吳軍與邁克爾·喬丹兩位頂級大牛對當下AI的一點看法

這是一篇人工智慧科普貼，聽大佬講人工智慧的一點兒事兒。

人工智慧是當今特別熱門的領域，那它的現狀和未來需要解決的問題以及能夠解決的問題是什麼呢？「得到」訂閱專欄《矽谷來信》的主理人吳軍，在美國拜訪了世界著名人工智慧專家邁克爾·喬丹（他和籃球巨星喬丹同名同姓）。喬丹是加州大學伯克利分校的教授，在人工智慧領域名氣非常大。今天我們就跟隨這兩位大佬，一起來看看什麼是人工智慧。

人工智慧是什麼？

首先，喬丹教授談了自己對人工智慧發展的看法。

人工智慧之一

喬丹教授覺得，人工智慧是一種智能的放大。他認為，今天所謂的人工智慧所能做的很多事情從智能化水平來講還很初級，但卻已經讓人的智力得到了擴展。比如，搜索引擎把我們的知識量和知識面提升了很多倍；語音識別和機器翻譯增強了很多人的語言能力；大數據讓很多年輕的職業人士能夠把握行業的大方向，而這在過去，常常需要幾十年經驗的累積。

人工智慧之二

他認為，人工智慧的另一個特徵是智能基礎設施，或者說，智能架構，包括智能交通、智能家庭、智能城市、可穿戴設備等，這些概念合在一起，就是我們的物聯網。也就是說，機器智能讓人們解決了過去憑藉自身智能做不到的事情。

人工智慧之三

吳軍也補充了自己的看法，他說人工智慧還有一個特徵，是自動的演算法。過去是人寫演算法，讓計算機做事，而人工智慧應該是讓計算機自己找到演算法，尋找新知識。喬丹教授也表示了同意。

總結

他們兩個人對人工智慧加起來的描述，可以概括成這樣的一個公式，那就是，人工智慧=人的智能增強+社會的智能架構+計算機的自動演算法。

機器智能VS人的智能

那機器智能和人的智能的區別在哪兒呢？

運作方式

喬丹教授認為，今天大部分人對這個問題都有誤區，他們還在按照人的思維方式去理解機器智能，最明顯的例子就是所謂的單個機器人。

我們都知道，人的行為方式是相對獨立的，彼此不知道對方的想法，這當然有問題，比如會造成交通擁堵。但這也有好處，就是人們不停地判斷看問題的角度，避免了很大的風險。

但機器的智能是基於大規模的計算和海量的數據，所以它其實是一個網路。這當然有好處，比如智能交通就需要行動的一致性。但是，也有問題。比如在股價雪崩似的下跌時，由於機器智能採用的方法都差不多，其中一家拋售，其他各家也會跟著拋售。

理解語義

喬丹教授說，人工智慧的第二個問題，是不能像人一樣理解含義。比如，計算機對很多物體的識別已經比人還準確了，但是如果機器走到懸崖邊上，識別出了山石樹木，卻意識不到危險。如果人不在編程的時候告訴機器，前面高度突然下降要停止，機器是沒辦法通過之前的經驗做出判斷的，因為它沒有辦法理解「高度」「危險」等概念。所以，人工智慧離完美還很遠。

人工智慧在未來

接著喬丹教授對AI在不遠的將來能做到什麼以及不能做到什麼進行了預測。

人工智慧可做到

他認為，在未來十年內，人工智慧可以解決下列問題：

無人駕駛汽車。

取代人的對話系統，特別是像客服這樣的領域。

跟蹤人的健康，並且根據對人長期的監控幫助診斷和治療疾病。

人工智慧做不到

而喬丹教授覺得，在他的有生之年，以三十年為準吧，下面幾件事是人工智慧做不到的：

創造性。

總結概念，發明單詞。

變通的靈活性。

學習完整的知識體系，並且在此基礎上創造新知識。

人類的職責

最後，喬丹教授說，他對人工智慧的發展並沒有持悲觀的態度。但他認為，在接下來的十年里，人類還是要做好一切事情。這些事情有：

讓人工智慧系統更穩定。今天大部分機器人和人工智慧系統的漏洞太多，如果長時間運行，可能會犯致命性的錯誤。

防止人工智慧系統被壞人利用。

建立很好的社會保障制度。未來很多人失去工作是不可避免的。喬丹教授和吳軍教授都認為，消化技術革命需要一兩代人的時間，也就是30到50年。喬丹教授認為，不會出現《未來簡史》中所說的那種無所事事的人。未來，當人工智慧讓創造財富變得很容易時，人應該自己去做適合自己做的事情，哪怕那些事情只是取悅自己。

設計有用的人工智慧系統，而不是炒概念，或者創造其實並不存在的需求。

保護隱私。

數據分享，方便每一個人。

人工智慧需改進的地方

吳軍在文章中也補充了他認為人工智慧領域要做好的事情。

一個是人工智慧可以解釋它的決定。雖然今天的人工智慧可以找到相關性，但是卻無法找到內在的邏輯，因此容易把前提和結論搞反了。比如，根據大數據的統計，喝咖啡的人比不喝咖啡的人長壽。但大數據沒告訴大家喝咖啡是不是原因，或許是生活水平高的人才有錢有時間喝咖啡。所以真實的情況是，長壽的人喝咖啡。

另一件事情，是要追求長期的目標，而不止是找到一些已知的事實。以人類的智力，今天很難做出重大的發明，因此需要人工智慧幫助人類在科學研究上有所突破。而人工智慧很可能需要有新的方法論。

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