Michael Jordan：AI 不應該模仿人類，市場智能更重要

雷鋒網消息，9 月 17 日，在舉行於上海的世界人工智慧大會（WAIC 2018）上，人工智慧領域的專家 Michael I Jordan 教授（非籃球巨星）發表了自己的演講；在演講中，Michael Jordan 提到了自己對於人工智慧的新思路。

他表示，談到人工智慧，目前大家都想創造一個與人類一樣的東西，但實際上，人們本質上是要創造的是一個系統，尤其是經濟系統，而且是由智能性存在的系統。

在演講中，Michael Jordan 提到了亞馬遜所打造的欺詐檢測系統。實際上，這個系統是利用機器學習技術，只不過用了更多了數據，而且建立的是端到端的系統。他認為，目前我們對於世界上什麼人類擁有智能了解不多，而且不知道怎麼界定智能，可能二十年以後才能界定；因此我們沒有必要模擬人類機器自身的智能，而是把市場和數據加在一起，可以有很大的賦能。

最後，Michael Jordan 表示，像人一樣的 AI 是很好的目標，但是人們真正需要的其實不僅僅是人的智能、生物智能，還包括市場智能。

以下是 Michael Jordan 的演講全文：

今天上午的發言我覺得非常好，我很喜歡，但是我現在聽到的理論和我講的角度是不一樣的。

我覺得人們是太想創造一個人，創造一個和自己一樣的東西，覺得這樣會解決問題。但是我們要創造的是一個系統，我今天沒有聽到或者不夠多的一個詞的就是經濟，經濟是一個有智能的系統。人工智慧是像人一樣的人工智慧，我們還要創造類似於市場模型一樣的人工智慧。

很多東西其實都不是新的，AI 包括機器學習存在了三十年，對我們世界有巨大的影響。在第一代工業上的影響，我們可以看到後端完全是得到 AI 技術的影響。像亞馬遜，他們的欺詐檢測做的非常好，可以很好的監督供應鏈，可以把很多產品以規模化的方式很快送到客戶手中，沒有機器學習是不可能出現的，這是 1990 年代。建立這樣的平台之後，他們還可以使用這個平台做其他的事情，比如說可以做到人類端，不僅僅是後端。他們會做建議系統，收集數據，提供產品的推進和建議，這也是規模化機器的成功。到現在還沒有一個很大的變化，用的是同樣的演算法，只不過是更多的數據，而且建立的是端對端的系統。

現在不再是建議系統或者欺詐檢測系統，現在是端對端的系統，比如說可以做翻譯、計算機視覺等等，這是十年前做不到的。現在已經成為一個商品，你可以嵌入到其他的系統當中，但是它仍然是一個用機器學習的方法做的變革。現在我覺得更有意思的不是更多像人一樣的人工智慧，應該是基於數字的網路，它可以讓人、數據和效用之間接觸起來。

現在不是說我們沒有 AI，其實我們有一些非常簡單的 AI 演算法，我們是需要更加複雜的演算法，可以真正的能夠增加人類的福祉。

我們再來看看智能這個詞，現在所有人都在用智能，但是我們不知道自己在說什麼。智能不僅是一種識別，或者範式的識別。比如說小孩子有智能，但是現在人工系統還沒有這種智能。現在的智能系統有什麼樣的一些智能系統呢？當然生物體有，大腦思想都有。但是世界上還有什麼是有智能的，你從火星看地球的話，你會看到什麼呢。我已經講到的一點就是我們的市場，大家想想上海，如果你上一個經濟學的課，就會有人跟你解釋說，每天所有在上海需要的食品都會被送到上海，每個餐館都有自己想要的菜單，每個人都可以吃到自己想吃的產品，這些每天都在發生，是以幾十億的級別移動著，這是非常複雜的系統，為上海、北京、深圳、紐約提供食品。從火星往地球看的話，你可能會說這是最令我吃驚的智能系統。

市場是有智能的，即個體的每個決定是人的決定。例如說，在城市中萵苣不夠多，要運更多的萵苣，可以賺更多的錢。市場機制可以創造出其他的東西，但我們其實沒有把這些東西充分的涵蓋到 AI 系統當中。我們對大腦和思想了解不多，當然可以做很多研究，但是我們對於世界上什麼人類擁有智能了解不多，而且不知道怎麼界定智能，可能二十年以後才能界定。我們一定要模擬自身的智能才能創造出有用的智能系統嗎？

