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三.智能革命

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罗振宇:下一只黑天鹅,其实比较大,比我的脸还大,虚,比那谁的肾都虚。这就是人工智能。人工智能作为一个不确定性,2016年已经毫无任何意义的来到我们的身边。有这么几件事,印象深刻,除了AlphaGo大战李世石之外,鲍勃迪伦获得了今年的诺贝尔文学奖,然后IBM公司用炫技的心态刷了一把存在感,用他们的人工智能的机器叫watson,花了几秒钟的时间,阅读了鲍勃迪伦先生的作品,然后,给他说出了一句话,你的歌曲反映的是两种情绪,叫流逝的光阴,和枯萎的爱情。这是一个机器的判断。

同样是这个watson,今年一位在日本的女性身患重病,医生已经觉得自己束手无策的情况下,waton花了十几分钟时间,读了2000万页的医疗文献。两千万亿是什么概念?堆起来大概四千米高。四千米高大概多高?二十多个腾讯大厦,十几分钟读完,然后给出自己的医疗建议,救了这个女性一命。这就是人工智能在2016年给我们秀出来的肌肉。我们知道,有一些我们不熟悉的东西正在崛起,我们的睡塌之旁不是有人酣睡,是有东西醒了,他正缓缓地坐起来,他是什么,我们不知道。这就是我们正在面对的巨大的黑天鹅,智能革命。

智能革命来得又快又急。在2016年的时候,几乎在硅谷的所有大公司,什么谷歌、苹果、Facebook、亚马逊全部投入重兵,不管这些公司的主营业务有多么不一样,大家都押注在人工智能上。中国的公司也一样。百度是最着急的,因为我们知道百度今年过得不是很好,对吧?既然这一局大家都上听了,自己的牌还一塌糊涂,干脆点炮算了。所以今年李彦宏直接说,移动互联网时代结束了,别玩了,下一步人工智能,我是强项。对,张一鸣说,中国最顶尖的算法工程师主要都在百度,所以今年嘲笑百度的人有可能笑早了。这是一个全球性的现象,大家都在押注人工智能。西方人也在这么说,人工智能技术方向尚不明朗,但是所有的大公司都已经重兵进入。这个人是LinkedIn的创始人里德•霍夫曼。所以第三只黑天鹅,我们就重点来聊聊人工智能。

作为一个文科生,说实话面对这样的课题,我本来是选择躲的。但是2016年既然要做跨年演讲,这个话题无论如何也躲不过,所以我从年中开始就访问遍了我能找到的人工智能专家。人工智能是什么?作为一个文科生,我有一点优势,就是如果我稍微听懂了一点,我会用人话把它说出来,这就是下面我要干的事情。

人工智能和我们通常理解的不太一样。我简单说这么几点:第一点,人工智能,它不是复制人类,不是,它跟人一点都不一样,它是另外一种完全不同的存在。我们人的思维方式是什么?我们人的思维方式总是想尽可能去简化,为什么?因为我们太脆弱,我们用的是这个肉脑袋。虽然有的人是脑黄金,有的人是肉丸子,但是本质上我们都在运行一个肉身的东西。人工智能是一个机器,机器和我们最大的不同就是它精力无限。所以,有人说人工智能就是中国那个最伟大的虚拟人物。中国最伟大的虚拟人物是谁?每个妈妈都说过那个人,加人家的孩子。它是一个勤奋的难以想象的又听话的完美的笨小孩。你在学习的时候,人家在学习,你在游戏的时候人家在学习,你休息的时候人家还在学习。我们的妈妈们不是经常跟我们讲好象有这么一个人存在嘛。对,我们假想一样,今年3月中旬李世石大战AlphaGO,其实李世石还赢过一局。我们想像一下当天晚上发生了什么,李世石是在接受采访,在吃饭,在睡觉,而AlphaGO当天晚上人家输了,它没有任何情绪,它是一个机器,当天晚上自己和自己下了一百万盘。你拿这样的人能怎么办?第二天李世石见到它的时候,是另外一个存在了,是李世石通过一生的努力也达不到的距离,已经拉开了。这就是中国人感觉到最悲情的那句话,就是比你还聪明的人还比你勤奋。你试试每天早上6点20起来还发语音?当然,如果是人工智能,连这样的抱怨都没有,人家就发了嘛。你要发多少条都可以。

