斯坦福教授說，人工智慧和聰明無關，其本質是大數據

在大多數人的印象中，人工智慧非常聰明，聰明到可能會奪走人類的工作，甚至會控制人類，最終奪取這個星球；還有一種觀點把人工智慧視為人的奴隸，這個想法在幾個世紀以前就有了。人工智慧發展的現實究竟如何？在上周末由湛廬文化和《陸家嘴》雜誌聯合舉辦的陸家嘴讀書會活動中，暢銷書《人工智慧時代》作者、斯坦福大學人工智慧與倫理學教授傑瑞·卡普蘭作了主題為《人機共生下財富、工作與思維的大未來》的演講，分享了他對人機共生環境下人類所面臨的機遇與挑戰的觀點。

計算機真的比人聰明嗎？

傑瑞·卡普蘭說，當人們打開維基百科查看「人工智慧」的定義時，會看到其中表述人工智慧（英文簡稱AI）的本質是計算機的理論和系統，那些原本需要人類去完成的工作，包括像語音識別、視覺感知、決策和不同語言之間的翻譯等，都將逐步被人工智慧所取代。

然而傑瑞·卡普蘭並不完全同意這個說法，他認為人工智慧是人類生活過程中工作流程不斷自動化的一個延續。在他看來，「人工智慧未來會導致人類完全失業」的觀點太過偏狹。「當我們使用搜索引擎時，人工智慧很快就能給予我們需要的答案和結論，它在在短時間內閱讀大量網站和圖書信息的能力是任何一個人都做不到的。但這並不是說搜索引擎在完成這個工作的時候，就顯得人類無能了。這只能說明人類與機器各取所長。」 傑瑞·卡普蘭舉例說，以前在美國，數學計算和運算是由專業的人承擔的，人們將這些人稱為計算師。現在，即便沒有通過長期、精密的訓練，人們只需要花費極少的費用買一台計算機就能完成過去需要很多計算師完成的工作。「計算機及計算機系統進行運算要比人類快得多，但我們難道會因此就認為計算機更聰明？」他反問。

傑瑞·卡普蘭指出，對比人類學習和機器學習的過程，可以發現其中存在巨大的差別。如果人們要教一台機器識別貓，可能需要給那台機器提供超過100萬張貓的圖片，它才能學會；但人類不一樣，即便是一個3歲的小女孩，只要有人告訴她「這是貓」，她可能馬上就學會識別了。不過，傑瑞·卡普蘭也提到，在過去幾年裡，機器學習取得了巨大的進展——因為通過大數據的統計和分析，計算機學會了尋找不同事物之間的相關性。正是因為機器與人類截然不同的學習模式，使得大眾眼中的人工智慧和現實社會中所應用的人工智慧有極大的區別。人工智慧不會像科幻作品所想像的那樣與人類奪權。

會下圍棋就代表機器是智能的嗎？

卡普蘭認為，也許隨著技術的發展和時間的推移，機器智慧在特定的應用領域會逐漸成熟，但這不意味著普通通用性的機器智慧會有極大的推進；或者說，人工智慧就像一撮有魔力的金粉一樣，撒在計算機上，讓那些安裝的程序、新技術越來越好用了，但人工智慧的本質是一門工程學科，和大家平時所接觸的土木工程、電力工程沒有本質區別。如果完成不同的任務使用的是不同的工具，那它們就不是同一種工具越來越智能的版本。

很多人擔心，機器人或人工智慧是否會佔領人類就業的「高地」，這種情況確實也已經在現實中發生了：在包括證券交易所、農場等在內的很多場所，已經有大量機器人出現。「但這並不是因為它們很聰明，而是因為用它們工作成本更低、生產效率更高、生產的產品質量更好，而且不會犯錯。機器是沒有獨立的目標或目的的。」卡普蘭說，人類給機器編程，使其會下象棋、圍棋，並不就代表機器是智能的。現階段，人工智慧基本是在人所創造的框架下去做人給它布置的任務，去調一些參數和解決方案，它還沒有自我開創的能力。人工智慧對未來勞動力市場的真正改變是改變工作的性質。基於自動化的過程就是用資本代替勞動力的過程，人工智慧將加速技術性失業。如果一項工作中要完成的任務非常簡單、具體，那種工作就會受到威脅。但卡普蘭認為不管技術發展到什麼程度，需要在變動環境中做決定的工作還是更有賴於人，人類總有三大類工作很難被機器所取代：第一類是關於情感表達、需要人與人之間的溝通和慰藉的；第二類是需要成熟的藝術技能的，比如作為一個小提琴家；第三類是定製服務工作。

「一個非常好的人工智慧公司往往是靠大量數據的滾動，而且強大的公司會越來越強，能將數據的累積、迭代和自動標註形成一個良性循環。這是過去的創業者從來沒有思考過的問題，而現在變成了一個特別核心的問題。」 傑瑞·卡普蘭提醒。

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