人工智能的未來在那裡？

【脫離了人類需求的人工智能，其實已經偏離了其本身應該具有的存在價值

賈斯汀·卡塞爾（Justine Cassell）

賈斯汀·卡塞爾

1956年，當時美國達特茅斯學院數學系的助理教授約翰·麥卡錫（JohnMcCarthy）和 一幫數學家們共同研究了一個全新的領域，他們將其命名為“人工智能”。隨後在紐約舉辦過一場會議，出席會議的嘉賓不僅包括約翰·麥卡錫這樣的信息學專家， 還有很多人類學家、批判理論家和心理學家等。這就讓人工智能有了完全不同的解釋。事實上，我們今天給人工智能下的定義——“試圖打造一臺可以完成全部人類 行為的機器”——最早的出處正是紐約的這場會議。

約翰·麥卡錫

我眼中的人工智能

想要正確理解人工智能，首先就要明確“智能”的定義。人工智能並不能簡單稱之為一項技術，而是一種技術使用的方法，其特點在於仿造人類的能力。它涉及計算機視覺、雲計算、大數據、機器學習等目前可用的所有技術。

業界有一句流行語，“數據決定了機器學習的上限，而算法只是儘可能逼近這個上限。”這裡的數據指的就是經過特徵工程得到的數據。特徵工程指的是把原始數據轉變為模型的訓練數據的過程，它的目的就是獲取更好的訓練數據特徵，使得機器學習模型逼近這個上限。傳統的機器學習方法需要由人來設計並輸入想要電腦學習的知識，因為需要掌握大量的專業知識，導致特徵工程成為機器學習的瓶頸。而深度學習打破了這一瓶頸，它通過多層結構算法，機器對數據集的“特徵”進行篩選和提取，通過反覆訓練，找到差異和規律，最終獲得了提取抽象概念的能力。

人工智能的發展階段

得益於深度學習這項工具，很多人都認為，新的人工智能時代又到來了。然而目前，人工智能仍然存在很多看似很小的缺陷。比如，儘管看起來很先進，但它們缺乏常識。人們知道拿杯子的時候杯口要朝上，但機器人會選擇更直接、更容易的抓取方式，而這往往並不是特別安全。例如，如果杯子裡面有熱水，那靠近機器人的人就危險了。或許你也曾看到過，有人對著蘋果手機裡的語音助手Siri說話、聊天，甚至讓她幫助設置日程提醒等。這就需要自動語音識別和自然語言理解。與20年前相比，自然語言已經取得很大進步，雖然自動語音識別依然不夠理想。比如，你建了一個可以識別金融術語的語音識別系統，如果有人突然說他喜歡棒球，那這個系統就不能很好地識別。不過，對於那些在語言不通的國度，比如出國旅遊的遊客來說，實時語音翻譯軟件會是個好幫手。它融合了邏輯推理、模仿類比、自然與語言導出等更多領域的研究成果及技術。

AlphaGo近幾年特別火。但早在1968年，世界上就已經存在會下圍棋的電腦系統。發展到AlphaGo差不多用了50年，這樣的速度其實並不算快。業內人士經常說“AI總是在經歷夏天和冬天”，夏天意味著很多和人工智能相關的大事件在發生，每個人都很激動；而冬天意味著，你能聽到的與人工智能有關的聲音少之又少，人們對人工智能的未來很悲觀。歷史的車輪就這樣在夏天和冬天之間往復循環。

即使現實如此，我也希望年輕人都要抱著樂觀的態度前行。我認為，人工智能會為年輕人創造一個更開放的未來，讓年輕人有更多的機會去做自己想做的事情。無論你來自哪裡，無論你出身貧窮還是富裕，都應該為自己的夢想而奮鬥。

中國的人工智能

中國對人工智能的研發和投入都發展得非常快，成效顯著。或許5年前，中國還不被認為是人工智能的大國，但今天，世界已經意識到中國人工智能的迅猛崛起。

在當下的人工智能熱門技術中，最強大的應該是計算機視覺、自然語言處理、推薦系統和網絡安全等。而自然語言技術是人工智能的核心技術之一，它的發展離不開中文。所以，中國的人工智能技術可通過產品、算法和數據來應用到龐大的國內市場中去。中國有15億人口，其中一半以上都是網民，體量上遙遙領先。這會產生海量的數據源，形成一個巨大的試驗場。一些初創公司得以利用龐大的數據庫來發展機器學習，大量的數據又能支持它們進行算法學習，從而達到相同體量的美國公司所無法企及的高度。數據即財富，所以說，中國在人工智能領域有著得天獨厚的優勢。

