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那个陪你聊微信、发自拍的妹子,可能不是人

导读:之前大数据(ID:hzdashuju)发过几篇跟微信自动回复有关的Python实战。你可别以为,只有少数几个技术宅会用这种冷幽默的方式逗你玩,实际上,有人正用自动聊天的方式,算计着你的钱包……

作者:杜若

本文整理自某课程的讲稿和PPT,经原作者本人审阅、授权大数据(ID:hzdashuju)发布,如需转载请联系我们。

01 哪些是人,哪些是机器人,你真确定能分清吗?

1. 你的网恋女友可能不是人

每天都会要我发红包,不发就撒娇、发脾气。

最近一个网约车司机开始吐槽起自己的女友。半个月前,等客无聊的时候,他在一款App上滑到一位自称实习律师的女网友。两人互加了微信之后,一来二去对方就认他做男友了。

不过,这位女友几乎每天都会跟他要红包。如果给了红包,就让他看一些尺度比较大的自拍照。要是不给,就会百般撒娇或大发雷霆,让他难以招架。

事实上,这位“女友”就是一个自动化聊天程序,过聊天不断刺激网友发送更大的红包。

可以做到全自动的,无人值守。

2. 骚扰电话

今年5月,在谷歌开发者大会上,谷歌公布了一款新的AI产品。能模拟人声,为人们提供电话预约服务。7月份的百度开发者大会上,百度现场播放了一些AI拨出的参会通知电话,并且,有些接听者并没有发现他们是在跟机器人对话。

其实,国内已经有不少这类的AI业务,比如今年8月,一只来自浙大的90后团队就研发出了自己的AI机器人,用于替代人类来打电话,它会用甜美的女声和人类对话。

只不过,根据这家公司的官网上的资料显示,这个AI的主要用处是拨打销售房产和金融催债电话,换句话说,他们外拨的,全都是传统意义上的骚扰电话

3. 拟人机器人

  • 佳佳:是中国科学技术大学研发的第三代特有体验交互机器人,身高1.6米,肤白貌美,五官精致,还给佳佳定义了机器人的“品格”。
  • 松子机器人:照着主持人松子的样子做的。

4. 恐怖谷现象

随着AI的发展,拟人机器人不断出现,这就造成了一种现象——恐怖谷。

日本机器人专家森昌弘于1969年提出的一个关于人类对机器人和非人类物体感觉的假设。

人形玩具或机器人的仿真度越高人们越有好感,但当超过一个临界点的时候,这种好感度会突然降低,越像人越感到反感和恐惧,直至谷底,称为恐怖谷。

▲图片来自法国摄影师Nicolas Bigot的作品“邻家机器人”(The Robot Next Door

因此,阿凡达的外星人与人类很像,却又有动物特征,让人类与外星人保持一定的距离。

如果说阿凡达这种外星人让人感到舒适,那么下面这个机器人则相反。

5. 儿童机器人iCub

iCub 模拟儿童,但是雪白的脸上只有两只大大的无神的眼睛,做不出任何表情;另外走路的时候步履缓慢,双手颤抖。想想一下,还是很恐怖的。

02 就业大崩溃

日本驹泽大学经济学系副教授、人工智能与经济学相关研究的先驱井上智洋,在他所著的《就业大崩溃》这本书一开始,就讲到了关于AI的两大争论: “机器叛乱”和“技术性失业”,这两点我们在下面都将提到,首先讲一下霍金和他的“机器叛变论”。

1. 霍金的“机器叛变论”

霍金表示真正的人工智能崛起之时,或许就是人类终结之时。霍金认为人工智能的发展可能会在未来给人类带来无法想象的灾难。在这里,他强调了一个概念,叫做“真正的人工智能”。

如果AI会引起大面积失业,那么我们不妨先看一下历史上的技术性失业是如何造成的?

