昨天AlphaGo第一盘棋战胜了李世石，激起了各种&机器超越人类，科幻小说将成真&的讨论。特别有趣的是有人揣测AlphaGo下面会不会故意输下几盘棋，以免人类起疑心，阻挡了它统治人类的野心。其实，虽然机器在逻辑分析推算方面，能力会远超人类，但是依然是属于人类操控的工具。AlphaGo这类的&人工智能&机器真正可能带来的危机，不是奴役人类，而是让人类丧失斗志，无所事事。有些人描述AlphaGo是&和人一样的方式思考，但是比人快无数倍&。这么说并不精确。AlphaGo确实比人快无数倍，但是AlphaGo的思考只能说是&被人的大脑启发&，而非和人类思考一样。AlphaGo是一个能自我学习的深度学习，经过专家的调节，它能在任何在可以纯凭逻辑分析推算的问题上，把人类远远低抛在后面。机器速度会越来越快，学习能力会越来越强，数据会越来越多。基于深度学习的人工智能将带来什么改变呢？我们将看到无数的商机和产品，能够解决问题、拯救生命、产生巨大的商业和用户价值。未来，自动交易能得到更高的投资回报和风险比例，自动诊断+基因排序会达到个性化精准医疗，推荐引擎将能推荐你最可能会买的产品、想吃的菜，想认识的人。在拥有大数据+大计算+专家调节的领域，就不必再跟人类相比了，因为人类根本差的太远了（就像没有人能打败搜索引擎一样）。这些技术可能辅助专家，也可能取代专家。非专家的工作者很多将会面临失业。未来十年，大部分今天的人类工作可被机器取代。机器将取代许多的护士、记者、会计、教师、股理财师。。。的工作。任何带有&助理&、&代理&或&经纪&等字样的职位都很可能被取代。 这些机器不需要工资，只需要供电和网，就会一年365天，一天24小时&上班&。这些机器将帮助我们创造世界上的大部分财富。虽然这些机器确实很&聪明&，而且又高效、勤奋、低廉，但是他们并不&人性化&，只是冷冰冰的机器和工具。比如说，AlphaGo第一场就战胜了李世石，但是它不会感觉高兴，也不会理解我们对于它的讨论。甚至，它说不上这局棋是怎么赢的。因为，它的思考虽然周密，但是它不懂&赢了有什么感受？&，也不懂&为什么围棋好玩&，更不懂&人为什么要下棋？&，甚至连&你今天怎么赢的？&都说不上。今天的机器完全无法理解人的情感、喜怒哀乐、七情六欲、信任尊重、价值观等方面 。对于人文艺术、美和爱、幽默感，机器更是丝毫不懂。有位AI研究员做了一套研究幽默感的系统，然后输入了一篇文章，这个系统看了每句话，都说&哈哈&！今天的机器连个两岁小孩都不如。对人工智能的研究者，这应该是一大未来的挑战。图一：未来机器统治人类的预测还很遥远所以，今天这些机器仅仅是我们的工具，会为创造价值。至少今天，我们不必担心人工智奴役我们（不过要盯好拥有机器学习+大数据的公司，别来作恶伤害用户）。那我们该担心什么呢？这些强大的机器，将带来人类能否度过有史以来最大的&下岗潮&。这次的&机器取代人类&将远超过去的工业革命和信息革命。不过，&下岗&还不是最可怕的，因为这些机器会产生巨大的商业价值，养活着这些下岗者，进而养活着人类。人类最应该担心的是：一旦当机器供养着人类，人类达到了马斯洛需求的基本需求，人类真的还会有动力去追求更宏伟的目标，自我实现吗？还是会醉生梦死、无所事事地或者？图二 ：未来机器 养活无所事事的人：真实的危机面对这个担心，我们应该：①关注启发式教育，用互动式教育启发孩子对学习的兴趣和效率。AlphaGo愿意跟人类学习，我们当然也要善用最善于分析，最博学的机器。善于学习，乐于学习的孩子，是不会醉生梦死的。②正视发育右脑的学科领域，平衡文理。塞翁失马，焉知非福？机器超越人类的左脑（工程逻辑思维），也许就是要人类从过去几十年重视理工，倾斜回来，花更多的精力在机器不擅长的右脑，例如：文学诗歌、艺术音乐、电影话剧、文创设计、工匠之美、宗教哲学、沟通情商。这不是说就不要学理工了，而是说应该让适合理工，爱好理工的人学理工，适合人文，爱好人文的人学人文。我们应该平等看待文理，并且鼓励发展文理双全的人才。③鼓励有上进心的年轻人挑战自己， 孜孜以求，成为专才。不要把时间浪费在&安稳&但是重复性的工作上，而要以&成为某个特殊又有用领域的最顶尖人才&为目标，为己任。