这是机器和人类思维方式的一个重大区别。我们人类所谓有文化的人是什么人?就是所谓这个人很了不起,很有学问,是什么人?我们的受教育堆积起来这样一个过程,就是我们总试图对世界进行简化和抽象的理解,我们从上学第一天起,我们学的字、词、句、篇章,我们学的公式、原理、理论,都是试图通过最简省的方向来抽象这个世界,因为我们大脑的带宽有限,因为我们传递知识的那个带宽有限,我们只能采取这种方法。所以,人类的知识史上最伟大的原则叫奥卡姆剃刀原则,叫如无必要,勿增实体。说句人话就是怎么简单怎么来,不要搞那些复杂的东西。但是人工智能不这样啊,人工智能有无限的精力啊,它为什么要简单呢?它的世界里没有简化这一说啊。这是第四范式的创始人戴文渊跟我讲的一句话,人的思维习惯是怎么简单怎么来,机器的思维习惯是怎么复杂怎么来。比如说我们人类觉得伟大的发明,牛顿三大定律,过了多少年,又有伟大的发明,爱因斯坦的相对论。请注意,这不是世界的真相,所有这些理论的结晶只是对世界抽象简化理解的结果。如果是机器的世界,它会这样觉得,哦,原来牛顿的世界观和爱因斯坦的世界观是因为速度的不同。那好,把整个宇宙的速度分成三千等分,如果他愿意的话,可以分成一亿等分,然后每一个等分里面再搞一亿个原理,就可以了。你看我们现在理解人类,还需要进行抽象,比如说朝阳区群众,深圳南山区群众,对人工智能来说不存在这个词,你就是你,然后在你身上贴各种各样的标签,这个标签也会复杂到难以想象。它会给你简单地贴上男或者女吗?不可能,我们每个人心里都知道,我们都不是纯粹的男和女,人工智能会给你56种以上的性别标签。年龄?年龄叫什么标签?如果人工智能愿意的话,可以把你的年龄精确到每一秒,给每个人无穷的维度。一家店,一家店怎么可能是人工智能运行的结果,人工智能运行的亚马逊的店,它有三亿个客户,那就运行三亿个店给你,每个人看到的亚马逊是不一样的。老天爷,我们在和一个什么样的物种打交道?我们原来文明的所有的基础对它来说都不存在,它用最复杂的方式,它一出手我们就没法儿理解的方式,在构建他自己的逻辑。所以人工智能为什么在2016年爆发?就是因为驾驭这个复杂的因素出现了。业界公认,2016年人工智能的爆发三大原因,算法的进步、硬件的进步和大数据的进步。

算法的进步,你们愿意听我说吗?我是搞不懂的。但是,有人告诉了我很多词,就过吧。

我们再来看硬件的进步,你们愿意听我说吗?我也不知道。但是,人工智能核心硬件叫GPU,这个领域的领先的公司,英伟达,2016年股价从30美金一股涨到100美金一股,三倍,但是好消息是它的创始人是华裔叫黄仁勋,硬件有多重要,GPU有多重要,大家回去可以自行百度。

重点是最后一个词,大数据。为什么大数据这么重要?因为这是这一轮人工智能算法的核心,这一轮人工智能算法的核心叫深度学习。咱们别扯那么多虚的,简单描述一下,一个原理我们假设需要教机器认出一只猫来,怎么办?就这个家伙。原来的方法是这样的,我们描述和刻划这个猫的特征,眼睛什么样,胡子什么样,花纹什么样,用一堆条件,得出结果,试图教会机器认出这只猫,胡子多长它就是猫,颜色什么样它就是猫等等叠加无数的条件。但是这一轮人工智能深度学习的算法不是这样的,它不用条件,它直接给猫一百万张图片。多吗?二百多张。人工智能教机器认猫,至少是这块屏的一万倍,说给机器,告诉你,这里头有猫,然后自己去定规则,自己去想办法,什么办法我不知道,因为你太复杂。最后你会发现,数据输得越多,从一百万到一千万张,再到一亿张,它认猫的准确性就越来越强,这就是大数据的力量。