2. 卢德运动

早期的技术性失业都是一种暂时性的、局部性的问题如卢德运动。

卢德运动(Luddite Movement):发生于第一次工业革命期间,机器生产逐步排斥手工劳动,造成大批手工业者破产,工人失业,工资下跌,英国工人以破坏机器为手段反对工厂主压迫和剥削。

后来,由于机器的普及节省了纺纱及织布的劳动力成本,棉布价格有所下降,导致人们穿内衣的习惯得到了普及,反而扩大了棉布的消费需求,对工人的需求也随之增加,缓解了当时的就业危机。

3. 技术失业的必经之路

历史上的技术失业都经过这样一个过程:

新技术的产生-->产业效率提高-->经济增长-->消费需求随之增加-->变革经济结构增加新岗位

一部分工人进行“劳动转移”,转向新兴产业就业,造成了技术性失业问题得到了解决。

目前,我们遇到的技术性失业大多都是暂时的,并没有成为长期性的问题。

历史上,每一次工业革命的爆发,都会引起新一轮的技术性失业。至今为止,已经爆发了3次工业革命,而每次工业革命的关键都在于“通用目的技术”(General Purpose Technology, GTP)。

4. 通用目的技术

工业革命是生产力不断提高、经济持续发展的时代开端。

  • 第一次工业革命:蒸汽机作为机械动力,代替了人力和水利,使生产力快速发展。
  • 第二次工业革命:在内燃机与电动机的引领下,许多家用电器发明并逐步普及。
  • 第三次工业革命:是计算机与互联网引发的“信息革命”,计算机随之普及,并极大的改变了人们的生活方式。

在可预想到的未来,第四次工业革命极有可能是通过人工智能引发的革命,但届时人工智能是否会替代人类,一切仍未可知。

每次通用目的技术都可以促进后续发明不断产生,影响各个产业的发展,于是历史上新技术的产生形成了两种效应。

5. 肩膀效应和耗尽效应

  • 肩膀效应:意味着站在巨人的肩膀上进行发明创造,而这个巨人就是工业革命的通用目的技术。通过参考现有的技术积累,可以更容易的发现新技术。
  • 耗尽效应:是指简单的新发现会很快出现,但随着创新程度不断加深,很难有新的思路,就像在池塘钓鱼,鱼会越来越少。

在通用目的技术出现后的一段时间,肩膀效应处于优势,之后会陆续产生发明,但是这些发明的新创意终归会用完,创新便走向枯竭。

我们讲到了卢德运动,讲到了三次工业革命,但是至今为止还没有讲到AI,下面我们就从新卢德运动讲起。

6. 新卢德运动

20世纪90年代,我们出生那几年。由于担心信息技术的引进会导致技术性失业,美国发生了反对信息技术的“新卢德运动”,其中,有一个极端分子——大学炸弹客卡辛斯基(Theodore Kaczynski)。

他从小就有数学天分,16岁就被哈佛大学录取,20岁就拿到了数学博士,25岁成为美国加州大学伯克利分校史上最年轻的教授。

他先后邮寄了16个炸弹包,炸伤了加州林业协会总裁,炸断耶鲁大学计算机教授并发出警告信,要求立即停止基因研究。

1995年,《纽约时报》和《华盛顿邮报》发表了《论工业社会及其未来》,并预言“机器将逐渐代替单纯的作业,底层劳动者将会失业。”目前来看,这个问题已经开始出现了。

不过,在大部分人的认知中,当AI发展到智力超过人类的时候,也许灾难才会正式降临,超过的这个节点我们成为“奇点”,所以我们不得不看看“奇点之父”——库兹韦尔。

7. 库兹韦尔和奇点

库兹韦尔(Ray Kurzweil)是一个神预测家。他出了一本书,叫做《奇点临近》。

奇点(Singularity)的含义:

“奇点”一词中包含着“现有的规律都不在适用”、“将会发生难以想象的荒诞事情”。

主要有以下4点:

  • AI超过人类的智力
  • AI代替人类,掌握世界霸权
  • AI自己创造出AI,由此引发智力爆炸
  • 人类和计算机结合,成为后人类

库兹韦尔认为,当AI超越了全人类的智力水平时,我们已经完全无法预测未来将会发生什么。但“超过全部”和“超过大部分”是有着天然之别的。

毕竟,目前为止的AI发展,并未展现出真是超过人类的智慧,那么目前AI技术属于什么样的水平?

