文章內容源於Sebastian Thrun TED，由齒輪梨整理和翻譯；
Sebastian Thrun（塞巴斯蒂安·斯倫）
塞巴斯蒂安特倫是一位教育家，企業家和麻煩製造者。 在斯坦福大學擔任教授多年後辭職加入Google擔任副總裁，在Google期間，他創立了谷歌X，自駕車和其他許多其他的moonshot技術。 Thrun還創辦了Udacity，一家全球覆蓋的在線大學，以及“飛行汽車”公司Kitty Hawk。 他撰寫了11本書，400篇論文，擁有3個博士學位，並獲得了無數獎項。
Sebastian Thrun（塞巴斯蒂安·斯倫）
教育家和企業家塞巴斯蒂安·斯倫希望我們利用人工智能使人類從重複性工作中解放出來，去發揮我們的創新力。 在與TED策展人克里斯·安德森進行的一次激發靈感、信息龐大的談話中，斯倫討論了深度學習的進展，為什麼我們不應該害怕人工智能失控，以及如果機器幫助我們完成枯燥冗長的工作，那麼社會將變得更美好。“有趣的東西才只有1%被髮明瞭出來，”斯倫說，“我相信每個人都有不可估量的創新力......（人工智能）會賦予我們把創意轉化為行動的力量。”
1.十行食譜
與機器學習
人工智能和機器學習已經有60年的歷史了， 直到最近才初露鋒芒。 原因在於，當今， 我們的計算和數據集的規模已經達到了機器智能化所必需的水平。 它的工作原理是這樣的：假設今天你想編寫一個計算機程序， 給自己打造一部智能手機， 那麼你會聘請軟件工程師編寫很長很長的（類似）烹飪食譜， 比如“如果水太熱，請調低溫度， 如果太涼，調高溫度。”
但機器學習的食譜不只是10行。 它們長達數百萬行。 現代手機擁有1200萬行代碼。 一個瀏覽器有500萬行代碼。 而這個食譜中的每個錯誤都可能導致你的電腦崩潰。 這就是為什麼軟件工程師賺那麼多錢。 現在的新現象是電腦可以找到自己的規則。 所以不再是專家一步一步地為每一個偶然事件破譯出規則， 而現在的做法是給計算機提供實例， 讓計算機推斷出自己的規則。
一個很好的例子是谷歌獲勝的阿爾法圍棋。 通常，在比賽中，你會真的寫下全部規則， 而對於阿爾法圍棋，它的系統觀摩了超過一百萬次的比賽，並且能夠推斷出自己的規則， 然後擊敗了當下的世界圍棋冠軍。這很令人興奮，因為它不再需要軟件工程師必須超級聰明， 而是把負擔推到數據上。而到現在，這個轉折點已經真正成為可能——
雖然在20年前，計算機只有蟑螂腦袋的容量。但現在，計算機足夠強大， 可以真正模仿特定的人類思維。 然後計算機藉助一個事實， 它們能讀取的數據比人類多得多。 所以會說阿爾法圍棋看過上百萬次比賽，而且沒有人類專家可以研究一百萬次比賽。 谷歌已經瀏覽了超過千億的網頁。 也沒有人類可以做到這一點。 因此，電腦能找到連人類也找不到的規則。
所以計算機思考的不是 “如果他那麼走，我要那麼走，” 而更像是“這應該是獲勝模式， 這也應該是獲勝模式。”
對，想想如何撫養孩子。 我們不會把前18年用來給孩子創建每個細節的規則， 再放他們出去， 那他們就麻煩大了。 孩子會摸爬滾打，跌倒再站起來， 他們失敗、受挫， 他們獲得正面的經驗， 在學校裡取得好成績， 然後他們自己摸索出人生。 現在這也發生在計算機上， 所以突然間計算機編程容易多了。 現在不用我們思考了。 我們只要給計算機大量的數據讓它自己去摸索，發現。
2.人工智能
與霸主威脅
關於人工智能對人類存在“霸主威脅”的其中一個問題是， 我們有時候會把人工智能真正做的事與這種霸主威脅混淆， 威脅說人工智能發展出意識了......也許我們最不想看到的就是我們的人工智能突然有自我意識了。 我們不想走進自己的廚房突然發現冰箱愛上了洗碗機， 還告訴我，因為我表現不錯， 所以把我的飯熱好了。那麼我們就不會買這些產品了， 也不想要。 但事實是，對於我們來說，人工智能一直是對人的增強。 它是對我們的增強， 使我們更強大。 是人類智慧和機器智慧的結合使我們變得更加強大。 機器使我們更強大的想法與機器一樣古老。 農業革命發生的原因是它製造的蒸汽機和農具不能自己種植， 機器從來沒有取代我們；只是讓我們變得更強大。相信這個人工智能新浪潮會讓我們作為人類更加強大。
也許，有點讓人擔心的是我們有一臺計算機， 它能改寫它自己的代碼， 所以，它能自己複製很多個自己， 還試驗好多不同的代碼版本， 甚至可能是隨機的版本，然後自己檢驗，看看目標有沒有實現或得到改進。 比如說，目標是在智力測驗上表現更好。 你知道，計算機很擅長這個， 可以嘗試一百萬個版本。 可能會發現一個更好的， 然後，自己重複。 所以讓人擔心的是， 會發生類似失控效應，比如週四晚上一切正常， 週五早晨到實驗室， 由於計算機的速度等等， 一切都開始失控，突然——
到今天，人工智能所有的成功 都是極度專業化的， 並且它的繁榮一直 基於單一的理念， 就是大量的數據。 阿爾法圍棋這麼成功的原因 是大量的圍棋比賽數據， 阿爾法圍棋不能開車 也不能開飛機。 谷歌自動駕駛車或 優達學城自動駕駛車 在海量數據上建成， 但做不了其他事。 甚至控制不了摩托車。 這是一個非常具體的、 特定領域的功能。
3.技術進步
與教育未來
我們總是擅長承認過去的進步和好處， 比如iPhone或飛機， 電力或者醫療供應。 我們都喜歡活到80年， 這在300年前是不可能的。但是我們對未來的態度卻並不基於相同的規則。 如果我審視自己做過的許多工作，可能我們工作中有90％是重複性的，因為我相信每個人都有無限創造力。 人工智能將賦予我們的力量是將這種創造力轉化為行動。 比如，如果你能在一天內造出谷歌會怎樣？ 如果你坐這兒喝著啤酒， 就發明出下一個Snapchat會怎樣？ 不管發明的是什麼吧， 第二天早上它就完工、 投入運行會怎樣？
我們的智商可能超過1000。 我們的孩子將不再有拼寫課， 因為不存在拼寫問題了。 也不存在數學問題了。 我認為真正會發生的是， 我們將變得充滿創意。 是的，我們很有創意。 這是我們的秘密武器。
所以那些將要消失的工作， 某種程度上，即使痛苦， 人類能夠做的遠不止那些工作。 這才是（人工智能的最終）夢想。 夢想人類可以上升到能量與探索的新高度。 那才是夢想。
國內的教育改革已經開始，通過近兩年教育相關部門多次針對STEM教育與AI人才儲備的發文可以看出，改革正朝著創客與素質教育方向邁進，同時我們要有危機意識，增強對機器化時代的重視。尤其需重視教育，避免在這技術進步的時代被人工AI淘汰。雖然未來的很多編程工作會被計算機取代，但現在孩子學習編程和了解編程也是未來在未來更好的利用計算機編程為自己工作。
END
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