人工智能行業圖譜

人工智能的未來

人工智能無疑能夠很大地提升人們的生活水平，在健康、交通、家居、生產效率等很多方面潛力巨大。比如，人工智能可以幫助人們實現目前醫療領域中對疑難雜症的診斷治療，無人駕駛汽車將解放我們的雙手，無人駕駛飛機可以讓我們在原有的駕駛室裡欣賞美景，語音識別可以幫忙預定出行機票。

人工智能領域的企業投資

人工智能帶來的變化，讓我們不得不再次思考人類的道德、法律、自我管理、財富分配、對於工作的認識、對職業的看法以及我們之所以為人的意義、社會的意義。對於人機交互的未來，只有把人的社交意識和社會屬性納入機器中，才能夠給我們帶來更多新的可能。

未來，每一個燈泡可能都在觀察、在學習；人機交互將走向極簡，因為計算機就像人一樣，有自己的行動和反應；同時又具有搜索能力、知識儲備庫、思想模式和運作規律。通過人機關係的加強，機器可以和用戶建立起更好的關係、更強的共識和更和諧的相處模式。

比如，朋友見面的時候，我們都會進行這樣一番寒暄，簡單地問一句，“最近怎麼樣？”“孩子們都好吧？”而未來的人工智能可以通過身體語言及更好的面部識別，感受到人類的情緒。舉個最簡單的例子，通過我們點頭的動作就可以分辨我們是否同意。

但問題是，人類往往無法確定自己想要的到底是什麼，所以確保人工智能在不帶來意外後果的情況下造福人類很難。因此，最有價值的技術點在於如何讓人工智能和人類進行聯合，使人類更加強大，又能和機器共生。

未來的人工智能

未來我們會被人工智能取代嗎？

一直以來，人工智能的發展都飽受非議。很多人都會對人工智能的安全性及其道德觀念表示擔憂。的確，我們對人工智能還有著無數的未知之處。但我們也應該相信我們自己，因為人工智能並不會跳出人類本來的一套邏輯而存在。比如，數學、哲學、心理學等一系列內容。

現在世界上，已經有了對機器道德的研究。在對於人工智能能否正確判斷是非曲直上，也取決於我們自身對人工智能的設定。就拿我自己來說，我從不製造獨立於人類工作之外的人工智能，我只製造與人類合作的人工智能。因為我相信，脫離了人類需求的人工智能，其實就已經偏離了其本身應該具有的存在價值。

我們應該將它們看作一同工作的“戰友”、或者當成協助我們工作的工具。人工智能作為我們的合作伙伴時才最有用，它不是人類勞動的替代品。如同前面所說，人類未來依舊佔據思維能力的頂端，人類作為管理者和控制者的角色也依然重要。就像曾經脫離了傳統農業、傳統手工業的大量勞動力，在現代工業生產和城市服務業中找到新的就業機會那樣，人工智能的進步也將如此。由當前數據密集型機器學習、通過機器學習與人工智能會話的系統而延伸出的很多領域，將會在未來帶來很多工作機遇。

我們正處於一個將持續數十年的大趨勢的開始階段。未來15年，隨著自動駕駛、超人類視覺聽覺、智能工作流程等技術的發展，很多工作都將可能被人工智能所取代，部分工作的轉型在所難免。所以我建議樹立終生學習的理念，現在就開始行動起來。通過不斷學習，提升自己再就業的能力。也許每5年就得重新考慮一下自己的職業道路（因為自1955年後，人類每5年就會宣佈一次“人工智能時代”已經到來）。

未來的人工智能

人工智能的每一步發展，新算法的每一次編輯，新應用的每一輪試驗，其目標都是為了更好地服務社會。中國現在的數字世界和人工智能領域變得越來越強大。中國的科學家和工程師們知道如何在自己的領域開拓深耕，也知道如何培養一批有天賦的年輕人，中國真的能做好這些事情。