鄭元昊

摘 要：本文主要研究人工智能的發(fā)展趨勢(shì)，以及對(duì)于未來(lái)二十年后人工作智能可能達(dá)到的程度進(jìn)行預(yù)測(cè)。并且對(duì)未來(lái)人工智能發(fā)展給人們擇業(yè)帶來(lái)的影響進(jìn)行簡(jiǎn)單預(yù)測(cè)。

關(guān)鍵詞：人工智能；深度學(xué)習(xí)

1 前言

人工智能目前已經(jīng)發(fā)展到了何種程度？它在不久的將來(lái)，會(huì)不會(huì)像《折疊北京》里面描述的那樣，大規(guī)模取代人力勞動(dòng)，造成從業(yè)人員下崗。它在未來(lái)會(huì)不會(huì)像電影《終結(jié)者》里描述的那樣，毀滅人類？

2 人工智能發(fā)展歷程

2.1 人工智能的誕生

1956年，在美國(guó)召開的一次學(xué)術(shù)會(huì)議上，人們首次決定將像人類那樣思考的機(jī)器稱為“人工智能”。

在這個(gè)時(shí)期，唱主角的算法是“推理”和“搜索”。推理和搜索算法其實(shí)就是做情形區(qū)分。到了某個(gè)節(jié)點(diǎn)做是或否選擇判斷。但我們只要冷靜的思考就會(huì)發(fā)現(xiàn)，這個(gè)時(shí)期的人工智能，只能解決單一問(wèn)題。就像求解迷宮問(wèn)題，這對(duì)計(jì)算機(jī)來(lái)講其實(shí)非常簡(jiǎn)單，因?yàn)橹恍枰诩榷ㄒ?guī)則中進(jìn)行運(yùn)算就可以了，然而要解決生活中的實(shí)際問(wèn)題，即使是三歲小孩能處理的問(wèn)題，計(jì)算機(jī)也會(huì)顯得毫無(wú)辦法。因?yàn)樯钪械膯?wèn)題往往是復(fù)雜而綜合的問(wèn)題。

2.2 人工智能的進(jìn)化

第一次人工智能進(jìn)化依靠“知識(shí)”的支撐。例如，如果想用它取代教師、醫(yī)生、律師等專業(yè)工作者。就將大量的相關(guān)專業(yè)知識(shí)輸入到計(jì)算機(jī)，這樣計(jì)算機(jī)可以根據(jù)輸入的信息做判斷，從而進(jìn)行課堂教學(xué)、診斷病情和法律解釋等現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。

這看起來(lái)似乎沒(méi)什么問(wèn)題，但其實(shí)也存在很大的局限性。例如，利用計(jì)算機(jī)替代醫(yī)生做診斷。病人說(shuō)感覺(jué)肚子痛，這對(duì)計(jì)算機(jī)來(lái)說(shuō)就顯得太難了。因?yàn)槎亲釉趺赐矗恢迷谀睦?，這些問(wèn)題都要做出明確的定義。這樣的話，計(jì)算機(jī)必須提前被輸入許多一般性知識(shí)。而常識(shí)性的知識(shí)太多了，要輸入的信息會(huì)成指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，這將會(huì)是一個(gè)巨大的工作量，而運(yùn)算時(shí)間也會(huì)成指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。這件事就不具備可操作性。

面對(duì)這種局面，有一項(xiàng)技術(shù)得到了穩(wěn)步發(fā)展，它就是“機(jī)器學(xué)習(xí)”?；ヂ?lián)網(wǎng)的發(fā)展同時(shí)發(fā)展了海量共享數(shù)據(jù)，伴隨著一些文字識(shí)別、人臉識(shí)別等技術(shù)的誕生，計(jì)算機(jī)自主學(xué)習(xí)開始邁出了第一步。

但是，計(jì)算機(jī)的學(xué)習(xí)，從本質(zhì)上講，還是區(qū)別于人類學(xué)習(xí)的，所以我們稱它為機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)依然存在局限性，比如，分辨一個(gè)動(dòng)物是馬還是牛，對(duì)于人類來(lái)說(shuō)幾乎是不用思考的事情，但對(duì)于計(jì)算機(jī)來(lái)講，可能就是一件運(yùn)算量很大的工作，因?yàn)橛?jì)算機(jī)需要事先獲得許多動(dòng)物的特征量，而計(jì)算機(jī)本身，仍然自己無(wú)法選取特征量。