24小时报不停
世纪互联任命邹涛为独立董事，张宏江卸任
北京网信办约谈快手负责人，责令快手全面整改
诺基亚品牌手机明年上市，HMD获得10年品牌使用权
微信：罗某笑事件260万元赞赏金将原路退回
阿里影业高管孔奇因贪污受贿被警方带走
罗尔痛哭“没人关心我女儿”之后，罗尔刘侠风再发声明
借贷宝回应不雅照泄露事件：系少数用户与第三方私下交易产生
昆仑万维集周亚辉：做一家百亿美金的公司要跟着历史走
DCM林欣禾：移动互联网的创业机会没有真正结束，蓝海依然存在
支付宝业务规则调整，新注册账户6个月未交易或被暂停使用
库克宣布苹果将扩大对艾滋病慈善机构的支持
联通紧急否认混改方案已定
微信回应罗一笑事件：赞赏功能并非募捐工具&>&&>&正文
游话好好说：人工智能真的会威胁到人类吗？
22:23:00 来源：电科技 作者：张倩 编辑：小熊桑　浏览：loading
　　“李世石投子认输！”
　　在谷歌人工智能系统AlphaGo和世界围棋冠军李世石的第一局切磋中，双方在较量3个半小时后，李世石宣布认输。
　　随着首轮比赛的结束，人工智能的话题再一次被媒介推倒风口，除谷歌外，微软、苹果、IBM、Facebook、百度等科技公司也都投入巨资组建人工智能研发团队，专门研究深度学习技术。
　　实际上，从第一台计算机诞生开始，人类就梦想着让计算机拥有智能甚至超越人类的智能。在这场左右互搏中，对于人工智能的态度人类始终是既好奇又恐惧，越来越多的科学家开始对人工智能项目发出警告，难道制造类人机器人真是养虎为患么？
一场全人类的博弈
　　谷歌AlphaGo和李世石的比赛，本质意义上已经超越了国界成为全人类同机器人之间的比拼“这个比赛本身的意义，比奖金大得多，这是因为，我代表人类同计算机的对战。”李世石在赛前表示道。
　　虽然人工智能技术起步很早，但在随后半个世纪的发展中，几次技术创新尝试的失败使人工智能研究陷入停滞，项目关闭、经费撤销，整个行业在20世纪后半叶进入寒冬期，直到1997年开始复苏，当时IBM公司的“深蓝”曾战胜国际象棋大师卡斯帕罗夫，再次让人们开始关注人工智能项目。
《我，机器人》
　　在过去的20年中，曾有4次人机大战给人们留下深刻的印象，分别是“深蓝”超级计算机战胜当时世界排名第一的国际象棋大师卡斯帕罗夫；2006年，“浪潮杯”首届中国象棋人机大战中，5位中国象棋特级大师最终败在超级计算机浪潮天梭手下；2011年，IBM“沃森”在美国老牌智力问答节目《危险边缘》中挑战两位人类冠军，最终轻松夺冠；今年1月，谷歌“阿尔法围棋”人工智能程序去年10月以5：0战胜欧洲围棋冠军樊麾，这是人工智能程序首次在不让子的情况下战胜人类围棋选手。
　　从此前的战绩来看，如今的人工智能至少在棋类项目上是可以超越大多数人类选手的，据研发团队的介绍，谷歌AlphaGo的关键在于使用人工智能中的深度神经网络，这是此前机器人所不具备的。在Alpha Go中有两种不同的神经网络，第一种叫做政策网络，用来预测下一步；第二种叫做价值网络，用来预测棋盘上不同的分布会带来什么不同的结果。研究团队相信，只要Alpha Go经过足够训练，就能击败所有的人类选手。
　　为什么科学家都倾向于在围棋项目上进行人工智能的试水呢？据腾讯创始人马化腾介绍，“用穷举法来算，围棋是所有棋类里宇宙中所有原子来计数都算不完的，因为它的多少次方是极高的数量，它必须要靠推理，才有可能战胜人脑。”也就是说围棋项目无论在算法还是机器人学习上都更具挑战性，能够充分的证明人工智能具备“高智商”，突破了传统电脑的“固定”程序逻辑，融入了自学习或者说是深度学习的能力。
