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人工智能的吗(人工智能产品举例)

人工智能(AI)的发展,让机器替代人工的新闻越来越多:从2020年双十一开始,淘宝将逐步启用机器人送快递,因为基于人工智能的自动驾驶技术已经成熟。

人工智能的吗(人工智能产品举例)

人工智能(AI)的发展,让机器替代人工的新闻越来越多:

从2020年双十一开始,淘宝将逐步启用机器人送快递,因为基于人工智能的自动驾驶技术已经成熟。

在家用轿车之后,特斯拉发布了纯电动无人驾驶卡车,未来AI将全面取代司机。

亚马逊和阿里都搞了无人商店,超市门口扫码收钱的阿姨没了,拿货直接走人,钱从支付宝上自动扣。

就连医生、律师、记者这些专业能力要求高的工作,都可以用AI高效完成。

人们越来越担忧,我们今天的工作会被AI取代吗?人类的未来将何去何从?这些问题,在《机器新脑》这本书中都有解答。

01

人工智能是如何被发明的?

很长时间以来,我们对人脑的认识都停留在想象阶段,直到19世纪70年代神经元染色技术的出现才开启了现代神经科学。

人脑中有1000亿个神经元,这个数量超过整个银河系所有恒星的总数。如果以集成电路作类比,2019年华为海思发布的ARM架构手机芯片“麒麟990”,晶体管数量103亿。

单比复杂度,手机芯片刚勉强达到人脑十分之一的水平。

再对比性能,每个神经元平均有5000个突触连接着其他神经元,每秒可产生约1000个脉冲信号。

如果把每次神经信号传输等价为一次“计算”的话,人脑的最大计算能力是50亿亿次,换算成衡量CPU性能的每秒浮点运算次数(FLOPS),相当于5亿GFLOPS。

就算世界排名第一的超级计算机——“天河二号”5000万GFLOPS的恐怖算力,也只有人脑的十分之一。

大脑中不同的数据分布在千亿个神经元组成的庞大网络中,彼此之间相互连接,这就是大脑的底层原理——神经网络。

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神经元的结构很简单,中间一只球形的细胞体,一头长出许多细小而茂盛的神经纤维分支(称为树突),用来接收其他神经元传来的信号,另一头伸出一根长长的突起纤维(称为轴突),用来把自己的信号传给别人。

神经元运作的原理可以抽象为一个水桶,当树突灌进足够多的水(信号),使得水位上升到足够高(阈值)时,轴突这根水管才会喷发出水来(激发),而喷出来的水流进了下一只水桶(传输)。射完后,水位突然下降,要休息一段时间才能再次喷射(不应期)。

用计算机也可以模拟神经网络模型,哪怕一个神经元也可以当作一个决策系统。

比如出去吃还是叫外卖,这个决策模型通常取决于3个因素:下雨吗?远不远?和谁去?每个因素可以根据程度不同,用一个小数表示。

比如第一项因素:X1=1.0代表晴空万里,X1=0.5是多云转小雨,X1=0代表瓢泼大雨,其他因素依次类推,最后设置阈值T=5,只要输入总和大于T值,就决定出去吃;否则就叫外卖。

只要有足够的神经元,只要这些神经元组成足够多的层级,再加上恰到好处的模型参数,神经网络可以把任何输入变成任何输出。神经网络的潜力远远超出基于逻辑门电路的传统计算机。

用硅晶和电力运行的机器版神经网络,可以模仿依靠生物细胞构成的大脑版神经网络,只是现在大部分情况下还没能超过大脑的实力,但这孕育了无限的潜力。

02

玩世界上最难的游戏,机器比人强吗?

围棋被认为是世界上最难的游戏,因为下围棋共有种可能性,无异于探索思维的宇宙。

2016年“阿尔法狗”与李世石的人机大战,以4:1比分结束。这一刻标志着,从五子棋、魔方到象棋、围棋等一切智力游戏,人类已经没有一项是机器的对手。

仅半年后,最新版本的AlphaGo——Master战胜了十多位中韩世界冠军,取得了60连胜。

这一切源于2014年,谷歌收购位于伦敦的人工智能公司DeepMind,一年后AlphaGo诞生。

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AI是怎么下棋的呢?

