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聊聊这轮人工智能的基因

人工智能是时火比较火的词,其应用场景也在不断的延伸。

alpha狗引爆的人工智能的眼球,自动驾驶汽车已经上路,亚马逊的echo智能音箱的人机交互,苹果iphoneX人脸识别。一些低端的白领岗位如编缉、会计等中介岗位岌岌可危。

人工智能听起来很瘆得慌。简而言之就是让机器拥有人的智能,如归纳、分析、判断、语音、语义识别等等。既然是让机器模仿人的智能,那么自然是要在一定的限度内替代人的部分工作职责。机器与人抢工作抢铁饭碗的情况已不会令人吃惊。

机器会不会独立思考,会不会逐渐有自己的想法,这个可能性不是没有。最近uber自动驾驶测试撞死行人并不会阻挡人工智能前进的步伐。

只是这一轮的人工智能有它的特殊性。它是基于数据下的人工智能。这里的数据包括数字数据、图片、文字或音频等。而这一轮最具代表性的人工智能就是机器学习。

机器学习一定基于实现某个功能与某个目的,有针对性的搜集、统计数据。数据拿到后,要对这些数据进行整理,如去掉一些重复的,或者错误的数据。然后对这些数据进行多维度的分析,传统的分析是建立的线性的,如常见的数据透视,ERP信息管理系统或图表分析。机器学习则是对数据进行一些多个变量的回归分析,从而将一些非线性的数据通过一些变量建立某种联系,然后引入概率或统计学分析予以评估,不断调整其中的某些变量,从而使得某种联系更加稳定,并形成一个可供使用的模型。最终通过该模型达到我们所期望的功能或目的。

总结下来,机器学习就是定目标、找数据、分析数据、提炼关联关系、调整参数、确定模型、最终输出结果。简单来讲,一台人工智能设备在开发出来之前,首先它的功能或用途就已经定义好了。然后就是数据,不同的数据域对应不同的模型,也指向不同的人工智能用途。数据是人工智能的根本,而功能或用途则是人工智能的目标,也是人工智能进行决策的导向。

或许在未来,在一台机器人上,会配备多种人工智能。也就是说具备人类的多种能力。如一台机器人即可以做医学诊断,也可以做人脸识别,还能做证券市场分析。这样的场景已不是啥新鲜。这样带人工智能组合的机器人会取代人类吗?

相对于机器人而言,首先每个人类个体其人生发展的轨迹都是不确定的。其首先是通过遗传基因、通过周围环境的反馈、通过社会基本常识及社会的培育体系等来认知这个世界。由于遗传基因,周围环境及社会培育体系均存在差异,而社会常识又经常变化,因此每个人对于社会的认识存在差异,并进而形成每个个体对于事物的认知存在差异,并进而形成自身的决策体系。而在决策体系形成过程中,各种认知都是整体离散性的累积形成。从而自身的决策体系并不会基于某类的数据或某种功能。其认知还会受情绪的影响,有理性的,有非理性的。

机器人尽管具备人类的某些思维,但是其无法与人相提并论。人感知这个世界有很多复杂的因素,从而形成对这个世界不同的认识,从而形成不同的价值观,并最终指导日常的行为与决策。而机器人是基于某种功能或某种目的而存在,而存在的前提是数据与模型,而一旦数据混淆或模型出现偏差,机器人就会发疯,它很难像人类重新组织思考,并形成新的认识。简单来讲,人类可以自我否定,自我革命。机器不行,因为它是建立在数据与模型的基础上的,它可以优化模型,但是它无法自我否定,一定自我否定,它就会发疯。

alpha狗之所以能战胜人类,是因为有大量的数据基础。而alpha狗二代轻松战胜alpha狗一代,是因为围棋的规则很明确,模型已确定,机器所需要的就是不停的演算。但是人类活动很多情况下是连规则是什么都不知道,有时甚至没有规则,在没有规则情况下,让人工智能去创造条件去分析规则,去形成自已的认知,似乎是勉为其难。

说到底,现在的人工智能最多充其量只能算是一种思维工具,它能在某些情况下替代人的思维,但是要想同人相提并论,似乎基于大数据的人工智能还缺少这个基因

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