在人工智能的世界里,没有什么猫,只有算法,只有逐渐逼近真相。人工智能会下围棋,它根本不知道什么叫布局,什么叫定式,什么叫飞,什么叫断,它只知道一张一张图形,从这一张图形往下一张图形演化,胜率会提升还是下降,在它那里全部变成了数据。最后给你一个结果而已。所以人工智能在这个项目上特别像我们的人,我们人是怎么识别这个世界的?有的时候就是见得多了嘛。比如说有人问,美国联邦最高法院的法官,说怎么识别色情图片啊?他说我不知道色情的定义,你让我看一眼那个图片,我就知道是不是色情。斯图尔特法官一生一定见过大量的色情图片,大数据训练了他,没有道理,没有规则,没有条件,见到我就知道,这就是人工智能运行的方法。这里面最重要的就是数据,医疗人工智能,它就需要大量的医疗数据。自动驾驶的人工智能,就需要大量的路况数据。想读懂人的表情吗?人工智能看来没什么难的,架着摄像机,比如说今天在场的一万人,每个摄像机跟踪你24小时,不断地拍照片,跟踪你的情绪,旁边有人定义,他是高兴还是不高兴,高兴还是不高兴,然后出现一亿个数据,再去读懂人的表情就没有问题啊,至于它是怎么读懂的,没人知道,那是它的世界,那个抛弃了简单简化的原则的世界,里面发生了什么,没人能给你解释,这就是人工智能的运行的方法。

所以,人工智能跟我们不是一样的存在,对于人工智能,最重要的一个东西还有一个,就是我们都觉得,哦哟,这还了得,人工智能,文科生闪开,你们不懂,这是高科技。错了,这一轮人工智能它之所以爆发,是因为它降低了参与者的门槛。原来做自动驾驶的和做图形识别的,和做语音识别的,是不同的算法,但是因为深度学习算法的存在,算法的底层被打通了,本质上是一种算法。所以大量的人都可以做算法工程师,这个行当的门槛降低了。这带来什么问题?带来人工智能这个产业竞争的战场不再是算法,而是数据。你要理解了这一点,很多去年发生的现象都可以解释了。比如说,有一个很著名的女士,李飞飞,她原来是斯坦福大学的人工智能一个实验室的主任,今年去了谷歌,她是为了钱去的吗?可能是吧。但是最重要的理由是,在实验室里,在研究所里,已经没法再推进人工智能了。为什么?就是我刚才讲的,人工智能是靠数据喂养出来的怪兽,不去贴近最有数据的地方,一个学者将一事无成。所以学者进入产业界,是人工智能的一大特点。

第二,2016年大量的人工智能的领先公司正在把自己的基础设施、把自己辛苦研发出来的算法向社会公众免费公开,随便用。为什么?就是我刚才讲的,数据才重要,算法不重要了,所以你们随便用,只要把数据留在我这儿就OK了,这是大公司的算法。当然,还有一点,王煜全跟我讲,王煜全说其实大公司公开自己的算法,免费给大家用,还有一个算计,因为他们心知肚明,人工智能一定会出现下一代巨头,但是这些巨头是谁,他们也不知道,所以只好把全部的家底全部摊开给大家用,我们就放心去用。到数据最丰富的地方去,上山下乡,深入群众,到行业一线去,谁能搞到最丰富的数据,谁能够定义出这些数据的方法,谁就可能是下一代巨头,这是现在巨头最害怕的事情。

在这儿我顺便替王煜全老师办件事,他让我给大家捎一句话,今年,不,明年2017年4月19号这是多么没有节操的日子,他要办前哨大会,全球科技趋势发布,他要利用自己理解的科技,向大家继续介绍什么是人工智能。好,这是一个趋势。

