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谷歌AlphaGO挑戰賽——人工智能的邊界在人類

來源: http://www.iheima.com/space/2016/0307/154579.shtml

導讀 : 谷歌AlphaGO之所以引起了全球範圍內的關註,除了谷歌一直以來在資本市場上有著非常卓越的市值管理能力之外,其技術本身的突破也是大家關註的焦點。

最近一段時間谷歌AlphaGO與人類的挑戰賽成為了熱門話題,也就是人工智能與韓國圍棋手李世石之間的挑戰賽。其實從人工智能出現至今,關於人工智能的一切一直以來都是熱門話題,比如機器人,如果機器人沒有人工智能這個關鍵因素,其本身而言只是一種自動化的生產要素,只是一臺“機器”。但由於機器人加入了人工智能這一“大腦”要素,就決定了其從機器本身之外有了“人”的元素,這種元素對於人類而言是極具想象意義的。關於谷歌AlphaGO與人類挑戰賽事件的背景本文就不再闡述了,因為它是媒體近期的熱點,不論是正面的、反面的、中立的,各種觀點都有。其實重要的不是這次比賽輸贏的本身,而是這次事件對人類與人工智能到底會帶來哪些影響。

人類模仿上帝創造行為的產物

在整個西方的世界觀眾,普遍接受與傳承的是“聖經文化“,其中有個非常重要的世界觀就是創造論。也就是說人類的來源借助於上帝的創造,而浩瀚宇宙的運行也是來自於上帝的護理,而其中人類的創造性則是來源於上帝所賦予的一些能力。從這個世界觀的層面來看,以美國為首的西方世界不斷探索人工智能的行為是非常容易理解的。簡單點說就是人類在模仿上帝創造的行為,在人類的認知能力範圍內“創造”類人類的一種行為。

而我之所以將人工智能這一行為定義為類人類的行為,是因為就其本質而言,不論人工智能有多麽強大,它都只是物理層面的行為,而不是生物層面的行為,或者說是生命科學層面的行為。因此,所謂的取代人類、替代人類的這種擔憂也就只是停留在物理層面,在生命科學以及生物層面並不存在可比性。

谷歌AlphaGO之所以引起了全球範圍內的關註,除了谷歌一直以來在資本市場上有著非常卓越的市值管理能力之外,其技術本身的突破也是大家關註的焦點。從技術架構層面來看,最大的特點就是突破了傳統計算機的“固定”程序邏輯,其最大的突破就是融入了自學習,或者說是深度學習的能力,這也就意味著谷歌AlphaGO與傳統意義上的計算機程序有了很大的區別。谷歌AlphaGO的技術架構采用的是模仿人類大腦神經模式,而這種模式的行為可以理解為谷歌依托其強大的科學家團隊,在當前人類對於大腦相關探索的知識範圍內,以計算機的方式將這種知識探索表現到了一個新的高度。

人工智能的邊界在人類

不論人工智能如何發展,其在本質上還是物理程序層面的問題,哪怕其具備“自思考”能力,其思考的邊界也是開發者所賦予、設定的。從這次谷歌AlphaGO產品的本身來看也是如此,它的前置條件是開發者設定了一種相對複雜的自學習模式,而後通過輸入3000多種棋譜數據之後開始各種計算。而這其中決定著谷歌AlphaGO產品“智能”程度的關鍵要素就是開發者,而不在於谷歌AlphaGO的“智能”。也就是說谷歌AlphaGO產品的“聰明”與否的關鍵因素首先是開發者所設定的自學習模式,其次是開發者所輸入的基礎知識的質量。

從開發者所設定的自學習模式層面來看,其結果眾所周知就是從傳統的不可變量程序向可變量程序進行了轉換,讓程序不再局限於固定的程序,多了可變化的可能。而傳統計算機盡管在一些運算能力方面早已遠超人類,但與人類之間有個非常重要的區別就是對事物的邏輯思考與判斷能力。可以說在計算機出現的很長一段時間內,圍繞著摩爾定律都是在計算能力這一垂直能力維度上進行拓展,而谷歌AlphaGO超越了傳統計算機計算能力這一邊界,參考人類的神經網絡模式進行設計,希望以此來構建類人的可思考能力。但它的邊界取決於人類對於大腦神經網絡模式的探索,以及開發者對於這些問題的認知與思考。

從自學習的知識面層面來看,其關鍵也是取決於開發者,以及人類本身所構建的大數據質量。就以這次谷歌AlphaGO來看,盡管開發者輸入了3000種棋譜方式,但這些數據的質量決定了其後續自我學習的基礎,如果輸入的棋譜本身就不是高手級水平,再怎麽自我學習、自我博弈,所建立的結果只能說是在次級層級中的最優級水平。

谷歌AlphaGO未必能贏

那麽,回到這次人工智能對決人類智慧事件,決定谷歌AlphaGO是否能夠勝出的關鍵因素是兩個:一是開發者所建立的自學習架構的“完美性”,不過在這個問題上目前並不樂觀,可以說只是剛剛取得了突破,要想取得連續的穩定性能還需要一些時間;二是基礎數據的來源,盡管此前贏得了歐洲冠軍,但整個歐洲的圍棋冠軍水平與亞洲還是存在著比較明顯的差異,如果谷歌AlphaGO的基礎數據在這次比賽之前沒有獲得有效升級,或者說是自學習的過程中沒有和更高級水平的選手進行博弈、提升,要想獲勝還是存在著一定的困難。

對於韓國棋手李世石而言,最大的挑戰並不是下棋的水平,而是心理與生理層面。在計算分析能力方面,可以說谷歌AlphaGO具有無可挑戰的優勢,但在圍棋過程中除了計算能力之外,人類的那種靈性、直覺至少在現階段而言,人工智能還是無法識別與讀懂的。但計算機不會有情緒波動,不會受外界幹擾,也不會有疲勞感,但人類則不同,我們會有體能、情緒等方面的問題。因此,在我看來這次比賽李世石能否取勝的關鍵在於對自身心理、生理層面的管理。因此與計算機比賽和人類之間的比賽不同,與人類之間進行比賽可以通過一些心理戰術進行博弈,但與計算機比賽這些方式方法基本無效。

如果說李世石能夠管理好自身心理、生理層面的問題,那麽這次的比賽我認為獲勝的可能性非常大,因為谷歌AlphaGO在現階段而言只是人工智能在一個新方向上探索的實驗產品,正如之前的谷歌眼鏡一樣,只是將一個實驗室中的產品帶入到真實的世界中進行測試而已,產品本身並不具備“完美性”。

如果人工智能贏了

不論這次比賽谷歌AlphaGO是否能取得勝利,對於人工智能的發展而言都將是一個最大的歷史性轉折。對於人類當前所處的大數據世界,以及即將到來的物聯網時代,憑借著我們自身的計算機與識別能力已經無法應對所處的數據黑洞世界。人類急切地需要真正意義上能夠懂得用戶心理的人工智能協助處理信息,因此,從我們所處的時代層面來看,我更願意希望看到谷歌AlphaGO能夠贏得這次比賽的勝利,並且能夠讓這款實驗室的產品有更多的實驗空間與場景,正如谷歌眼鏡一樣通過不斷地探索,最終能夠協助人類拓展一些能力。

尤其是我們面對即將來臨的智能穿戴時代,當包括人在內的萬物都被數據化,並且借助於數據化實現信息流動、溝通,那麽對於我們人類而言,這種龐大的數據處理本身就已經超越了我們大腦的計算能力。因此,從某種層面來看人工智能只是智能時代發展的一種產物,只是它的名字被稱為人工智能。換句話說,人工智能不能很好地發展並且承擔人類助理的角色,必然會出現其它類似的替代技術。因此,從當前來看,人工智能的發展、成熟、應用越顯重要。

但從現實的情況來看,這還需要很長的一段路要走。尤其對於當前對人工智能的一些擔憂,在我看來還太早。目前最重要的是加速發展人工智能,盡快讓人工智能從當前只有人工沒有智能的層面走出來,盡快進入到智能的層面來協助用戶處理龐大的數據信息。

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人類,不要氣餒 李世石首敗谷歌人工智能看中國制造

來源: http://www.iheima.com/space/2016/0310/154627.shtml

導讀 : 機器學習思考的方式與人類專家不同。

前言

在深藍成功挑戰國際象棋的19年後,2016年3月9日,谷歌公司的人工智能 AlphaGo 擊敗圍棋九段韓國棋手李世石。人工智能再一次刷新了機器智能的記錄,突破了人類最後一個智力堡壘。這一天,也將載入史冊。面對全新的人工智能技術,人類需要氣餒嗎?

“一個超出大部分人意料的結果

今天,2016年3月9日,發生了一件事情,當然不是那邊的日全食,而是地球這邊,谷歌人工智能AlphaGo與韓國棋手李世石的第一場中,AlphaGo 獲得今日比賽的勝利。雙方在較量3個半小時後,李世石宣布認輸。

“ 但大家都對機器很看好嗎?

其實不然,很少有人在這次的比賽中看好機器。在今天早些時候比賽進行的時候,我看過新浪網一個簡短的調查,49%的人認為,谷歌 AlphaGo 會 0-5 輸給李世石。

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在大部分人心中,不管如何,應該或多或少都會隱隱地相信未來會更好,這點是毋庸置疑的,但在今天的結果的反轉上來看,我想,也許是大部分人接受不了機器發展的速度。

“ 一個大家依然質疑的問題,人類會輸嗎?

李世石可能會贏嗎?

雖然受到很大沖擊,但還是很享受這盤棋,並且很期待後面的比賽。這盤我沒下好,所以想後面的棋我勝算還是會很大吧,勝算會是五成吧。” 李世石在今天賽後是這麽說的。

我想他是以人類的方式方法這麽觀察和評估他今天的對手的。所以他認為依然有勝算。

但是!機器是沒有特定的 Character 的!

觀戰的金成龍九段說:“AlphaGo下圍棋不像人,可以說是超越了人類的風格。”

是的,對手似人,但不是人。AlphaGo 能快速學習李世石的棋風,但是李世石能知道AlphaGo 的棋風嗎?所以這里請允許我用一個詞“無懈可擊”。

而且大家不要忘記,這還只是一個 Alpha。

“ 這是為什麽?

19年前,IBM公司的“深藍”計算機戰勝了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。當初的方式方法真的追究起來,可以說是勝之不武,畢竟我們認為通過窮舉和作弊無兩樣了。

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(圖:超級計算機“深藍”PK國際象棋大師。來自互聯網)

這一次不一樣。

由於圍棋的可能性如此之多,根本就沒有什麽套路可言。以前的窮舉的方式方法根本無法應用於此。下贏圍棋的唯一的辦法就是讓電腦也學會“學習”,而不是死記硬背。

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(圖:AlphaGo 核心算法原理,來源:gogameguru.com)

簡單的說,深度神經網絡是AlphaGo的”大腦“,我們先把它當做一個黑匣子,有輸入端,也有輸出端,中間具體怎麽處理先不考慮。那麽AlphaGo的”大腦“實際上分成了四大部分:1、Rollout Policy 快速感知”腦“:用於快速的感知圍棋的盤面,獲取較優的下棋選擇,類似於人觀察盤面獲得的第一反應,準確度不高;

2、SL Policy Network 深度模仿”腦“:通過人類6-9段高手的棋局來進行模仿學習得到的腦區。這個深度模仿“腦”能夠根據盤面產生類似人類棋手的走法;

3、RL Policy Network 自學成長“腦”:以深度模仿“腦”為基礎,通過不斷的與之前的“自己”訓練提高下棋的水平;

4、Value Network 全局分析“腦”:利用自學成長“腦”學習對整個盤面的贏面判斷,實現從全局分析整個棋局。

可以這麽說,

機器學習思考的方式與人類專家不同。

這是一個不對等的思考。

AlphaGo 能快速基於海量的數據進行反複比較演練學習,李世石能夠在一晚上學習到嗎?

網上有個段子,“不怕AlphaGo 勝,就是怕它假裝輸掉。”細思極恐。

而且從某種角度看,傳統專家會消失殆盡。

這並不是一句戲言。如果上面講解 AlphaGo 的原理過於技術化,我們依然可以通過這樣的方式進行闡述:

如果非要把專家和機器智能進行比較,我們可以這麽絕對的理解。以一個人類的技術專家為例,他的大部分的經驗模式是從可能長達10年的從業經驗上累計必要的事件數據,然後總結這種可能存在的模式並不斷測試累積,而技術專家之間又通過一定的方式不斷進行知識傳授和交流,從而實現因果的轉換。

那麽機器呢?

過去,很多行業專家對於數據的理解是基於統計的。他們總是想從中得到一些啟示,然後再基於他們自己的大腦進行思考決策。這也是我個人在給一些部署和實施數據智慧應用項目中遇到最大的非業務問題,從方案到實地評估等過程無一不充斥著這樣的難點。

可見,雖然很多人打著大數據的旗號,但依然采取這種工業3.0時代信息化的做法的話,效率將是非常低的,換作企業的話,這在新的中國制造方面也會很難走出成效。

因為人類大腦根本無法處理這種維度和量級的數據。

因此,不管企業還是社會,如果希望通過大數據和計算獲得新的生產效率,勢必要從不肯放手的,強定勢思維式的分析角度,切換到一個新的角度。

“ 與其掌控,不如放手。

這不是機器替代人的時代,而是人放手讓機器為他服務的時代。帶著傳統的思維嘗試去掌控是沒有意義的。這也是從工業3.0跨越到4.0必走的路。

工業3.0時代的特點

過去,我們給機器裝了一盞報警燈,試圖讓機器變的更智慧,可惜,並沒有如願。

從某種程度上,人對機器還是不放心,總是希望人能夠及時看到或得到第一手的警報信息進行處置。

但是,人真的能看到故障信息就馬上找到故障原因嗎?

