人工智能不是復(fù)制人類，是另一個物種

羅振宇

過去，我們總以為人工智能是在復(fù)制人的思維方式。但實際上，完全不是這樣。

機器和人類的最大區(qū)別是什么？是機器不會疲倦。

2016年3月，AlphaGo和李世石下圍棋，5局輸了1局。它輸?shù)哪翘?，李世石在接受采訪和吃飯睡覺。而AlphaGo在干什么？它又獨自下了100萬盤棋。

這又一次完美地詮釋了這個時代最悲情、最無奈的那句話：比你聰明的人，還比你勤奮。

這是機器思維和人類思維的一個重大區(qū)別。

人因為能力有限，思維方式盡量簡化。所以，就有那個重要的“奧卡姆剃刀原理”——如無必要，勿增實體。這樣可以更方便地理解和傳遞知識。

但是機器不需要這個“奧卡姆剃刀原理”。它的能力足夠強，它不需要把世界簡化之后再去理解。人工智能其實是讓世界恢復(fù)了原本的復(fù)雜性。

在機器的思維里，沒有什么牛頓三大定律和愛因斯坦相對論的區(qū)別。那都是對世界簡化理解的產(chǎn)物。人工智能會把這個世界按照不同的速度，分成幾千種，然后總結(jié)出3000萬個定律。

我們原來文明的所有的基礎(chǔ)對它來說都不存在，它用最復(fù)雜的方式——它一出手我們就沒法兒理解的方式，在構(gòu)建它自己的邏輯。

人工智能為什么在2016年爆發(fā)？就是因為駕馭這個復(fù)雜的因素出現(xiàn)了。業(yè)界公認2016年人工智能爆發(fā)的三大原因是：算法的進步、硬件的進步和大數(shù)據(jù)的進步。

算法。說了你也不懂，當(dāng)然，我也不懂。

硬件其實指的就是GPU。啥是GPU，你也別為難我這個文科生了?？傊痪湓?，它就是人工智能運行的硬件基礎(chǔ)。

第三個詞，大數(shù)據(jù)。這是重點。

來看一個例子。怎樣讓電腦認出一只貓？

第一代人工智能的方法是，給出無數(shù)條件，然后試圖得出結(jié)論。也就是告訴電腦一大堆“如果，那么”。如果它有花紋、有爪、有胡子，等等，它就是一只貓。

可是深度學(xué)習(xí)不這么干。他輸入100萬張甚至更多貓的圖片，告訴機器：這里面有貓，你去認吧；你自己去定規(guī)則，自己去找規(guī)律。數(shù)據(jù)每大一個數(shù)量級，就越逼近于正確。

就像有人問美國聯(lián)邦最高法院的大法官波特·斯圖爾特：“你們法官斷案子，總說什么是色情作品。那請問，什么是色情呢？”斯圖爾特說：“我說不出什么是色情。但是我看了之后，就能知道?！边@就是典型的人工智能邏輯。它不關(guān)心人類對一件事情的定義，但是它可以輸出你要的結(jié)果。這里面最重要的是什么？是數(shù)據(jù)。

醫(yī)療用的人工智能，需要大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)。越多的數(shù)據(jù)灌進去，診斷就越準確。

強悍的硬件帶來的計算能力，強悍的算法在飛速更替，再加上強悍的數(shù)據(jù)，造就了這一波人工智能的浪潮。

看見了嗎？人工智能和人完全不是一回事，它用完全不同的思路，但是達到了同樣的結(jié)果。所以人工智能不是在模仿人，而是抄了一條它自己熟悉的近道，然后趕上了人而已。

（張曉瑪摘自豆瓣網(wǎng)圖/陳明貴）