人工智能

第一章人工智能来了

1 人工智能已无处不在,各类服务、app 的背后都由人工智能在支撑(图像、语言识别、语音理解、推荐)。提供手机的智能助理、新闻推荐、资讯新闻撰稿、AI 技术、AI 艺术、自动驾驶等服务。
越是追求长的像人,人们越容易拿真人与其比较,技术的不足就会暴露。只面向一两个有限但明确的场景,反而容易打动用户。

2 人工智能的定义历经多次转变,被广泛接受的定义有很多种。随着时间,人们对人工智能的直观理解和感受不断变化。
如(AI 是让不可思议的程序。AI 是和人思考方式相似的程序。AI 是行为和人相似的程序。 AI 是会学习的程序。AI 是会根据环境感知,做出合理的行为并获得收益的程序。)
偏重实证是主流倾向,结果至上,没有人愿意推敲人工智能应该如何定义。

第二章 AI 复兴:深度学习+大数据=人工智能

1 AI 的代表就是人机对弈。因为棋类游戏有明确的规则、容易评估效果、同时具备复杂性被公众认为代表人类智慧。一旦突破意味着公众对人工智能这项技术接受门槛。

2 几乎每一项新兴且成功的技术,在真正成熟之前,都要经历先扬后抑的过程,并在波折起伏中通过积累和迭代,最终走向真正的繁荣、稳定和有序发展。(高德纳技术成熟度)

3 本次 AI 热潮的最大特点是在多个相关领域表现出可被普通人认可的性能或效率,并被成熟的商业模式接受,开始在产业界发挥出真正价值。(心理学上的绝对阀值:能引起人们感知反应的最小刺激量)。

4 目前的人工智能是第三次热潮。前两次为学界主导,热潮多为市场宣传层面。本次热潮为商业需求主导,热潮的内容更多是解决问题。前两次热潮(50 年代,7-80 年代的热潮更多应该被理解为技术萌芽期的躁动以及在泡沫期的膨胀)

5 第一次热潮关键字:图灵测试。沟通对话是否能区分人类和机器。
第二次热潮关键字:语音识别。基于数据的统计建模比模仿人类思维方式总结规则,更容易解决计算机领域的问题。老一代研究者如不能尽快更新知识储备和工具,就只能被淘汰。第三次热潮关键字:深度学习:深度学习不是 AI 的唯一解决方案,可是却是当前乃至很长时间引领人工智能发展的核心技术。

6 大数据和大计算能力,让深度学习焕发能力。

7 深度学习和所有机器学习方法一样,是一种用数学模型对真实世界中的特定问题进行建模,以解决该领域内相似问题的过程。使用训练数据集识别/标识出数据不同方面的属性或者特质形成特征,总结相关规律过程即建模。人为建模应对千变万化的世界难以描述。计算机在大规模学习规程中不断尝试寻找,自己总结规律。这就是深度学习。

8 深度学习大致就是一个用人类数学只是和计算机算法构建起整体架构,在结合尽可能多的训练数据以及计算机运算能力去调节内部参数,尽肯能逼近目标的半理论、半经验的建模方式。指导深度学习的基本是一种实用主义的思想。实用主义意味着不求甚解。人们通常只知道学习模型是否工作,却很难说出原因。

第三章 人机大战:AI 真的会挑战人类?

1 alphaGo 除了在围棋取得突破。也在德州扑克等 “不完整信息的博弈游戏” 里和人类一样基于部分信息的游戏中打败人类。

2 人工智能的分类:
2.1 弱人工智能:专注于解决且只能解决特定问题的人工智能,它们是人类的工具。
2.2 强人工智能:可以胜任人类所有工作的人工智能。人工智能是否具备人类的的意识为关键。而话题定义本身就富有争议。
2.3 超人工智能:比人类更聪明,能力更强。

3 奇点是否来临。强人工智能一旦出现就可能迅速变成超人工智能。人类的命运无法推测。但到达强人工智能的路上会有许多技术瓶颈。

4 人工智能威胁论跟不上是大众习惯把人工智能人格化。它的强大并非因为它会像人类一样思考。大多属于倾向于乐观预测全局大势,悲观估计局部进展。
人工智能的威胁当然存在,可是非常遥远。