2016年我还发现一件事,就是大量的创业公司,你也没觉得它有多少基础和技术储备,它居然也兴冲冲地要搞人工智能。刚开始我觉得,这是不是一个泡沫现象?比如我的一个朋友傅盛,他的猎豹,去年股价也不怎么样,老喊着转型,一转型就人工智能,然后我就问他,傅盛你这公司原来不是做互联网工具的吗?怎么突然转型做人工智能了呢?他给了我四句话,叫有苗不愁长,全靠数据养。现在是门槛低得多,只要你敢想。打油诗一首。意思很简单,我们这样的创业公司,新秀型公司,因为我们手头有数据,因为我有能力定义互联网产品,所以这一轮机会我有。

经过多次和他的长谈,傅盛说服了我,我觉得猎豹的这次转型真的是有希望,至少很多公司有希望。人工智能不是什么高不可攀的门槛,打落的创业公司在往里面涌,就是因为门槛在降低。

当然,在这儿我们要说到中国人的优势。前不久我问一位旅美华人,我说你觉得中国人的有时在哪儿?他想了半天,给了我三个字,规模化。他说规模化的能力是中国这个民族,是现在这个国家全球罕见的一种能力。比如说苹果,现在美国政府正在劝说苹果公司,是不是生产手机挪回到美国本土?如果苹果公司一年就生产一百万部手机的话,迁回美国本土,没准效率更高、成本更低,没问题。但问题是苹果公司每年要出货将近2亿部手机,这个规模化的能力,对不起,只能中国人有。我们见过那种圣诞树吧?一个圣诞树,下面跑小火车,就这么一个简单的玩意儿,要整合产业链至少十几家。美国人一下订单,四百万张,没有中国人出手,全欧美人民过什么圣诞节啊?你没有这种规模化的能力。人工智能要的是规模化的数据,这就是中国人的强项。所以,我们看到过一些数字,全世界人工智能的相关论文,百分之四十几是中国人写的,我们的脑子对他的理解一点儿也不差,我们每年毕业上百万的工程师,超过一些小国的人口。当算法门槛没有那么高的时候,中国的人口优势又出来了,更重要的是,我们中国人多么热爱互联网,我们通过买买买,卖卖卖,订订订,不断地把自己的数据上传,喂养人工智能这个怪兽。所以现在请听题,人工职能这拨及黑,中国人有多少胜算呢?好吧,承你吉言。

人工智能其实还有第三个误解,很多人觉得人工智能还是人的延伸,是一次过去意义上的技术革命,其实真的不是,人工智能是人的替代,这个趋势是前所未有的。所谓人的延伸,是过去一万多年技术史的常态,弓箭是我们手的延伸,车轮是我们腿的延伸,电视、广播是我们耳目的延伸,互联网是我们人脑的延伸,我们人类不断地通过技术扩大我们的世界和能力。但是人工智能这一轮,好象有点不一样。吴伯凡老师告诉我一个洞察,我觉得特别有意思。就是你看谷歌的逻辑,谷歌最开始的逻辑是什么?就是延伸,给你更大的世界。谷歌的名字其实就是这个字,就是1后面100个0,这个数字就是谷歌,但是后面拼错了。谷歌是试图把世界更丰富、更多元、更广阔的塞给我们的用户。你过去查一个资料,得到图书馆抄小卡片吧,现在谷歌上一搜就来了,“时间的朋友”这五个字,我在百度上搜过,三千万个结果,世界太丰富了,我们人类太强大了。但是强大到这个份儿上,我们心理也有一啊点小尴尬,三千万个结果,我真的是看不过来。所以延伸人的肢体、智能这条路,到今天已经快走到了末端。所以,谷歌刚开始是顺着这条路跑的,现在突然来了一个折返跑。谷歌创始之后,它在干什么?它在试图尽量少给你结果,而不是多给。原来我们输入一个地点,啪,几千万个结果出来,现在输入一个地点,啪,一张地图出来了,你不需要了解更多。未来呢?未来我们都知道,谷歌在研发它的智能汽车,也就是你输入一个地点,车来了,把你送到地点,你根本不需要知道哪堵,周边的地形怎么样,什么都不需要知道,给要求,直接给结果,这是谷歌走的一个相反的了逻辑历程。

