? ? ? ? 本周的讀書(shū)主題是“技術(shù)”模塊的最后一個(gè)單元“人工智能”，精讀書(shū)是約翰·布羅克曼的《如何思考會(huì)思考的機(jī)器》。
? ? ? ? 在上一本書(shū)《美國(guó)增長(zhǎng)的起落》中我們反復(fù)提到過(guò)一點(diǎn)：決定技術(shù)前景的并不單單是技術(shù)本身的先進(jìn)程度，而是技術(shù)和社會(huì)的融合程度。技術(shù)的變化速度可能很快，但人性的變化卻相對(duì)較慢，這就會(huì)帶來(lái)一系列的摩擦和沖突。而其中最為突出、發(fā)展最受關(guān)注的領(lǐng)域就是，人工智能。本周讀的書(shū)《如何思考會(huì)思考的機(jī)器》，一共邀請(qǐng)了將185位各行各業(yè)的大咖，分別發(fā)表了他們各自對(duì)人工智能時(shí)代的思考。接下來(lái)就讓我們跟著他們一起，展望一下人工智能時(shí)代的技術(shù)進(jìn)步，以及這些技術(shù)進(jìn)步對(duì)我們?nèi)祟?lèi)的影響。
一、什么是人工智能？
? ? ? ?1956年的達(dá)特茅斯會(huì)議是人工智能的開(kāi)端，隨后經(jīng)歷由以編程為主流到“啟發(fā)法”（heuristics）的研究，研究人員借助“經(jīng)驗(yàn)法則”進(jìn)行“修剪搜索空間”（pruningthesearchspace）來(lái)減少計(jì)算成本，再到后面“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”等多種算法的興衰更替，演變成最近我們常提到的機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)。
?????? 雖然從現(xiàn)在的通常理解來(lái)看，人工智能就是大數(shù)據(jù)加上機(jī)器學(xué)習(xí)，但未來(lái)人工智能的發(fā)展很可能跟我們想象的不一樣。
?????? 現(xiàn)在，我們看到的是機(jī)器如何能夠做到人類(lèi)能做的事情，而且比人類(lèi)做得更好，比如，機(jī)器人已經(jīng)能夠戰(zhàn)勝人類(lèi)的國(guó)際象棋和圍棋高手，但如果按照這樣的標(biāo)準(zhǔn)，我們?nèi)祟?lèi)覺(jué)得簡(jiǎn)單的事情，恰恰會(huì)是機(jī)器覺(jué)得很難的事情，比如從洗衣機(jī)里把洗好的衣服取出來(lái)，分門(mén)別類(lèi)地疊好。
?????? 機(jī)器有機(jī)器的長(zhǎng)處，我們對(duì)人工智能的理解不要出現(xiàn)偏差，機(jī)器是不可能完全變成人的。機(jī)器人的思維方式和我們?nèi)祟?lèi)是不一樣的，我們?nèi)祟?lèi)有自己的智能，但我們的智能只是各種不同的智能中的一種，不是所有的智能都得跟我們?nèi)祟?lèi)的智能一模一樣。所以，與其說(shuō)是人工智能，不如說(shuō)是“外來(lái)智能”，我們可能創(chuàng)造出來(lái)的是“人工外星人”。人工智能發(fā)展到最后，不是會(huì)把人類(lèi)能夠做的事情做得更好，而是會(huì)超越我們?nèi)祟?lèi)所理解的智能范圍。不管我們喜歡不喜歡，我們可能都要等待著面對(duì)這一天的到來(lái)。
二、人工智能的兩種演進(jìn)途徑
? ? ? ? 要是從進(jìn)化的角度來(lái)看，人類(lèi)之后的物種很可能是人工智能，但應(yīng)該會(huì)有兩種演進(jìn)的路徑。
?????? 一種是技術(shù)使人變成了超人，我們會(huì)越來(lái)越多地借助人工智能和其它技術(shù)手段，延長(zhǎng)我們的壽命，改善我們的健康狀況，提升我們的各項(xiàng)才能。亞利桑那州立大學(xué)物理學(xué)家保羅·戴維斯（PaulDavis）說(shuō)，未來(lái)人工和自然之間的區(qū)別將會(huì)消失，設(shè)計(jì)智能將會(huì)更多地依賴生物學(xué)技術(shù)。當(dāng)我們借助人工智能后會(huì)變得更加強(qiáng)大，甚至?xí)兂扇碌奈锓N，可能進(jìn)化成帶有增強(qiáng)版大腦的轉(zhuǎn)基因人類(lèi)。
