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《人工智能》文/来源于网络

科学家预测说，二十年后，我们百分之九十的工作已经不需要人工参与，也就是说，对于我们个人来说，百分之九十的工作岗位将不复存在。

而今，当我们还在信息时代徘徊，每天刷着朋友圈的时候，智能时代已经悄然而至。下一代已经到来，我们的生活即将再次被颠覆。

这并不是在危言耸听。

在过去的几年里，我们在很多前沿科技上取得了巨大进展。从前在科幻中才会出现的场景，现在已经成为现实：

工厂大批量地采用机器人取代人工劳动力。

无人驾驶汽车开始代替专业出租车司机。

新闻稿件已经不需要人工撰写。

更不用说虚拟现实、基因技术、纳米技术、人机互联等技术的突飞猛进。

今年的8月8号，九寨沟县发生的7级，让国人再次揪紧了心。

我也在西安的三十三层高楼上被晃得头晕目眩。仅仅开始25秒后，我的手机就收到了一条信息推送，标题是：阿坝州九寨沟县发生，内容包括540字和4张配图，还有台网观测到的详细信息。

有没有细心的书友们注意到一个细节，在新闻的末尾写到：本次稿件由机器人撰写。这次信息之所以能在如此快的时间发出，完全要归功于可以不眠不休工作的中国台网机器人。

在发生的瞬间，机器人就从台网的数据接口中获得了有关的所有数据，飞速生成报道全文。

不仅如此，事实上，我们每天看到的新闻稿件中已经有相当一部分数量，是由计算机上的人工智能程序撰写的。

人工智能已经越来越多的渗透到我们的日常生活中。

美图秀秀软件，就利用人工智能技术自动对照片进行美化，不用专业摄影师和后期图像处理师，不用专业学习PS，我们就可以自动生成一张张精美的照片。

百度还推出了百小度，这是一个人工智能语言交互机器人，就像微软小冰和苹果Siri一样，它可以和人进行互动交流，我们向它提出一个问题，它就会给出答案。

滴滴打车利用人工智能技术可以帮助我们智慧出行，它能为司机选择最佳出行路线，规划车辆调度方案。

第一个定义是，人工智能就是机器可以完们认为机器不可以完成的事。

这个定义相当的主观，但也十分有趣。一个东西到底是不是人工智能，完全以它能让我们目瞪口呆来界定。

但是这个定义显然缺乏一个统一的标准。因为，我们究竟是不是目瞪口呆，完全取决于我们的背景、经验和认知。每当一个热点出现的时候，我们总是用经验判定人工智能技术的价值高低，而不管它究竟是智能还是不智能。

计算机棋类软件的发展就经历了这样一个过程。

早期的计算机程序只能下一些简单的棋类。上世纪五十年代，英国曼彻斯特大学编写了第一个会下跳棋的计算机程序，这个计算机因为战胜了一位盲人跳棋高手，而成为了轰动一时的新闻事件。

当时，大多数媒体都认为，这就是不折不扣的人工智能。不过，没过多久就有人发现，这个程序不过是一个事先编写好的代码而已，根本称不上什么智能。

上世纪九十年代，美国IBM研究团队倾力打造的计算机深蓝，最终在第六局战胜了人类的象棋冠军。

当时，几乎所有人都在讨论深蓝的可怕，大家都相信，深蓝已经是一颗超越人类的大脑。不过，这次结果和上次一样，大家在惊叹之后发现，深蓝并算不上是人工智能。

在两次人工智能热潮之后，我们找到了人类智慧最后一块遮羞布，那就是围棋。

围棋和象棋不同，本质上不仅仅是一种博弈策略，它还包含着无穷尽的算法，这是当时唯一一种计算机无法战胜人类的棋类比赛。

一直到2016年初，谷歌公司的AlphaGo轻松战胜人类最顶尖棋手李世石，2017年初，AlphaGo继续在和数十位人类顶尖棋手的过招中连续胜出。这一次我们惊呆了，我们都相信 AlphaGo是人工智能了。

但问题是，两三年以后，当我们每个人手机里都有一个可以打败人类专业围棋手的程序时，你还会为这件事惊叹吗？

那究竟什么是深度学习呢？

我们人类的成长需要通过不断的学习求知，人工智能也一样，它通过模拟我们人类的学习和成长过程来强化自己。

人工智能与人类学习的不同之处在于，我们人类会疲倦，需要休息，人工智能不，它非常勤奋，而且不会觉得累，只要有一根电源、一根网线，它就可以日夜不间断学习。

同时，我们人类学习还需要一间教室，一张书桌，人工智能则是在互联网中的海量数据中去学习。

此外，人工智能和人类的思维方式不同。

比如，让人工智能认识一辆自行车，需要让它看至少百万张以上的照片后，它才能很清楚地认出一辆自行车；而小孩子，你只要告诉他，这是一辆自行车，下次，不管他见到的自行车长什么样子，他都能一眼认出来。