答案是否定的，市場做了很好的事情，把市場和數據加在一起，可以有很大的賦能。現在市場沒有使用數據，你在學經濟學的時候會講博弈理論等等，但是我們說的數字是有人編出來的，但是如果把學習系統和市場機制並起來，可以有更加有效解決問題的機制，解決今天講的很多問題，包括失業的問題。

現在我們可以看到計算機帶來了大量的數據，但是大部分的數據都是來仿造人的。其實我們已經有幾十億人，為什麼還要多出來人呢？我們為什麼不能把數據用來做其他的事情呢？所以特別來講，如果我們看一下數據，然後想想市場的背景，其實有的數據流當中，我們可以在數據上獲得價格、價值，可以提供服務流、報價、價格。所以這個可以釋放價值，不僅僅是獲得數據，通過智能還可以釋放價值。

你想一下，一個像 Uber 或者滴滴打車這樣的系統。它是一個市場，有一些人有一種類型的 APP，比如說司機的 APP，乘車人的 APP，我們有生產者和消費者，數據得到交換。所以在交流數據，汽車會在正確的時間到正確的地方。人可以採用這種市場，使用這種市場，會增加價值，如果現在有更多 AI 系統，我們要的不是每部車都有自主性，我們希望每部車和其他車聯繫在一起，如果車知道這個馬路上有一個樹掉起來，其他車都應該知道，他們應該作為團隊玩一個合作的遊戲，合作性和合作機制是非常重要。如果我們確實出現稀缺性，或者沒有稀缺性的話，AI 系統是不錯的。但是如果沒有稀缺性，AI 會跟每個人做出同樣的建議。

如果我建立一個系統是做諮詢建議的，同一個諮詢建議給到所有人，比如說要看某一部電影，這是 OK 的，但是沒有稀缺性，這個電影想看幾遍看幾遍。但是如果建議大家走同一條道路到達機場，這個街就會堵住，不再是非常通暢的大街。或者建議給大家買同樣的股票，股票會上升，造成股市不穩定。如果開始擔憂稀缺性的時候，我意識到 AI 做出的決定是相互聯繫和相互協調的，這樣系統才會對所有人都好。這個就是 AI 研究的結果。

我們從 IT 商業模型的角度來看，我們現在主要的商業模型靠廣告，唯一的一個帶來很多錢的市場就是廣告，因為數據在流動，但是在公司和廣告公司之間流動，而提供這些數據的人沒有被包括進去，我們必須要把市場變的更寬更廣。我們想把真正的人包括在這些市場當中，我給大家舉一個具體的例子，我們可以考慮一下比如說藝術世界，特別是音樂。

很多人在一生當中是現在還是開計程車的，但是他們周末的時候會打開手機創造音樂放到網站上，很多人確實會聽。可能在歷史上來講聽眾數量是以前的十倍，但是這沒有市場，人的因素沒有被考慮進去。如果我們創造市場，現在做的網站是把數據給人，把流賣給廣告商，在上面放廣告賺錢，但是這不是可以讓人過的更幸福。有更好的方法，比如我把音樂放到網站上面，我在周末的時候可以看到中國的一張地圖，在這個地圖上我可以看到比如說成都很受歡迎，過去一周有一萬個人聽我的音樂，我就知道如果我去成都的話，我可以在那邊開一個演唱會，可能可以賺 10 萬塊錢。如果我一年當中做三次的話，就有足夠的工資，就不用開計程車了。所以可以在中國有一百萬個音樂人，就是可以獲得數據流，有 AI 幫助，可以創造這樣的數據流。

其他的服務，人給人提供的不僅僅是音樂服務，比如說在家裡面提供的音樂會服務等等，有各種各樣的服務，這個價值不僅在於廣告。在美國有一家公司確實是這樣做的，你可以去看一下。它就在做剛才講的工作，我覺得這個公司將會改變西方的音樂世界，而且我相信在中國也有類似的公司做這樣的事情，這個公司會賺很多錢，因為所有平台的交易都可以抽成，可以不做任何廣告，也仍然可以賺錢。

最後，我要講人的 AI 或者像人一樣的 AI，並不一定是最好的目標，這是很好的目標，但是非常難，而且會佔據人的工作。但是一個以市場為導向的，同時又是非自主性的 AI 會帶來工作，創造現在不存在的價值，它使用數據、使用演算法就可以創造價值，如果把這些東西和市場加在一起就是我要的智能，不僅僅是人的智能、生物智能，還是市場智能。

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