?????? 另一種可能性是像科幻小說(shuō)里描寫(xiě)的那樣，機(jī)器人把低級(jí)的人類(lèi)滅了。其實(shí)，正如上面我們說(shuō)到，人工智能的思維方式和人類(lèi)的不同，人類(lèi)面臨相互競(jìng)爭(zhēng)的壓力，機(jī)器人卻生來(lái)就在一個(gè)相互協(xié)調(diào)合作的大系統(tǒng)中。所以，機(jī)器人是不是一定要跟人類(lèi)搶奪地球，是不是一定要奴役人類(lèi)，我們并不知道。因此這種可能性暫時(shí)并不值得我們擔(dān)心，我們更需要擔(dān)心的是人類(lèi)自己把自己消滅了。
?????? 風(fēng)險(xiǎn)研究專家迪倫·埃文斯（DylanEvans）講過(guò)一個(gè)故事叫“帕斯卡的搶劫”。
?????? “帕斯卡的搶劫”說(shuō)的是，有一天，一個(gè)劫匪在街上攔下帕斯卡，讓他把錢(qián)包交出來(lái)。帕斯卡不愿意。劫匪說(shuō)，只要帕斯卡把錢(qián)包交出來(lái)，就有一定的概率在第二天能夠收到劫匪返還給他的更多的錢(qián)。帕斯卡還是不愿意，誰(shuí)知道劫匪會(huì)不會(huì)還錢(qián)呢！但劫匪告訴帕斯卡，根據(jù)概率論，期望值等于預(yù)期的收益乘以概率，所以理論上講，總有可能劫匪返還錢(qián)的期望值大于帕斯卡錢(qián)包里的錢(qián)。一個(gè)理性的決策者應(yīng)該選擇把錢(qián)包交給劫匪。帕斯卡一聽(tīng)，對(duì)啊，就乖乖地交出錢(qián)包了。
?????? 理性的人往往更可能干蠢事。
?????? 我們預(yù)期人工智能會(huì)帶來(lái)更多的好處，所以心甘情愿地放棄了自主選擇，滿心期待人工智能會(huì)返還給我們豐厚的回報(bào)。劫匪真的會(huì)把錢(qián)還給我們嗎？萬(wàn)一人工智能不會(huì)把更多的自主權(quán)交給我們?nèi)祟?lèi)呢？
? ? ? ?所以對(duì)于一些新技術(shù)，我們需要未雨綢繆，做出充分的風(fēng)險(xiǎn)分析，也需要新的規(guī)范。怎樣才能確保新技術(shù)不至于帶來(lái)對(duì)人類(lèi)的滅頂之災(zāi)呢？但是不是有了新的技術(shù)，我們就會(huì)變成新的人類(lèi)，就要發(fā)明一套新的倫理？不是的?？萍歼M(jìn)步很快，但人性是不變的，我們所需要的無(wú)非是尊重常識(shí)和傳統(tǒng)。
?????? 著名物理學(xué)家哈伊姆·哈拉里（HaimHarari）說(shuō)，像人一樣思考的機(jī)器并不可怕，像機(jī)器一樣思考的人才會(huì)變得更可怕。過(guò)分迷信技術(shù)進(jìn)步，會(huì)助長(zhǎng)人類(lèi)的貪婪與傲慢，比如，我們可能會(huì)相信新的“計(jì)算機(jī)烏托邦”。
? ? ? ? 我們會(huì)覺(jué)得，人工智能和大數(shù)據(jù)可以精準(zhǔn)地為每一個(gè)顧客畫(huà)像，機(jī)器比我們自己更了解我們。過(guò)去需要用傳統(tǒng)、社區(qū)、集體解決的問(wèn)題，現(xiàn)在都可以用算法處理。當(dāng)我們嘗試著用機(jī)器人的語(yǔ)言說(shuō)話，用機(jī)器人的思維方式去思考的時(shí)候，我們就會(huì)失去真正的人性。社會(huì)制度會(huì)變得更加集權(quán)化，自由和民主會(huì)被視為過(guò)時(shí)的東西。
?????? 技術(shù)本身沒(méi)有善惡，但技術(shù)的變化會(huì)引起人們對(duì)生產(chǎn)制度和社會(huì)制度的調(diào)整，如果我們過(guò)分地強(qiáng)調(diào)技術(shù)，而忽視了技術(shù)背后的社會(huì)因素，我們可能會(huì)給自己制造更大的麻煩。
