在東京奧運(yùn)會(huì)上，我們的奧運(yùn)健兒們最終以88枚獎(jiǎng)牌完美收官，取得這樣歷史性的好成績(jī)，離不開運(yùn)動(dòng)健兒們多年如一日的刻苦訓(xùn)練，也少不了現(xiàn)代科技的一份助力。
60年代的時(shí)候，我們國(guó)家百?gòu)U待興，專業(yè)體育訓(xùn)練剛剛起步，運(yùn)動(dòng)員們的訓(xùn)練條件非常原始和艱苦，女排電影《奪冠》中就有一幕，女排隊(duì)伍為了應(yīng)對(duì)自帶高科技buff的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，將訓(xùn)練球網(wǎng)升高30cm，條件不足，那就跳得更高，練得更勤。
幾十年后的今天，科技發(fā)展的水平日新月異，專業(yè)體育訓(xùn)練中隨處可見現(xiàn)代科技的身影，從國(guó)乒隊(duì)的AI陪練機(jī)器人，到跳水隊(duì)的3D+AI輔助系統(tǒng)，再到AI評(píng)分系統(tǒng)，人工智能技術(shù)已經(jīng)逐漸開始發(fā)揮越來(lái)越強(qiáng)大的能量了。
雖然生活中的部分AI還是表現(xiàn)平平，有時(shí)候讓人忍不住調(diào)侃一句“人工智障”，而實(shí)際上不知不覺(jué)之中，已經(jīng)越來(lái)越常見AI的身影了。
比如說(shuō)摳圖，之前用軟件一點(diǎn)點(diǎn)摳，現(xiàn)在一般的圖，AI幾秒就能摳出不錯(cuò)的效果，還有現(xiàn)在應(yīng)用很方便的拍照翻譯、搜題，也是基于AI技術(shù)，有相當(dāng)高的效率和準(zhǔn)確率。
AI到底是怎么在短短幾十年時(shí)間里發(fā)展起來(lái)的，以及未來(lái)可能會(huì)往哪里去？帶著這些疑惑，閱讀了知乎大佬“神們自己”的科技類科普書《機(jī)器新腦》。
作者畢業(yè)于復(fù)旦大學(xué)理論物理專業(yè)，主業(yè)是大數(shù)據(jù)挖掘+AI+全棧開發(fā)者，在知乎相關(guān)問(wèn)題領(lǐng)域比較活躍。
《機(jī)器新腦》是一本比較小開本的書，全彩印刷，章節(jié)之間相對(duì)獨(dú)立，適合隨時(shí)拿起來(lái)閱讀。
書中深入淺出地講述了很多科技相關(guān)的故事，作者拍著胸脯保證全都是已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的技術(shù)，并不是猜想或是理論，我對(duì)其中與人工智能有關(guān)的內(nèi)容尤其感興趣。
01 現(xiàn)代AI發(fā)展伊始
相較于其他學(xué)科，腦科學(xué)起步晚，還走了很多彎路，研究深入和成熟程度多有不足之處。
17世紀(jì)以前，中西方先賢其實(shí)都沒(méi)法確定，人體機(jī)制中，負(fù)責(zé)思考的到底是哪一個(gè)部分，直到顯微鏡普及后，大腦這塊水靈靈的“豆腐”，才被證實(shí)為思考的器官。
但是關(guān)于大腦是如何思考的研究還是一直沒(méi)有明顯進(jìn)展，直到19世紀(jì)末，高爾基染色法成功給神經(jīng)元上色，而后借助核磁共振儀和熒光顯微鏡，人們才看到大腦的真面目。
20世紀(jì)40年代，人類摸清了大腦中的最小單位“神經(jīng)元”的結(jié)構(gòu)，并制作了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
但由于神經(jīng)元的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)太簡(jiǎn)單了，等同于3以內(nèi)的加減法，小學(xué)數(shù)學(xué)都比這復(fù)雜，以至于專家們足足花了20年去研究它們的作用機(jī)理。
大腦中的“量變引起質(zhì)變”究竟是怎樣發(fā)生的？揭秘答案的那一刻，現(xiàn)代AI的發(fā)展才真正開始。
02 會(huì)進(jìn)化的人工智能
要說(shuō)AI第一次出圈，大概還是2016年“阿爾法狗”（AlphaGo）戰(zhàn)勝圍棋冠軍柯潔。
2014年谷歌豪擲4億收購(gòu)了一家名不見經(jīng)傳的研究型人工智能公司，次年AlphaGo出世，它是第一個(gè)具備學(xué)習(xí)能力的圍棋AI。