8. 20世纪的AI

首先,我们先从20世纪的AI发展来看。

“第五代计算机”:日本的研究项目,1982年开始,1992年结束,期间并没有拿出实用性成果。

第五代计算机力图打造能够向人类一样思考的人工智能,失败。仅仅提高了“假名、汉字转化”。此后很长一段时间,AI研究都处于停滞状态。第五代计算机的失败,让很多人认为AI无用。

进入21世纪后,“概率统计”方法取代逻辑法成为主流。

概率·统计性方法:基于模糊识别和大数据,来收集信息进行推荐。并非直接模仿人类智力行为,而是从信息空间数据中提取出特定知识,如亚马逊的推荐系统。你买一本书,下次一打开亚马逊就会有相关推荐。

而深度学习(Deep Learning)的神经元网络(Neural Network)则是21世纪AI研究的主流方法。

杰弗里·欣顿(Geoffrey Hinton)在2006年提出“深度学习”的神经元网络。认为计算机可以和人类一样自主切分视觉信息并了解物体的模式。2012年,谷歌研究出“谷歌大脑”(Google Brain)展现了目前深度学习的成果。

9. 谷歌大脑

在谷歌大脑中,从上面的不同单元红抽取相关特征。比如这个单元是猫,就把猫的各种特征输入其中,当研究院展示猫的图片的时候,这个单元就会做出反应。

在深度学习中,机器可以将宇宙万物进行类别划分并认知,而原来这种能力只有生命体(人类、动物)才具备。当AI具备了这种深度学习的能力,它便可以自己自主认识物体的特征继而扩展自身的智力水平。

10. AI的两种主流研究方式

全世界对于人工智能的研究方式,主要分为全脑仿真和全脑架构两种方式。

  • 全脑仿真是将大脑作为一个整体进行复制,全部的大脑神经系统网络构造进行扫描,然后在计算机上进行复原;
  • 全脑架构是基于大脑的何种驱动原理,选取大脑重要的部分进行复制和人工编程设计。

如果采用全脑仿真的方式,那么人工智能与人类的自然智能之间的障碍理论上为零,强人工智能也将产生。

11. 强人工智能

《就业大崩溃》作者井上智洋认为,如果AI真正的取代人类,引发第四次工业革命的话,那么一定是强人工智能产生了。而强人工智能产生才是真正的“奇点”来临。

强人工智能和弱人工智能是截然不同的。

  • 弱人工智能可能会在某些方面超过人类,而强人工智能则会在全部方面超过人类;
  • 弱人工智能并不能对人类造成真正的威胁,而强人工智能则拥有了取代人类掌握世界霸权的智力;
  • 最重要的是,弱人工智能只会在某些领域取代人类的工作,或是对人类工作起到补充作用,而强人工智能则会大面积造成人类失业,引起恐慌。

井上智洋认为从弱人工智能到强人工智能,是“全部智慧”和“大部分智慧”的对抗,而其中有着“生命壁垒”这道障碍,也就是AI很难拥有感统智慧。

12. 感统智慧

感统智慧是指一种存在于人类身体感觉中,而不是大脑中的智慧。

井上智洋认为,虽然未来人工智能将会具备极高的智慧,但是却仍缺少身体感觉。

例如,人工智能很难学会游泳的方法、小提琴的拉法、球棒的挥法等。

因为,即便基于全脑仿真形成的强人工智能也仅局限于对于大脑的复制,而不是对整个身体的复制,人类拥有的无数身体感觉,AI将很难具备。除此之外,作者还认为有3类工作AI很难替代。

13. 难以被机器替代的工作

创造类经营管理类服务类工作,这三类工作的内容需要与其他人拥有感觉上的共性,即便是强人工智能的出现也仍然很难让这些工作消失。这些工作往往要顾忌到人类本身的情感,而AI在情感和情绪方面则很难复制。