说到这儿,理解了这一点,我们就知道我们太自大了。我们还在说人工智能,这个词好像是这玩意儿我们人造的,我还能控制它,我们距离控制它已经越来越远了,它和人之间的关系已经不是主人和工具之间的关系,而是心理学界经常讲的大象和骑象人之间的关系。什么意思?就是人工智能就像那头大象,它用自己的算法在走它自己的路,我们骑在它身上,偶尔给它下一个命令,它偶尔会听,能够改变路线,但是本质上,我们是跟着它在走。举一个例子,假设十年后,人工智能医生已经极其发达,你私人有一部这样的人工智能医生,现在它给你一个建议,说来,把这个药片吃了。你说我为什么要吃啊?我不痛不痒。人工智能医生说,这是我跟踪你的大数据,有几千万页,了解了现代医疗技术的发展,也读了几千万页,道理你想我讲给你听吗?大概花一万年的时间,你愿意听吗?不愿意花这个时间,来,把药片吃了,对你好。

在过去的人类世界当中,不管什么样的技术,本质上都是连接人和人的,蒸汽机牛吧?火车牛吧?他让我们到远方,在远方能够遇到更多的人。但是人工智能呢?把我们原来的协作关系让它彻底解体掉。我们的司机,我们的秘书,我们的医生,我们的律师,逐渐要退到历史的暗影当中,人际关系要变成人机关系。我们原来所有文明的基础,就是人和人之间的协作,面临解体,人类文明必须重新构建人和人的关系,这个冲击就实在是太大了。每个人都有可能在人工智能这个浪潮中获益,但是每个人脚下的土壤都将因此而动摇。

举一个例子,有一本书叫《机器人时代》,里面讲了一个故事,我不知道是真是假,原文引述,左边这位小福特,汽车公司创始人的二代,右边这位,工会领袖,叫鲁瑟。据说有一天小福特带领工会领袖去看全自动机器人生产汽车的厂房,然后企业主福特得意地跟工会领袖说,看见了吗?我现在全部用是机器人工人,我不用你们工会成员了,你再大本事能找机器人收会费吗?工会领袖鲁瑟说,对啊,你是用机器人了,未来你把车卖给谁呢?这就是我刚才讲的,每个人脚下的土壤都在发生动摇,这是我们现在的基本处境。

过去我们创业者,我们商人,我们思考世界有一个单一的维度,叫效率,叫繁荣,叫经济。我们追逐那些数字,没有问题,机器人或者人工智能会给我们人类文明一个空前的繁荣,繁荣到几乎所有人你不愿意工作就可以不工作的程度。但是与此同时,我们人类文明所困扰的那些问题,那些价值观难题就会出现,要更多的自由还是更多的公平?更多的效率还是更多的安全?更多的隐私还是更多的服务?这些矛盾会在机器人人工智能到来之后变得空前的复杂。

未来社会什么样,谁都不知道,我也不敢信口雌黄地猜测。但是现在我要宣布一件事,尤瓦尔•赫拉利写出了《人类简史》,去年卖了一百万册,席卷了中国的知识界。他新写了一本书,叫《未来简史》,就是回答我刚才提的问题,到目前为止全世界只有英国版,美国版还没有,但是中文版,选择在《时间的朋友》现场首发。让我们的用户比别人的用户率先看到最该看到的东西,这回我们又做到了,很傲娇。可以扫二维码,直接下单,你们将是全球第一拨拿到这本书的中文版用户。

这本书我率先看了,我就举当中的一个小判断,就是未来会不会出现这样一种人,叫毫无用处的人。我们所熟知的人类关系,最恶劣的是什么?就是剥削和被剥削,奴役和被奴役嘛。但是因为人工智能的出现,会出现有一种人,他没有被剥削的价值,没有被奴役的价值,一两百年前,一个罪恶的统治者,穷兵黩武,他好歹还要把老百姓当炮灰一样押上战场吧,去打仗吧。一个再残忍的资本家,他好歹要去剥削工人吧。人工智能时代,可能会让一群人连这个价值都没有,你不需要工作,你只是活得没有意义,你也没有尊严,你所有能干的事情,机器人比你能干一万倍,你呆着就好。政府可能会给你一个虚拟现实的眼镜,你在那儿打游戏吧,就这么度过你一生。会不会出现这样一种人?这种人的比例有多大?尤瓦尔•赫拉利在这本书的判断是很大。

