读书笔记之《AI·未来》

人工智能无疑是最近两年十分热门的话题,也将是未来科技发展的一个热点方向。李开复博士是语音识别方面的专家,作为业内知名人士,他分享了许多关于人工智能的见解。

  故事从柯洁输给AlphaGo开始

从“深蓝”的胜利到AlphaGo的胜利,中间是深度学习这一核心技术的驱动。人工智能领域的两个阵营:一是规则式(rule-based)方法。简单点说就是,专家写好规则,教计算机“若X,则Y。”另一个是神经网络(neural network)方法。模仿人脑结构,让人工神经网络自己学习大量的例子,从而识别规律。书中有一个很形象的例子,比如看图片中是否有一只猫,规则式方法的逻辑就是“如果一个圆圆的东西上面有两个三角形,大概率就是猫了。”而神经网络方法就是把成千上万张猫的图片“喂”给系统,让它自己去辨别什么是猫。

随着互联网的崛起,带来了海量的数据。科技的进步让计算机的运算力变得强大又便宜。神经网络方法有了新名字——深度学习。它需要大量的相关数据、强大的算法、足够细化的领域以及明确的目标,缺一不可。其核心能力:通过识别规律、得出最优解、做出决策。

模仿硅谷起家的中国互联网

书中讲述了模仿Facebook、Groupon的王兴的故事。讲到了后发优势:后进入市场的企业,可以借鉴先行者的成功经验,规避先行者已经犯过的错误,学习和利用先行者成熟的技术和管理方式,甚至可以接受先行者的资本扶持,以较低的成本获取较大的成就。后发优势的陷阱:后发者在获得一定的成功之后,会失去创新的动力,安于现状。中国的创业者们没有陷入这样的陷阱中,他们不断调整商业模式、迭代产品,抓住用户满意度这一基准,最终优化为最适合本土市场的形态。比如马云发明的支付宝是为了缓解用户对在线购物信任感的不足。比如美国人把搜索引擎当作黄页,用来寻找特定的信息;而中国人把搜索引擎当作购物商城,用来查看体验各种页面。比如把信息填满用户界面的人人网,在烧钱的千团大战中优化后端系统的美团(让顾客付款更顺利、商家收钱更快捷从而提高了用户体验、提高了自己的商业信誉)。

相比较于硅谷崇尚从0到1的创新,希望改变世界,“接受借鉴的文化环境、匮乏心态、以及为抓住创富机会而愿意投入有前景的新产业的迫切”,构成了中国互联网生态系统的心理基础。硅谷倾向于轻量的模式,而中国互联网创业者愿意重磅——花钱、管理劳动力、提供跑腿、建立规模经济——改变数字经济的同时也改变了实体经济。也因此获得了海量的数据。

七巨头的“电网”模式和创业公司的“电池”模式

“电网”模式就是将机器学习的力量转化为标准化服务,可由任何公司购买。云平台计算机就是电网,作用是根据用户提供的不同数据,实现复杂机器学习最佳化。“电池”模式就是在“电网”模式没有形成的时候,为各行各业打造具有高针对性的产品。

人工智能发展的四波浪潮

第一波:互联网智能化(Internet AI)

原理:给互联网用户的浏览数据贴标签

知道我们想买啥的淘宝和京东,知道我们喜欢看啥的抖音。当然还有今日头条


“今日头条”的工作原理

第二波:商业智能化(business AI)

原理:给传统公司数十年积累的大量专业数据贴标签,训练这些数据。比如银行核发贷款时记录还款率。

人类常常根据强特征(strong feature)来做预测,而与结构高度相关的数据,通常是直接的因果关系。人工智能还会考虑弱特征(weak feature)。而这些特征往往又人类难以理解的复杂数学关系。把两者结合的算法,往往能在商业分析上超过从业多年的人类。

第三波:实体世界智能化(perception AI)

以大量的传感器及智能型器材,把我们的现实世界转化成可被深度学习算法分析与优化的数据。比如各种智能音箱、城市大脑、智能冰箱、智能购物车等。基于现实产生的数据并根据数据进一步运作。

第四波:自主智能化(autonomous AI)

把复杂的数据和机器感知能力结合起来。比如智能驾驶、能在某些特定领域取代工人的机器人。

人工智能危机


就业风险评估图:体力劳动
就业风险评估图:脑力劳动

危险区是最近几年容易被替代的工作;结合区是机器可以替代人的部分劳动,让更少的人配合机器完成工作;慢变区属于暂时还不能替代,但是看人工智能的发展速度而定。安全区是在可见的未来还不会被替代的行业。