对于这一点,井上智洋举了个栗子:AI不会掀翻棋盘。当两个人下棋一方快输了,生气可能会把棋盘掀翻,而AI并没有这个系统。

但不可否认的是,强人工智能进入社会后。人类的就业形势会遭到极大的威胁。

14. 未来劳动人口将降到总人口的1/10

如果未来机器人顺利地抢走人类的工作,那么到30年后,也就是在2045年左右,整个社会的劳动人口将降到总人口的1/10。

确切地说,剩下的那9/10的人口中也许有人依然在从事工作,但可能仅仅是兼职,就算是全职,其收入也难以维生。

人类的危机将会降临,就业会全面崩溃,但其实目前为止,严峻的人口形势已经在助推AI取代人类了。

15. AlphaGo

去年阿尔法狗大败柯洁,引发了新一轮的“恐慌”,警惕AI发展的呼声越来越高。

在今年的俄罗斯世界杯上,视频助理裁判的亮相十分抢眼,凭借着多角度的全景慢放,VAR(Video Assistant Referee)让裁判的判罚更加精准公平。

AI已经更多的进入我们的视野中,并且不断地替代一些职业,刷新着我们的认知。

16. 银行

2018年4月,中国建设银行宣布成立国内第一家无人银行

2018年7月3日,花旗银行宣布计划在 5 年内把投资银行部门的科技和业务人员裁去 50% ,准备用人工智能算法代替他们的工作。

截至2017年末,银行业客服中心从业人员为5.12万人,较2016年降低4%,这4%的员工几乎都已经被人工智能所取代了。

17. 机器人法师

在日本的一次葬礼现场,一个身着袈裟的“机器人”法师。

穿上一身袈裟,装扮成僧人的模样出席葬礼,一次三千。相比一个真僧人一万多块钱的出场费,的确可以给好多家庭减少经济负担了!

18. 全面机械化经济

日本人口急剧降低,年轻劳动力短缺,越来越多的工厂无人可招,只能用机器人组装机器人。

如果有国家研制出了强人工智能,那么他与其他国家的差距将逐步拉大,实现第二次大分流。

说起大分流,我们不放从马尔萨斯陷阱开始讲起。

19. 马尔萨斯陷阱

马尔萨斯陷阱是在工业革命时期由英国经济学家马尔萨斯在《人口论》中提出的。

在农业为主的经济中,资源是有限的。

人均土地面积变大-->人们获得的粮食越多-->生活富足-->生孩子,人口增加-->人均面积减少-->生活贫困,回到原来的水平

因此马尔萨斯认为,即使技术水平提高或耕地面积扩大,人们也只能获得一时的健康与幸福,最终还是会回到原来的生活水平,不一样的只不过是人口更多了。

在很长一段时间内,马尔萨斯陷阱都是正确的,例如16世纪,马铃薯传入欧洲,其生产能力是小麦的3倍,其中爱尔兰广泛种植马铃薯,但人口也增长了3倍,人们生活水平并没有得到提高。

第一次工业革命从根本上颠覆了科技、人口、生活水平这三者之间的关系。

第一次工业革命后,英国人口增长——但生产力提高的速度远远超过了人口增速——脱离陷阱——世界划分为贫困与富裕区域——第一次大分流。

而如果强人工智能引发第二次大分流,那么将强人工智能作为通用技术引进的国家,将会具有压倒性优势,将其他国家远远甩在身后。

为了避免AI导致的就业崩溃现象,《就业大崩溃》最后提出了基本收入制度(Basic Income,BI)来解决这一危机。

20. 基本收入制度

基本收入制度:无论收入水平、向所有人、无条件发放、最低生活费的制度,其特点是以个人而不是家庭为单位进行发放。

不难看出,社保是一种选择性的社会保障,而基本收入制度既有社会保障制度的一面,也具有国民红利的一面。

BI是为了应付贫困,而不能代替“缺陷者救助”。BI势必会遭到高收入阶层的反对。但是更多的人将会获利。AI高度发达,通过劳动获得收入不再是天经地义时,大概就会有很多人觉得导入BI才是明智之举。

03 人脑和电脑、人类和AI,有本质区别吗?