终结者——人工智能的极端
　　那么，仅仅是在围棋项目上擅长精打细算的机器人，在未来的某一天是否会拥有和人类一样的思考能力，上演电影《终结者》里机器人统治地球的桥段呢？
危险是存在的 但不必过度担忧
　　目前科学家对人工智能的担忧主要集中于可控性和替代人工方面，其中当机器人具备了学习、认知能力甚至产生情感后，人类还能否对其进行控制，是大家较为关心的问题。
　　从总体发展形势来看，机器人有智力、缺智慧的问题依然未解决。即便电脑能在围棋、智力答题、机械作业上战胜人脑，也仅是人工智能在某一类别智力发展上的里程碑，并非全能型机器人。它们只会接受训练，不能创造新事物，所以目前的人工智能只是工具而已。
　　而我们现在在市面能看到的一些类人机器人，也只是添加了一套语音识别程序，既把声音中频率、音色转成数字，通过算法转化为一系列特征值，查找字典找到对应的文字然后显示出来。最典型的应用就是苹果中的Siri系统，很多时候它是听不懂人类说话的，只是把流程做一遍而已，而很多回答更像是程序员在设定程序时的卖萌。
　　“最终，我们想要将这些技术应用到真实世界的重要问题中。因为我们用的方法是通用的，我们希望有一天，它们能延伸得更广，帮助解决最紧迫的社会问题，从医药诊断到环境模型，或者是为人类提供更多参考意见。”Alpha Go的开发者哈萨比斯解释道。人工智能技术不断进步，系统越来越频繁地接受先前只有人类才能完成的任务，不过，这并不意味着机器与人拥有同样形式的智能，而只说明在某些功能上，机器做到了类似甚至超过人类所能的事情，就好比飞机和鸟类的类比。
　　从目前的情况来看，人工智能技术相当于把很多本来需要人力的任务变得自动化，也仅限于取代人类劳动力的方面。
　　科幻小说《三体》作者刘慈欣认为，“在科幻小说中，人工智能一般是以与人类对立的状态出现的，这倒不是说科幻小说作者都悲观，而是为了构造足够的矛盾冲突，我想我也不例外。我认为那些关于人工智能发展的警告多少有些危言耸听，从现在的发展状况看，人工智能离威胁到人类生存还很遥远。”
超级计算机也只是工具
　　或许我们可以用一个玩笑作为结束，从“时序保护猜想”出发，如果在未来的某一天真的出现了《终结者》事件，未来人来也一定会过来阻止现在的人类去开发人工智能，但谷歌这些科技巨头们现在不是还活的好好的么？
人工智能会威胁到人类吗？
威胁论是危言耸听
即便电脑能在围棋、智力答题、机械作业上战胜人脑，也仅是人工智能在某一类别智力发展上的里程碑，并非全能型机器人。它们只会接受训练，不能创造新事物，所以人工智能只是工具而已。
对它要时刻警惕
科技是不断发展的，终有一天人工智能的发展达到让机器人拥有智慧和独立思考的能力。届时他们便会产生动物最基本的思考：生存。而为了生存很有可能会对其原来的主人——人类造成威胁。
相关新闻：
综合热点资讯
单机游戏下载
| 战术大米
| 最后的防线
游民星空联运游戏你被人工智能“洗脑”了吗？--百度百家
你被人工智能“洗脑”了吗？
分享到微信朋友圈
对人工智能你是否也存在认知偏差？
童话里的故事都是骗人的，电影里的故事其实也一样，特别是科幻电影。
提到人工智能，对大多数人来说，知识的印记来自科幻书籍或影视作品。特别是好莱坞大片儿给我们的灌输。比如早年斯皮尔伯格的电影《人工智能》、后来感人至深的《机器人瓦力》，再到最近两年的《超能查派》。
无一例外，科幻影片造成很多同学，对人工智能最普遍的误解，那就是机器人都很聪明，很轻易就能拥有自主意识。甚至天然的以为机器人能够像宠物狗一样，会与人类产生情感共鸣。在这颗孤独的星球上，这也正是很多人欢心期待人工智能早日实现的原因。
对于脑洞大开的高能人群，随之而来的还伴有恐惧，会担心未来有一天机器人终将要发动一场Revolution。甚至比尔·盖茨、埃隆·马斯克这样的科技界领袖，也纷纷警告过人工智能对人类未来的威胁。正像《机械公敌》里面上演的情节，超级电脑利用阿西莫夫“机器人三定律”的逻辑漏洞，为保护人类未来的整体利益，却要开始清洗部分人类。
