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人工智能會代替人類嗎?

人工智能
上海抗疫期間,學習受到了影響。同時思考了一些平時不會去思考的哲學問題。結合自己的學習知識和專業,對“人工智能會代替人類嗎?”這個問題思考良久,著文以饗讀者。

文章題目的命題有點大,個人理解實際上他包含兩層含義:第一層,人類會滅亡嗎?第二層,人類滅亡的主要原因會是人工智能所代表的技術嗎?

對于第一個問題給出的理性答案是:人類會滅亡。作為一個人類,肯定不希望人類滅亡,但這是客觀規律不可避免的。對于這個問題有一個引申的潛在問題:人可以永生嗎?對于這個問題從古至今已經有無數的常識,得到的答案無一不是否定的。就算是當前科技高度發達的現在,很多科學研究的前沿命題似乎都給了人們一點點渺茫的希望,但是從邏輯上來說是不可能的。可以理解為一方面科學研究也是需要吸引人眼球的,這樣才能拉來投資。它所表達的永生的潛臺詞,大概率不是為了真的研究永生,而是為了科學研究可以獲得經費。

另一方面,媒體也需要一個容易理解的、爆炸性的新聞來吸引讀者、推廣科學觀念。這一點和本文的題目立意非常類似。有一個簡單的邏輯上推理來說明“人永生”這個命題是偽命題。假設人作為個體能夠永生,但是已知的地球和太陽是不能永生的,那么為了個體的永生就需要保證地球和太陽的永生。如果離開太陽系,去尋找另外的星系,但是宇宙是永生的嗎?雖然在已知范圍內還不能給出肯定的答案,可以看出為了保證一個個體的永恒存在需要的能量會隨著時間的增加而劇烈的增加。這可能嗎?

對于第二個問題給出的個人認知范圍內的理性答案是:非常有可能。本人在學習人工智能相關技術的過程中,對于人工智能的預期經歷過類似過山車的幾個階段。

第一個階段:好奇。好奇是人的本能。最開始對人工智能非常好奇,頭腦里對它充滿了問號。類似于乜斜著研究看著它。

第二個階段:懷疑。基于對相關計算機知識的有限理解和直觀感受,個人感覺編寫的程序不可能達到科技新聞中描述的能力!用“井底之蛙”這個詞來描述當前階段的狀態最合適不過了。

第三個階段:觸動。這個不得不說到AlphaGo。這件事用事實徹底擊碎了第二個階段的所有懷疑。而且這件事在腦海中刻下了一句無法磨滅的話,這句話的大致意思是:李世石下贏的那一盤棋創造了2個第一。他代表人類第一次下贏了人工智能,同時也是人類最后一次下贏人工智能。這一點和程序猿的核心思維是完全一致的:Talk is cheap, show me the code。

隨著研究的深入,人工智能分別在CV(計算機視覺)、NLP(自然語言處理)、RC(推薦系統)等等方面,已經給出了完整的解決方案,以上方案與商業的結合已經沁入到了生活的方方面面。同學們可以清晰地感受到抖音系的發展,從事后諸葛亮的角度分析,抖音系是基于不確定性的模式,而且阿里和企鵝是基于確定性的模式。就像信息技術的發展一樣,從確定性向不確定性(概率)在發展。

第四個階段:在這件事觸發的基礎上,進入了第四個階段:充滿希望的學習。在這個階段開始系統性的學習機器學習部分的理論,并且將其實踐在一些低成本的工作生活中。在本階段過程中深刻的體會到了機器學習可以實實在在的解決之前coding過程中無法解決的問題,而且是低成本的解決。

這里需要著重強調一下,低成本的含義是:已經有人替你負重前行了,也就是說它的理論基礎和實踐操作部分已經有人幫你趟過一遍了,而我現在做的只是應用而已。在第四個階段中,有兩點突出的體會,這兩點突出的體會用兩句話直接表示為:1. 現在的機器學習更像是一門藝術,而不是一門技術;2. 之前學到的計算機、通信方面的知識更像是武功秘籍中的招式;而學了機器學習之后才對廣義信息技術(包括計算機技術等)的心法得見一斑。

在本階段的過程中,也深刻體會到了為什么當前時代稱其為生物時代、核能時代?而是信息時代呢?個人體會其根本原因在于:信息技術的心法就是數學。廣義的信息技術是建立在嚴謹的數學大廈之上的。廣義信息技術實際上是對數學知識的實現。這一點從當前公認的三位計算機祖師——香農(封面的老頭是不是有點味道?)、圖靈、馮諾依曼——所著論文可以明確地感受到。列舉一下他們三位代表作的名字《The mathematics theory of communication》、《Computing Machinery and Intelligence》、《First draft of a report on the EDVAC》。

如果有點英文基礎和學術背景的同學可以明確地感受到(特別是前兩篇論文)題目中包含的霸氣。他們仿佛不是在寫論文,而是在開創一個學科。就算站在當下這三位祖師各種深邃的思想依舊深深地震撼了我。他們似乎已經穿越了時間,似乎已經非常肯定地看到現在能做到的一切,似乎還看到了更遠的未來。這一點也是數學特點的一個體現:數學,它不一定能保證給出最對的那個結果,但是它肯定可以保證不是錯的。在學習的過程中也了解到了當前機器學習中存在的問題和適用的場景。最主要的體現在于它的理論基礎并不像$F=ma$和$E=mC^2$那樣優美,而是通過各種限制條件(人工的修補)得到結果。而且特別是深度學習的可解釋性依然是當前研究的方向之一。

第五個階段,深入地學習和研究。由于了解到了當前機器學習中存在的問題和適用的場景,也為以后的研究方向指明了方向。有句俗語:“不怕賊偷,就怕賊惦記”。人工智能的目標就是讓人類引以為傲的智能可以通過人工的方式來實現。而現在學習和研究的目標就是為這個過程添磚加瓦。

在這個階段的認知中對人類的智能一個體會:人類的智能是一個平衡了各種功能和性能參數的結果,它并不是完美的,它的使用也是受到了非常多的限制條件的。人類智能一個最大的突出優點在于它的適應性非常好。也就是在深度學習中常說的泛化性能。如果能找到這種適應性的規律和特點,那么極有可能人工智能的下一個爆發點即將出現。而這是不是人類滅亡的喪鐘呢?不過從另外一個角度來說,這個過程是人類可見的或者有可能可控的,這是不是人類自己的幸運呢?我們自己創造了一個符合奧運精神:更高、更快、更強的物質(物種)來代替我們自己,是不是很有點玄學的味道呢?

綜上所述,個人認為:人工智能代替人類是一個大概率事件,唯一的問題在于什么時刻發生。坦然面對,你不知道下一塊巧克力是什么味道的。

責任編輯:華軒 來源: 今日頭條
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