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人工智能不是复制人类,是另一个物种

过去,我们总以为人工智能是在复制人的思维方式。但实际上,完全不是这样。

机器和人类的最大区别是什么?是机器不会疲倦。

2016年3月,AlphaGo和李世石下围棋,5局输了1局。它输的那天,李世石在接受采访和吃饭睡觉。而AlphaGo在干什么?它又独自下了100万盘棋。

这又一次完美地诠释了这个时代最悲情、最无奈的那句话:比你聪明的人,还比你勤奋。

这是机器思维和人类思维的一个重大区别。

人因为能力有限,思维方式尽量简化。所以,就有那个重要的“奥卡姆剃刀原理”——如无必要,勿增实体。这样可以更方便地理解和传递知识。

但是机器不需要这个“奥卡姆剃刀原理”。它的能力足够强,它不需要把世界简化之后再去理解。人工智能其实是让世界恢复了原本的复杂性。

在机器的思维里,没有什么牛顿三大定律和爱因斯坦相对论的区别。那都是对世界简化理解的产物。人工智能会把这个世界按照不同的速度,分成几千种,然后总结出3000万个定律。

我们原来文明的所有的基础对它来说都不存在,它用最复杂的方式——它一出手我们就没法儿理解的方式,在構建它自己的逻辑。

人工智能为什么在2016年爆发?就是因为驾驭这个复杂的因素出现了。业界公认2016年人工智能爆发的三大原因是:算法的进步、硬件的进步和大数据的进步。

算法。说了你也不懂,当然,我也不懂。

硬件其实指的就是GPU。啥是GPU,你也别为难我这个文科生了。总之一句话,它就是人工智能运行的硬件基础。

第三个词,大数据。这是重点。

来看一个例子。怎样让电脑认出一只猫?

第一代人工智能的方法是,给出无数条件,然后试图得出结论。也就是告诉电脑一大堆“如果,那么”。如果它有花纹、有爪、有胡子,等等,它就是一只猫。

可是深度学习不这么干。他输入100万张甚至更多猫的图片,告诉机器:这里面有猫,你去认吧;你自己去定规则,自己去找规律。数据每大一个数量级,就越逼近于正确。

就像有人问美国联邦最高法院的大法官波特·斯图尔特:“你们法官断案子,总说什么是色情作品。那请问,什么是色情呢?”斯图尔特说:“我说不出什么是色情。但是我看了之后,就能知道。”这就是典型的人工智能逻辑。它不关心人类对一件事情的定义,但是它可以输出你要的结果。这里面最重要的是什么?是数据。

医疗用的人工智能,需要大量的医疗数据。越多的数据灌进去,诊断就越准确。

强悍的硬件带来的计算能力,强悍的算法在飞速更替,再加上强悍的数据,造就了这一波人工智能的浪潮。

看见了吗?人工智能和人完全不是一回事,它用完全不同的思路,但是达到了同样的结果。所以人工智能不是在模仿人,而是抄了一条它自己熟悉的近道,然后赶上了人而已。