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[导读]AlphaGo这类的“人工智能”机器真正可能带来的危机,不是奴役人类,而是让人类丧失斗志,无所事事。

昨天谷歌人工智能AlphaGo第一盘棋战胜了李世石,在总共5场对决中抢得先机。这也激起了各种“机器超越人类,科幻小说将成真”的讨论。

比赛当天,主持人张泉灵就曾对话也在观战的李开复,李开复表示,人工智能的逻辑推理能力远超人类,而且没有任何感情因素影响判断,因此对它玩花样完全行不通,最明智的手段还是严格采用专业打法,全力以赴。

今日,李开复在自己公众号中又刊文详述了对人工智能的看法,他提到,AlphaGo这类的“人工智能”机器真正可能带来的危机,不是奴役人类,而是让人类丧失斗志,无所事事。

下面是文章全文:

昨天AlphaGo第一盘棋战胜了李世石,激起了各种“机器超越人类,科幻小说将成真”的讨论。特别有趣的是有人揣测AlphaGo下面会不会故意输下几盘棋,以免人类起疑心,阻挡了它统治人类的野心。其实,虽然机器在逻辑分析推算方面,能力会远超人类,但是依然是属于人类操控的工具。AlphaGo这类的“人工智能”机器真正可能带来的危机,不是奴役人类,而是让人类丧失斗志,无所事事。

有些人描述AlphaGo是“和人一样的方式思考,但是比人快无数倍”。这么说并不精确。AlphaGo确实比人快无数倍,但是AlphaGo的思考只能说是“被人的大脑启发”,而非和人类思考一样。AlphaGo是一个能自我学习的深度学习,经过专家的调节,它能在任何在可以纯凭逻辑分析推算的问题上,把人类远远低抛在后面。机器速度会越来越快,学习能力会越来越强,数据会越来越多。

基于深度学习的人工智能将带来什么改变呢?我们将看到无数的商机和产品,能够解决问题、拯救生命、产生巨大的商业和用户价值。未来,自动交易能得到更高的投资回报和风险比例,自动诊断+基因排序会达到个性化精准医疗,推荐引擎将能推荐你最可能会买的产品、想吃的菜,想认识的人。在拥有大数据+大计算+专家调节的领域,就不必再跟人类相比了,因为人类根本差的太远了(就像没有人能打败搜索引擎一样)。

这些技术可能辅助专家,也可能取代专家。非专家的工作者很多将会面临失业。未来十年,大部分今天的人类工作可被机器取代。机器将取代许多的护士、记者、会计、教师、股理财师。。。的工作。任何带有“助理”、“代理”或“经纪”等字样的职位都很可能被取代。 这些机器不需要工资,只需要供电和网,就会一年365天,一天24小时“上班”。这些机器将帮助我们创造世界上的大部分财富。

虽然这些机器确实很“聪明”,而且又高效、勤奋、低廉,但是他们并不“人性化”,只是冷冰冰的机器和工具。比如说,AlphaGo第一场就战胜了李世石,但是它不会感觉高兴,也不会理解我们对于它的讨论。甚至,它说不上这局棋是怎么赢的。因为,它的思考虽然周密,但是它不懂“赢了有什么感受?”,也不懂“为什么围棋好玩”,更不懂“人为什么要下棋?”,甚至连“你今天怎么赢的?”都说不上。

今天的机器完全无法理解人的情感、喜怒哀乐、七情六欲、信任尊重、价值观等方面 。对于人文艺术、美和爱、幽默感,机器更是丝毫不懂。有位AI研究员做了一套研究幽默感的系统,然后输入了一篇文章,这个系统看了每句话,都说“哈哈”!今天的机器连个两岁小孩都不如。对人工智能的研究者,这应该是一大未来的挑战。

未来机器统治人类的预测还很遥远

所以,今天这些机器仅仅是我们的工具,会为创造价值。至少今天,我们不必担心人工智奴役我们(不过要盯好拥有机器学习+大数据的公司,别来作恶伤害用户)。那我们该担心什么呢?这些强大的机器,将带来人类能否度过有史以来最大的“下岗潮”。

这次的“机器取代人类”将远超过去的工业革命和信息革命。不过,“下岗”还不是最可怕的,因为这些机器会产生巨大的商业价值,养活着这些下岗者,进而养活着人类。

人类最应该担心的是:一旦当机器供养着人类,人类达到了马斯洛需求的基本需求,人类真的还会有动力去追求更宏伟的目标,自我实现吗?还是会醉生梦死、无所事事地或者?

未来机器养活无所事事的人:真实的危机

面对这个担心,我们应该:

①关注启发式教育,用互动式教育启发孩子对学习的兴趣和效率。AlphaGo愿意跟人类学习,我们当然也要善用最善于分析,最博学的机器。善于学习,乐于学习的孩子,是不会醉生梦死的。

②正视发育右脑的学科领域,平衡文理。塞翁失马,焉知非福?机器超越人类的左脑(工程逻辑思维),也许就是要人类从过去几十年重视理工,倾斜回来,花更多的精力在机器不擅长的右脑,例如:文学诗歌、艺术音乐、电影话剧、文创设计、工匠之美、宗教哲学、沟通情商。这不是说就不要学理工了,而是说应该让适合理工,爱好理工的人学理工,适合人文,爱好人文的人学人文。我们应该平等看待文理,并且鼓励发展文理双全的人才。

③鼓励有上进心的年轻人挑战自己, 孜孜以求,成为专才。不要把时间浪费在“安稳”但是重复性的工作上,而要以“成为某个特殊又有用领域的最顶尖人才”为目标,为己任。

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