這是一本關於人工智能的啟蒙之作。為什麼這兩年,AlphaGo可以打敗人類圍棋高手?大數據與智能革命是什麼關係?機器人未來真的會威脅到人類社會嗎?此書都有答案。

文/李永峰

橫掃人類圍棋頂級選手的AlphaGo,是人工智慧的信使,它帶來了智能時代登場的訊息。這是一場可以與人類歷史上任何一次技術革命媲美的大變革。關於智能革命,各類報導隨處可見,人類對於機器人的幻想,也已經持續了幾十年,但真能講清楚智能革命來龍去脈的人卻並不多。

曾就職於Google的吳軍,是世界頂級的自然語言處理和搜索專家。他的《浪潮之巔》系列,可以說是中國IT從業者的必讀之作,影響了一代人。最近他所推出的《智能時代:大數據與智能革命重新定義未來》一書,又是一本對於人工智慧的啟蒙之作。為什麼這兩年,AlphaGo可以打敗人類所有圍棋選手?人們常常談論的大數據與智能革命又是什麼關係?機器人未來真的可能會威脅到人類社會嗎?此書都有作答。吳軍還提出,百分之二的人將控制未來,百分之二以外的人被社會淘汰。

2005年是人工智慧的節點

人工智慧的概念,從提出到現在,已經超過了六十年。但是人工智慧真的成為可行的現實方案,則是最近十來年的事。吳軍把這個時間節點定在了2005年。那一年,Google所推出的機器翻譯,打敗了眾多科研機構。Google的優勢來源於它所掌握的大數據。隨著Google的成功,人類社會對於人工智慧的研究思路也整個發生了變化。

在1956年,麥卡錫、明斯基、羅切斯特和香農等人提出人工智慧概念的時候,人們還堅持「機器要像人一樣思考才能獲得智能」。解決此問題的關鍵在於,要讓機器獲得像人腦一樣的運行模式。在二十世紀五六十年代,隨著登月成功、各類衛星投入應用等,人類社會對未來充滿了瑰麗而宏大的設想。人工智慧也是未來圖畫上的重要部分。但是,這種思路之下,幾十年過了,人工智慧卻也並沒有獲得多大突破。

後來工業界嘗試把人工智慧問題中的「智能問題」轉變成「數據問題」,才讓人工智慧的研究獲得了新的轉機。也就是說,機器具有「人工智慧」,並不是具有像人腦一樣的推理、思考能力,而只是具有了對數據和資訊進行統計和篩選的能力,通過統計和篩選,排除「弱相關」的資訊,保留最具有「相關性」的答案。這樣得出來的結果,很多時候與人類大腦根據某些原理就行推理的結果類似。

人工智慧走向普通人的生活

人類正是依靠這種對於數據的統計和篩選,創造了打敗國際象棋冠軍的「深藍」電腦,也創造了今天橫掃圍棋界的AlphaGo。這種思路之下的人工智慧,需要兩個基本條件,一是電腦的運算能力,因為要靠此處理數據和資訊;另一則是龐大的數據量。為什麼要把人工智慧的節點定在2005年呢?因為那一年Google作為世界最大的搜索引擎,積累了足夠的數據量。此後,隨著移動智能端的普及,以及物聯網的應用,作為最受大眾依賴的互聯網公司,Google、Facebook、阿里巴巴、騰訊、百度等公司,所掌握的數據量更加龐大了。所以,他們在人工智慧上的研究與開發,也一日千里,出現井噴式的爆發,這讓人工智慧從實驗室走向了普通人的生活。

在汽車行業,多年來,眾多汽車生產商都投入大量資源研究自動駕駛技術。包括通用、大眾、豐田等等,還有與工業界密切合作的大學和研究所。但是,第一輛安全行駛兩百多萬英里的自動駕駛汽車是由Google推出的。Google迅速超越了別人幾十年的研究。為什麼呢?因為Google具有任何汽車廠商以及研究機構所不具備的大數據。Goolge的汽車,在公路上遇到任何問題,都可以根據「窮舉法」檢索資料庫中的資訊,篩選最合適的應對方法。而全球每台電腦、每個感測器、每家企業、每個個人,只要接入互聯網,都在為全球的大數據創造新的內容。

未來一二十年人類文明轉折時刻

吳軍認為,從十年前開始,到未來一二十年內的這段時間,將是人類文明史的轉折時刻。當移動互聯網(以及物聯網)、大數據、機器智能三者疊加到一起之後,人類將從資訊時代進入到智能時代。「再過一兩個世紀,回顧我們今天所處的這個時代,後人會感歎這是人類文明史的一個大時代,就如同我們今天談論大航海時代和工業革命那樣。」

大數據必然帶來產業的升級與變遷,固守舊有產業是沒有出路的。美國的汽車行業,已經從生產線工人製造,逐漸變成了完全由機器人製造。汽車業作為一個行業,固然還在持續,但是智能時代的汽車業,對自身的定義也發生了變化。用機器人製造汽車的特斯拉公司,甚至把自己定義成一家IT公司,而非汽車公司。在特斯拉公司看來,汽車只是他們的智能終端,與蘋果公司的iPone,或者小米公司的小米電視類似。

產業工人將有失業之虞

因為產業發生了變遷,所以舊產業的很多人可能面臨巨大挑戰。比如,汽車生產線上的產業工人,在機器人取代了他們之後,他們將有失業之虞。吳軍是技術專家,並非社會專家,所以對於智能時代的社會問題,他並沒有提出多少高明的建議。他只是警示他的讀者,要早早的接納和進入智能行業,選擇新的機會。特斯拉公司的員工每年都在增長,只不過新增加的人並不是上生產線去裝配汽車,而是去做IT,去參與對機器人的管理和研究。

智能時代,掌握大數據的機構以及政府,將獲得比較優勢。越往後來,越是如此,今天,作為數據公司的Google、阿里巴巴等,會更加難以被挑戰。而同樣,他們背後的國家,同樣也會獲得新的優勢。吳軍認為,中國和美國,作為全球資訊革命的兩個中心,他們在消化消息革命,迎接機器智能革命方面,都遠遠超過了其他地區。包括俄羅斯、大部分歐洲國家、拉美、非洲、穆斯林地區,現在雖然也能享受資訊革命的產品,卻在經濟結構中,並沒有真正消化資訊革命的衝擊,而現在隨著大數據和機器革命的敲門聲,他們將遭遇更大的挑戰。

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