从最简单的井字棋为例,第一步共有三种走法,对于这三种走法中的每一种,对手又会有各种应对结果,从而产生更多数量的棋局。

电脑只需要一步步计算下去,把每种局面都推演一遍。井字棋总共只有26830种棋局,电脑很容易将每一种情况都推演到底,并记录下输赢结果(穷举),下棋时尽量选择自己能获胜的分支就可以了。

而国际象棋有64棋格,电脑每往下推演一个回合就要计算一千种可能的情况,每多推演一个回合计算量就会增加一千倍。无论什么样的超级计算机,都扛不住这样指数级增长的庞大计算量。

而这就用到了评分算法,对每一种棋局进行优势评估,并得出量化的分值。AI不需要知道究竟走哪步棋能赢下比赛,只需要知道现在走哪步可以使得下一步的局面评分最高(优势最大)即可。

而AlphaGo并不是用国际象棋一样的评分算法下棋的,它是在用人类的方法下棋——学习。

第一步是模仿人类。

把3000万步海量人类棋局做样本,训练出一个可以模拟人类下棋方式的深度神经网络,学会人类的思维模式,根据棋局的变化主动变通。

第二步是自我进化。

用随机的方式AlphaGo一天和自己下100万盘棋。随机的次数越多,偶然的成分越少。

AlphaGo不断探索棋盘上每一点、每一步的胜率,而在下一次模拟中,更加频繁使用那些已知胜率较高的走法。每一次模拟后,AlphaGo都会比上一次聪明一点,这就是进化。

而在Master横扫人类后,DeepMind开发最新版AlphaGo Zero,尝试在没有模仿人类的前提下,用自我迭代的方式,从零开始进化,纯靠自我博弈。40天后,它超越了过去所有版本AlphaGo,成为当之无愧的围棋之神。

很多人已经感受到,未来被AI支配的恐惧。

DeepMind官网披露的下一个项目DeepMind Health,它能够检查肾病病人的验血结果,并量身定制治疗方案。可以通过普通X光片,自动检测患者是否患有早期乳腺癌。

一切职业做的事无非是学习和决策,没有什么在理论上不可能被机器取代的职业。谷歌和DeepMind团队的目标就是,研发解决一切问题的“强人工智能”。

03

人工智能时代,人类命运将何去何从?

20世纪80年代,美国加州的高科技密集地区,被一个神秘的连环杀手频繁袭击。

炸弹狂魔一共寄出16枚炸弹,炸死3人,炸伤23人,但破案一直没有任何线索。直到1995年,连环杀手要求在《纽约时报》和《华盛顿邮报》上发表一篇文章,题目是《工业社会及其未来》。

他描绘了工业社会发展带来的悲观结局,他认为强人工智能会统治世界自主决策。

“随着社会及其面临的问题变得越来越复杂,而机器变得越来越聪明,人们会让机器替他们做更多的决策,仅仅因为机器作出的决策会比人做的决策带来更好的结果。最后,维持体系运行所必需的决策已变得如此之复杂,以致人类已无能力明智地进行决策,机器实质上已处于控制地位。人们已无法把机器关上,因为我们已如此地依赖机器,关上它们就等于自杀。”

炸弹狂魔叫卡辛斯基,他后来被逮捕判终身监禁。但二十多年后,他的预言已经逐渐变成现实。我们能在网上搜索信息,但能搜到什么,不能搜到什么,是由搜索引擎的算法决定的。

我们在购物网站上看到的商品,是机器根据我们的浏览偏好数据生成的。毫不夸张地说,今天看到的信息世界,就是机器造出来给你看的世界。

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很多人觉得,目前我们是能够关掉机器的,但我们已经越来越不愿关掉机器了,我们已经严重地依赖互联网。

也许有一天,我们会变得真的不能关掉机器,淘宝这样级别的大型互联网服务的背后,是上万台乃至百万台服务器集群构成的云计算平台,一台服务器宕机不会对网站整体造成任何影响。

如果把云计算平台和能源系统对接到一起,让机房学会自己发电、充电、维护、升级,那么即使想关掉机器,机器也不会让我们关。

如果真到了“人类的命运全凭机器发落”的时候,我们完全无法预知,这种智力无限超越人类,而基因上没有任何亲缘关系的物种,究竟会如何对待我们。

而眼下机器正在取代人类的工作,司机、售货员、股票交易员、推销员、搬运工、医生、记者、律师这些职业,已经成为濒临灭绝的高危职业。

从长期看,只有在某学科天赋异禀、深耕前沿领域的“专才”,和学习能力超强、十八般武艺融会贯通的“通才”,才能够在弱人工智能时代立于不败之地。

如果继续发展人工智能,我们会被机器取代,而如果停止发展,我们就会被那些发展人工智能的人取代。

为了争夺巨大的竞争优势和丰厚的利润,世界各地正在爆发军备竞赛般的技术热潮。

无论前方是刀山还是火海,会有越来越多的人前赴后继地奔赴新世界。因为对于我们,落后无异于死亡。

那个属于人类的真正命运,是由我们自己亲手写就的,而它尚未注定。

作者:洋葱,精读读友会会员。一个世事洞明、人情练达的女子,想和你一起深度思考,改变人生

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