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微软亚洲研究院洪小文:应该庆幸,我们是第一代跟 AI 一起生活的人类

来源:泉州网站建设   时间 : 2019-06-20 08:54  编辑 : 泉州网站建设

图片来源@视觉中国 文|航通社,作者|书航 6月19日上午,北京五所高校联合发布今年的高考招生信息。

图片来源@视觉中国

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文|航通社,作者|书航

6月19日上午,北京五所高校联合发布今年的高考招生信息。有记者注意到,五所高校今年大多新增了人工智能(AI)、大数据等相关专业。[1]

回想起填志愿的往事,可没少让后来的毕业生们唏嘘。一开始大家竞相追逐的专业,后来却变成大坑的,不在少数。现在说 AI 是未来,大家都去追,这到底是好是坏呢?

洪小文可能是全世界对这个问题最有发言权的人之一。他毕业的时候是 1992 年,海湾战争爆发的那一年。那个时候, AI 刚要走出它发展史上的第二个冬天。

“当时我们学AI的人毕业都不敢讲我们是学AI的,我们就说我们是做语音的。如果跟人家讲我做AI,是找不到工作的。今天反过来了,是你本来不做AI都要说你是做AI的。”

6月13日,清华大学大礼堂前的绿草地呈现出夏日的明艳。烈日当头,碧空如洗,好在室内开了够足的冷气。微软亚洲研究院院长洪小文(下图左)在讲台上侃侃而谈,台下座无虚席。

微软亚洲研究院洪小文:应该庆幸,我们是第一代跟 AI 一起生活的人类

活动的主持人,是中国人民银行前副行长、国际货币基金组织前副总裁、清华大学国家金融研究院院长朱民(题图右)——除了我之外,场内几乎每一个人的来历都不简单。

事实上,题为《智能简史及数字化转型的未来》的演讲主要内容,洪小文曾经于 2017 年 9 月在清华大学发起的《脑科学与人工智能对话:基础与前沿》[2] 系列课程里讲过一遍。

这一次的“增订版”相比少了些学术味儿,更浅显易懂,并加入微软 AI 研究和小冰的最新成果。但不管怎么说,在现场听讲带来的沉浸感,以及由此生发出的多重思绪,还是一种难以替代的体验,过去一周仍觉得余音绕梁。

以下的内容不完全是演讲实录,我希望尽可能将自己当时的思考也一并还原出来,并与读者分享。

机器攀登人类“智能金字塔”

洪小文把人类定义的“智能”画成一个金字塔,自底至上依次是:计算和记忆感知(视觉、听觉)、认知(理解、洞察、推理、计划、决策等)、创造力(发现科学原理)和智慧。越往上,就越复杂,越接近智慧本身。

微软亚洲研究院洪小文:应该庆幸,我们是第一代跟 AI 一起生活的人类

他认为,截至目前,AI 已经很好地代替人类,完成了计算和记忆、感知两大任务。在认知层面,可以做到部分替代人类的工作,并参与人类的决策过程。

不过,创造力部分还是人脑占优;而更往上的智慧部分,人类连自身智慧的机理都没太搞清楚,就更没法预测机器会做成什么样了。

就像工业革命形成的机器、交通工具等作为人类四肢的延伸一样, AI 是人类脑力的延伸。

洪小文指出,人类可以放心地将四肢的一部分功能,让渡给没有智能的机器。不过不一样的是,在连 AI 概念都还没有提出的 1950 年,当时《时代周刊》预测未来的报道 [3] ,就对人造的大脑替代物有恐惧心理。但是发展来发展去,人们最终还是放心地把自身大脑的一部分功能,交付给 AI 代为执行了

微软亚洲研究院洪小文:应该庆幸,我们是第一代跟 AI 一起生活的人类

这初听起来似乎难以置信,但仔细一想,当我们开始用“呼机、手机、商务通”代为存储电话号码的时候,我们把大脑的计算、记忆功能交给电脑来做,这个潜移默化的过程就开始了。

如洪小文所举的例子,在他小时候还有对孩子珠算、心算能力的培养,家长们似乎觉得这可以开发智力;但现在,所有人都觉得别费劲了,用计算器更合适。

除了 SAT、注册会计师等考试明确允许携带计算器之外,上海市早在 2006 年就已经允许带特定型号计算器进入高考考场 [4] ,到了 2011 年更是对计算器型号不做限制。[5]

现在,因为过于依赖电脑的存储,包括我自己在内,也有很多人出现了自身记忆力某种程度上的退化,简单地说,就是不用电脑,不翻微信聊天记录,就记不住事情。

到了感知方面,计算机可以通过机器学习、深度学习等方式,实现对图片、文字、声音乃至视频的分类、打标签等过程,而且通过全世界开发者的不断训练,效果越来越好。

在监控摄像头引入人脸识别,即可替代以往需要来回走动巡查的工作人员,而且效果更好,更少出现漏报和误报情况。在大型工厂需要质检的环节,使用摄像头代替工人肉眼检查,也已经形成常态。

机器替人做决策?“最后一步”很难走

接下来的认知层面,当下正处于 AI 和人类智慧(HI)协同合作的阶段。不过,已经有不少 AI 领域的开发者,明确地将机器代替人类决策作为研发方向。

认知(Cognition)基本上是说对一件事理解,洞察,推理,计划,及做出决策的能力。

“认知其实是工作上、生活上最有用的东西。你在工作上,每天就要做这些决定,然后政府官员要制定政策,公司领导要看市场行情,制定做产品的策略。这都是认知。你必须了解、认识、知道了以后,才能做出这些决定。”

很显然,正确决策的一个必要条件,是获得足够的、充分的、全面的信息;而另一个必要条件,是有对这些信息做归纳、总结、梳理的能力,要从杂乱的信息中,先总结出相关性,再由相关性推导到因果性,其中要用到逻辑思维、知识和经验等等。

90 年代之前,人们认为,机器要像人一样做决策,就需要模拟人类解决问题的抽象经验,或者模拟人类大脑的工作方式。这两种方式分别被称为“专家系统”“神经网络”。前者(如下图)在商业上的失败,和后者因为机器性能不足的停滞,造成了 80 年代末洪小文亲身经历的 AI “第二次寒冬”。

图 / Wikipedia

图片来源@Wikipedia

如今,重又兴起的 AI ,之所以能实现“投喂”数据进去,就能输出想要的结果出来,这种“深度学习”正是基于上述第二种方式“神经网络”的不断进步所致。

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