?????? 所以說(shuō)，科幻小說(shuō)和電影里機(jī)器人消滅人類(lèi)的預(yù)言其實(shí)大多是人自己想象出來(lái)的。機(jī)器未必會(huì)有野心消滅人類(lèi)，但人和人之間的斗爭(zhēng)是永遠(yuǎn)存在的。讓人類(lèi)文明過(guò)早地進(jìn)入"自動(dòng)導(dǎo)航"狀態(tài)，是一件非常危險(xiǎn)的事情。
三、人工智能時(shí)代有哪些新產(chǎn)業(yè)？
? ? ? ? 從目前來(lái)看，人們看得最清楚的大數(shù)據(jù)+深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景就是網(wǎng)上銷(xiāo)售，從本質(zhì)上說(shuō)，大數(shù)據(jù)無(wú)非是一種新的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)?？雌饋?lái)，這是一場(chǎng)狂歡和盛宴，但天下沒(méi)有不散的筵席，對(duì)數(shù)據(jù)的濫用會(huì)導(dǎo)致很多潛在的風(fēng)險(xiǎn)和社會(huì)問(wèn)題。越來(lái)越多的人意識(shí)到隱私權(quán)的問(wèn)題，歐洲和美國(guó)加州都推出了相當(dāng)嚴(yán)厲的隱私權(quán)保護(hù)法案，這會(huì)影響到未來(lái)互聯(lián)網(wǎng)公司的商業(yè)模式。此外，很多互聯(lián)網(wǎng)泡沫也都出現(xiàn)在服務(wù)業(yè)領(lǐng)域。所以，互聯(lián)網(wǎng)公司現(xiàn)有的商業(yè)模式未必是可持續(xù)的。
?????? ?再比如，即使我們有了海量數(shù)據(jù)，也不一定能找到合適的應(yīng)用場(chǎng)景。
?????? 人們通常把互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)劃歸新產(chǎn)業(yè)，而把其它產(chǎn)業(yè)劃歸傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。這種劃分是不對(duì)的，我們很可能會(huì)低估傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的潛力，事實(shí)上，人工智能最有前景的應(yīng)用場(chǎng)景很可能不是在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)，而是在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。
?????? 用IT思路去造汽車(chē)的企業(yè)，到最后還是得從寶馬這樣的傳統(tǒng)汽車(chē)企業(yè)挖工程師，做電子競(jìng)技比賽的團(tuán)隊(duì)，到最后還是要四處去找做過(guò)傳統(tǒng)體育比賽的職業(yè)人士。因此，我們不能把注意力都放在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)。傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)一樣擁有海量的數(shù)據(jù)，還有更為廣闊的應(yīng)用場(chǎng)景。傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)，還有獨(dú)特的技術(shù)優(yōu)勢(shì)、規(guī)模優(yōu)勢(shì)。