工業4.0時代的特點

因此我們需要認識到的是試圖掌控,實則毫無所控。傳統手法的信息化建設並非一無所用,只是需要更高級的方式,跨維度層次的應用。結合我們實際的企業實施項目來看,必不可少的是:

1、從機器的角度重新治理數據信息;

2、在合適的位置及時應用機器智能;

3、轉變觀念,向機器傳授知識並鼓勵它自學習。

作者:Hyman追燦數據首席數據官,資深數據科學及應用解決方案顧問。

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打造零犯罪社會 大數據能取代人類? 電腦預測犯罪機率 依嫌犯風險高低分類

2016-03-21  TWM

當今電腦已能預估誰會犯罪,而且準確率還不低;但現階段若凡事都靠電腦打擊犯罪,恐怕是本末倒置。

電腦的預測功力愈來愈厲害,甚至比人腦更準。

亞馬遜與Netflix等企業,能判斷你我的購物和收視喜好,氣象專家能精準預報未來十天氣象,全拜電腦之賜。

現在電腦還能預估誰會犯罪,準確率連法官都甘拜下風。根據刊登於二月號《法律實證研究期刊》(Journal ofEmpirical Legal Studies)的報告,有位科學家打造出一套先進的電腦系統,輸入家暴者的相關數據後,可判斷出哪些人最容易再犯。

有了這項技術,遭家暴而受傷、甚至喪命的被害人數可能降低,亦可讓情節輕微的施暴者避免坐牢,造成無謂成本。但用電腦預測一個人會不會犯罪,總讓人隱隱不安。

警方以電腦判斷何時何地可能發生犯罪事件,進而主動出擊,已有二十年歷史,如今技術再升級,透過分析大數據,可找出哪些人有犯罪傾向。這些系統的透明度與科學測試程度不一,比方說,加州夫雷上諾市(Fresno)採用名為「必威」(Beware)的系統,將市民分成高、中、低危險三級。

數據運作遭疑「不科學」

媒體報導指出,該系統除了彙整過去犯罪事件的數據外,還分析網路搜尋紀錄、不動產紀錄與社群媒體貼文。但有人批評說,這套技術未經公眾充分討論便上路,有很多問題尚待釐清,例如軟體運作原理(供應商稱是商業機密),效果是否經過科學證實。

反觀這份家暴預測系統的報告中,詳盡說明該系統的目標與效果。發明人之一、賓州大學統計學教授伯克(RichardBerk)指出,這套系統以遭到逮捕的施暴者為資料,並不蒐集分析一般民眾的數據,進而預測是否該收押或釋放某嫌犯,就與法官或警員執法時面臨的抉擇一樣。

伯克十年前開始研究犯罪預測技術,二00八年研發出能判斷哪些假釋犯最容易再犯的電腦系統,比專家更精準。他使用機器學習(machine learning)系統,將大量不同數據輸入電腦,讓電腦找到模式後作預測,再將預測結果比對實際數據。

機器學習產生的演算法,人類未必能了解。使用者知道有哪些參數,但不明白機器會如何使用它們,算出答案。

判斷再犯率準確率九成

在研發這項新預測技術時,伯克和同樣任職賓大的心理學教授索蘭森(SusanSorenson),分析0九年到一三年間約十萬個案件。這次亦使用機器學習系統,將年齡、性別、郵遞區號、首犯年齡的數據輸入系統,還加入可能的前科紀錄,如酒駕、虐待動物、槍枝犯罪等。種族因素雖然沒納入考量,但伯克表示,系統從郵遞區號,還是能稍微推斷出一個人的種族。

他們使用三分之二的數據「訓練」系統,讓機器分析原始資料和後續結果(是否再犯),其餘三分之一則用來測試系統,只輸入法官在傳訊時知道的資訊,藉此測試系統預測家暴再犯率的準確度。

伯克說,要把家暴再犯率降到零,把每個嫌犯都關進牢裡就可以了,但這樣成本太高,有些人其實不會再犯。在被捕的施暴者中,目前有半數在傳訊時由法官當庭釋放,其中約兩成再犯;但由電腦判斷而釋放的人,再犯率只有一成。

伯克和索蘭森目前正與費城警方合作,要調整這套機器學習系統,預估哪些住家容易出現家暴,藉此加強監督。

而費城現有的假釋制度已採用機器學習系統,將假釋犯分成高、中、低風險三個族群,讓假釋官能夠多注意高危險群。

讓人依賴電腦不相信專業

但這種制度可能會造成決策過程流於片面。我幾年前撰文討論費城的假釋制度時,發現有些假釋官認為這套制度太作繭自縛,如果也能多關心低危險群,幫助他們戒毒、找工作、拿到高中學歷等,整體成效可能更大。他們擔心長官寧可相信電腦,而不信他們這些假釋官。

伯克也有同樣的擔憂,深伯各界美化了這項預測技術。未經科學測試的系統,自然會招來質疑聲音,即使是經證實準確率高於人類的系統,也絕對稱不上完美。有了機器學習的幫助,警方能掌握足夠資訊再下判斷,但現階段如果凡事都靠電腦打擊犯罪,恐怕是本末倒置。

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AlphaGo學習人類策略:人工智能下一步是理解人類

來源: http://www.iheima.com/space/2016/0324/154843.shtml

導讀 : 理解人類,這對於巨頭們的想象空間在於,基於用戶需求的商業決策會因此更加精準。

谷歌人工智能AlphaGo早在今年1月28日,以5-0的成績擊敗歐洲冠軍職業圍棋二段選手樊麾,人工智能將取代人類大腦的爭論又一次成為人們熱議的話題。時隔2個月,谷歌AlphaGo再戰韓國九段圍棋高手李世石,引發眾多輿論波蕩。截止目前為止, AlphaGo已連贏兩局,不僅讓李世石毫無掌控棋局之力,也將人類大腦逐漸逼上絕路。

AlphaGo勝在大數據與深度學習的技術優勢:沒有人性的弱點

關於李世石為什麽會輸,業界存在諸多看法。其中一種看法是認為人類相對於機器,更容易受到情緒的幹擾而導致犯錯,而機器卻沒有情緒波動。然而,事實上,AlphaGo勝出源於做到了“知己知彼”,谷歌利用大數據與深度學習的技術優勢為AlphaGo構建了一套策略網絡,機器通過深度學習能力,模擬人腦的機制來學習、判斷、決策。即AlphaGo可以從大量的棋譜和對局中學習策略,形成一套落子決策判斷與數據解讀的能力體系,讓其在沖殺狀態下懂得一套試探與引導的能力,最終成功擊敗人類棋手李世石。

巨頭正在試圖通過人工智能攻克最後一座堡壘:理解人類和語言

從AlphaGo連贏人類九段棋手李世石中,我們可以看到,人工智能神經網絡的前景在於它在不斷縮小機器和人類之間的差距,而且隨著技術開發者的跟進,人工智能將會對理解人類語言,揣摩人類情感。比如我們看到的,紮克伯格曾定下2016年的個人目標,即創建一個類似《鋼鐵俠》中的人工智能助手。“我開始準備了解現有的技術,並將教會人工智能助手理解我的語音,讓它學會控制家中的一切,比如音樂、燈光、溫度等。我還計劃教會助手識別朋友們的面孔,當朋友們按門鈴時,它會讓他們進入。”紮克伯格在其Facebook個人主頁中寫道。

理解人類,這對於巨頭們的想象空間在於,基於用戶需求的商業決策會因此更加精準。人機對戰讓我們看到,推理、判斷、分析問題等功能處理之外,識別人的情感與情緒與對人的語言理解力將是未來發展的高地。圍棋大戰,只能體現出,在封閉規則的計算領域,機器比人類聰明得多,因為我們的心算能力本身與計算器相差甚遠;但是思維、對話、情感等都是不確定的。而前面說到,機器沒有情緒,只有它懂得了人類的語言,逐漸了解人類表達的意思甚至是情緒,才意味著人工智能達到了更高的領地。

而語音搜索,則是打開人工智能進階大門的鑰匙。百度的語音搜索,就是多種人工智能技術整合起來的典型應用,包括語音識別、自然語言處理,因為它比下圍棋這種單一任務、封閉規則的任務要複雜得多。語音搜索借助核心的自然語言處理技術(NLP),通過典型的多輪對話交互模式,逐步理解人類語言和意圖,並提供需要的信息。

語音搜索的結果不僅能提供聚合的數據,還會通過語音播報,將用戶從輸入文字的桎梏中解放出來,為中老年用戶提供方便。從上面的例子看出,搜索引擎能夠通過多輪對話的方式,聯系用戶的上下文,準確地通過用戶的語言,理解真實的搜索需求,一步步給出相應的反饋。除此以外,搜索結果是基於對數據的挖掘和聚合呈現,通過數據為用戶決策提供依據。說白了,就是機器將可以通過語音“理解”人類的真實意圖,在大數據基礎上提供智能的交付,滿足需求。而且,通過背後的機器學習技術搜索引擎還具備像人類神經網絡一樣的深度神經網絡,吸取人類語料數據,就是具有學習進化的能力。

談到語音技術,除了谷歌在該技術上地不斷優化,使用上下文、物理定位及其他方式對談話者的真正含義進行預測之外,百度度秘則更是基於二者技術的人工智能產物,並寄托了連接人與服務的生態構想。度秘可以在廣泛索引真實世界的服務和信息的基礎上,依托搜索及智能交互技術,不斷學習和替代人的行為,為用戶提供多樣化服務。例如:可以實現“幫我訂一張適合小孩看的電影票”、“餐廳附近有沒有寵物美容店”等一系列的多輪對話、預定等任務。百度此前認為,與同為支持語音、文字交互的微軟小冰、蘋果 Siri 相比,度秘有著更為突出的特性,包括語音識別技術與更為核心的自然語言處理技術(NLP),當機器獲得人說的話之後就需要進行理解,而自然語言處理(NLP)技術是不斷去分析用戶搜索意圖,通過反複學習與大數據分析,更為高效地幫助用戶做出決策。

BAT人工智能的“軍備競賽”:百度技術帝國初具模型

在全世界範圍內人工智能的“軍備競賽”對抗中,在國內,以BAT為代表的互聯網巨頭已在人工智能領域不斷的嘗試,而在BAT三家中,探索人工智能發展方面,百度更為積極,這與其主營的搜索業務與技術基因相關。移動搜索時代,百度更需要大規模機器學習和深度學習為基礎的人工智能在搜索引擎中的應用,優化搜索業務來推動各項業務的協同發展。

所以,百度也一直在政策層面推進人工智能技術。梳理最近幾年的兩會提案就會發現,李彥宏在去年的兩會中提出的“中國大腦”以及今年提到的為無人車立法提案。百度積極推動無人車政策落地,也基於通過無人駕駛項目推動自身搜索業務有更多想象空間,資料顯示,百度無人駕駛車項目於2013年起步,由百度研究院主導研發,其技術核心是“百度汽車大腦”,包括高精度地圖、定位、感知、智能決策與控制四大模塊。

之所以國內唯有百度在無人車領域展開了布局,緣於其支撐圖像識別技術與語音等技術的融合推進,百度研發出了基於多層單向LSTM(長短時記憶模型)的漢語聲韻母整體建模技術,該技術能夠使機器的語音識別相對錯誤率降低15%,普通話語音識別的準確率接近97%。圖像技術的積累可以輔助無人車更為精細的判斷交通路況,利用無人車這個入口,在萬物物聯與共享經濟之外,關鍵在於解放了人的雙手,進一步可以實現諸如語音搜索音樂、閱讀、視頻,以及O2O的訂位、餐館預訂等功能。可以看出,百度更加註重將技術融於產品中,快速實現商業化。

這里看出,百度與谷歌的探索不同,谷歌的探索帶動研發成本無止境的提升,但許多黑科技項目卻又看不到盈利來源,比如Google去年在研發方面的投入更飆升了38%,遠超過了谷歌19%的收入增長率。同時隨著Google Glass等項目的受挫,Google的投資者開始要求更快的投資回報率,谷歌的廣告營收壓力增長。相對於谷歌的探索,國內以百度為首的人工智能的布局與探索則聚焦於連接人與服務的戰略方向,或更具備商業化落地的示範效應。比如說,人工智能早已成為百度未來營收增長頗有想象空間的一部分。

人工智能的背後是規模化的硬件支撐:創業者慎入 巨頭需加碼

盡管人工智能是未來互聯網的發展方向,但人工智能的推動背後是一套人工智能算法,需要規模化的雲計算中心、IDC、等硬件支持。這很顯然並不是創業者短時間能力所能及的事,以百度目前正在推進一個名為“百度大腦”的項目為例,這是一個利用計算機深度學習模擬人腦的項目,但在這背後,需要十幾座雲計算中心、規模化ARM服務器、並行GPU等支持生成、配合針對不同應用和場景的網絡結構,從而為人工智能提供有力的硬件支持。有業界人士指出:”依賴於雲端大規模計算資源的人工智能算法限制著人工智能在消費者場景的應用 “因此,人工智能在國內推進與發展的重任很顯然還是落在BAT等互聯網巨頭身上。

在目前國內巨頭投資布局圖譜中,我們看到除百度之外,更多巨頭的布局僅在於針對競爭對手進行卡位與產業鏈布防,合眾連橫擴張版圖爭奪現有市場,巨頭們也是時候開始轉變下主力布局方向,重度思考人工智能未來的發展了。

前瞻性科技優勢往往可摧毀陳舊的商業模式

而關於AlphaGo戰勝李世石引發了業界恐慌,人工智能是否如科幻電影一樣不受控而威脅人類成為多數人的憂慮點,也就是說,人工智能若能通過“給自己編程序”來進化將很可怕,不過這從計算機編程的原理上來看,還不可能。人類能夠設計出出打敗自己的機器,我想這歸根結底是人類的智慧。

