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9天前 · 1 人阅读

说几句题外话,我从开始在得到APP上订阅专栏开始,已经陆陆续续订阅了10个专栏。对自己影响最大的肯定是李笑来的《通往财富自由之路》,这绝对是一个神专栏(李笑来本人我已经越来越看不懂,希望他是好人吧),因为它让自己明白了太多的道理。之后订阅的专栏,很多都在看,而且也有记笔记,但总是没有第一篇专栏的感觉。直到我忍不住,订阅了万维钢老师的《精英日课》。

万维钢老师的专栏现在已经是第二季,他的专栏我之前也看了一些文章,确实是每天看完之后都有一些感触,就像怀沙最后说的那样——精英日课,祝你每天都有收获。因为我是一个有10多年经验的铁杆球迷,所以在我看到万维钢老师通过一些其他视角解说世界杯时,我果断订阅了他的专栏,而且在我听完了他解说世界杯的相关文章之后,我毫不犹豫的订阅了他的第一季专栏,因为在我听完世界杯专栏系列之后,打心眼里感觉,万老师说的确实是让人醍醐灌顶,说的太好了。

这篇关于人工智能的文章,就是我在看了万维钢老师关于《人工不知能》这本书的解说之后,做的一部分总结。在此发表出来,希望能够对你了解人工智能有所帮助。自从人工智能这个概念火起来之后,很多人都产生了一个焦虑,我的工作会不会被人工智能取代,我会不会成为一个对社会没有用的人。甚至《未来简史》这本神书里已经做了预言,在未来就是会有很大一部分人是对社会毫无用处的人。

在此,我先给出我在听了万维钢老师的专栏之后自己的答案——在可以预见的未来,人工智能是会取代一部分工作,但只要你所从事的工作,需要处理意外,那你的工作就不会被取代。为什么这么说呢?

因为现在的人工智能,根本就不智能。

在当前的人工智能领域,能够实现的只是非常粗糙的狭义人工智能,狭义的人工智能底层依靠的是机器学习的算法,人工智能和机器学习听起来很高大上,但是在数学家眼里这两个名词其实可以用一个概念来代替——统计模型。也就是说,现在的人工智能,就是基于统计模型的人工智能,人类距离真正广义的人工智能还有好几光年的距离。可以这样说,只要我们的计算机硬件水平没有突变,依靠的现在的算法和模型,人工智能就是人工不智能。具体的原因有以下三个方面,下面我就一一给您说清楚。

一是:人工智能本身只能去处理定义良好的问题;

二是:人工智能本身无法处理意外;

三是:人工智能其实是靠数据喂养出来的算法;

人工智能只能处理定义良好的问题

人工智能处理社会问题,通常不会有很好的处理结果。举两个软件开发相关的实际案例,比如在一个医院里开发了一套挂号收费的信息化系统,系统本身的功能是很好用的,但是医院里的大夫和护士总是抵制对这个系统的使用,原因是使用这个系统他们不能另外收取费用。比如还有超市里的进销存系统,每天超市进行对账的时候,总是发现库存中商品的数量和系统中的数量对不上,最后发现是总有人偷偷的拿东西。这些都是社会或管理的问题,靠软件,靠现在的人工智能根本就无法解决。

再举一个我自身的实际案例,我是一名软件开发人员,去年一直在做一个自动化设备(其实就是服务器)故障智能诊断的功能。这个功能是和北京邮电大学合作进行开发的。在开发的过程中,北邮的老师就一直给我强调,对于这个故障智能诊断的功能,我们首先需要做的就是定义要诊断什么故障,这个故障必须定义的很清楚,如果定义不清楚,我们就无法找到和这个问题相关的准确数据,也就没有办法进行数据的机器学习,从而无法做到故障的智能诊断。当然,这个功能最后还是没有真做成功,因为即使我们定义出了很明确的问题,但是我们也采集不到完全准确的信息(互联网公司当然有做成功的,但是他们也不能诊断保证百分之百准确)。

说到底,人工智能还是一个统计模型,只有把问题定义好,定义明确,才能尽可能的找到和问题相关的、准确的、而且是尽可能完全的信息。只有这样,才能提供人工智能准确率。

人工智能无法处理意外

我们可以这样想这个问题,我的问题定义的很明确,数据也找的很全,但是这就出现了一个很明显的问题,那就是人工智能处理不了意外。比如,我自己开发的那个自动化设备故障智能诊断系统,我定义了一些准确的问题,而且信息统计的也很好,但是一旦出现一个原来没有定义过的故障,这个功能根本就无法做出准确的分析,还是需要人去手工判断。

现在的人工智能,可能大家赶紧前景最广阔的就是自动驾驶了,甚至有人认为在有生之年就可以开上自动驾驶的汽车。但是,我可能要在这里泼一盆冷水了,真正的自动驾驶汽车距离我们还很遥远,因为现在的自动驾驶汽车的本质技术,还是要依靠经验去做判断。依靠经验就有上面我们说到的一个无法避免的缺陷,无法处理意外。因为依靠经验再准确,也不可能做到百分之百的准确。比如一条道路,自动驾驶数据已经在这条路上进行了无数次的实验,而且是采集了足够多的数据,但是假如有一天,你坐在这两自动驾驶的汽车中在这条路上行驶,道路提示牌提示向左转,但是这个左转的图标被人用小广告挡住了,你觉得自动驾驶汽车会怎么办?

一些意外是需要人做临时决策的,这个决策过程是人类基于常识和经验推理出来的。我们有时候做的的决策也不是百分之百准确的,所以说,人工智能技术,在一些需要处理各种意外的领域,在可以预见的未来,是不可能大规模应用的。

人工智能需要数据喂养

对于聪明的你来说,通过上面那两个方面的分析,我相信你应该已经注意到了一个问题,就是现在的人工智能技术高度依赖数据。而且是各种类型的、大数据量的数据。比如说自动驾驶,在哪个城市形式,就必须在哪个城市进行数据采集,在别的城市采集的数据是无法原样拿过来使用的,因为这样识别率会非常的低。这就造成了一个非常重要的问题,假如我开发出了很高的自动驾驶技术,想在全国甚至是全世界推广,我没有数据是不敢这么做的。

这个困境,导致小公司根本就可能涉足这个领域,因为他需要的数据量,对场景的限定过于狭小。所以说,只有那些能够在前期进行大量数据积累的公司才有这个实力进行自动驾驶汽车的研发,现在的实际情况也验证了这个推理。现在做自动驾驶最牛的无非就是:Google、通用(美国的汽车大亨),以及我们可能觉得很牛的百度(百度自动驾驶技术已经推广了很多年,但是一直没有见到让人兴奋的汽车上路)。

以上三个方面的问题,就是我得出人工不智能的原因,希望能够让你更好的理解现在的“人工智能”。我是徐建航,这是我写的第24篇文章,欢迎你加入007社群,七天写一篇,一起写七年,七年之后一起去南极。

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