在圍棋之前，機(jī)器已經(jīng)攻克了所有的智力游戲，用的方法主要是窮舉法。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是把能走的路都走過(guò)一遍，利用計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的記憶和計(jì)算能力，讓人類“無(wú)路可走”。
機(jī)器是穩(wěn)定的，人卻很難一直不出錯(cuò)，就算能一直不出錯(cuò)，也最多是打個(gè)平手。
但圍棋因?yàn)槊恳徊降目赡苄赃^(guò)多，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越計(jì)算能力上限，因而不適用于窮舉法，AlphaGo團(tuán)隊(duì)另辟蹊徑，讓它像人一樣，通過(guò)學(xué)習(xí)的方法來(lái)下棋。
AlphaGo先是模仿人類的思維模式，然后自我進(jìn)化。在短短4個(gè)月時(shí)間里，AlphaGo足足進(jìn)化了1.2億次，并以此為基礎(chǔ)挑戰(zhàn)各路圍棋世界級(jí)選手，實(shí)現(xiàn)封神。
自AlphaGo以后，又有一個(gè)天才黑客，用僅僅5萬(wàn)美元的成本和4個(gè)月的研發(fā)時(shí)間，就開發(fā)出具備學(xué)習(xí)能力的AI駕駛系統(tǒng)。
雖然由于種種阻礙，該系統(tǒng)最終未得以正式發(fā)售，但其自動(dòng)駕駛等級(jí)已經(jīng)與特斯拉汽車公司最新的技術(shù)旗鼓相當(dāng)。
到了今天，基于人工智能的自動(dòng)駕駛技術(shù)趨于成熟，部分城市和地區(qū)已經(jīng)開始無(wú)人駕駛試點(diǎn)，未來(lái)智能化發(fā)展趨勢(shì)已經(jīng)可窺一隅。
03?憂慮與恐懼
對(duì)于科技的發(fā)展，人類總體是抱有向往與欣喜的態(tài)度的，但其中也混雜著相當(dāng)程度的憂慮與恐懼。
其中最切身相關(guān)的，莫過(guò)于怕被搶走“飯碗”。
小的時(shí)候，街上總是有一些人踩著自行車，穿過(guò)大街小巷，吆喝著換零錢，街邊小店小攤經(jīng)常會(huì)照顧他們的生意，拿出100面額的紙幣，換回一疊1元的零錢，一般是95-97張不等。在電子支付出現(xiàn)后，通過(guò)這樣的方式再也無(wú)法謀生了。
有這類前車之鑒，人們總是會(huì)擔(dān)心，下一個(gè)失去工作的會(huì)不會(huì)是自己。
這樣的擔(dān)心不無(wú)道理。
“四大”會(huì)計(jì)師事務(wù)所之首“普華永道”曾經(jīng)做過(guò)一項(xiàng)研究，結(jié)果顯示在2032年之前，美國(guó)會(huì)有40%的崗位被機(jī)器取代，而在中國(guó)，這一比率將會(huì)高達(dá)77%。
司機(jī)、交易員、售貨員、推銷員、搬運(yùn)工、基礎(chǔ)診斷醫(yī)生、普通記者、基礎(chǔ)崗位律師等等都屬高危職業(yè)。
歷史上的工業(yè)革命，舊崗位消失，會(huì)有更多新崗位出現(xiàn)。但是在未來(lái)，可能更多出現(xiàn)的情況是——新崗位確實(shí)產(chǎn)生了，機(jī)器卻比人類更能勝任崗位。
如此一來(lái)，我們究竟該何去何從？
對(duì)于這個(gè)問(wèn)題，大佬在《機(jī)器新腦》中頗有幽默感地建議道：
滅亡，是每個(gè)文明的終極命運(yùn)……宇宙很大，夠我們折騰的空間更大。何必從孩子剛出生的那一刻，就開始預(yù)告將來(lái)總有撲街的一天？
如果未來(lái)有100萬(wàn)種死法，就會(huì)有100萬(wàn)種活法，但坐以待斃必死無(wú)疑。
總結(jié)
《機(jī)器新腦》用通俗易懂且頗具幽默感的方式，將人工智能的故事娓娓道來(lái)，圖文并茂講述AI發(fā)展歷程，既科普過(guò)去和現(xiàn)在，也暢想未來(lái)，兼具思想性和可讀性，推薦對(duì)科技與人工智能領(lǐng)域感興趣的朋友讀一讀。
END
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