總的來說,圍棋人機大戰,機器獲勝,這意味著人工智能技術在快速發展,或能引領未來新一輪產業創新與變革。科技大勢總是在往前推進,對於互聯網公司而言,與其探討人工智能是否會威脅人類,是否應該切入這一領域,不如先擔憂誰已經在前瞻性科技上的商業化落地與場景應用中已經越走越深。要知道,居高臨下的前瞻性科技優勢往往可摧毀陳舊的商業模式。而在人工智能方面,以百度為首的互聯網巨頭正在深度落子布局或將引導國內人工智能技術發展的方向,驅動更多的科技巨頭開始註重在前瞻性科技領域布局卡位,未來國內巨頭與矽谷在人工智能方面將如何展開軍備競賽,可能成為人們關心的話題,而企業的戰略和人的眼界一樣,能看多高,能走多遠,眼界決定未來的路。

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3場2萬字《人類簡史》作者中國行演講全記錄

來源: http://www.iheima.com/top/2016/0429/155488.shtml

3場2萬字《人類簡史》作者中國行演講全記錄
尤瓦爾·赫拉利 尤瓦爾·赫拉利

3場2萬字《人類簡史》作者中國行演講全記錄

本質上,認知才是最大的壁壘,不單是自己的壁壘,也是別人的壁壘,還是我們最大的武器。

篇幅1·傅盛讀《人類簡史》的心得:“認知是人類前進的唯一武器”

從傅盛的演講中,他提出:科學就是承認“知”比“行”更重要。(想看傅盛完整演講筆記,關註筆記俠公眾號後即可看到)

以前我們一直強調“知易行難”,但事實上是“知難行易”,當然“知行合一”是更難的。但是,如果你解決好了“知”,就能極大程度地解決好“行”的問題。

過去,我們強調實幹和勤奮,但今天你會發現——本質上,認知才是最大的壁壘,不單是自己的壁壘,也是別人的壁壘,還是我們最大的武器。

鴉片戰爭以後,中國人花了100年,可能才真正理解西方社會,或者還沒有真正理解西方社會怎麽運行、整個科技體系怎麽運行。如果你都沒有真正理解,何談借鑒和超越呢?只有真正理解,才有機會迎頭趕上。

從這個意義上講,“知”比“行”要重要得多。

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如果我們不去相信這一點,不去理解這一點,就會把這兩者弄顛倒。赫拉利的《人類簡史》這本書也是激發了我們對“知行”的一次思考。我們應該花更多時間去思考,真正讓自己認知到事物的本質。

再比如說,馬克思從沒接觸過一個士兵,就靠寫了一本《資本論》和《共產主義》,極大改變了全球的面貌。這就是認知的力量。

比如Uber,因為他們相信“共享”這件事,才能在沒有一輛汽車的情況下,改變了全球出租車產業。互聯網也是在沒有任何壁壘的情況下,因為認知的不同,改變了全行業。

比如獵豹國際化。不就是因為有了移動讓世界變平的認知,相信了全球化是一個巨大的浪潮,才有了今天的一點成績嗎?

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傅盛

傅盛曾經說,在我不是很懂英語、整個團隊沒有任何海外經歷的情況下,我們敢於開展國際化,不就是因為我在美國看到了日本汽車、韓國電視、Google Play,以及由此看到的中國公司在移動工具上的趕超機會嗎?

本質上,真的是因為你的執行力很強,你的公司沒有任何問題嗎?不是的。而是你比別人更早地想清楚了全球化這麽一件事,然後在這個方向上全力以赴。

這不是拍腦袋,而是知先於行。

篇幅2·《人類簡史》帶來的引子

赫拉利告訴我們:

我們生活在一種虛構(幻象)之中,這種虛構在智人階段就有其端倪。人類學家對於宗教的研究可謂癡迷,從最初的搖椅上的人類學家,到最近的田野踐行者,都研究宗教。宗教可能就是人類最初的虛構。鼻祖級別的人類學家愛德華·泰勒在《原始文化》一書中,提出了“萬物有靈論”(animism)的主張,並將其確定為最早的宗教形態,在赫拉利的書中,提到了同樣的概念,中譯本將其翻譯為“泛神論”(其英文對應詞應是pantheism),是不恰當的。作為一種構擬,它成了智人的虛構能力的一種展示,此乃是一個象征,成為我們窺伺自我的本性的一個孔道。

智人所以能夠幸存,打敗了諸如尼安德特人這樣的同樣的人屬物種,從而成為唯一的Homo(人),就在於智人具有一種團結的願望,而發揮這種團結作用的就是一種虛構的能力。赫拉利在書中會提到講故事,而更為重要的一個步驟是:所講的故事能夠得到大多數人的確信。

人類的虛構(即觀念、即幻象)決定了我們最終的去向。

所以,一個很重要的問題就是改變我們現在的觀念。在本書的最後,赫拉利寫道:

創造科學怪人的弗蘭肯斯坦博士,現在就坐在吉爾伽美什的肩膀上。阻擋不了吉爾伽美什,我們也就阻擋不了弗蘭肯斯坦博士。”

傅盛和赫拉利的對話

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赫拉利:因為現在世界正在發生信息洪流,不斷湧來,如何從信息中找到有用的?哪些是重要的?哪些是不重要的?所以需要你集中註意力,尋求平衡,我會做冥想,對現實進行觀察,在觀察中,把故事、想象、商業放在一邊,只是看現在在發生什麽。

傅盛:我理解冥想,也在想能否冥想半小時左右。因為你不用智能手機,但你又說是數據主義者,你會擔心對於外在的世界知道的太少嗎?是否會擔心洞察的敏銳力?

赫拉利:我不是說讓信息自己來找我,而且有些找我的信息對我不是特別重要。我的方法是提我感興趣的問題,看問題會把我帶到哪個方向去,根據這個方向去尋找信息,雖然無法百分百保證能拿到信息,但能保證拿到信息的機率。我的家人都有智能手機,他們和我聊天的時候,每過一會就要看看手機,他們不是和我在聊天,而是要隨時看看世界是什麽,反而錯過了當下的交流。

數據是世界上的某種概念,這樣的概念我都會提問。作為歷史學家,我們從工業時代繼承下來的信息和遺產都慢慢不重要了。在19世紀,隨著工業革命的到來,傳統宗教越來越分化了,新的經濟系統、思維系統都逐漸出來,那麽現在我們是在新的工業革命驅使當中,要知道如何從傳統制造中轉化到改變自己的身體和思維,這是完全不同的經濟。

所有的社會系統、意識系統,在工業時代和現在的狀態是不一樣的。這些信息都是我很長時間在思考的,大概在我寫完《人類簡史》這本書之後就在不斷思考,我也在觀察和研究到底發生了什麽,在相信上帝、相信人本主義之後,我們現在來到了數據時代,這絕對是21世紀最重要的概念,思考了這點之後,你就會再思考其它的。

傅盛:人工智能和AI是否會取代人類?AI和人類之間的關系會是怎樣?會不會有情感?我發現這次和你的交流,與上次在以色列和你的交流,你的一些思考有所不同,為什麽會發生這樣的改變?

赫拉利:為什麽頭腦中這麽多的神經元,分管各種感情?目前還沒有任何被列出來的算法,所以還是需要我們有主觀的情感和經歷。但從計算機時代開始,計算機的智能是不斷發展的,而且是指數級增長,不過目前沒有意識和情感,但它們有足夠的能力理解我們的意識和情感。

人文主義認為:你首先要成為有情感的人,通過同理心理解別人的情感,但是數據主義認為可以通過計算認識情感,比如亞馬遜,它不用讀這個書,它可以通過行為去分析這個人。不是說人工智能在形成自己的感情,而是能夠預測和分析人的情況。我覺得未來幾年,人工智能在很多任務上比人類做得更好,也會拿走人類更多的工作,給政治經濟帶來新的問題,是失業的人做什麽?我們現在還沒有答案。人工智能將在很多層面超越人類,但不代表可以開發出自己的情感和意識。

傅盛:我分享幾個關於數據的看法,我今天引發了很多思考,分享幾個小例子說明世界正在數據化:

這是我在矽谷看到的例子,第一個是醫療數據的實驗項目,今天矽谷有一家生物雲端平臺的公司很火,你只要輸入一段代碼的指令,實驗室就幫你把實驗做了,而且每次數據都保留下來;矽谷還有一家創業公司在做物理實驗的數據化,馬斯克的Space X就是它的客戶,通過計算機模擬,它可以把上百次實驗變成十幾次,包括現在無人汽車的虛擬化演示,因為雲端化帶來的好處,就極大減少物理測試的流程。

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《三體》這套書很好,獲得雨果獎,我見過它的作者,他有一個觀點:從宇宙文明角度來來,人類文明被取代,不是什麽特別了不起的事情。那麽,未來人類的存在是否更多數據化,而不再需要肉體?

赫拉利:我們今天的考慮方式是生物現實、物理現實和數據現實之間有一個障礙,但是這個障礙正在消除和模糊,不管是實體、虛擬,都是基於同樣的算法來建立的,這是有巨大影響力的。很多科學家和學者認為我們會超越有機體,然後升級到計算機,生命的基礎從碳水化合物到矽物質,這個時候人類就可以更容易地離開地球。

人們也在想意識是否可以上傳到計算中當中?人們不一定真正理解智慧和意識之間的區別,人們認為智慧等於意識,因為大家覺得生物的演化中,這兩者是並進的,看似是硬幣的兩面同時存在。但是我們現在看到意識和智慧在脫勾,比如阿爾狗有意識,但是沒有智慧,也沒有感覺,輸贏不會開心或者傷心。在地球上,細菌、植物的智慧程度非常高,但是沒有意識。

有一句話說:條條大道通羅馬,這個羅馬就是智慧。對於哺乳動物來說,意識和智慧是相輔相成的,但是也許未來,智慧和意識可以分離開的,可能有某個事物具備超強的智慧,但是沒有意識,那麽智慧和意識哪個更重要呢?哲學家討論來討論去,沒有變成一個切實的問題,但是今天已經成為我們可能面臨的最重要的問題。

傅盛:的確,在整個生物演化過程中,光用數據可能不足以表達。我認為未來人類和AI(人工智能)會處於共存關系,你對這樣的關系是樂觀還是悲觀?

赫拉利:我覺得這個發展不一定放在對立的環境中看待,就像婚姻一樣,大家是共存和融合的,我們今天和手機也在融合,我們的很多情緒活動都是通過手機完成,雖然手機還是身體外的東西,但是慢慢會走向的結果,可能是手機成為身體內的一個環節,比如身體植入電子,直接通過意識上網,這個融合的趨勢正在形成,這不是誰強迫我們做融合,是人們自己在每一天當中所做的決定,我們自己選擇給手機更多權威,通過手機來生活和融合。

我不會覺得人和機器要你死我活,我覺得未來不是這樣,未來的人類和機器肯定是聯姻和融合,但是正如婚姻一樣,也會有矛盾、推拉和小小的戰爭,只是我們要做一些妥協,但要知道紅線在哪,否則如果沒有這樣的設定,婚姻也不會幸福。

傅盛:我去了以色列兩次,都會特別感動和驚訝,700萬人口的以色列是全世界上市公司第二多的國家,以色列也為人類做出了巨大的貢獻,有一次我在哭墻那邊,拉比(智者)告訴我以色列有幾個特點:對孩子的第一個問題特別重視(保持好奇心)、獨立思考等等。

赫拉利:我覺得拉比們說以色列是智慧之人,我不同意這個觀點,其實,在19世紀前,我並沒有看到以色列人對整個人類有做什麽貢獻,埃及、中國人給人類做出的貢獻遠遠超過猶太人。

《聖經》里面有很多亂七八糟的故事,《聖經》更多也是基督徒而不是以色列人傳播到世界的,猶太人只關心猶太人,也不怎麽關心其它民族。只是20世紀出現了愛因斯坦、弗洛伊德和很多創業者,因為他們更加去猶太化,更加對周圍的世界感興趣,然後開始做出了重大的貢獻。

我要強調一點,愛因斯坦的物理學啟發不是來自於《聖經》,他是一種客觀開放的態度來做研究的,這種態度不是猶太人的態度。我認為其它人可以從這些當中學到什麽呢?就是開放心態帶來的創造性。

傅盛:自我批判是一種很大的動力。猶太人19世紀之後脫離內在,更多去向外融合,最後獲得了爆發,我認為不管是人、公司,都要跟世界建立廣泛的連接,和這個世界、信息統一連接起來,就能獲得巨大的爆發點,獵豹以前就是在小池塘里面,後來往外一看,看到了一個廣闊的視野,我想這也是獵豹發展的一個重大方法,謝謝。

來看看所有演講的匯總版

認知革命1:人類的崛起與未來

我們這個物種成功的秘訣是什麽?智人成功的秘密是什麽?絕大多數人會從個人層面上來研究我們成功的秘密。我們每一個人都希望相信我一定是有特別的地方使得我是這樣的一個高級物種,比其它任何動物都高級。但真相是什麽?在個人層面上,我們跟大猩猩、猿猴或者其它動物都差不多。

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如果我是一個猿猴,把我放在一個孤島上,讓我自己去生存,看看我跟大猩猩誰能夠更好的生存下來?我覺得大猩猩一定比我表現的更好。因為我們成功(高級)的秘密不是看某個人單打獨鬥,而是從集體的層面上,我們比它們更高級。我們人類控制了這個星球,是因為我們是這個世界上唯一的一個能夠靈活合作,而且大量個體來進行合作的物種。

有其他一些動物,也能夠以大量的個體來合作,最明顯的例子就是一些昆蟲,比如說螞蟻,蜜蜂等等,但是這種所謂的社會昆蟲的合作是不靈活的,是非常僵化的,它們基本上只有一種合作的方式。

