                    人工智能取代人类，背后的本质，1950年后就无法改变原创 阅微书法日讲 2020-07-18 13:51:41马云有句名言：未来30年的核心在于创造力。这句话的背后是他看到了人工智能对人类的步步紧逼，他也在不断践行这一言论：无人售货、无人酒店、无人驾驶。在过去的五到十年里，人工智能威胁论广为人接受的原因是，人类真的能够感受到它对自己的替代。低创造力岗位的危机2016年3月9日，阿尔法围棋4比1战胜李世石；2017年5月23日，阿尔法围棋以3比0的碾压之势战胜世界排名第一的柯洁。人类猛然发现：被誉为最高智力游戏之一的围棋，也被人工智能攻下，放眼四望：无人零售逐渐取代售货员、无人驾驶虽还未发展成熟但已箭在弦上、无人酒店、无人配送......一时间人人自危。仔细一看，人工智能取代的只是这些具有机械性、重复性、没有创造力的职业岗位。这部分的改变了某些家长的教育观，让孩子去学习艺术创作、教师等，但从长远看，这类工作是必然被取代的，没有一对父母愿意让自己的孩子去富士康流水线上工作，但其实富士康在2019年已经有8万台机器人，而这只是他“百万机器人计划”的一小部分。威胁论已有数年，好似福特汽车出现之前，伦敦城里那十万车夫的忧叹、游行，但世界末日并没有来。70年发展1950年，一个大四学生马文.明斯基与他的同学邓恩，合力建造了世界上第一台神经计算机，这被当作人工智能的起源，马文也被称为人工智能之父。神经计算机也被称为第六代计算机，指的是通过生物芯片魔方人类大脑，判断能力与适应能力是最主要的变化，这与同年“计算机之父”阿兰.图灵提出的设想：一台机器如果可以与人类进行对话等动作而不被人辨别出机器的身份，那么这台机器就有智能可谓是交相互相。1956年，麦卡锡、明斯基等人在讨论“如何用机器模拟人”时，首次提出“人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）”这一概念，也标志着人工智能这一学科的诞生。在这之后的20年里，数学和自然语言的优势使得人工智能成为当时的研究热门，但局限于科技的发展，计算机算力、芯片技术不够成熟、数据量也没有如今这么饱和。70年代，人工智能由于客观因素，发展放缓。80年代，芯片、个人计算机的发展，人工智能再次迎来了发展机遇，尤其是出现的专家系统模拟人类专家解决问题使得这一技术从纸面走向实际，尤其医疗、化学、生物等科目，是辅助研究人员进行研究的利器。2000年后，互联网、云计算、大数据、物联网等等新概念层出不穷，尤其以深度学习为代表的人工智能技术，更是有了爆发式发展，标志之一就是2017年5月23日的围棋人机大战，Alphago以3比0战胜排名世界第一的柯洁。饱和数据喂出的“怪物”不知道大家有没有看过某个记者对华为董事长任正非的采访，采访中任正非对统计专业表达了担忧。原话是：“现在越来越没有人学习统计专业了，人们往往喜欢把一个词描绘的高大上，但其实人工智能就是统计学”。其实这句话很好的解释了人工智能的原理，在自然进化过程中，我们处于一定的环境，在环境中学习、遇到问题进行解决、取得经验，在自然进化中不同的物种遇到不同的问题但本质是一样的。以图形方面举例：猫头鹰用超声波获得周围环境反馈，人类用视觉、触觉获得环境反馈，而人工智能是通过输入无标签但有一定相似度的数据，通过数据处理得到最后的结果。所以前面说80年代由于数据量不足导致人工智能发展放缓，就可以理解了，2020年全球数据量将达到十万亿GB，只有这样庞大的数据，才可能产生出高级人工智能。那句“未来社会的核心财富将不再是产品，而是数据和信息”也算是切中时代要点了。2019年618，京东启用了亚洲最大的智能物流仓，智能机器人在一分钟之内，可以拍照三万两千次、抓取两千次商品、打包五千一百二十件包裹。在需要工资、缴纳“五险一金”的人类面前，可谓是完胜。2017年谷歌研究出的自动编程机器人——AI Programmer，水准已经击败初级程序员......在这些“怪物”背后，是日复一日，24小时不间断学习的人工智能。程序员不断“喂投”大量数据，归纳、计算、不断学习，人类可能20年学习才能成为一个领域的专家，但这些程序一小时学习的可能就是一个人一生的数据量。为自行车为例，想让一个机器认出各个场景里的自行车，那可能会给他数万、十万百万的有关自行车的数据，数据越多质量越高，机器的学习效果、产出的模型就越准确。并非万能的人工智能看到以上，可能有的人对未来已经悲观，但其实不是，人工智能并非万能。人工智能原理是深度学习技术，深度学习并不适合所有问题，首先数据量是个问题，就比如前面举例的让机器认识自行车，十万张百万张有关自行车的图片或数据，并非轻易就可以找到，而这只是一个小问题。假如是同时认识共享单车和变速自行车、山地自行车和公路自行车、小黄车和摩拜单车，所需的数据量会上升好几个数量级。而深度学习的缺点就是如果数据量不够大，那学习效果不会好，只是美在外也。但如同汽车这个理念出现时，遇到很多困难，也曾不及人力，但如今，还有谁是排斥汽车，只做人力车的？取代人力车时也出现了汽车设计师、流水线、以及配套的庞大相关产业，是好事还是坏事自有定论。可能人工智能会取代一部分工作，但绝对会产生巨大的能量服务人类社会。作为普通人的我们，要想不做那个被取代的人，终身学习不断进步才是正解，有人在今天悲观，二十年什么也不做，二十年后只会惊叫“它来了！”如果从现在开始学习，养成终身学习的习惯，只会淡然处之。 