好吧,这本书里的奇思妙想,包括那种让我自己看了都觉得惊骇的判断太多,有勇气的人不妨翻翻这本书,跟着尤瓦尔•赫拉利的思路往下想,怀着一种极恐的心情细思下去,没有勇气也没有关系,等到那个时代到来总会比现在好,至少可以不工作,也挺好。

但是回到现实,毕竟有一件事情迫在眉睫,就是大量的工作会失去,跟蒸汽机时代,汽车终将会替代马车,汽锤发明以后,铁匠终会失业一样,这个世界当中大量的人会失去他们的工作。卡普兰,斯坦福大学的教授,做了一个调查,美国有案可查的720个职业当中将会有47%被人工智能取代,在中国这个数字会更多,大概70%几的职业会被人工智能替代。那么怎么办?我们现在心中升起的疑问是什么样的人会被替代?好,我们不妨给一个粗糙的结论,请注意是粗糙的结论。如果你现在所有的优势都是附着在某种职业技能上,不管你是会开车,还是会打针,会开外科手术,只要你所有的优势只在一种特定的技能上,人工智能的潮水迟早会淹没的,你会被替代。那什么样的人不会被替代?简单的说,这种说法有很多种,我最认可的是这么一种,如果你的优势是领导力和创造力,你就身处在一个暂时不会被淹没的高地上。好,什么是领导力?就是你会组织一群人去做一件极其复杂的事,一件从未有过的事,叫领导力。如果你能做一件从来不存在的事,这叫创造力。那你用这两种方法和人工智能赛跑,那就有一丝胜算。当然有人会反驳说,没有那么惨啦,过去产业革命事实证明不也都是繁荣的结果吗?没有那么多的悲哀。但是这一次真的不一样了,上一次的产业革命就是电气化革命,前后大概花了三十年的时间,老铁匠的职业是被工业的汽锤给替代了,但是那个过程相对来说比较漫长。老铁匠的儿子大学毕业了,在办公室里找到了文员的工作,这个家庭的收入受到的冲击没有那么大,但是人工智能这一轮真的不一样,它会非常快,在未来五到十年之后,你会发现这个世界变得你不认识了。所以,我们这一代人总觉得进步是好的,但是正如这句话写的,进步是好的,但是比进步更好的是缓慢的进步。所以,2016年是人工智能的元年,这一年我们听到了一个好消息和一个坏消息,好消息是我们在进步,坏消息是,这一次我们可能进步得太快。

当然怎么办?2016年我听过的最优质的建议,来自于财新的总编王烁,王烁在他的专栏里给我们讲了一种另类的“二八原则”,就是你只需要抽出20%的领域去了解一个领域80%的知识就足够了。过去我们主张说术业有专攻,我们应该在学问的某一个分杈的金字塔上不断向尖端攀登,王烁说没有必要,因为前面我们判断得好,只要你是某一个专业的技能,很可能就会被替代,我们的人工智能将来玩的是什么?是捉迷藏,我们跟它们拼的是跨界的能力、是整合的能力、是协作的能力、是创造的能力,所以以一种游牧民族的方式,以一种知识的游牧民族的姿态出现在知识技能和人类文明的原野上,这恰恰是我们应该和人工智能博弈所采取的姿势。哪里水草丰美,我们就转场到哪里,不是我们对尖端的知识没有兴趣,而是80%首先就够了。另外,当我们不断地从一处牵往另外一处的时候,一个领域知识的80%已经足够激发我们对全新领域的好奇心,这个时候我们身为游牧民族,搭起我们的帐篷,赶着我们的牛车,去到那全新的草地上,把自己变成一条知识的溪流,让观念、思想在里面不断地发生验证、融合、碰撞、反证,当我们以这么一种姿态生活的时候,人工智能暂时真的就拿我们没办法。

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