比如說蜂巢,只有一種方式才能運作,蜜蜂只有一種方式才能組織它們自己。如果出現了一種境遇或者威脅的話,這些蜜蜂就不能一夜之間發明一個社會機制來更好地應對危險。有時候,這些蜜蜂不能把蜂王處決了,成立一個共和國之類的,它做不到。它們的基因密碼大大地限制了它們能進行什麽樣的合作。

還有其他的一些動物,比如所謂的社會哺乳動物,它們能夠更加靈活地進行合作,比蜜蜂和螞蟻更靈活,但是只是以小數量、小個體來合作,它們不能以大量個體來進行合作。

我們看大猩猩,大猩猩超過一百只就沒有辦法再合作了。為什麽不能呢?因為大猩猩之間的合作取決於互相之間要非常了解。如果我是大猩猩,你是大猩猩,我要跟你合作,我必須認識你這個人,我也知道你是個什麽樣的人,如果不了解你的話,無法和你合作。如果超過100只的話,就不能跟他建立親密的關系,因此成百的大猩猩就不能進行合作。

但是人類,智人為什麽這麽特別呢?是因為我們把這兩種能力合並了。就像其他的一些社會哺乳動物一樣,我們可以非常靈活地合作,同時就像社會昆蟲一樣,我們也可以以大量的數量來進行合作。我們可以跟幾千甚至幾百萬的陌生人合作,如果我們想一下,不管是建金字塔還是中國的長城,所有這些巨大的成就並不是由於某一個人特別的天才,而是合作的結果,是一起來完成的。

所以一對一的話,甚至十對十的話,智人跟其他的動物相比,沒有什麽高人一等的地方。但是你讓一千個人類和一千只大猩猩相比較的話,你就會發現有差距了,你就會發現人類可以輕易地打敗大猩猩,因為一千個大猩猩是沒辦法有效的合作的,肯定會搞得一團亂。

人類為什麽是地球上可以大規模的、有效的、合作的唯一物種呢?我覺得我可以給大家一個答案就是:想象。人類的想象就是人類合作的關鍵。

人類可以大規模的進行合作,就是因為人類可以發明出一些想象出來的故事,然後進行傳播。只要所有人都是相信同樣的一個故事,所有的人都會遵守同樣的法律法規規則。因為這個原因,陌生人才能進行有效的合作。這是人類所獨有的,其他所有的動物都不能發明出這樣一種想象出來的故事,然後去相信它。

我想強調的一點就是:這樣的一種發明和傳播是大規模合作的基礎,這個機制有一個特點,不僅僅體現在宗教的領域,還體現在其它一些人類活動的領域。

可能你在宗教的領域接受這個概念非常容易,為什麽大家會大規模的合作呢?就是因為所有的人都相信上帝、天堂、地獄。其實同樣的概念也是同樣適用於其他各類的人類合作。

比如政治領域,最重要的體制、最重要的現代政治概念可能就是國家這個概念。因為國家不是一個客觀的現實,不是一個有形的現實,它只是一個想象出來的故事,只是在我們共同分享中想象中才存在的。

一座山或者是一條河是一個客觀的存在,是看得到摸得著的,甚至聞得到它的氣味,但是以色列、意大利、美國這些國家的概念並不是一個客觀存在的概念,不是有形世界當中的一部分,它只是一個故事,是我們頭腦當中想象出來的。

而且這個故事被重複了這麽多遍,大家都相信了,特別堅信這一點,甚至他們已經不再覺得這是一個想象出來的故事了,但他們並沒有意識到這其實是想象出來的,而不是有形存在的。在大猩猩的世界里就沒有這樣的事情,就只在人類的頭腦當中會存在。

現在在全球經濟最重要的參與者就是公司。公司是什麽?也不是一個客觀的現實,公司不是它的工廠。如果說一場大地震,毀了公司所有工廠,這並不意味著公司就沒有了,公司還是繼續存在的。即使所有的工廠都被毀掉了,還是有錢,如果沒有錢可以去銀行貸款建新的工廠。同樣的,公司也不是職員或員工,可能所有員工都罷工被解聘了,但並不意味著公司就不存在了。

那麽公司到底是什麽呢?是創造出來的一個故事,然後讓所有人都相信這個故事。這個就是公司,有這麽多的規則要遵守。如果上百萬的人都相信的話,那就是有效的,它就成為我們經濟的一個基礎。這些公司整天都在做什麽呢?它們就在賺錢。

金錢是什麽?金錢其實又是另外一個想象出來的故事,這也是人類發明出來的、人類所獨有的,其它所有動物都沒有金錢。紙幣沒有客觀意義上的價值,但是世界最擅長說故事的大銀行家、各個國家財長,他們告訴我們一個特別有說服力的故事,這些紙幣價值十個香蕉,如果所有人都相信,這個系統就行之有效了。我們可以把本來一文不值的這些紙交換香蕉,這個特別了不起,只有人類可以做到。

也許有關錢最有趣的一點就是:錢是有史以來人類發明的最成功的故事,這是唯一的一個人人都相信的故事。

不是每個人都相信上帝,不是每個人都相信國家,不是每個人都相信人權,但每個人都相信錢,每個人相信的都是同樣類型的錢。可能我們有不同的貨幣體制,但是有關錢,非常不可思議的是即使互相痛恨的人,即使大家在什麽東西上都不能達成共識的人,仍然相信這些共同的錢。

比如拉登、基地組織、IS,他們痛恨美國的政治、文化、宗教,但是他們一點都不痛恨美元。所以“錢”是有史以來講過的最成功的故事。它建立了人類之間的信任,錢的本質就是信任。它是最好的、最高效的、人類之間互信的一個機制,而且它是建立在我們頭腦當中一個虛構的概念為基礎的。

你可能留下了這樣的一個印象,覺得講故事很容易,並且傳播故事也很容易,但實際上特別難。難的並不在於講故事,難的是說服所有人相信這個故事。

全世界不同的故事太多了,有非常多的關於不同的神、不同的宗教、不同的制度的故事,怎麽樣說服別人來相信我的故事,而不是別人的故事?歷史的絕大多數時候都是圍繞這個問題來展開的。怎樣說服所有人相信同樣的故事,而且這種嘗試不是總是能成功?絕大多數人類歷史上的戰爭和革命,都是由於這種沒有能力讓所有人認同同一個故事導致的。

我們為什麽要打仗?為什麽有這麽多的革命和戰爭?

大家會想可能和其它動物打架的原因是一樣的,為了爭地盤、爭食物而打架,但不是這樣的。除了少數幾個例外,絕大多數人類的戰爭和革命都不是為了爭地盤、爭食物,都是為了一些虛擬的故事展開的。

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比如我自己的國家以色列,經常和巴勒斯坦沖突,這到底是為什麽,大家可能覺得是為了爭地盤,實際不是。那個地方的土地足夠多,客觀上講,土地並不短缺。同樣,客觀上也不缺食物,食物是足夠的。

那麽以色列為什麽和巴勒斯坦要打仗呢?

因為他們有非常不同的故事或者虛擬的故事存在他們的頭腦當中,他們沒法認同共同的故事。

舉一個反例:你想一想歐洲的歷史,一個世紀之前歐洲人互相屠殺,而現在歐洲可能是世界最和平的一塊土地。到底是什麽造成了這樣的一個區別?不是因為發現了更多的土地,是因為他們構建發明了一個新故事,替代了很多原來各個歐洲國家單獨的故事,現在絕大多數歐洲人很接受認可這個新故事,因此他們就不再打架了。

總結一下,智人為什麽會成功?秘密是什麽?當我們問我們自己:為什麽我們控制了這個世界?我能給你的最好的答案就是:我們人類控制這個世界,是因為我們生活在雙重現實中。

所有的地球上其他的動物生活在一個客觀的現實中。我們也生活在客觀中,但除了這個客觀的現實之外,我們人類在幾千年以來構建了另一層的現實,就是一個虛擬的、虛構的現實。

這個現實是由一些虛構的實體組成的,比如上帝、貨幣、金錢、國家、公司等等。很不可思議的是,在這麽多世紀以來,這些虛擬虛構的現實變得越來越威力強大,所以今天世界最強大的力量就是這些虛構的實體。今天大象、獅子、樹、河流、山的生存取決於人類的決策。

人被自己的欲望所驅動、控制並不斷創造出新的東西,卻發現越來越被自己所創造出的東西所制約,人類不斷在這張網里掙紮,其實人類只要控制自己的欲望就好。

認知革命2:歷史的方向

歷史是不是要朝著某一個特定方向前進?還是歷史只是一些事件的隨機積累?歷史,是不是沒有一個明確的方向?

我想要探索3個不同的方向,這也是歷史有可能朝向前進的方向。

第一個選擇,歷史將會朝著權力的方向前進;就像歷史過去的進展一樣,隨著歷史的發展,人類權力會越來越大;

第二個選擇,歷史會朝著團結的方向前進,隨著歷史不斷的進展,人類將會越來越團結;

第三個選擇,就是幸福,隨著歷史不斷進步,人類會變得越來越幸福。

經過幾千年的時間,不同的地方相互的聯系是越來越強了,不管是在文化、政治、經濟,就是因為這種聯系,在21世紀的今天,歷史基本上可能到達了一個命運的關鍵點。整個星球、整個人類都連接在了一起,成為一個共同體、一個大的村莊、大的家庭。當然在每個家庭中都會有沖突,但這只是大家族內部的沖突。現在已經不是一個相互分離、沒有聯系的人類社會了,而是一個團結的人類社會。你可以看到今天世界的團結,特別體現在三個方面:

第一個是經濟的領域

這個世界不僅僅是處於一個貿易的連接體當中,比如說,中國的經濟可能會影響美國經濟發展,中東戰爭可能引發石油危機,這也是對全世界都會產生影響。在更深的一個層次上,今天整個世界對於經濟的看法也是一致的。在歷史上之前的這一時期,不同的文化、不同的文明,對於經濟的概念和認識完全不一樣。到底什麽叫經濟?經濟體制和運作中,什麽樣的經濟政策是有效的?

大家的意見都是互相不統一的。在中世紀的歐洲、印度、中國、美國,他們對於整個經濟的概念想法是很不一樣的。但今天,不僅僅說整個世界同時處於貿易的連接體,另外整個世界對於經濟的認識基本上是一致的,當然稍微有一些差別,不同國家會有不同經濟政策。各國財長一起開會討論經濟事務的話,他們完全能夠理解對方在說什麽,理解其他國家的經濟問題或政策。即使是他們對於什麽是最好的政策有分歧,但他們會非常理解彼此的意思,他們用的是同一套語言、概念。這個是前所未有的。

第二個是政治的領域

對於經濟領域,我們已經看到了人類的團結,在政治上也是一樣,我們看到了人類團結的進程。一千年之前,全世界各地的人類有著完全不一樣的政治體系,但是在今天的世界上。雖然具體不同,但所有國家都是按照國家進行管理,進行政治統治。而且大多數國家對於政治的概念也是非常類似的。不一定所有國家都是民主政治或社會主義。很多國家都是共和的體制,都同意主權存在於人類的手中。最基本的政治概念,全世界範圍的理解相當一致。正因如此,我們在世界上第一次有了一個聯合國,有了一個國際關系。這是覆蓋全球的。

第三個是自然的領域

之後在最深一個層次上,你可以看到人類的團結還體現在我們對自然的認識上。如果一千年前到世界各個地方旅行,你會發現他們對自然的認識是完全不一樣的。今天雖然有些細微的差異,但是對最精髓的東西的理解是一致的。各國的生物學家對於生物的理解完全是一致的。

對人體、疾病成因的理解也是一致,物理上也是一致的。歷史的方向最無可避免的,就是朝著團結在走。經過幾千年的歷史進程,我們基本上已經到達了這個目的地了,我們已經和全世界組成了一個大家庭,當然這個大家庭中還是會有爭吵,但是我們已經不再是相互獨立的了。

在過去的十萬年,很明顯的一點就是人類的力量、權力越來越大了。人類也變得越來越團結了,但是有一點並不明確,就是在過去的十萬年當中,人類有沒有變得越來越幸福。

但你有沒有更加幸福?這是最難最重要的一個問題。我們現在消耗了更多的能量,美國人日均消耗的能量相比於以前增加了60倍。但是幸福感會不會也增加60倍呢?答案可能並不是如此。有哪些證據呢?

人類的力量和幸福感之間沒有直接的聯系。不是說每個人的權力明顯上升之後,人類的幸福感也會明顯上升。有些人會覺得人類權力越來越大的時候,當然就比較幸福,你可以使用那些權力去解決問題,比如說激光、疾病、戰爭。

但事實上並不是如此。幾千年的歷史,你可能看不到權力和幸福之間有著很緊密的聯系,因為人類的權力通常都是用來增強集體的權力,也就是整個帝國或者國王的幸福感,而不是個人的幸福感。比較一下,農民的生活遠遠要比采集者的生活糟糕得多。

為什麽呢?

