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涂子沛:数惧的最深层——人工智能三宗罪
关键字: 大数据机器人Sophia人工智能威胁论alphago柯洁阿里巴巴涂子沛如果说今天的精准推送涉嫌心理操控,个性化定价是定向的“杀熟宰客”,那近几年还有一种更深层、更广泛的恐惧,已经深深地根植在大众的内心了。那就是越来越多的人相信,随着人工智能的进步,大量的工作会被机器取代,这个趋势没有人能够阻挡。近几年来,类似的研究、预测、警告不绝于耳,常常占据报纸版面的头条。
人工智能在中国引发了广泛关注的标志性事件是AlphaGo发起的人机围棋大战。
2016年3月,谷歌的算法AlphaGo与世界围棋冠军、职业九段棋手李世石对决,并以4∶1获胜;其后该算法在网上与中日韩数十位棋手比赛,连胜60局无一败绩;2017年5月,在中国乌镇围棋峰会上,AlphaGo又以3∶0战胜了世界排名第一的柯洁。
柯洁九段执白对阵DeepMind人工智能AlphaGo(图/东方IC)
至此,大众都公认AlphaGo的围棋水平已经超越了人类的顶尖选手。棋类游戏的竞技一向被视为智商水平的比拼,AlphaGo的取胜引起了一阵恐慌和讨论:算法是不是已经比人类聪明了?
我并不这么认为。今天的算法之所以强大,主要是因为算力强大,普通人一天只能下三盘棋,而AlphaGo一天可以自我对弈三万局,在大量记录的基础之上,它可以对每一步棋的下法获得更精准的分析和判断。
我们还要知道的是,算法的背后还是人,而且不止一个人,每一个算法背后都有一个团队,智慧可以叠加,如果三名亚军联手,很可能就会战胜一名冠军。输给算法,并不是输给机器,而是输给了一群人加一台机器。换句话说,机器之所以能够战胜人,是“众智”的结果。
此外,机器能战胜人类,还有一个重要的原因,那就是“以无情对有情”。人有情绪,会犯错,领先时易大意,落后时会焦虑,在进行重复性工作时会分心,这些都是天性。一场围棋比赛动辄10多个小时,对弈双方殚精竭虑,高手过招,往往是在等对方一不小心犯个错误。人类的棋手,比赛的时间越长、压力越大,犯错的可能性也越大,但算法无情,相比之下,它永远是稳定的,不会因为分心或者紧张而犯错误。
当前人工智能兴起的第二个标志,当属无人驾驶汽车。下棋和开车,同为人工智能,实则差异巨大。围棋再复杂,也是一个封闭空间内衍生的单一性复杂,而无人驾驶汽车一旦上路,面对的就是一个动态的、开放的、复杂真实的空间。道路四通八达,路面质量各异,各种障碍物、车辆、行人乃至打雷下雨,情况千变万化,即便是一个老司机,也难以做到万无一失。开车的挑战和下棋不是一个数量级的。
然而,这并不意味着无人驾驶无法实现,解决的方法不是无限依靠智能,而是反其道行之,从“人工”向“智能”靠近:改造道路。现在的城市道路是为人类驾驶而设计的,如果我们改造道路,修建更适合机器驾驶的道路,并在道路两旁装配一套更方便机器感应、识别的标识系统,无人驾驶汽车的可行性、安全性将大大提升。所以,当下普及无人驾驶汽车的务实办法,是为它们修建专门的、封闭式的道路,就像下棋一样,在封闭的空间内,机器超越人的可能性就更大。
这意味着,人类必须重建城市的道路体系,就像100多年前汽车被发明和普及之时,人类必须修建适合汽车行驶的公路来全面代替18世纪马车走的泥路一样。
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- 责任编辑:李泠
- 最后更新: 2018-09-29 07:14:43
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