我眼中的人工智慧（2017年初）
宣告：原創作品，轉自我的公眾號：http://mp.weixin.qq.com/s/j02w51JYEF-5iPwynpvKhw
（因面向讀者不同，此處略有刪減）
“除人腦以外，沒有任何一個自然或人工系統能夠具有對新環境新挑戰的自適應能力、新資訊與新技能的自動獲取能力、在複雜環境下進行有效決策並穩定工作直至幾十年的能力。沒有任何系統能夠在多處損傷的情況下保持像人腦一樣好的魯棒性，在處理同樣複雜的任務時，沒有任何人工系統能夠媲美人腦的低能耗性”——致人類大腦
人工智慧的完美，是相對於人類作為生物體的種種侷限而言的。它可以全年無休、二十四小時線上，沒有任何抱怨和體力不支，它幾乎不受空間和時間的制衡，思維有多廣，它就能找到思維遊走過的那個具體點。在畫大餅的技能上，恰如其分地印證了：人有多大膽，地有多大產（大誤）。
人工智慧是工業領域的石油，電子產業的半導體，資訊時代的光纖，是當今萬物資料化意識形態下的引擎室和發電廠。為討論方便，我把關注點放在應用層面上，大家都能看得到的部分。再快速過一遍目前正火熱的人工智慧應用：
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Alpha Go，會下棋的計算機程式、能辨識出棋盤
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百度小度，可以人機對話的實體機器人、非常會看圖片
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無人駕駛，整合無人駕駛系統程式的汽車、會看路況
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語音助手（聊天機器人），可整合在幾乎任何需要“輸入”的應用場景中，如蘋果Siri、亞馬遜的echo（這個待會重點討論）
Echo介紹：https://www.amazon.com/dp/B00X4WHP5E/ref=fs_ods_fs_ha_dr
總結下：這些最火的人工智慧，清一色是“察言觀色”的行家。“行家”背後的核心技術無外乎自然語言處理、影象識別和深度學習（再次推薦大家看我在上文結尾標出的連結），然而在特定領域解決問題的效率（好和快）要高於99%以上的人類。可以說，這幾個專案是人類在人工智慧領域了不起的成就。挑出最後一項單說，為什麼？因為前三項離普通人生活稍遠，或者用不上用不著，然而，siri和echo已遠不止看熱鬧這麼簡單了。
以echo為例，echo連線全球最大的購物網站和你家裡所有能聯網的的裝置，相當於身邊多了個幫你買買買和服侍起居的管家，管家亂花錢、亂開電器，你也許不太會抱怨管家白痴，而是懷疑這背後是不是有什麼陰謀；換種說法，理所當然的，人們開始習慣類echo的語音助手後，接受起包裹著一幅光滑細緻面板、身材凹凸有致、一口慵懶倫敦腔，體貼入微、專屬你的私人伴侶，是否也更加符合人性了呢？
真是想想都特別開心的事兒，真的會發生嗎？圖靈獎獲得者Allen Newell在其最後的演講當中提出他終其學術生涯希望回答的科學問題：“人的心智如何在物理世界重現？”。當我們在思考這個問題的時候，不妨先預設下結果：人的腦力密碼被徹底破解，智慧可以提取、組合、升級到無以復加的境界，我們將會面對些什麼呢？
主觀能動性發揮到極致，從長遠看，所謂腦洞大開的無所不能，人類文明跨越式增長是大概率事件，屬於只要別小行星撞地球就一定能實現的範疇。然而，究竟是不是人工智慧起著決定作用，我個人的觀點是：輕易下結論也容易顯得很無知。任何一個偶然事件，都有可能引爆一飛沖天、肆無忌憚的生產力增長（蒸汽時代的發動機和電器時代的發電機）。人工智慧的概念，和歷史上任何一次被吹噓成開啟上帝家大門的科學正規化變革，沒有什麼本質的不同。再悲觀點說，如果人工智慧的技術建立在較為脆弱的容錯基礎上，也就是說整個社會生態系統沒有設定提供足夠的空間和時間來緩衝技術“野蠻”的橫衝直撞，可能到後來，我們看到更多的是類似科學怪人和乞丐幻想皇帝討飯碗是鍍金的這樣——一廂情願地充滿個人或團體的偏執，無異於，“這場殘暴的歡愉，終究要以殘暴為結局”。
鑑於目前生物神經科學的研究進展，Deepmind和GoogleBrain倚靠的深層神經網路，會不會只是對人腦的一種“拙劣”模仿；大規模的計算機叢集，其潛在的算力決定論與19世紀初的機械決定論，簡直又不謀而合。技術突破未知常與人性愚昧裹足達成的默契，亙古不變，而有足夠的智慧現代人，怎能不會要加以警惕呢？李敖說，他是最後一代能在腦力上能勝過計算機的人類。這話我同意一半，但如果沒有微博、沒有網際網路、沒有機器學習參與的推薦演算法，李大師的金玉良言恐怕早就隨上一代人飄然而去，竟也留不得半點討論李敖是否又發闕詞的聲音了。
最後，不用大資料預測，春晚自然會少不了趕人工智慧的時髦。看回二十年前的春晚，有誰還記得當年應用什麼新的技術裝置來著？人工智慧不是新生兒，它渾身上下閃亮著人類賦予功能標籤，只是化名alphago、master以及各種各種的大腦，人類的最終的難題，還是落在如何與自身相處的困境上。人工智慧烙上高低美醜的印記，其實，也象徵著人類自己的神力與無能。
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