首先就是因為農民做更加賣命地工作,我們的身體和頭腦經過了幾百萬年的進化,才適應了這種采集者的生活。因為進化,我們就可以進樹林采蘑菇打獵。這是進化之後我們的身體和頭腦才會去做的。

但是18世紀的農民並不是這麽去做的,他們做的是更加複雜、更加難做的農業上的工作。比如用河水澆灌玉米、收割糧食等等。對於人體來說,是更加複雜、更加無聊的工作。即使今天幾百萬的人,全世界各地的人,工作更加努力,做的還是更無聊的工作。

但是19世紀的農民大受影響。所有的這些挑戰和困難之外,他們還會受到社會不平等和上層階級的剝削。之前采集者生活在一個非常平等的社會當中,有很多的部落,但貧富之間的差距並不是那麽明顯。

隨著歷史不斷向前推移,人類的權力越來越大,權力的分配並不是在所有人之間都是平等的,而是集中在非常少數的精英分子手中。在19世紀地農民可能會受到更多的社會不平等和剝削的影響。如果一直看幾千年的歷史一直到19世紀,我們可能得不出平常人越來越幸福的結論。

今天更多的人是因為年老死去,而不是因為傳染病,這就導致了暴力的大大減少,今天自殺的人遠遠超過人類之間暴力導致死亡的人。暴力在快速的下降,一人死於恐怖組織的同時,有一千人死於吃得過多,所以麥當勞比恐怖組織對歐洲人的安全威脅更大。

從這個意義上來說,我們看到了人類的權力和人類的福祉是有一定的相關性的。但是同時又不意味著人類就比以前更幸福了,因為我們還有看到一些相反的、不斷在減少人類的幸福和福祉的過程。

首先,智人是一種社會動物,我們的福祉、幸福很大程度上取決於我們的社會關系和家庭關系的廣度和深度。現在社會把饑荒瘟疫和戰爭減少了,但同時我們也看到了一些親密的社會和家庭的解體。

今天的人類不會再受到饑荒戰爭的影響,但是比以前孤獨許多,比以前更感到被隔絕、被異化。我們還在失去的一個東西就是註意力的缺失,感官的能力在缺失。

絕大多數今天的專家有一個觀點:人類的幸福真的沒有改變太多。人類的幸福和權力之間既沒有正相關的關系,也沒有負相關的關系,權力不斷地增加,但人類的幸福基本上跟以前保持一個相同的水平。

我們就像實驗室里的小白鼠,在機器上跑來跑去,沒有任何的進步。到底是什麽原因導致的呢?

有一個非常深入的原因,是人類的幸福真得不取決於我們所生活的客觀條件,很大程度上取決於我們的期望。你期望什麽,得到了就滿足,如果沒得到就不滿足。所以真正想要什麽並不重要,重要的是你有沒有真正得到。

但是人類有一個問題,隨著人類獲得的權力越來越多、生活條件不斷改進,人類的期望值就會不斷地提高,如果期望值跟我們的祖先一樣,那今天我們每個人都會非常幸福。我們今天還是不幸福,因為我們的期望變了。期望值會隨著條件的變化而變化,這也是我們沒有那麽滿意的一個原因。

另外,我們也看到了人類對自己的身體和對美貌的關系之間也能看出來。今天的人比歷史上任何時間的人要更美麗,因為疾病沒有那麽多了,我們也更知道怎麽來治療。但是有研究發現,尤其是在最發達的國家,人們對於外貌比以往任何時刻都不滿意,如果你把發達的社會跟欠發達的社會做比較,你會發現發達社會對外貌更不滿意,為什麽呢?因為他們的期望值改變了。

以前只與周邊的有限人進行比較,而現在有電視廣告了,他們專挑世界最漂亮的人展示給我們看,所以把自己跟明星比較就越來越不滿意。這種機制實際上減少了人類的滿意或者幸福度。在更深入的一個層面上,我們可以責怪生物學、人類的氧化。

為什麽導致了人類的滿意與不滿意?

根據生物學專家研究,不是外部發生的事件,不是經濟條件,不是財富值,而是我們內部自身化學體系決定的。外部沒有任何東西讓我們開心或痛苦。唯一影響我們的開心或滿意的就是內部的生物化學體系。開心是因為內部生物化學系統在生存一種愉悅的感覺。但是有一個生物學上的問題,我們的生物系統設計使得那些愉悅的感覺不會持續太久。

人類歷史上所發生的一切都沒有改變我們的生物化學體系,如果我們的幸福取決於生物化學體系,那我們的生物化學體系不改變的話,歷史就是沒有意義的,什麽都沒有改變。

因為這些生物學的專家,歷史上第一次明白了控制我們的滿意機制,關鍵的不是經濟社會政治,而是生物化學。如果你想要帶來一個人類幸福感上的巨大改變,唯一的方式就是要改變我們內部的生物化學體系。在經過了幾千年之後,我們一直嘗試改變整個世界,但並沒有更滿意更幸福。現在這些專家發現我們一直采取的是錯誤的體系,問題不是發生在外部,而是內部,所以我們就來改變一下生物化學體系吧。

那麽我們可以改變大腦的結構、DNA,這樣我們就可以把我們的權力轉化成幸福了。這不是我個人的觀點,而是各個專家的觀點。其實大腦對於愉悅成就的反應並不是不滿,而是想要更多,所以即使會有生物化學的藥物出來,我們可以為人類創造越來越多的滿足感,可能並不會讓人類更幸福,而是會讓人類想要的越來越多。

我們可以來看一下那些偉大的哲學和宗教的思想。我們發現了剛才的介紹並不是什麽新東西,過去的幾千年,從佛陀到蘇格拉底,到很多偉大的思想家,他們都在告訴我們,如果你想要真正的幸福,最關鍵的一點,是不去改變外部的世界,也不是改變內心的世界,而是真正地了解你自己,了解你是誰。這才是幸福的真正關鍵。

但是這樣的道理,幾千年都不能為大多數人所接受。大多數人不是追求了解自己或更加幸福,而他們想要做的是去改變世界,讓世界滿足我們的期望。但即使我們做到這一點,我們的期望還是不斷地提高,然後又不幸福了,所以人類特別擅長取得權力,但最不擅長的就是把權力變成幸福。 

數據崇拜:數據宗教的崛起

今天,在世界上普遍流行的、對這個世界的看法是什麽樣的?

我們看下人類、蜜蜂,可以看到什麽?是兩種不同的狀態。那麽人類是什麽狀態呢?

為了更加了解這個想法,我們首先看下宗教,它並非來自於天堂,而來自於地上的人類,是為了要在地球上建立統一的權威。宗教,也可以用“意識形態”來理解,過去的人們認為權威在人類之外,在上帝那里,但是在當今社會,宗教有很多改革,轉移到了人身上,“人本主義”成為新的權威,大家認為人身上都有神奇的因素,我們是全世界權威的來源,不管個人還是集體,是我們用自己的已知幫助我們,用自己內在的聲音引導我們,這聽來很抽象,所以在我和大家解釋“數據崇拜”之前,我們來講講當下主導我們的宗教:

人本主義”。

今天主導的意識形態是人本主義,指“人類是世界的中心”。人類是所有權威和意義之來源,而之前在一些文化當中,人類相信上帝和超自然的存在,認為上帝和超自然是意義和權威之來源。現在的我們已經接受:自己的感受是意義和權威的來源。

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之前,一些人遇到什麽困難時,他們可能選擇尋求上帝、天使以及其它超自然的力量,來尋求答案。而現在,我們聽到的聲音都是:“你要聽從自己的感受,聽從你自己的想法,唯一能給你答案的只有你自己。”人類的意願、渴望、感受是這些答案的來源。

舉例子來看“人本主義“是什麽。在過去的年代,政治家們會去一些牧師、教士等等,因為這些人是上帝和人類之間的一個橋梁,他們會去問那些人,誰應該成為國王,他們是從上帝和神那里得來權威。而現在社會的權威,是來自於人本身,來自於人的感受和想法。

所以提出各種政治主張。

比如在民主選舉當中,“人本主義”的政治學就是:選民知道好壞,如果你想知道應該由誰來掌握這個權威,那麽就去問選民,問問應該由誰決定統治這個國家。這就是人本主義一個核心的觀點。

同樣在經濟學當中,人本主義的核心是顧客決定的,顧客是正確的。怎麽判斷產品好不好?我們就問顧客。那麽,由什麽來決定一個公司是不是成功呢?這也是一個客戶的選舉,不是一個民主的投票。

也就是說,民主的客戶來通過信用卡和錢來選舉,選出成功的產品和成功的公司。如果說一個公司取得成功,必須要滿足客戶的一些需求和感受,如果一家公司不顧客戶的選擇願望或需求,就不會成功,更不會生存下去,這就是人本主義經濟學。

經濟的最高權威是消費者,沒有人會告訴消費者:你做了一個錯誤的決定,即便是諾貝爾學家、工程師、歌星、藝術家做出的汽車,消費者也不一定會買單,當消費者認為這不是好車,這就不是好車。

同樣在藝術界和審美上,也是一樣。過去幾千年,人類覺得藝術來自於一些超級力量的靈感,或有一些客觀的標準,來決定藝術是好、是壞,是美、是醜。

但是人本主義審美學和藝術就很不一樣。人本主義的藝術是:審美學,美是存在欣賞者的眼睛里。

什麽是藝術?

所有懂人格藝術的東西就是藝術。

什麽是美?

只要人類覺得美的東西,願意花錢去買的東西就是美的。

1917年,法國藝術家馬塞爾·杜尚,他就拿一個小便器,說:“這就是一個藝術品。”他把自己的名字簽在小便器上,然後放在一個博物館里。這個叫做“一個藝術品”。

從此以後,很多人不斷地在討論,這到底是不是藝術品?如果你是人本主義者的話,有人就覺得這是藝術品,那就是藝術品,如果有人覺得這是美的,那就是美的。世界上沒有哪個權威人士告訴你說這不是藝術,所以美不是由誰來做判斷的,而是由欣賞者做出的判斷。

同樣,還有人本主義的倫理學,什麽是好的?什麽是不好的?我們應該采取什麽樣的行為?過去的幾千年,很多人都覺得我們要聽上帝的、聽神的、聽天堂的聲音。

我們怎麽知道上帝或者神對我們有怎樣的要求呢?

當時,就在《聖經》里寫著,所以我們就要去讀《聖經》或是《可蘭經》,然後就按照里面說的去做。人本主義的倫理學,這是現在的世界流行的一種觀點,想法就很不一樣了。

什麽是好事?

就是你覺得好的,就是好事,如果你感覺很好,那你就去做。如果有一件事讓你感覺很好,也沒有讓別人感覺不好,那你就去做。這可能就是同性戀背後的一個邏輯和道理。

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現在歐洲國家越來越接受同性戀了。之前,在歐洲,覺得這是一件特別糟糕的事情,因為那是《聖經》里說的,說同性戀不好,我們就不應該這樣做。但是現在的歐洲人想法就不一樣了,他們只是說,你聽從你自己內心的聲音,如果你自己覺得好,覺得開心,覺得兩個男人同性戀結婚,又不會傷害到別人,還會很開心,感覺好就去做。

當然了,有的時候會產生一種沖突,如果我做的一件事情讓我自己感覺好,讓別人感覺不好,怎麽辦?

比如我偷了你的車,我自己感覺很好,但是你覺得不好,那這就會產生了沖突和爭論了。

但是,在人本主義倫理學當中,所有的爭論都是基於人的感受,也許有人會逼你做一些自己不喜歡做的事情,是基於別人的感覺不好,而不是上帝覺得這個事情感覺不好。

最後,是人本主義教育學,之前的幾千年,人類行為的來源是上帝、《聖經》或是過去那些神聖的智者,所以教育在世界大多數的文明當中,教給學生的、教給小孩的是過去那些智者的智慧,到學校學的是《聖經》《蘇格拉底》《孔子》等,而人本主義的教育學,在現代世界當中就會有很不一樣的觀念,他會說世界上那些權威意義的來源,不是我們之外的,不是在天堂中的,不是在聖經當中的,而是在我們自己的內心,是我們自己的感受和選擇。這才是意義的來源。

所以,人本主義教育學一個主要目標是:教會學生怎樣獨立思考,這就是人本主義的教育學,為自己去思考!

這種世界觀,也就是把人的感受和選擇放在了核心。現在受到了新技術(生物技術、計算機技術、人工智能)的挑戰,因為這些技術的出現,人本主義可能會被終結,也就是原來的人本主義,人的感受和選擇放在世界中心、政治中心的觀念會被終結。非人文主義正在到來,科學說“人文主義”就是虛擬的、杜撰的,人文主義通過人的感覺來解決問題。

科學告訴我們,其實所謂的自由意識並不存在,我們從來沒有做過自由的選擇,你做的所有的選擇都是基於在身體當中的一些生物化學的過程。

根據生物學家的理念,從來沒有靈魂的概念,身體當中發生的一切,無論是政治的選擇和倫理的偏好,你想要買什麽東西,都不是由自由意誌決定的。所有的這些選擇都是由你身體里的生物和化學公式決定的。在科學界,存在兩種過程:決定性和隨機性。

沒有哪一種選擇是自由的。

有一種過程是決定性的,比如有一些事情發生了,導致了後面一些事情發生了。

還有一種過程,是隨機的,就是概率性的事件,比如量子學的事件,不是說一定會發生的,而是隨機性發生的,比如活性的原子組合在一起,它就會爆炸,這是隨機的。

這個世界上只有這兩種過程,但是沒有自由一說,現在生物學家也說了,沒有自由的概念。我們的選擇反應的也不是自由意誌,而是人體當中的那些生物化學公式。

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我們的感受,在人本主義政治倫理中那麽重要。但是根據他們的觀點,感受只是一個生物學的過程,都是由大腦的神經元、血液當中的化合物,讓你有了這樣的感受。現代科學家告訴我們,如果你涉及到足夠多的數據,然後做出正確的計算,一個外部的環境就能夠完全理解你的感受,而且還可以預測你需要做什麽樣的決策,甚至幫助你能夠做出更好的決策。

也就是說,外部了解你的程度,可能會超過你了解自己的程度,這個聽起來可能非常抽象或複雜。然而我們的感覺就是一種生物算法。

簡單舉個例子:

在非洲大草原上有只大狒狒,有一顆樹上有香蕉,它想要吃香蕉,但同是樹的不遠處有只獅子,大狒狒就要思考,要不要冒著生命危險去摘取香蕉呢?這個問題其實是計算概率的問題,也就是大狒狒不去摘香蕉的概率有多大,而另一方面,大狒狒去吃了香蕉而被獅子吃掉的概率有多大。

要計算兩邊的概率,你就會需要很多數據,比如香蕉的數據,距離大狒狒有多遠,有幾根香蕉,這個香蕉有沒有熟,同時你還要計算獅子的數據,獅子距離大狒狒有多遠,獅子大還是小,是睡覺還是怎麽樣,看起來餓還是不餓。

另外,還要看自己的數據:我能跑多快,我有多餓。要把所有的數據融合在一起,計算出概率,然後決定做什麽。

那麽這只大狒狒是如何計算這個概率呢?