麻省理工学院基于图灵发明了一个治疗精神疾病的对话程序。

这个程序可以像真人一样和病人聊天，给病人讲笑话。但是当麻省理工学院公布了这个程序的原理和源代码后，所有人都大跌眼镜：原来这个程序如此简单。

科学家仅仅建立了一个规模不大的话题库，当病人说话时，程序就做出相应的回答。

比如当病人说“你好”的时候，程序就会自动说“我很好，和我说说你的情况”

也就是说，这个程序只能在有限的话题库中做出回答，这远远称不上会思考。

目前图灵的者已经能将的时间延长到25分钟，经过稍长时间的互动聊天，程序还是会露出许多破绽。

那么，这一次人工智能技术热潮是什么样的呢？

李开复认为，和前两次热潮相比，这一次人工智能热潮的最大特点，是人工智能在多个商业领域快速进行了市场化。

就拿语音识别技术来说，之前一个计算机程序宣称可以识别出人说的话，但是它的准确率只有50%左右，对于市场而言，它不过是一个玩具。

人们或许认为这个程序很聪明，但是绝对不会认为这个程序已经聪明到可以替代人的耳朵。

但是，这一代的语音识别技术已经达到了非常高的准确率，并且已经开始解决我们生活中的一些问题，比如智能语音输入法和智能语音人机交互。

难怪李开复在书中感叹自己生不逢时：

“如果自己能晚生三十年，自己一定能利用这个时代的技术，研发出真正能够改变我们生活方式的语音识别产品”

在技术面前，我们只能渴望离它更近一些，我们满怀期待，满怀敬意。

那么，深度学习究竟是什么呢？为什么深度学习能让计算机一下子变得聪明起来？ 深度学习的运行原理究竟是怎样的？

简单描述一下。比如我们小时候学认字，老师会先写到黑板上，再让我们写到本子上，看得多了写得多了，下次再见到这些字的时候我们就能认识。

深度学习差不多是一样的道理，要让计算机学会认字，先让它把这个字看很多遍，计算机会基于算法总结每个字的规律，下次再见到的时候计算机也就能认识。

专业术语里，把总结规律的过程叫作建模，把总结出来的规律叫作模型，而不断学习并且总结规律的过程就叫做深度学习。

再专业一点说，就是把计算机要学习的海量数据，丢进一个类似于人类大脑的深度神经网络，让这个深度神经网络不断分析、总结规律，而这个过程就是深度学习。

只要给一台计算机无限强大的数据处理能力，再给它足够的的数据，这台计算机就能学会宇宙中所有可能的知识。

实际上，不管是农耕文明时代还是工业文明时代，我们的社会分工都遵循一个金字塔状的社会结构模型。

比如在现代商业体系中，企业家们制定公司战略，中层者负责具体工作执行，公司职员负责制造商品、商品。

每个人各司其职，分工协作。不过每个人都有一个上升通道，公司者也可能是从基层工作做起，通过学习和锻炼慢慢承担中层工作，中层者也可以通过创业，成为企业家。

但是，人工智能来了，90%以上的基层工作将被人工智能替代，我们连从基层开始学习成长的机会都没有。

当变革到来，与其担心未来，恐惧未来，找出应对多变世界的解决方案更为重要。

李开复在书中提出一个思路，从教育体系入手。

通过教育体系不断培养适应新的金字塔模型的人才，为底层劳动者进行培训，让他们实现阶层跃升，去做更加有创造力和思考性的工作，这样我们才不会被人工智能所取代。

除此之外，李开复在书中还提出了一种更为积极的可能，就是用开放的心态迎接新世界。

他认为，人工智能取代人类的重复劳动，有可能是一件好事，这有可能意味着人类的一次整体解放。

当人工智能到来，生产力大幅提高，全世界不需要所有人都去工作就可以保证人类的物质富足。

你可以去旅游、娱乐、享受生活，也可以从事艺术创作，或者做你认为的更有意义的事。

娱乐产业也会迎来大发展，虚拟现实和增强现实也会走进我们的生活，成为我们全新的娱乐方式。

这让我想到一个笑话：这个世界有没有外星人呐？有！那外星人在哪呢？在家里打电子游戏呢。

总之，人工智能在本质上还是工具，究竟是合理利用工具还是被工具所利用，人类现在握有主动权。

只有用开放的心态，创造性地迎接人工智能与人类协同工作的新世界，才能真正成为未来的主人。

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