人工智能,盛名之下前路可期


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人工智能的概念诞生至今已64年了,人们远远低估了构建一个与人类同等智能水平的电子大脑难度。

一部分人认为机器需要像人一样行动,像人一样思考,更多一部分人认为机器应是理性的行动与思考。让机器的行为像人所表现出的智能行为一样,约翰·麦卡锡的定义忽略了人工智能的强弱性。

弱人工智能是指不可能制造出真正有自主意识的机器,无论是持续改进了67年的工业机器人,还是战胜了全世界所有最强棋手的AlphaGo,或是装载在全球13亿iPhone手机里的Siri ,它们的结果都是深度学习后的效率提升。

当前人工智能技术所取得的进展和成功,都是缘于“弱人工智能”而不是“强人工智能”的研究。讨论强人工智能很容易滑落到“科幻”的层面上,诸如星战、终结者电影虚构的未来机器人,让我们觉得强人工智能缺乏真实感和遥不可期。

当前的人工智能,在语言识别、图像识别、专家系统还处于底层基本数据的人工积累下,亚马逊AMT劳务外包平台上的5万名人员花费2年时间,标注了Google Open Image Datasets中的900万张图片和YouTube的800万段视频,AMT上活跃着的50万全球注册用户,昼夜交替,对数据进行手工输入、分类,区分出下一张照片中是否有“狗”。位于旧金山的非盈利组织Samasource为5万非洲和印度贫民提供了数据标记员工作。河南平顶山西部的镇上开出了第12家数据标记公司,贵州百鸟河镇里一家容纳400多人的数据工场里坐满了附近一家扶贫高职的学生,他们把道路上的汽车、行人、红绿灯等框起来,用于自动驾驶的训练。百度搜索的人工智能数据标注排名已被4家北京公司和1家新疆公司承揽。标注是在图片、视频做分类、画框、注释、标记等无差别人力判断。产业的源头往往有着最不会被替代的人群。

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人工智能目前做的都是在特定环境里的反应判断的“去专家化”,算法基于统计,并无因果或者推理能力,之所以有比以前好的效果大部分要归功于计算力的提升。人工智能在狭义领域内或者某项技能上超过人类,减弱人类工作的强度,以一种渐进的姿态改变人类生活。

遍身绮罗者,不是养蚕人,人工智能确实会威胁大量的工作岗位,扫地机器人定时干着家务,富士康流水线上机器臂正在取代血汗工人,OTTO公司的自动驾驶卡车已行驶在在美国公路上,新的时代必然是有职业大规模消亡,又有新的职业会纷纷涌现。如今坐写字楼里划拉ppt的白领跟三十年前在纺织厂冶金厂工作的父母,又有多大的本质区别?人工智能初期,数据采集、标注员们无疑比调参员们更接地气,后期机器人的修理员不可或缺。短期内几乎没有任何行业会被人工智能完全取代,包括现在最火的无人驾驶、同传翻译之类的,几乎所有岗位都需要与人互动、要处理意外情况,弱人工智能结合纯人工,才是强人工智能。

世界上的很多问题,只有一小部分是数学问题,数学问题里只有一小部分是有解的,这就是人工智能的存在边界。

技术就是过去的异想天开,现在的勉为其难,未来的习以为常。未来的很多应用场景是我们目前无法预料的,互联网的风口每年都会吹起,皆是资本力量的流动。笔者从业以来,浏览器、杀毒软件、搜索、门户、博客、水军、SNS、RPG、电商、垂直电商、分类信息、团购、LBS、可穿戴设备、P2P、自媒体、O2O、直播、人工智能、共享经济、知识付费、新消费升级、小游戏、区域链、5G……都是曾经的风口,笔者厚颜也算是互联网里的阿甘了,那么多阵风,从未被吹起。

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国务院去年印发了《新一代人工智能发展规划》,国家的重视往往代表着行业在未来拥有良好的发展前景,未来将是以弱人工智能为表现的各种应用大行其道,基础是物联网,传输是5G高速,大数据和云架构为底层的IT世界。

我们只是向前瞭望了一小段路,却清楚的看到那有许多大有可为之事,阿兰·图灵1950年在哲学杂志Mind发表的著名论文《计算机与智能》结尾时这样表达。

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