5 人类的优势:跨领域联想、类比能力、抽象能力。知其然,建立理论体系的能力、常识、自我意识、审美、情感。

第四章 人类如何变革

1 人工智能的社会意义将超越 pc、移动互联网,极大可能在人类发展史上,成为下一次工业革命的核心驱动力。

2 最大的挑战是人类赶不上科技速度,来不及调整。对局部短期有利的事情,可能伤害整体利益。

3 如果将人工智能看作新的工业革命,不应忽略技术变革造成的社会、经济、心里、人文层面的巨大波动:技术影响下人类整体,人与 AI 的关系,社会的演进– 这个时代应该也是第二次文艺复兴。

4 人工智能不仅是技术革命,对人类劳动的替代和生活方式会有根本的变革。这对社会、经济、文学、艺术等层面也将造成影响。我们无法抛开这些问题单独讨论技术本身。人工智能的时代也是人类社会全新的发现、变革、融合、发展的时代。

5 在适应人工智能时代的社会保障和教育体系建立以前,局部地区和阶层的不大量失业和淘汰不可避免。当前时代的变革速度比以往任何一次都快。

6 容易被 AI 取代的工作:由人从事,在 5 秒内需要思考和决策的工作。如信息录入、驾驶。作者预测 50% 的人类工作将受到影响。但大部分工作将转变而非消失。(如银行的雇员从办理业务转型为业务销售)

7 AI 只是人类的工具。并不是每个人都能获益。

8 AI 的应用场景
8.1 自动驾驶:特斯拉,谷歌。
8.2 智慧金融:具备数据积累。蚂蚁金服审核速度仅用 8 秒。
8.3 其他:医疗,生活,艺术。
虽然艺术并非是算法的净土,在可预见的未来,看不到计算机有超过人类艺术家的可能。

9 人类如何变革:
9.1 金字塔模型的协作分工(领袖,决策层,管理层,学者艺术家,白领/中产阶级,蓝领/服务业者)中的不同层级都受到一定冲击,需要调整。和人打交道的工作反而相对有利。如果大量中老年员工被取代,唯一的希望是他们进入服务业。稳定的工作意味着简单,重复,也容易被取代。
9.2 未来人类的生活成本将大幅降低。大多数人永久失去工作且工作也失去一定的必要性。

第五章 AI 先行的创新与创业

1. AI 成为国家科技战略的核心方向。AI 大部分价值掌握在大公司手里,创业公司以被收购方式作为结局。

2. 字母表公司监理基于谷歌大脑的平台,各子公司(含谷歌)以谷歌大脑作为引擎在不同赛道上奔驰。(如生物医疗,自动驾驶,智能家居。)字母表集团实际是世界上最大的 AI 平台。

3. 伟大的创业需要适逢其时,如今的风口就是 AI。
AI 将在在线化程度高的行业应用(如金融)。然后伴随感知技术的发展,延伸到实体世界(生产制造以机器人等方式被渗透)。当成本技术成熟后,AI 将进入个人场景,全面自动化的时代终将到来。

4.AI 创业的基石:领域界限划分,闭环、自动标注的数据、计算能力、大数据、顶尖科学家。

5. 主要挑战:产学结合并不紧密,人才缺口大, 数据孤岛化碎片化明显,可复用和标准化的技术框架、工具尚未成熟,盲目投资,创业难度较高。

6.AI 是中国创新,创业的最好机会。主要优势在于人才储备,行业需求,庞大市场,生态系统等。未来 5 年内,将诞生许多世界级的 ai 企业。

第六章 AI 时代的教育和个人发展

1. AI 时代如何学习?
主动挑战极限、从实践中学习、关注启发式教育、主动向机器学习、人人合作、人机合作、追随兴趣。

2.AI 时代学什么?
复杂的分析,决策、艺术文化的审美、创造性思维、由生活经验及文化熏陶产生的情感、与人互动能力。这些都是 AI 时代最有价值,最值得培养、学习的技能。(翻译专业收到冲击,对文学作品的翻译涉及情感、审美、创造力、文化历史沉淀则是机器翻译难以解决的问题。)
人将从繁重的工作中解放,拥有大量休闲时间。这个社会对文化、娱乐的追求就会达到一个更高的层次,未来的文娱产业,总体规模将是今天的数十倍甚至上百倍。

3.AI 时代教育关注什么?
个性化定制化,可持续化,公平性。

4. 人生意义
拥抱人类的独特价值,全部尊严就在于有思想的人生。

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