两类失业:一对一取代和彻底清除。当整个产业被重构时,就面临这种被彻底清除的景象。

伴随失业浪潮,随之而来的还有个人危机。自工业革命以来的数个世纪里,工作不仅是一种谋生手段,更是一种自我认可以及生活意义的源泉。当我们身处社会之中,需要自我介绍或介绍他人时,首先提到的就是工作。工作让我们过得充实,给人一种规律感,让我们和其他人联结。固定的薪水不仅是一种劳动报酬方式,也代表了个人对社会的价值,表明每个人都是社会的重要成员。切断这些联系,或者说迫使人们从事低于过去社会地位的工作,影响的不只是收入,还会直接伤害到我们的认同感和价值感。

一个癌症患者的思考

这段讲述了李开复博士患癌到治愈的整个过程。“我想创造像人类一样思考的机器,可最终我也变成了一个像机器一样思考的人。”这句话让我感受到了他发自肺腑的悔和感悟。当他遇到星云大师的时候,轻易被揭开被包裹住的名利之心,终于也明白人不应该这样思考,时刻不停地计算、量化一切事物,会腐蚀掉我们内心本真的东西——爱。开复博士的家人朋友更是让他深刻明白了这一点。这样让他相信,未来是由人工智能强大的思考能力和人类爱的能力构筑。

人类与人工智能共存的蓝图

针对人工智能将引发的失业问题,开复博士提出了主流的看法。比如3R:就业再培训、减少工作时间或重新分配收入。(调节某一个变量:技能、时间、报酬)这种方式短期能够缓解人工智能对失业问题的冲击,但是长期看来,人们的净收入依然在下滑,政府也很难负担巨额的补助。另外就是全民基本收入,每个人都能领取到无条件的基本补助金,可维持最低生活标准。这样大家有了基本的保障之后,都可以去做自己喜欢的事情。对于此项方案,开复博士认为:“人性都是好逸恶劳的,如果有了保障不想工作怎么办?再者,拿了保障去通过培训再就业,再一次被人工智能取代了怎么办?”

“由人工智能负责例行的、重复性的优化任务,人类负责需要创意和战略思维的工作和处理人际关系。”这是开复博士的看法。我们应当在科学、技术、工程、数学的教育上强调创意和思维的培养,另外就是关爱型的工作,这将是未来教育的两个重点。“社会贡献津贴”:对于那些把时间和精力投入慈善、使社会更有人情味和创造力的人(包括三大类活动:护理工作、社群服务和接受培训),政府将付给他们一项报酬。既缓解了人工智能对就业的冲击,也让人们重视爱的力量,从而创造更好的社会环境。

在改善教育体系时,我们可以向韩国学习。韩国推行的资优教育计划,旨在为国家培养顶级科技人才。还可以从美国的社交与情感教育实验中吸取经验,交给学生在未来“以人为本”的岗位上所需要的至关重要的技能,协助打造关爱型社会。

在学习如何调整工作方法和工作态度方面,我们应该参考瑞士和日本的工匠文化。追求完美的精神,将日常工作升华为追求艺术和极致的活动。加拿大和荷兰充满活力的志愿者文化,诠释了工作可以是多角度、全方位的。我们应该将公共政策和个人价值融合在一起,花点时间研究如何重新定义衡量方法,比如“国民幸福指数”。

书中点点滴滴的感动:

乔布斯在斯坦福演讲的时候,告诉在座的学生,未必要事先规划好人生和事业。“(人生是由无数个转折点组成的)你在向前展望时不可能将这些点串联起来,只能在回顾时将点点滴滴联系起来。所以,你必须相信这些点在未来都可能联结起来。在谢丽尔的《向前一步》中,也曾写到,我们攀登的事业可能不必是一个竖梯,而是一个方格架。要爬到梯子的顶端只有一种方式,但是爬到方格架的顶端则会有很多种方式。

《北京折叠》中的“有用”阶层和“无用”阶层,源自我们多年信奉的工业时代价值观(仅仅用产生的经济效益来衡量个人价值)。我们选择哪些价值观念,在未来这些理念就会变成应验的预言。我们人类的价值不应该仅仅在于经济贡献,还有更多人性本真的东西——爱人与被爱的能力。

总结:

读这本书的初衷是为了更多的了解人工智能这一前沿科技,没想到还见识到了开复博士对中美互联网的深刻分析和见解,这让我获益匪浅。另外关于脑力劳动中高重复的优化性和低沟通要求的工作,最最危险,那我目前的工作——结构工程师确实非常非常危险。最后会成为结合区的工作,更少的工程师,更多更强的机器辅助。另外开复博士对于人工智能可能导致的失业危机,非常担忧,在他的个人公众号也用了各种形式——文章、小视频等,给大家科普,佛家语就是“渡众生”了。也提到了许多的可能解决方案,让我感悟到了他作为一个治愈的癌症患者,心中涌起的大爱。非常感激!

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