1. 缸中之脑

“缸中之脑”是希拉里·普特南(Hilary Putnam)1981年在他的Reason, Truth, and History一书中,阐述的假想。

一个人被邪恶科学家施行了手术,他的脑被从身体上切了下来,放进一个盛有维持脑存活营养液的缸中。脑的神经末梢连接在计算机上,这台计算机按照程序向脑传送信息,以使他保持一切完全正常的幻觉。 对于他来说,似乎人、物体、天空还都存在,自身的运动、身体感觉都可以输入。 这个脑还可以被输入或截取记忆。他甚至可以被输入代码,“感觉”到他自己正在这里阅读一段有趣而荒唐的文字。

有关这个假想的最基本的问题是:“你如何担保你自己不是在这种困境之中?

也就是现在我们在这里,你能否意识到是现实生活还是我们也是出于实验中,是一个缸中之脑?

但这个例子让我突然想到,如果“缸中之脑”的假设可以成立,将证明人的所有感觉、思维、智慧均存在于大脑之中,AI仅仅复制人的大脑即可达到人类的智慧。那么,而上文所称的“生命壁垒”将不复存在?

2. AI宗教

2018年初,美国一位工程师发起的“未来之路”。这个宗教以 AI 为信仰,崇尚技术至上。

发起者安东尼认为,AI 将会主宰世界。 “AI 和那些传说中的神不同,它比人类聪明数十亿倍,看得见摸得着,是经得起推敲和验证的神灵”。

把 AI 视作神灵或许有些言过其实,但却反映了当下计算机科学,尤其是 AI 给人们带来的深刻影响。

04 名人观点

各界名人关于 AI 的不同观点有很多,包括上文提到的霍金的“机器叛变论”。在本文最后,我想引用高晓松和马云的两种比较乐观,也比较典型的观点。

1. 高晓松——人工智能是“杞人忧天”

他选择从历史的角度来讲这个问题。

他认为,在人类历史进程中,历次的科技进步都有人担心自己会因此失业,(之前提到的技术性失业)但实际情况是,人们不但没失业,甚至还越来越忙活,这种担忧只是杞人忧天。

他认为人类之所有会有这种担忧,而这种担忧又没有成为现实,是因为人们“总是以过去的资源去思考未来,总是觉得资源会没有,会完蛋”。

在高晓松看来,“未来你的人、时间、数据都是你的财富,科技最伟大的地方,就是一次科技进步都让人类更平等。

刚有汽车的时候谁开得起汽车,当时一个手机 3 万块钱,是一个公务员 40 年的工资,今天每个人都有手机了。

科技的进步不会拉大差距,只会缩小差距,所以不用担心他们还有工作而我被淘汰了,科技只能让每个人更平等,我们未来只会生活得更幸福。

2. 马云——so TM what

so TM what

对于AI,从AlphaGo火爆之后,马云就留下过这个评价。但并非是出于对AI的不屑,而是认为AI是 “机器智能”,是辅助人类的工具手段之一。

马云退休计划公布前曾公开谈论AI,也表达了类似的观点。“人工智能”是人类把自己看得太高,我们人类对自己的大脑了解还不到15%,我们何能让机器像我们一样去思考。

过去我们把人类当成了机器,未来我们将会把机器当作人类来使用,未来不是万物像人,而是要让万物像人一样学习、去思考,未来机器必须去解决人类解决不了的问题,去了解人类不能了解的问题。 现在大家都担心机器可能会控制人类,我认为机器永远不可能控制人类,也不可能战胜人类,机器只能快速计算,但人类有真爱。 每当世界有新的技术诞生的时候,起初都是会让很多人失业,但是当人们学会了这个科技,学会使用他们,30年后就会创造更多的就业。 所以多关注孩子们的教育,机器将会变得更聪明,但是人类永远技高一筹,所以需要教育子女学会创新,因为这样他们才能够生存。

所以,马爸爸选择奉献教育事业,去教书了!

本文分享自微信公众号 - 大数据(hzdashuju)

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原始发表时间:2018-11-06

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