它不會拿出計算器,開始計算這個概率,它整個身體大腦和神經系統,就是它的計算器。我們所說的感受和情感,其實就是計算這種概率的公式。

大狒狒經過這個運算過程之後,不會是一個數字,而是一種感受。要麽就感到勇敢,要麽就感到恐懼。所以,感受和情感不是什麽精神的現象,不是用來寫詩的,而是一種生物化學計算的過程,讓我們計算出概率,然後做一些現實的決策。

因為沒有人了解生物學,沒有人有這樣計算的能力,然而今天我們在逐漸具備這樣的能力。

因為我們之前不知道哪些生物算法成就了人類,所以我們說:要傾聽自己的感覺,通過自己的機制了解自己。雖然目前沒有這樣的技術可以了解身體內部的數據,但是,這個事情也在改變之中。

我們正處在兩大科學的交匯之中:人文和計算,馬上要出現一個海嘯了。一邊是生物學家掀起的巨浪,開始真正了解身體,一邊是計算科學掀起的巨浪,也就是達爾文遇見圖靈。

當生物學的洞察力加上電腦的洞察力,谷歌們也正在變成生物科技公司。

他們雇用了很多生物科學家,通過生物化學算法,最終來設置和融合生物電子算法。那麽會看到什麽結果呢?

就是會誕生大數據系統,權威就開始轉移到算法中,我能打保票,你未來對身體做的最重大決策,不是基於你的感覺,而是大數據。

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兩三年前,安吉麗娜去做了計算機的DNA測試,發現了很少見的基因突變,有87%得乳腺癌的可能。但是她感覺非常好,一切都是沒問題,然而計算機告訴她身體有一個定時炸彈,安吉麗娜很智慧地傾聽了計算機的聲音,而不是自己的聲音。這會是未來大家傾聽數據的方式。

幾千年前,當我們對自己的身體疑惑的時候,會去問上帝,後來傾聽自己的感覺,但是現在這些都過時了,你要聽谷歌的、微軟的、蘋果的,他們了解你的程度超過你自己。

以前的世界觀是有神論的世界觀,上帝是一切權威的來源。如果你有事情,要問《聖經》。現在的時代會告訴你,不要聽自己的感受,要聽數據的,要聽谷歌的要聽微軟的。

如果你是一個人本主義者,你以前買書是去書店一欄一欄地看,看看書面和內頁,最後選擇書籍;現在,數據主義者去亞馬遜看推薦書單,你剛進入到亞馬遜首頁,他會推薦給你,你喜歡什麽樣子的書,雖然這個算法還不是特別好。

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假如你在kindle讀書,其實也是kindle讀你,keidle知道你讀的書、你哪頁讀得快、哪頁讀得慢、讀到哪里你就不讀了,把傳感器連接起來,Kindle知道你都到什麽地方笑了,讀到什麽地方哭了,讀到什麽地方不開心了,心臟有變化。

比如說:醫藥行業,很有可能最重要的有關你身體的決策、健康的角色,不是基於你的感受自由選擇做出的,而是基於電腦算法算出的。

所以,我們看到了這個數據的轉移,轉移到了計算機的算法,比我們自己更了解自己。我們當下的人類生活方式已經被數據占有、被監控。比如,將來你與誰結婚,將來都有可能會通過數據分析,會給到你應該要跟誰結婚的數據。

商業的基因

技術對於人類社會的影響,特別是對不同人類族群、不同國家和不同種等級的人產生的影響。

歷史的平等是不可避免的,新的概念“平等”和“不平等。”

歷史的大多數時候,其實不平等一直是人類歷史的常態。對大多數社會、文化、帝國、國家,其實它的基礎就是在於不平等,有了等級的不同。比如國王和庶民、貴族和平民百姓、富人和窮人就是一種等級的區。甚至再家庭中,父母子女也會發生不平等,所以在過去的幾千年,不平等是自然的,不可避免的。

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特別是20世紀,在人類歷史中“平等”成為了最重要的價值。不僅僅是對於某一個國家,而是全世界範圍當中成為最重要的價值。

在20世紀從很大程度上來講“克服不平等”,才是20世紀歷史的主旋律,打破了各個不同的種族、人種、國家、性別之間的不平等。

也不是完全變更了,而是相對於早期相比,20世紀末期和21世紀早期,整個人類社會,可能是有史以來最平等的社會。

往未來看,看到21世紀,看到的歷史可能在進行一種倒敘,特別是“平等”和“不平等”的問題上,之前已經縮短了兩者之間的差距,但是21世紀的現在,又開始把差距拉大,越來越明顯,可能相比之前的任何時期相差的都要大。

之前的差距,是表現在是不同國家之間的差距,主要的原因是核心技術和經濟的創新上的差距,我們把這種技術的創新稱之為工業革命。比如19世紀人類掌握了蒸汽和石油、紡織、食品、汽車等等這些技術。人類也知道了開始運用這些技術,開始生產出更多的東西,這就是工業革命。

但是,工業革命這些新的力量,並沒有在所有人里平均的分配,很少數的國家,比如英國、法國、美國等他們優先實現了工業化,其它國家就是落後的,比如中國、印度、南美的一些國家。但是這些工業技術,用了150年時間才消除了差距。但是,還會有些國家,依然被遠遠的落在後面,沒有消除差距。

現在看今天的世界,我們處在了新一輪的技術革命,人類現在又掌握了新的特別了不起的力量,不再是工業革命技術的力量,而是生物技術和計算機的算法。這兩個強大的力量,是我們現正在學習的。

現在21世紀的革命,不僅僅是工業技術革命,而是人類身體、大腦和思維。21世紀經濟的產出物是身體、大腦和思維的產出。我們不僅僅是改變周圍的世界和環境,而是開始有力量改變人類中級內部的世界,我們生物化學的這套體系,也許會改變我們的大腦,我們的DNA,甚至開始創造一些人工的無機的生命,比如人工智能。

這些新的力量,也沒有得到平均的分配,只有少數的國家是遙遙領先的,他們取得的是壟斷的地位掌握了這些新興的生物技術和計算機的技術,大多數國家和人都是落在其後的。

這就會產生一種威脅,也就是之前20世紀之前縮小了的差距,如今又開始加大差距。

國家社會之間的差距,為什麽會擴大?一些國家知道怎麽生產大腦和思維,一些國家不知道怎麽生產大腦和思維。如果沒有跟上這一次技術革命浪潮,很有可能你就無法跟不上,無所縮減這個差距。不僅僅是相比20世紀的差距更大,而且是達到這個歷史上更大的水平。

但是這些在21世紀就要發生改變了,因為那些精英那些富人通過技術改變自己的身體和大腦,改變孩子的身體和大腦,這樣的話,是人類歷史上是第一次出現這樣的情況。

我們就可以看到不同的生物等級,不僅僅會有法律、社會的階級,精英階級和平民階級,不同生物的階級,比如不同的人,會有不同的大腦和思維的能力。

死亡也是這樣,之前的歷史當中死亡對於所有人來說是最平等,但是在將來可能並不是如此。

過去死亡讓大家都平等了,為什麽呢?因為所有的人終有一死,如果你是18世紀的中國平民,你生活在中國的清朝,你看看自己,再看看中國的皇帝他特別的富有,有很大權利,特別的強大,但是你知道,他終有一天也是要死的。

從這個意義上來講呢,都是會面臨死亡。不同宗教信仰的人也都會一樣,如果說你有一些宗教信仰的話,你會覺得這輩子做一些善事,下輩子會過的更好。

不是因為上帝怎麽說,不是因為這是自然規律,而是命運到技術的問題。

現在已經有科學家這樣說了,現在科學的主要目標就是來克服死亡的挑戰。也有很多著名的商業人士也是非常嚴肅認真的來對待這個問題,成立了相關的項目。比如谷歌,兩年之前有一家子公司,這個公司的目的,就是來研究克服死亡的問題。

當然能夠延長人類壽命的技術,能夠讓人類長生不老的技術,從一開始會是非常昂貴的,一般人可能享受不到。可能會看到這樣的情況,就是只有那些富人可以長生不老,可能會活到120歲、150歲或200歲。那些老百姓,可能還是會死亡。對於死亡,本身是平等的了,這樣會造成窮人很憤怒,之前的窮人可能會覺得生活各種的不平等,但是對於唯一平等的“死亡”,如今富人可以用科技技術來延長壽命了,造成窮人之間更不平等了。

當醫生和專家和科學家,面臨人類變成了一些不同生物學上的群體,新的生物科學給我們不同的社會階級之間分成了不同的階層。

我現在所說的一切,未來,不是我的預測,只是一個可能性。但是在我們思考未來,未來可能性。未來你要看到最危險的可能性。不是說什麽事情在20世紀發生了,不一定在21世紀就會重複。

首先醫學正在經歷一場巨大革命,到目前醫學主要的目的,就是要治療病患,現在越來越多的醫藥和醫藥公司,他們不再對治療病患感興趣,而是對健康要錦上添花。有這樣一個假設,比如有個人生命醫學的目的,是要保證他能回到正常的一個狀態。健康雖然是有一個普世的規範,但是整個目標就是要超越這些規範,不是每個人都可以獲得規範。

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無人機

再比如,21世紀最強大的軍隊,現在再也不招那麽多的人來當兵了,更依賴技術。網絡技術、無人機,都是自動駕駛的技術,當然還需要一些人類來參軍,還需要一些士兵和專家,但是你需要士兵的數量要比以前少很多,而且這些士兵必須是專家,還要知道怎麽去制造並且駕馭高科技。還有在非軍事領域在發生,比如人工智能、電腦、機器人這些會比人類越來越好,絕大多數的人類都會失業。

這個世界死於車禍的人,遠比死於戰爭、犯罪、恐怖主義加起來的人數還要多。如果不許人類開車,所有的駕車都是由人工智能來完成,無人駕駛的車來完成,

可以把所有的汽車、所有的大巴、所有的卡車聯網,形成一個單一的網絡,和交通紅綠燈聯網,再也沒有車禍,你需要的車的數量也要少很多,消耗的汽油也少很多,所以即拯救了人類的生命,而且節約錢還還沒有那麽大的汙染,但是導致的結果很多人會失去工作,還有駕校的老師和交通警察都不需要了。

同樣的道理,比如醫生。如果某人要讓醫學院,他希望自己20年後要做一個家庭醫生,現在看來是一個很不現實的希望。因為20年以後人工智能很有可能會代替家庭醫生。比如,家庭醫生要做的,診斷疾病,建議你怎麽樣治療?

我們看今天人工智能的發展,IBM 現在正在做一個醫生人工智能,他要做的是代替醫生來診斷疾病來推薦你療法。這個醫生機器人可能會對全世界的病都熟悉,每一周或每一天都會進行信息更新,比任何醫生都更加熟悉,記住所有人的醫療歷史,每個一個人類的醫生能夠做到這一點。它不需要情緒,到哪里都可以跟著我,會告訴你療法,如何治療。

當然一時間不會代替現在的醫生。但是這些技術上的難度,可能會很難。但是只需要解決一次技術上的問題,一旦解決了這些問題,我們就會得到無數的醫生可用,而且隨時可用。

人工智能,雖然研發技術需要1億美元,但這是很小的一筆錢。對比你得到的好處和價值而言,這錢真的值得付出。

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認知 商業本質
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《人類簡史》作者赫拉利:數據宗教正在征服世界

來源: http://www.yicai.com/news/5007713.html

“整個宇宙就是一堆數據,所有宇宙發生的事情就是處理數據的過程。”4月27日,獵豹移動Connect大會 上,《人類簡史》作者尤瓦爾·赫拉利(Yuval Harari)在主題演講中這樣說。

尤瓦爾·赫拉利是耶路撒冷希伯來大學的歷史系教授。2015年6月他登上TED演講,視頻播出後達到200萬次播放量。他的作品《人類簡史:從動物到上帝》將從十萬年前有生命跡象開始到21世紀資本、科技交織的人類發展史娓娓道來,100周蟬聯以色列暢銷書排行榜榜首。

在他眼里,數據將取代以往的宗教成為人類未來的信仰。他舉了個生動的例子:對待結婚這件人生大事,過去人們詢問父母或者牧師,應該嫁給誰,或者娶誰;現在人文主義告訴我們,要聽從自己的內心,想和誰結婚就和誰結婚。但如果從數據的角度來看,你要想知道跟誰結婚,大數據會給出你最科學的答案。

《人類簡史》作者尤瓦爾·赫拉利(Yuval Harari)

人文主義過時了?

