷者救助”。BI勢必會遭到高收入階層的反對。但是更多的人將會獲利。AI高度發達,透過勞動獲得收入不再是天經地義時,大概就會有很多人覺得匯入BI才是明智之舉。
03 人腦和電腦、人類和AI,有本質區別嗎?
1. 缸中之腦
“缸中之腦”是希拉里·普特南(Hilary Putnam)1981年在他的Reason, Truth, and History一書中,闡述的假想。
一個人被邪惡科學家施行了手術,他的腦被從身體上切了下來,放進一個盛有維持腦存活營養液的缸中。腦的神經末梢連線在計算機上,這臺計算機按照程式向腦傳送資訊,以使他保持一切完全正常的幻覺。
對於他來說,似乎人、物體、天空還都存在,自身的運動、身體感覺都可以輸入。
這個腦還可以被輸入或擷取記憶。他甚至可以被輸入程式碼,“感覺”到他自己正在這裡閱讀一段有趣而荒唐的文字。
有關這個假想的最基本的問題是:“你如何擔保你自己不是在這種困境之中?”
也就是現在我們在這裡,你能否意識到是現實生活還是我們也是出於實驗中,是一個缸中之腦?
但這個例子讓我突然想到,如果“缸中之腦”的假設可以成立,將證明人的所有感覺、思維、智慧均存在於大腦之中,AI僅僅複製人的大腦即可達到人類的智慧。那麼,而上文所稱的“生命壁壘”將不復存在?
2. AI宗教
2018年初,美國一位工程師發起的“未來之路”。這個宗教以 AI 為信仰,崇尚技術至上。
發起者安東尼認為,AI 將會主宰世界。 “AI 和那些傳說中的神不同,它比人類聰明數十億倍,看得見摸得著,是經得起推敲和驗證的神靈”。
把 AI 視作神靈或許有些言過其實,但卻反映了當下電腦科學,尤其是 AI 給人們帶來的深刻影響。
04 名人觀點
各界名人關於 AI 的不同觀點有很多,包括上文提到的霍金的“機器叛變論”。在本文最後,我想取用高曉松和馬雲的兩種比較樂觀,也比較典型的觀點。
1. 高曉松——人工智慧是“杞人憂天”
他選擇從歷史的角度來講這個問題。
他認為,在人類歷史行程中,歷次的科技進步都有人擔心自己會因此失業,(之前提到的技術性失業)但實際情況是,人們不但沒失業,甚至還越來越忙活,這種擔憂只是杞人憂天。
他認為人類之所有會有這種擔憂,而這種擔憂又沒有成為現實,是因為人們“總是以過去的資源去思考未來,總是覺得資源會沒有,會完蛋”。
在高曉松看來,“未來你的人、時間、資料都是你的財富,科技最偉大的地方,就是一次科技進步都讓人類更平等。”
剛有汽車的時候誰開得起汽車,當時一個手機 3 萬塊錢,是一個公務員 40 年的工資,今天每個人都有手機了。
科技的進步不會拉大差距,只會縮小差距,所以不用擔心他們還有工作而我被淘汰了,科技只能讓每個人更平等,我們未來只會生活得更幸福。
2. 馬雲——so TM what
so TM what
對於AI,從AlphaGo火爆之後,馬雲就留下過這個評價。但並非是出於對AI的不屑,而是認為AI是 “機器智慧”,是輔助人類的工具手段之一。
馬雲退休計劃公佈前曾公開談論AI,也表達了類似的觀點。“人工智慧”是人類把自己看得太高,我們人類對自己的大腦瞭解還不到15%,我們何能讓機器像我們一樣去思考。
過去我們把人類當成了機器,未來我們將會把機器當作人類來使用,未來不是萬物像人,而是要讓萬物像人一樣學習、去思考,未來機器必須去解決人類解決不了的問題,去瞭解人類不能瞭解的問題。
現在大家都擔心機器可能會控制人類,我認為機器永遠不可能控制人類,也不可能戰勝人類,機器只能快速計算,但人類有真愛。
每當世界有新的技術誕生的時候,起初都是會讓很多人失業,但是當人們學會了這個科技,學會使用他們,30年後就會創造更多的就業。
所以多關註孩子們的教育,機器將會變得更聰明,但是人類永遠技高一籌,所以需要教育子女學會創新,因為這樣他們才能夠生存。
所以,馬爸爸選擇奉獻教育事業,去教書了!
關於作者:杜若,鄰家的杜姐姐,哲學系學霸(zhā),推理小說愛好者,微信公眾號身邊的經濟學(ID:jjchangshi)資深主編大人,歡迎來撩。
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延伸閱讀《就業大崩潰》《奇點臨近》
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據統計,99%的大咖都完成了這個神操作
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誰再問你“天天爬那些資料有什麼用”,就把這5本書扔給他!
Q: AI會對人類造成威脅嗎?
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