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人工智能取代人类，背后的本质，1950年后就无法改变原创阅微书法日讲13:51:41马云有句名言：未来30年的核心在于创造力。这句话的背后是他看到了人工智能对人类的步步紧逼，他也在不断践行这一言论：无人售货、无人酒店、无人驾驶。在过去的五到十年里，人工智能威胁论广为人接受的原因是，人类真的能够感受到它对自己的替代。低创造力岗位的危机2016年3月9日，阿尔法围棋4比1战胜李世石；2017年5月23日，阿尔法围棋以3比0的碾压之势战胜世界排名第一的柯洁。人类猛然发现：被誉为最高智力游戏之一的围棋，也被人工智能攻下，放眼四望：无人零售逐渐取代售货员、无人驾驶虽还未发展成熟但已箭在弦上、无人酒店、无人配送......一时间人人自危。仔细一看，人工智能取代的只是这些具有机械性、重复性、没有创造力的职业岗位。这部分的改变了某些家长的教育观，让孩子去学习艺术创作、教师等，但从长远看，这类工作是必然被取代的，没有一对父母愿意让自己的孩子去富士康流水线上工作，但其实富士康在2019年已经有8万台机器人，而这只是他“百万机器人计划”的一小部分。威胁论已有数年，好似福特汽车出现之前，伦敦城里那十万车夫的忧叹、游行，但世界末日并没有来。70年发展1950年，一个大四学生马文.明斯基与他的同学邓恩，合力建造了世界上第一台神经计算机，这被当作人工智能的起源，马文也被称为人工智能之父。神经计算机也被称为第六代计算机，指的是通过生物芯片魔方人类大脑，判断能力与适应能力是最主要的变化，这与同年“计算机之父”阿兰.图灵提出的设想：一台机器如果可以与人类进行对话等动作而不被人辨别出机器的身份，那么这台机器就有智能可谓是交相互相。1956年，麦卡锡、明斯基等人在讨论“如何用机器模拟人”时，首次提出“人工智能”这一概念，也标志着人工智能这一学科的诞生。在这之后的20年里，数学和自然语言的优势使得人工智能成为当时的研究热门，但局限于科技的发展，计算机算力、芯片技术不够成熟、数据量也没有如今这么饱和。70年代，人工智能由于客观因素，发展放缓。80年代，芯片、个人计算机的发展，人工智能再次迎来了发展机遇，尤其是出现的专家系统模拟人类专家解决问题使得这一技术从纸面走向实际，尤其医疗、化学、生物等科目，是辅助研究人员进行研究的利器。2000年后，互联网、云计算、大数据、物联网等等新概念层出不穷，尤其以深度学习为代表的人工智能技术，更是有了爆发式发展，标志之一就是2017年5月23日的围棋人机大战，Alphago以3比0战胜排名世界第一的柯洁。饱和数据喂出的“怪物”不知道大家有没有看过某个记者对华为董事长任正非的采访，采访中任正非对统计专业表达了担忧。原话是：“现在越来越没有人学习统计专业了，人们往往喜欢把一个词描绘的高大上，但其实人工智能就是统计学”。其实这句话很好的解释了人工智能的原理，在自然进化过程中，我们处于一定的环境，在环境中学习、遇到问题进行解决、取得经验，在自然进化中不同的物种遇到不同的问题但本质是一样的。以图形方面举例：猫头鹰用超声波获得周围环境反馈，人类用视觉、触觉获得环境反馈，而人工智能是通过输入无标签但有一定相似度的数据，通过数据处理得到最后的结果。所以前面说80年代由于数据量不足导致人工智能发展放缓，就可以理解了，2020年全球数据量将达到十万亿GB，只有这样庞大的数据，才可能产生出高级人工智能。那句“未来社会的核心财富将不再是产品，而是数据和信息”也算是切中时代要点了。2019年618，京东启用了亚洲最大的智能物流仓，智能机器人在一分钟之内，可以拍照三万两千次、抓取两千次商品、打包五千一百二十件包裹。在需要工资、缴纳“五险一金”的人类面前，可谓是完胜。2017年谷歌研究出的自动编程机器人——AIProgrammer，水准已经击败初级程序员......在这些“怪物”背后，是日复一日，24小时不间断学习的人工智能。程序员不断“喂投”大量数据，归纳、计算、不断学习，人类可能20年学习才能成为一个领域的专家，但这些程序一小时学习的可能就是一个人一生的数据量。为自行车为例，想让一个机器认出各个场景里的自行车，那可能会给他数万、十万百万的有关自行车的数据，数据越多质量越高，机器的学习效果、产出的模型就越准确。并非万能的人工智能看到以上，可能有的人对未来已经悲观，但其实不是，人工智能并非万能。人工智能原理是深度学习技术，深度学习并不适合所有问题，首先数据量是个问题，就比如前面举例的让机器认识自行车，十万张百万张有关自行车的图片或数据，并非轻易就可以找到，而这只是一个小问题。假如是同时认识共享单车和变速自行车、山地自行车和公路自行车、小黄车和摩拜单车，所需的数据量会上升好几个数量级。而深度学习的缺点就是如果数据量不够大，那学习效果不会好，只是美在外也。但如同汽车这个理念出现时，遇到很多困难，也曾不及人力，但如今，还有谁是排斥汽车，只做人力车的？取代人力车时也出现了汽车设计师、流水线、以及配套的庞大相关产业，是好事还是坏事自有定论。可能人工智能会取代一部分工作，但绝对会产生巨大的能量服务人类社会。作为普通人的我们，要想不做那个被取代的人，终身学习不断进步才是正解，有人在今天悲观，二十年什么也不做，二十年后只会惊叫“它来了！”如果从现在开始学习，养成终身学习的习惯，只会淡然处之。