尤瓦爾·赫拉利的演講中從宗教說起,一直講到人類的地位最終將被人工智能所取代。

在他看來,宗教不是上帝,而是權威。在過去的幾千年中,人們對於什麽是好的、什麽是不好的,很多人覺得應該聽上帝的,聽神的聲音。但現在權威正在從上帝轉移到人類身上,成為當今社會新的權威,也就是人文主義——“如果我們有任何的問題,並不是找上帝來幫忙,你覺得好的那就是好的。”

以政治領域為例,過去人們如何選舉,可能要從上帝那里找答案,但是現在人才是最大的權威,選民在投票時問的是自己,他們才知道誰是最好的。

這個道理放在經濟上同樣適用,那就是“消費者永遠是對的”。尤瓦爾·赫拉利舉例,如果把全世界最好的經濟學家、諾貝爾獎得主、明星和工程師們在一起五年,也許就可以造出世界上最好的汽車。但當這些汽車發往全世界各個地方,卻沒人願意買。“你必須知道消費者是什麽樣的想法,而不是說這是某個偉大的設計師做出來的。消費者認為不好就是不好。這是人文經濟。”

美學也一樣。從前人們認為藝術的來源來自於人之外,比如天堂 、上帝。但現在藝術和美學來自於人的眼睛。比如藝術家杜尚曾把馬桶的現成品送出展覽,並命名為《泉》,以此來嘲諷傳統藝術的一本正經,化解神聖的藝術作品與普通生活之間的界限。“如果你是一個人文主義者,只要你覺得它是藝術就是藝術,美就是美。”尤瓦爾·赫拉利說。

而在倫理上,尤瓦爾·赫拉利提到,在中世紀的歐洲,如果上帝、教皇和聖經說同性戀是罪惡,大家都覺得同性戀是罪惡,但現在來看,“如果你覺得和同性結婚更開心,並且不會傷害到任何人,那你就去做。”

在人文主義學派中,當你有一個問題,你要做的是傾聽自己的感覺內心。但在尤瓦爾·赫拉利看來,你的感覺都只是過時的數據,這只是7萬年前大草原產生的算法。

舉個簡單的例子。非洲大草原上有個狒狒,它看到一棵掛滿香蕉的樹,但是也看到離樹不遠有一頭獅子。它要不要冒著生命危險去摘香蕉?

這其實是一個概率計算問題:如果不吃香蕉,餓死的概率有多大?吃香蕉,被獅子吃掉的概率有多大?為了計算這個概率,狒狒一是需要很多香蕉的數據:香蕉離我有多遠,有幾根香蕉,有多少綠的沒有熟的香蕉;二是需要獅子的數據:獅子離我有多遠,獅子的大小,有沒有在睡覺,看起來餓不餓;三是需要關於自己的數據:我能跑多快,我有多餓等等。

收集了這些數據以後,這個狒狒開始用大腦神經計算。如果感到恐懼,就意味著大腦計算出的概率表明,你去采那些香蕉太危險了。如果計算出的概率告訴它,你應該冒著生命風險去采香蕉,這時候狒狒就會感受到勇敢。

也就是說,這個概率的答案在狒狒看來,不會是一個數字,而只會是一種感受。其實它是生物化學計算的過程,是超過幾百萬年自然選擇中算出來。

“自然科學告訴我們:人類從來沒有做過什麽自由的選擇,所有的選擇都是由大腦和身體當中的生物化學反應機制決定的。”尤瓦爾·赫拉利說。

數據宗教崛起

“別聽你內心的算法,聽微軟、谷歌、蘋果的,它們了解你的程度遠遠超過你自己了解你的程度。” 尤瓦爾·赫拉利這樣說。

他由此判斷,“科學的海嘯要來了”——大數據帶來了權威的轉移,權威正在從人的情感轉移到電腦算法上。

特別是當你收集到足夠多的數據並作出正確的計算,一個外部的實體就能夠完全理解你的感受,它不僅可以預測你將會做出什麽樣的決策,甚至能夠幫助你做出更好的決策。

尤瓦爾·赫拉利拿安吉麗娜·朱莉舉例。這位好萊塢知名女星此前被檢測出BRCA1基因突變,這導致她有87%的幾率患乳腺癌,50%的幾率患卵巢癌。但幸運地是她檢查發現自己目前還沒有乳腺癌,感覺非常好。

她的感覺告訴她沒問題,但是計算機算法說出了另一件事,就是她的身體藏有一個定時炸彈。安吉麗娜·朱莉最終勇敢地傾聽了算法的聲音,而不是自己身體的聲音,做了預防性雙側乳腺切除術,以降低罹癌風險。”

再如,當用戶在亞馬遜Kindle上讀書時,如果把它和一些可穿戴設備連接在一起,你所讀到每個字對你血壓的影響、血糖影響都能被它知道。“基於這個數字亞馬遜不光光對你提供新書的推薦,還可以推薦更多的東西,比如你應該娶誰嫁給誰,我想這是人類生活中最重要的決定。”

過去人們詢問父母或者牧師,我應該嫁給誰,或者娶誰。現在人本主義告訴我們,要聽從自己的內心,想和誰結婚就和誰結婚。但如果從數據的角度來看,你要想知道跟誰結婚,有候選人A、B,谷歌和亞馬遜可以告訴你答案。

例如,谷歌會說:“從你出生就我開始跟蹤你,你所有的郵件、讀過的書,你的心率、血壓,我知道你的DNA,你所有的E-mail我都讀過。我有一些生物監測設備每天都在追蹤你。你去跟不同的人約會的時候,我都知道他們對你的心跳起到了什麽影響。據對你的這些了解,我建議你跟A結婚,不要跟B結婚。我太了解你了,我甚至知道你不喜歡我給你的建議。你想讓我說跟B結婚,因為B更好看。我沒有忽略顏值,B的美貌我也考慮了,但是我仍然建議你跟A結婚。”

在演講最後,尤瓦爾·赫拉利和觀眾做了一個簡單的測試,看看大家是不是數據的宗教者——“比如你去動物園看到熊貓或者來到大會場看到了我,如果你是一個人文主義者,你可能說情感比較重要,我終於看到熊貓,我的情緒怎麽樣,如果你是一個數據主義者直接手機拿出來拍照開始上傳,比如說傳到朋友圈上面和facebook上面,因為你期待外部的環節、外部的數據處理的過程,可以給你的經歷帶來一些意義。”

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《人類簡史》作者談人類命運 “虛構的故事”和“史上最大騙局”

來源: http://www.infzm.com/content/116764

寫作《人類簡史》的過程中,赫拉利成了素食主義者。他意識到人類取得空前成就,代價是幾乎其他所有動物的命。(南方周末資料圖/圖)

尤瓦爾·赫拉利認為:人類成為地球的主宰,秘訣在於,人類能創造並且相信某些“虛構的故事”。而在中國,歷史書給出的答案總是:會使用火,能夠制造並使用工具。

一直被視為人類巨大進步的農業革命,赫拉利認為是“史上最大的騙局”。

這兩個觀點,沖擊了傳統認知,也引來批評。

現在全球暢銷,當年差點沒人出版

因為《人類簡史》,以色列的70後歷史學家尤瓦爾·赫拉利在中國成了超級學術明星。

2016年4月,赫拉利第一次到中國大陸,是為了推廣中文版的《人類簡史》。他的行程極其密集,卻依然無法讓書迷滿足。在北展劇場的一場演講,近2700張票銷售一空,劇場外甚至有黃牛不停詢問路人:“有多余的票嗎?”

北京的上一站是臺灣,下一站是韓國。馬不停蹄的演講、接受采訪讓赫拉利的身體有點吃不消,4月23日晚在北展劇場演講時,發著燒的赫拉利坐在椅子上完成了後半場。24日接受南方周末記者采訪時,他的嗓子已經沙啞。

赫拉利剛滿40歲,身材瘦削,穿休閑西裝牛仔褲運動鞋,總是帶著靦腆的微笑。若不是《人類簡史》,赫拉利可能如今還是一名默默無聞的講師。從牛津拿到博士學位並做了兩年歷史博士後之後,他回到自己的母校、以色列的希伯來大學擔任歷史系講師。《人類簡史》就是源自他講授的世界史的入門課程:智人的歷史。當時,資深的教授們都看不上這門冷門的課程。

書也差一點沒法出版,以色列幾乎主要的出版商都拒絕了它,沒人看好這麽一個跟現實離得太遠的歷史話題。這本書講的是:人類如何走到今天,未來又將走向何處。

他們很快就會感到後悔:《人類簡史》甫一出版,就登上以色列暢銷書排行榜榜首,並且一待就是三年。2014年,英語版出版,又在英語世界引發了強烈關註。Facebook的首席執行官馬克·紮克伯格專門推薦本書,稱之為“有關人類文明的宏大敘述”,超過兩百萬人觀看了赫拉利在TED的視頻,十多萬人選修了他為本書開設的在線課程。迄今為止,此書已授43個國家的版權。

寫作本書的過程中,赫拉利成了素食主義者。他意識到人類取得空前成就,代價是幾乎其他所有動物的命。書紅了,赫拉利也變得忙碌,他的丈夫伊齊克(這對同性伴侶在加拿大註冊結婚)放棄了戲劇制作人的工作,成為他的全職經紀人。

赫拉利在《人類簡史》最後對人類未來提出了擔憂,他近幾年的主要研究也集中於此。在4月23日的演講中,他提出了一個非常震撼性的說法:人類將失去其在世界的主導地位,數據將取代以往的宗教成為人們的最新信仰,人類未來將成為Cyborg(神經控制裝置Cybernetic device與有機體organism的混寫,即半機器人)。

“以今天科技的發展速度,可能最多一兩個世紀後,那一天就會來到。”赫拉利對南方周末記者說,但是,“正如所有重大的變化一樣,它同時具有變好與變壞的潛力。我們應該意識到此刻發生的事情,盡力將這種發展引領到好的方向上去。”

大猩猩不會相信,只有人相信

牛津大學的歷史學教授斯蒂文·剛尼把《人類簡史》看做講述大歷史最好的一本書:“規模宏大但絕非泛泛而談;具有時代性又不花哨,觀念驚世駭俗但絕不是個簡單的反對者。”

“驚世駭俗”的觀念包括——人類成為地球的主宰,秘訣在於,人類能創造並且相信某些“虛構的故事”。而在中國,歷史書給出的答案總是:會使用火,能夠制造並使用工具。

“如果一只大猩猩對另一只大猩猩說,你把這根香蕉給我,死後就會進入天堂,那里有吃不完的香蕉。”赫拉利以宗教舉例,“大猩猩不會相信這樣的故事。只有人類才會有這種想象力,才會相信這樣的故事,並因此修建了大教堂,修建了清真寺,數以百萬計的人共同崇拜某一個上帝或者真主。”

就連國家、公司、金錢,也都不是客觀存在,而是虛構出的故事。

“你看,這樣一張綠顏色的紙,上面印個人頭,然後他告訴你,這張紙價值十個香蕉。如果你相信他,我也相信他,大家都相信他,這張紙就真的能買到十個香蕉。”赫拉利因此認為,當今世界上最會講故事的人,是銀行家,他們創造了全世界所有人都相信的故事:金錢。

《人類簡史》中另一個沖擊傳統認識的觀點是:一直被視為人類巨大進步的農業革命,其實是“史上最大的騙局”。

始自1萬多年之前的農業革命,人類馴化了部分動物和植物,開始定居生活,此後創建了村莊、城市、帝國。“騙局”在於,大部分的農民,生活比遠古時代的狩獵采集者更加辛苦,每日勞作時間更長,飲食結構卻更加單一,還要面臨更多饑餓和疾病的威脅。農業革命養活了更多的人口,但本質“卻是讓更多的人以更糟的狀況活下去”。

“虛構”說和“騙局”觀引來了批評者。他們認為,農業革命的確讓人類邁向了繁榮和進步,而將人類成功的秘訣歸之於“能夠制造並相信虛構的故事”,有些過於簡單。

“想象和實在或者虛幻和實在有著很複雜的關系,很難一言以蔽之……”當代哲學家陳嘉映就提出了批評,“我不覺得國家也好、民族也好,沖突就只是故事,的確跟故事有關,但是顯然也不只是故事。而解決這個沖突(巴以沖突),更顯然不是只靠發明一個故事就能解決的。”

“我認為,今天科學界已經普遍認為,農業革命可能不是一個好主意。”赫拉利顯然不認同。他認為,雖然整體而言,農業革命讓人類能力更強大了。但在個體層面,人類很可能過得還不如農業革命之前。而且農業革命還產生了社會分層,令社會剝削加劇,“大部分的人忍受著一小部分精英的剝削,為了滿足他們的需求。”他在接受美國公共廣播電臺采訪時說道。

至於“講述虛構的故事”是人類大規模合作的核心,赫拉利堅持,這是只有人類才具有的本事。

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人腦“語義雲圖”將改造人類記憶思維

來源: http://www.yicai.com/news/5009427.html

為了更好地理解大腦如何處理語言,來自美國的科學家近期繪制出一幅人腦的“語義雲圖”,揭示了腦區是如何被諸如“衣服”或者“外表”這樣的詞匯所激活而做出反應的。一位不願透露姓名的中國腦神經專家表示,類似的人腦“語義雲圖”也可以翻成中文版本,只是中文詞匯映射到人腦中所對應的腦區可能不同。

人腦“語義雲圖”

來自加州大學伯克利分校的研究人員運用功能性核磁共振成像(fMRI)來繪制這幅人腦地圖。他們讓7名誌願者花兩小時去聆聽美國廣播故事,並同時進行大腦掃描。結果顯示,這7名誌願者大腦中反映出的詞匯盡管有細微的差別,但所對應的腦區大致相同。

這一運用的突破意味著研究人員未來可以準確地預測人腦對於語言的神經反應,並能幫助那些因為中風或者腦受損以及運動神經元疾病而導致失語的患者。這篇研究文章被作為封面故事發表於自然雜誌Nature。

它的突破性在於:過去科學家對大腦如何解釋語言的神經影像學研究僅揭示了語義信息是如何在腦區的簇群中形成語義系統的,而這項新的研究則揭示了該語義系統網絡更加細節的部分,也就是說畫出了近1000個常見的英文詞匯是分布在人腦的大腦皮層上的哪個區域的哪個具體位置。

為了繪制大腦語義表達更廣泛的地圖,伯克利大學的JackGallant教授及其研究小組通過檢測血流和含氧量指標,來觀察大腦皮層不同區域的活動反應,因為大腦皮層對語言和意識起到關鍵作用。研究人員用計算機算法對每個常見詞與它們所代表的意思的相近程度打分,然後他們使用一個回歸模型來估計這些常見的單詞在每個誌願者每小部分腦組織產生的反應,並使用這種模型來預測誌願者大腦中的功能磁共振成像反應。該模型能夠準確預測大腦中不同區域的大腦活動,包括顳葉皮層、頂葉皮層和前額葉皮質等部位。