这些可能发生吗？非常有可能，但在目前的现实世界，只能说你真的想多了！我们离真正的人工作智能还差之千里（这里指的是技术差距，而非实现时间）。我们现在科技领域所谓的人工智能，绝大多数仍处在弱人工智能Artificial Narrow Intelligence (ANI)阶段。
这个阶段的人工智能，本质上跟你手中的计算器或办公室的电脑并无区别，都是按照一定的编程逻辑在执行指令。它们只是通过程序设定模仿人类的一部分行为方式。特别在今天有大数据支持的情况下。从某一个维度上讲，数据库越扩大，机器就会越“见多识广”，自然更加的“聪明”。这正是一些汽车厂商实现自动驾驶的方法，用海量的交通数据作为自动驾驶的判断依据。
但相信很多人如我一样，对科幻电影“入戏”太深，并不认可这样的人工智能。机器没有自主意识，犹如一个人失去了灵魂，只会按部就班的听令做事，那么充其量只是人们开发了一些算法和代码，然后让硬件根据这些算法来运行而已。
就连大名鼎鼎的波士顿动力(Boston Dynamics)最新发明的机器狗Spot Mini，你也只能说它是一台拥有四肢、身上布满传感器的移动电脑。固然他们在动态平衡算法、对环境的感知能力等方面取得了长足进步。但它并没有真正实现自主学习能力，最终也仅是被编程的高级工具。
所以像谷歌的无人驾驶车、微软小冰，还有之前大名鼎鼎的深蓝，甚至是我们日常使用的智能手机，这些生活中已在广泛存在的智能，只能被称为拟智能。就是不需要通过学习得来的智能。他们有很庞大的数据库支持，有很强的运算能力，但走的还是传统老路，没有自主学习能力，当然就不会产生自我意识。
图灵法则: 机器人≠人工智能
那么让机器产生自我意识很难吗，有没有评判标准？在谈图灵法则之前，还是先说很多人的一个理解偏差。人工智能其实是个很宽泛的话题，其本质是研究如何使计算机去实现以往只有人类才能做的智能工作。所以千万不要把机器人和人工智能混为一谈了。
如果把人工智能比喻为人类的大脑，机器人只是人工智能众多的承载“身体”之一。像语音识别、视觉感知、处理决策，或现在流行的自然语言交互，其实都可算入ANI弱人工智能。所以不要一提及人工智能就想到机器人。同理，也不是所有机器人都实现了人工智能。起码目前在这世界上，公开宣称通过图灵测试的只有2014年来自俄罗斯的一部机器人。
图灵测试是什么？其主旨是在5分钟时间内的开放性对话中，有1/3的测试者分不清是在和人还是在和机器交流时，机械就算通过了人工智能测试。以当今科技的发展来看，作为对机器是否拥有人工智能的一个评判标准，图灵法则的测试标准和测试内容都不够严谨。但目前世界上通过的测试者依然寥寥。（如果对图灵测试感兴趣，建议大家可以脑补另一部电影《机械姬》）
在这里就可以看出机器要产生自我意识会有多难，而人类的大脑又是多么不可思议、难以复制的存在！引用知名网站Wait But Why中一篇有关人工智能的神作的说法：
“一些人类认为困难的事情，像微积分、金融市场策略、语言翻译等，对于计算机来说都太简单了；而人类觉得容易的事情，像视觉、动作、移动、感知，对计算机来说却太难了。”
这就是莫拉维克悖论: 人工智能实现人类的高阶智慧能力只需要非常少的计算力，比如像成人一样下棋，做运算推理，但是如果让它做一些一岁小孩子的技能，也就是一些无意识的技能，比如感知能力、移动能力和直觉，却需要极大的运算能力。
理论上，通过模仿人脑的物理、化学和电子结构，计算机是可以模拟人脑的。可即使不谈我们还不了解人脑神经元和脑细胞工作的原理，仅仅从计算机的能力角度来说，人类也还没有如此足够强大的计算机。在2015年底，经过长达十年的尝试研究后，人类才首次成功用计算机真实模拟了一个含有207种亚型、共计约31000个神经元的大鼠神经网络。而人脑中的神经元数量是1000亿个!