2012年，新式機(jī)器學(xué)習(xí)，“深度學(xué)習(xí)”誕生。深度學(xué)習(xí)以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，由計(jì)算機(jī)自動(dòng)生成特征量，它不需要由人來(lái)設(shè)定特征量。“深度學(xué)習(xí)”是人工智能研究50年來(lái)的重大突破。而到了2016年的alphago，它的模型由監(jiān)督學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和增強(qiáng)學(xué)習(xí)3個(gè)部分組成。

3 人工智能未來(lái)的發(fā)展預(yù)測(cè)

3.1 奇點(diǎn)論

2014年底，著名學(xué)者霍金在回答記者采訪時(shí)說(shuō)，“如果我們開發(fā)出了完全的人工智能，那么也許它將意味著人類的終結(jié)。人工智能發(fā)明將是人類歷史上的一個(gè)里程碑，但是同時(shí)，它也有可能是我們歷史上的最后一個(gè)里程碑?！?/p>

這類說(shuō)法中，最為有代表性的可能就是“奇點(diǎn)論”。所謂奇點(diǎn)，指的是人工智能能夠自動(dòng)的制造出超越自身能力的新人工智能的那個(gè)時(shí)間點(diǎn)。不如自己的東西，生產(chǎn)復(fù)制的再多，也無(wú)法超越自己的能力。但如果一但能夠制造出哪怕是超出自己一點(diǎn)點(diǎn)的東西，那么人工智能就會(huì)不斷進(jìn)化。這樣無(wú)限反復(fù)，不經(jīng)意間就會(huì)產(chǎn)生具有壓倒性優(yōu)勢(shì)的智能。

3.2 人工智能會(huì)毀滅人類嗎？

過(guò)于樂(lè)觀或者過(guò)于悲觀都是不對(duì)的。從意愿角度上講，現(xiàn)在人工智能和人最大的區(qū)別就是，人工智能恰恰是沒(méi)有內(nèi)驅(qū)力的。如果說(shuō)，人工智能要取代人類主宰地球，那么動(dòng)機(jī)和目的是什么呢？它為什么要這么做？人會(huì)有感情、有欲望、有沖動(dòng)，但人工智能沒(méi)有。人的情緒、欲望和其他許多本能是刻在基因里通過(guò)代代遺傳的，包含了無(wú)數(shù)信息，這些是人工智能沒(méi)有的。

如果說(shuō)，未來(lái)為了人和機(jī)器交互更順暢，人工智能可能會(huì)被賦予人的價(jià)值觀，但這個(gè)也是由人類賦予的。人工智能可能會(huì)越來(lái)越接近于人類，只要它被正確的利用和培養(yǎng)，它同樣也會(huì)具有和諧共贏的價(jià)值觀，并不會(huì)以毀滅人類為目標(biāo)。

3.3 人工智能會(huì)替代人類嗎？

關(guān)于人工智能是否會(huì)搶走人們“飯碗”的爭(zhēng)論，也是一直沒(méi)有停止過(guò)。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)越來(lái)越發(fā)達(dá)，確實(shí)有越來(lái)越多的工作由機(jī)器人取代人來(lái)完成了。照此下去，未來(lái)人類的工作崗位是不是會(huì)越來(lái)越少？

從長(zhǎng)期來(lái)看，人工智能的領(lǐng)域?qū)⑦M(jìn)一步擴(kuò)大。在這個(gè)時(shí)期，需要人來(lái)完成的，比較重要的工作大概可以分為兩類。

一類是“需要站在大局層面、樣本數(shù)量非常少且需要做出艱難判斷的業(yè)務(wù)”。比如高層管理者的工作。他們只能運(yùn)用所謂的“經(jīng)驗(yàn)”，即將之前在不同狀況下的判斷進(jìn)行“轉(zhuǎn)移借用”，或者通過(guò)向歷史學(xué)習(xí)來(lái)的尋求解決之道，做出“綜合判斷”。

另一類是，“與人相關(guān)聯(lián)的事情還是由人來(lái)做比較合適”。有些工作為因?yàn)檫@個(gè)理由而保留下來(lái)。例如，醫(yī)生、服務(wù)員、營(yíng)業(yè)員等。這些由人提供服務(wù)比較舒心的工作也會(huì)被保留。畢竟可能讓人來(lái)說(shuō)服病人采取某個(gè)治療方案可能更容易接受。人終究還是需要人來(lái)陪伴的。

從長(zhǎng)期看，一部分工作最終會(huì)被人工智能取代。因此，要么學(xué)習(xí)如何做出那些只有人才能完成的大局性判斷，要么索性專心于與人打交道的工作，這樣去培養(yǎng)自己應(yīng)該更為有利。

參考文獻(xiàn)

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[3]埃哲森.人工智能[M].上海交通大學(xué)出版社，2016.

（作者單位：山東省新泰市第一中學(xué)北校）