機器人和人

 

    “整個宇宙就是一堆數據，所有宇宙發生的事情就是處理數據的過程。”4月27日，獵豹移動Connect大會上，《人類簡史》作者尤瓦爾·赫拉利（YuvalHarari）在主題演講中這樣說。

 

    尤瓦爾·赫拉利是耶路撒冷希伯來大學的歷史系教授。他的作品《人類簡史：從動物到上帝》將涵蓋了從十萬年前有生命跡象開始到21世紀資本、科技交織的人類發展史娓娓道來，100周蟬聯以色列暢銷書排行榜榜首。

 

    在他看來，“科學的海嘯要來了。”——大數據帶來了權威的轉移，權威正在從人的情感轉移到電腦算法上。

 

    智慧與智能的融合

 

    諸多科技公司都在尋找人類智慧與人工智能的有機結合。比如百度就公布了基于人類未來學研究的計劃項目——“凡爾納計劃”，這個命名意在向“世界科幻小說之父”儒勒·凡爾納致敬。這個計劃邀請到了科幻大家劉慈欣和人工智能頂尖科學家吳恩達的加盟。這是一個讓“意識腦”、“學術腦”的左腦與“創造腦”、“藝術腦”的右腦融合，擁有科學與科幻雙重內核的計劃。

 

    在科幻與技術的結合上，NASA就是早期的熱衷實踐者。每年NASA都會邀請科幻作家參與到他們的研究項目當中，在這些研究中，“右腦”負責更好地去想象未來，“左腦”則不斷地突破現在的知識的邊界。

 

    “凡爾納計劃”發起人、百度公司品牌市場部總經理徐菁表示，“我們這個時代已經不是一個孤膽英雄單挑惡龍的傳奇時代。今天我們需要更多的跨學科的、跨思想方式的、跨領域的融合，更好地推動科技進步，這就是凡爾納計劃發起的意義。”

 

    此前，百度總裁張亞勤接受媒體采訪時曾說，選擇人工智能這個主題是因為我們認為這是當前最能釋放科技想象力和百度科技優勢的領域之一。他說：“人工智能已有60年的歷史，無數次出現在科幻作品中，它本身并不神秘，并且人工智能和深度學習的算法已經在很多方面得到應用。”

 

    從百度在人工智能布局圖中可以看出，AI技術、大數據、應用場景成為百度人工智能金礦的燃料和發動機。

 

    在無人車領域，去年12月10日，百度無人車已經在北京市進行了上路試驗，速度最高曾經達到每小時100公里。在2018年前，百度有望推出一款可商用的車型。

 

    這不是簡簡單單讓一輛車能夠在路上跑起來，而是需要通過百度大腦讓這輛車能夠思考、能夠交流，并不斷完成數據儲備和學習。比如未來，將不用擔心周一早晨是不是堵車，需要幾點出門，這個時候你的車其實會提前告訴你需要幾點鐘出門，哪里可能會堵車。

 

    在醫療領域，人工智能在最前沿的基因破解領域也嶄露頭角。2015年年底，百度和北京協和醫院達成合作，在食道癌方向幫助北京協和醫院進行基因測序。由于需要非常大的存儲和計算量，之前在醫學界進行類似的分析，往往只能完成100多個案例的測序，協和醫院與百度的第一次合作，可以完成1500個病例的測序，有望在2017年就能夠完成。

 

    目前凡爾納計劃已經完成了第一次對話。接下來，百度在美國硅谷的人工實驗室將首次向凡爾納計劃成員開放，并且在美國硅谷人工實驗室的科學家們將跟科幻家們進行深度交流，然后推出更多具有想象力的產品。

 

    未來接納還是懷疑

 

    未來我們可能會解決“選擇恐懼癥”，但也會帶來新的問題。比如，你害怕人工智能嗎？

 

    電腦算法將讓我們做出超乎感情的決定。在尤瓦爾·赫拉利的想法里，過去人們詢問父母或者牧師，我應該嫁給誰，或者娶誰?，F在人本主義告訴我們，要聽從自己的內心，想和誰結婚就和誰結婚。但如果從數據的角度來看，你要想知道跟誰結婚，只要有候選人A、B，擁有強大計算機算法的谷歌和亞馬遜就可以告訴你答案。

 

    計算機的算法會告訴你：“從你出生我就開始跟蹤你，你所有的郵件、讀過的書，心率、血壓，我知道你的DNA，你所有的E-mail我都讀過。你去跟不同的人約會的時候，我都知道他們對你的心跳起到了什么影響。據對你的這些了解，我建議你跟A結婚，不要跟B結婚。我太了解你了，我甚至知道你不喜歡我給你的建議。你想讓我說跟B結婚，因為B更好看。我沒有忽略顏值，B的美貌我也考慮了，但是我仍然建議你跟A結婚。”

 

    “我不害怕人工智能，我怕的是它來得不夠快。”《硅谷百年史》作者、人工智能認知科學家皮埃羅·斯加魯菲（PieroScaruffi）這樣說。

 

    兩年前，他與朋友合寫的《硅谷百年史——偉大的科技創新與創業歷程（1900~2013）》在中國翻譯出版之后，被中國IT界奉為了解硅谷最為便捷生動的必讀書。

 

    他提到，現在硅谷到處都是人在講奇點——未來可能有一個機器比我們人類更加聰明，甚至聰明到我們都沒有辦法控制了，“這個聽起來特別嚇人。”

 

    “奇點其實還沒到來。”皮埃羅·斯加魯菲說。

 

    在這些假設過程當中，可以看到很多漏洞。人工智能的飛躍建立在摩爾定律的基礎上，有很多深度學習上的進展，特別是數學上的進展是非?？斓?，但是沒有摩爾定律任何事情都不會出現。

 

    “其實對于我來講，人類的智慧才更需要我們來擔憂，我們總是在制定各種各樣的規則、制度等等。”皮埃羅·斯加魯菲舉例，如果人們不在道路上畫線就沒有辦法做智能駕駛、自動駕駛等等，這些規矩不會讓人類更加的聰明，只會讓人類像機器一樣運轉。他把這些規矩叫作“圖靈點”，就是機器比人類更加聰明。

 

    “我們看人類和機器的關系，一個情況是機器變得越來越聰明；另一個情況就是機器不怎么變，但是人類變得越來越笨。所以我們希望這個圖靈點不要被錯誤的方式達到。”皮埃羅·斯加魯菲這樣說。

 

    在深度學習領域，皮埃羅·斯加魯菲認為今天的機器人只能在高度結構化中才能做得更好，但是常識并不是機器人來學習，而是需要人們重新找到一個邏輯的通道，要讓機器人可以按常理做事情。

 

    如果從樂觀的一面來講，皮埃羅·斯加魯菲預計，未來機器人會創造非常復雜的社會，那時，人類智慧變得更加的珍貴。

 

    “未來總是讓我們覺得驚訝的。”皮埃羅·斯加魯菲說。