强人工智能时代终将到来?
是不是看到现实中的人工智能进展比较失望，但我想告诉你，人类其实已经迈入了快速发展的轨道。最根本的原因是，以前实现人工智能的方式都是基于逻辑推理，而现在深度学习技术和庞大的人工神经网络，让一切都改变了。
作为深度学习领域的“教父”级人物，杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）最近表示，神经网络正在向大脑靠近。此前看似痴人说梦的机器自己学习，无需编程介入，已经在神经网络上能够实现了。
同时辛顿透露AlphaGo已经拥有了直觉。这是因为围棋和国际象棋非常不同。围棋拥有无穷无尽的变化和可能性，让棋手依靠的并不是单纯计算能力，还要依托人类的直觉。就是在观察棋盘后，感觉下在这里是对的，但棋手也说不出为什么，只是凭的一种感觉。现在AlphaGo已有了这样的觉醒。这就是实现递归自我改进的神经网络和之前以逻辑运算为基础的人工智能的巨大差异。
显然通过这样不断的自主学习和进化，未来与人类一样聪明度的强人工智能Artificial General Intelligence (AGI)是一定能够实现的。不论思考、计划、解决问题、抽象思维还理解复杂的概念、快速学习、从总结经验中学习……强人工智能做任何人类的脑力活动。根据一份调研报告显示，很多科学家预测强人工智能大约会在2040年左右出现。
那么再回头来看人工智能威胁论，就不是危言耸听了。未来人类会被机器彻底统治吗？我想是大有可能的。加速回报定律（Law of Accelerating Returns）告诉我们，人类从石器时代、青铜时代、农业时代、工业时代一路来到现在的信息时代，经历的更迭时间总是跳跃式的越来越短。这是因为科技基础在一步步变强，催生颠覆性技术革新的时间就越来越短。
像上面所提及的人工神经网络已经在依靠自我改进，一旦达到强人工智能水平。能够自我学习的机器将是非常可怕，会不断实现跳跃式的进步。那么就会出现比人类更聪明的人工智能，也就是超级人工智能。凭借几何级的进化能力，那将是人类自己制造出的“上帝”! 届时人类的智慧和境界，将根本看不懂这位被自己造出的“上帝”。所以人类的最终结局，或许只取决于这位“上帝”是否足够仁慈。
你对人工智能有哪些判断和思考？欢迎大家踊跃发言和我们进行讨论！
程浩，微信公众号：浩哥说（ID：haogetalks），迅雷创始人，目前专注于互联网金融/创业服务/VR/AR/人工智能的投资，欢迎创业者发送BP到steve@ivision.vc邮箱与我交流。
阅读：14151
分享到微信朋友圈
在手机阅读、分享本文
还可以输入250个字
推荐文章RECOMMEND
阅读：1903
热门文章HOT NEWS
恒大收购万科股票的目的何在，记者采访多位资深的资本市场和房地产...
百度新闻客户端
百度新闻客户端
百度新闻客户端
扫描二维码下载
订阅 "百家" 频道
观看更多百家精彩新闻人工智能之父：从未看到人类和机器在思考过程上有区别_网易荐新闻}