下一步,研究者確定了每個皮質部分代表的語義信息類型。他們使用三維合成信息繪制了在大腦中色彩編碼的語義地圖。在不同的皮質區域相對應的如人、地方,或視覺特性等概念。最後,Gallant教授的團隊開發了一個用計算機方法來將不同的個體中的地圖整合到一起產生的一個語義圖集。

盡管有些變化,但在個體之間的地圖是令人驚訝地相似。作者指出,這可能是由於樣本比較小和平均,都是加州大學伯克利分校的研究生。

另一個令人吃驚的發現是:所研究的人的腦半球之間功能性對稱,這和幾十年來研究發現的腦損傷患者在語言處理中顯示的左半球偏差相矛盾。地圖還顯示,很多腦區中對詞匯的理解反應為對人和社會關系所描述的語言,而不是抽象的概念。

但是也有一些詞匯因為其意思的不同,反映在不同的人腦地圖上。比如“top”這個詞,它有衣服和外表的意思,但是也有數字和測量的意思。AlexHuth教授作為該研究報告的主要作者,也參與了誌願者的聆聽實驗。他表示:“我們建立的語義模型能夠準確預測當人們聽到一個詞匯後,大腦中所反映出來的對該詞匯的理解。”基於這個人腦雲圖,科學家們能夠跟蹤有交流障礙患者的大腦活動,並與該地圖相對應,來獲取患者想要表達的信息。

重塑記憶思維

中科院腦神經研究所研究精神疾病和腦神經成像的專家王征對《第一財經日報》記者表示:“這一研究可能對使用人工智能技術進行語音語言識別有幫助,尤其是數據的處理方法值得借鑒。”針對這一語義雲圖是否能夠“翻譯”成中文,該專家表示,由於大腦對中文和英文的編碼不一樣,因此中文對應的腦區可能不同,但是方法是一樣的。

威盛電子語音交互部門研發總監張國峰對《第一財經日報》表示:“該研究對人工神經網絡的結構具有一定的指導意義,對窺探人的思維很有效,也對抑郁癥、自閉癥等精神類疾病的治療很有幫助。未來甚至可以通過修改神經連接改造人的記憶或者思維。”

張國峰舉了個例子。有個患者因為車禍大腦受傷,恢複後其他一切功能都正常,但是只要見到自己的親人就覺得他們是冒充的。後來腦神經學家發現,這是因為該患者大腦中負責人臉識別的部分和負責親切感的部分連接斷了。因此他能夠識別親人,卻無法產生親切感,所以才會產生陌生的感覺,認為他們是冒充的。但是閉上眼睛他就不會覺得親人是假冒的,因為語音識別和親切感的部分的連接還是存在的。“有了大腦地圖,通過介入技術修改一下神經元的連接,真的可以改變很多。”張國峰對《第一財經日報》記者表示。

而借助核磁共振的技術,人類已經可以實時高精度掃描大腦區域活動情況。張國峰認為,“這對人類大腦的研究將產生巨大的影響。“

但是Gallant教授表示,由於實驗樣本的數量較少,因此該研究結果有局限性。下一步將會對更大範圍、更多樣化的樣本進行研究,以發現不同樣本之間的細節差異。

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百度李彥宏:人工智能將解放人類而不是毀滅人類

來源: http://www.yicai.com/news/5025068.html

伴隨著人口紅利的消失,“互聯網的下一幕是什麽?”這是一年前,百度董事長李彥宏在百度聯盟峰會上提出的問題。

一年後的百度聯盟峰會上,李彥宏以“下一幕”為主題提出預判:互聯網即將迎來發展的第三幕,核心動力就是人工智能。

在李彥宏看來,互聯網的第一幕、第二幕分別是PC互聯網時代和移動互聯網時代。其中PC互聯網用了18年時間的增長周期,移動互聯網只用了大概4年就走到了現在,這主要得益於人口紅利釋放,但他同時認為,移動互聯網本身的增長已經看見瓶頸了——近兩年用戶規模增速在明顯下降,每個人都感受到其中巨大的壓力。

“互聯網的滲透率已經達到50%,如果把小孩和老人去掉,可以上網的都已經上網了,人口的紅利沒有了。”

李彥宏認為,推動互聯網第三幕發展的核心動力,不是大數據,也不是雲計算,而是人工智能。人工智能的持續發展未來將取代簡單的腦力勞動,會重構傳統產業。

李彥宏對包括第一財經在內的在場媒體回憶了人工智能半個多世紀的發展歷史,“科學家首次提出‘人工智能’,當時大家聚在一起,以為用一個夏天的時間,就可以解決人工智能的問題。沒想到,不是一個夏天,之後的半個世紀都沒能解決。直到2006年,一個叫“深度學習”的模式,首次證明它與過去所有的圖像識別,都更加有效”。

為什麽直到2006年才出現拐點?李彥宏表示,這是源於隨著計算能力的提升、成本的下降,人工智能技術也因此終於有了實用價值。

據悉,現在百度人工智能技術已經使語音識別準確率也已經能達到97%。目前百度每天的語音識別請求的PV超過1億。

在演講中,李彥宏演示了百度圖像理解和問答系統,當用手機隨便拍一張普通的自然圖片,不僅能夠回答圖片中有什麽顏色,還能實現更多輪交互,像人一樣基於之前的語境接受追問。

講到人工智能最新進展時,李彥宏說,深度學習在語音上的應有已經非常精準了,現在的百度語音識別準確率也已經達到了97%。

在現場,他分別播放“熊出沒”、“東坡肉怎麽做”、“花非花霧非霧第五集”三個或是難懂方言、或是口齒不清的語音樣本,現場的觀眾幾乎沒有人能說出準確的答案,直到百度語音識別系統很快識別並給出了正確答案,這時觀眾們才恍然大悟。這也在一定程度上意味著機器語音識別的能力優於人類。

圖像合成技術在未來也將大有可為。李彥宏展示百度合成的“麥兜”語音。他預計,未來機器可以不僅能合成人們的聲音、還能合成人們的動作——也許以後大腕演員不用實際去演,機器就可以根據他過往拍攝的劇集直接合成,一個大腕現在只拍2、3部,有了合成技術之後可能一年就能拍兩三千部戲。

而百度語音識別、圖像識別、語音合成等一系列“視聽說”技術能力以及百度人工智能的集大成者,就是百度的無人駕駛技術。

李彥宏表示,百度無人駕駛汽車其實一臺帶輪子的電腦。他在聯盟峰會現場演示了百度無人車路測的實況錄像,並指出,目前百度的無人車已經可以像正常車輛一樣加速、並線、超車。“三五年之內,無人駕駛一定可以成為現實。”

不只是無人駕駛技術,李彥宏認為,“人工智能+傳統產業”未來有兩種可能,一種可能是人工智能將取代很多簡單的腦力勞動;第二種是人工智能與各行各業深度融合,對傳統產業實現重構,讓移動互聯網實現從“提升效率”向“重構產業”的質變。

他以人工智能在金融征信上的應用,說明了其顛覆式影響,“比如對於征信,百度教育貸款基本是以秒的時間決定是不是給一個人貸款,過去恐怕是以天為單位”。

在演講的最後,對於人工智能到底是解放人類還是毀滅人類這一爭議,李彥宏坦言,自己是個樂觀派。“至少在我有生之年,人工智能不會毀滅人類。”

他認為,其實能毀滅人類的東西早就出現了,比如原子彈,但是人類擁有最終的控制權。“人工智能可以解放人類的繁瑣工作,激發無限的可能性。”

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人工智能真的可以接管人類嗎?我們可能想多了

來源: http://www.yicai.com/news/5026385.html

人工智能未來會威脅到人類的生存嗎?事實可能遠遠沒有這麽嚴重。

人工智能(artificial intelligence,下稱“AI”)正在變得越來越常見,我們每天都要使用的智能手機中,大部分都搭載有某種形式的人工智能,比如語音識別。而韓國棋手李世石和谷歌AlphaGo的人機大戰在成為人們茶余飯後熱議話題之余,也令我們開始以另一種眼光看待人工智能這一技術:人工智能已經超越人類了嗎?隨著人工智能的繼續發展,這個看不見摸不著的電腦程序對人類而言到底是禍是福?它最終會像科幻小說和電影里所描寫的那樣威脅到人類的生存嗎?

日前,美國信息技術和創新基金會發布了一份長達50頁的報告,解答了我們對人工智能的種種疑問。在這份名為《人工智能將殺死我們!——有關人工智能未來的五大誤解》(It’s going to kill us! and other myths about the future of artificial intelligence) 的報告中,作者羅伯特·阿特金森對當下關於人工智能的5大誤解進行了梳理和批駁,並對決策者提出了建議:不僅不能阻礙AI創新,更要積極支持對它的進一步研發和使用。

誤解1:AI會使大量工作崗位消失。

事實:和過去湧現的技術一樣,AI將會溫和地推動生產效率的提升,不會對整體就業崗位數量或失業率產生影響。

許多人認為,AI將會推動生產率爆發式增長,從而以令經濟難以承受的速度“消滅”就業崗位,催生一個沒有工作的下層階級,這個階級將被一個所謂“機器擁有者”的精英階級所統治。這些並不是什麽新鮮的預言——而且和過去一樣,仍然是錯誤的預言。

事實上,AI會讓就業崗位消失的觀點有兩大謬誤。首先,這一觀點大大高估了AI替代人類的能力。技術或AI取代人類實際上是非常困難的事,美國近年來生產率增速處於歷史低位便是一個很好的例子。而用AI來取代大量工作崗位尤為困難,因為從根本上來說,AI只是“狹義AI”,其設計初衷只是為將特定的某一件事做好而已。所以,AI並不會導致就業崗位消失,反而能增加產出、提高質量、推動創新。

其次,即便AI能力出眾,還是會有足夠的就業機會,因為如果一家公司的工作崗位數量因效率提升而減少了,那麽其實工資的成本也下降了。省下來的這筆錢將轉變成更低的價格或更高的工資。將有更多資金流入經濟,這些錢可以用來創造就業崗位。

誤解2:AI會讓人類變得愚蠢。

事實:AI將幫助人類做出更明智的決定。

有些人擔心,AI將使人類過分依賴機器,並失去我們原本擁有的一些技能——這種情況下,如果機器偶爾出了錯,人類奪回控制權的希望也會很渺茫。的確,如果AI能夠處理人類慣常處理的日常任務,那麽一些技能確實會變得不那麽必要,比如說,汽車的出現讓大多數人都不再需要學會如何騎馬——但事實上,AI也能為我們打開一個技能的新時代。

誤解3:AI會令我們毫無隱私可言。

事實:AI不會對隱私有影響,因為大部分信息行為都是受到法律法規約束的。

AI系統有能力、也有需要去收集並分析更多信息,但其對隱私的侵害不會比非AI系統更多,因為後者已經在收集和分析著大量信息。此外,今時今日那些針對數據使用和隱私保護的法律法規也將對AI進行約束。

簡言之,這本質上只是一個政策問題,而不是技術問題。如果不想讓AI收集特定數據,我們應該敦促決策者制定相應法規。

誤解4:AI將催生偏見和濫用。

事實:大部分情況下,AI比人類更少偏見。

機器學習系統比傳統軟件系統更為複雜,它們會基於經驗持續進行調整和改進。一些批評人士認為,這種複雜性將導致“算法偏見”,從而催生政府和企業有意或無意的濫用行為,因為這些組織會拿算法的複雜性當擋箭牌,為種種剝削、歧視或其他不道德和破壞性行為做借口。

不道德或不負責任地使用AI的情況確實可能存在,但因為這一點而抵制AI的人忽視了關鍵的一點:機器學習系統和它的開發者或使用它的組織機構並不是相互獨立的。如果某個組織想要系統性地歧視某個特定團體,無需AI也能做到。此外,如果一種算法系統產生了意料之外的歧視,這並不是因為技術本身是帶有惡意的,技術僅僅只是遵循了人類的指示,或是收集了可能會反應偏見的真實世界的數據而已。也就是說,大多數情況下,相比人類的決策過程——下意識的或是蓄意的偏見滲透在社會的方方面面,AI的偏見更少。

誤解5:智能機器將接管並最終消滅人類。

事實:如果AI能發展到為我們做三明治的程度,我們就太幸運了!

有些人認為,機器將變得超級智能,並最終將勝過人類。這種智能機器將消滅人類的觀點誇大了技術進步的速度,特別是在計算機芯片處理能力提升正在趨於放緩,深度學習領域以外AI進展相對較慢的情況下,更是如此。再者,機器智能和人類智能是完全不同的系統,而即便是計算領域果真取得了重大進展,也不太可能制造出擁有人類智力、想象力和適應力水平的機器。退一萬步來說,假使真的造出了堪比人類智能水平的機器,這些機器還是受控於人類——因為如果不能保證機器大體上是安全的、它們所帶來的好處是大於投入成本的,否則人類是不可能去制造AI機器的。

報告在最後呼籲決策者以樂觀積極的心態去迎接AI,而不是害怕它;要認識到,盡管會有一些風險,但“AI本質上是好的”——其實每一種新技術都是如此。如果風險出現,就想辦法去解決,而不是去阻礙它的發展。政府應該以理性和冷靜的態度看待AI,並就AI的挑戰和好處開展坦誠的對話。最後,決策者應當大力支持AI的研發,讓AI變得更強大、更高效、更安全、更透明。

簡言之,技術進步過去一直都是、將來也還會是人類進步的關鍵,而AI必將在這一進程中扮演重要角色。

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