?????? 從目前的發(fā)展來(lái)看，人工智能的技術(shù)內(nèi)核就是大數(shù)據(jù)+深度學(xué)習(xí)，但傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)積累的大數(shù)據(jù)才是真正的金礦。從未來(lái)的技術(shù)發(fā)展來(lái)看，人工智能并非僅僅玩弄數(shù)據(jù)，下一步的發(fā)展很可能是對(duì)各種感知能力的研究。
?????? 人工智能就像一條鯰魚(yú)，會(huì)激活原本沉悶的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)不僅會(huì)出現(xiàn)逆襲，而且其自身會(huì)發(fā)生變形，未來(lái)的企業(yè)邊界和行業(yè)邊界都會(huì)變得更加模糊。
四、機(jī)器替代人的工作之后會(huì)怎樣？
? ? ? ? 機(jī)器是不是會(huì)替代人的工作呢？
? ? ? ? 其實(shí)機(jī)器一直就在替代人的工作，從原始的采集社會(huì)到農(nóng)業(yè)社會(huì)，從農(nóng)業(yè)社會(huì)到工業(yè)社會(huì)，再?gòu)墓I(yè)社會(huì)轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)在的后工業(yè)社會(huì)，都會(huì)遇到大量傳統(tǒng)的工作丟失。雖然也會(huì)有很多新的工作崗位，但在這種調(diào)整的過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)巨大的陣痛。尤其是在后工業(yè)時(shí)代，技術(shù)進(jìn)步的速度太快，會(huì)帶來(lái)更多過(guò)剩的勞動(dòng)力。
?????? 從歷史上看，解決這些剩余勞動(dòng)力無(wú)非是消滅和贖買(mǎi)兩種方式。
?????? 第一次世界大戰(zhàn)和第二次世界大戰(zhàn)帶來(lái)了巨大的人員傷亡，但也因此改變了資本與勞動(dòng)的相對(duì)價(jià)格，這種極為特殊的歷史使得20世紀(jì)上半葉貧富差距相對(duì)縮小。
?????? 二戰(zhàn)之后建立的福利國(guó)家，更多的是提供了贖買(mǎi)，用公共部門(mén)的就業(yè)崗位和公共服務(wù)緩解了潛在的社會(huì)矛盾。未來(lái)我們?nèi)绾尾拍芨佑行У亍摆H買(mǎi)”普通勞動(dòng)力，是一個(gè)非常棘手的問(wèn)題，我們可能需要不得不考慮如何用更多的創(chuàng)新方式解決潛在的社會(huì)矛盾。
? ? ? ? 《如何思考會(huì)思考的機(jī)器》這本書(shū)很特別，是由185個(gè)學(xué)者各抒己見(jiàn)，匯編出一本書(shū)。這本書(shū)讀起來(lái)會(huì)更輕松，因?yàn)槊科恼碌钠鶗?huì)更短；這本書(shū)讀起來(lái)也會(huì)更困難，因?yàn)樗狈l理性，每個(gè)學(xué)者的觀點(diǎn)又不一樣。
? ? ? ? 如果我們了解這些學(xué)者是誰(shuí)，就會(huì)覺(jué)得，啊，太精彩了，全是大牛啊。如果我們不了解他們是誰(shuí)，有可能會(huì)漏掉其中的一些重要的信息。因此，讀這本書(shū)，還有一個(gè)好處，就是可以順藤摸瓜，找到更多好的讀物。
? ? ? ? 這本書(shū)邀請(qǐng)的學(xué)者有寫(xiě)《白板》的史蒂芬·平克（StevenPinker），有寫(xiě)《邏輯思維》的理查德·尼斯貝特（RichardNisbett），有寫(xiě)《爆裂》的伊藤穰一，寫(xiě)《稀缺》的塞德希爾·穆來(lái)納森（SendhillMullainathan），寫(xiě)《大連接》的尼古拉斯·克里斯塔基斯（NicholasChristakis），寫(xiě)《失控》的凱文·凱利（KevinKelly），等等等等，都在這本書(shū)里。如果是有心的作者，我們就可以根據(jù)這本書(shū)提供的線索，找到更多喜歡的作者、喜歡的書(shū)。
