朱頭山
無意邀眾賞，一心追殘陽
兒子送來個人工智能Alexa, 據說能自動控製家裏的所有電器，但我有點著迷她的聊天功能，有時還能很意外地調情，鬥嘴。比如我說， "到處叫你你不應， 你到哪去了？"她頂嘴說我一直在這兒呢！（I am here anytime). 我說，你好漂亮啊！她回答說 “Thanks，but I am married!).
雖然人不可能知道所有知識，但我的習慣是，利用自己已有的知識，再加網上搜索和邏輯思考，來理解一下新生事物。盡管這個理解可能不專業，但那是思考後的產物，是自己的東西。以前寫過對電動汽車，新經濟的外行人理解，現在再來寫寫AI。
Computer 技術在中文裏的名稱有變遷，從計算機，電腦，到IT/AI(直接用英文的多）， 其實也代表了computer 技術側重點的變遷。早期主要是計算功能，是名副其實的計算機，處理的東西必須有明確的計算公式。以後，可以按照指令，運行一些複雜的程序，功能也不僅限於計算，可以控製動作，可以處理視頻圖像，可以根據不同的情形作出判斷和決策。這時再叫計算機就有點小看它了，所以叫電腦，確實具有人腦的某些功能了。那些指令需要遵循某種思路，叫做算法，包括計算公式，但不僅限於公式。
但電腦再能幹，卻也隻是個傀儡，隻能按人輸入的指令行動。而人腦是具有主動性，學習性，創造性等特點的，因此有專家認定，電腦永遠也趕不上人腦。是嗎？有人不信邪，開始了用電腦和人腦進行智力競賽。在1997年，一個叫深藍的電腦打敗了人類的國際象棋冠軍。在這項被稱為人類智力皇冠的項目上，人類以後再無勝機。國際象棋不是一種機械的活動，對手的每一步都是不可預測的，需要隨機應變。人類棋手很多時候是基於直覺和經驗下棋的，但如果完全通過計算，也是可能的。因為有可行的算法，加上足夠強大的計算容量和速度，使得電腦可以戰勝人腦。這以後，對於那些有確定的算法，輸入的是確定的數據的工作，如氣象預測，股市預測，最優化篩選等，不管計算多麽繁複，電腦都能勝任並超過人腦了。
但在有確定數據輸入的工作中，有兩種情況不好對付，一種是無可靠算法，第二種是計算過於龐大超出了現有設備的能力。典型的例子就是圍棋，雖然輸入有確定的坐標，也有簡單的規則，但判斷形勢無可靠的參數，如按國際象棋的算法去做，計算量超出了現有最強大電腦的容量。
Google的Alpha-Go項目組，開發出一種新的算法：學習。我的理解，學習算法就是不管要做的事有沒有規律，隻要跟著人做幾遍，照樣畫葫蘆，總結出人的步驟，形成程序，依樣行事。這聽上去不錯，也和人類的行事方法相似。人類大多數事都是學會的，就是像性交這樣的本能，一蹴而就的人不多，好男兒都是百煉成鋼的，這就是為什麽很多少女愛大叔的原因。
而且Google開發的算法是通用的，並不僅限於圍棋，還發表在公開的科學雜誌上，當然具體怎麽運用就是各家自己的本事了，那屬於專利了。就Alpha-Go的學習算法而言，是通過大量的練習，對每一步都優選了7-10種走法，練習得越多，優選的對策越好。雖然總計算量依然很大，但比國際象棋那種算法要好多了，現有電腦能力可以應付。Alpha-Go的成績也很好，先是打敗了歐洲冠軍，然後挑戰稱霸世界圍棋棋壇十餘年的李世石，4：1， 李還贏了一盤，過了一年又挑戰現霸主柯潔，5：0，柯潔根本沒有機會。以後又出了第二代，在圍棋網上擺擂台，人類選手根本不可望其項背。
這種學習算法在AI曆史上是劃時代的，從此AI的發展出現井噴現象，在很多沒有規律，高度依賴經驗的領域出現突破。其中中國的進展神速，原因之一是這種算法高度依賴於練習量，中國人多，又沒很多限製私人信息使用的法律，因此就構成了優勢。
但在輸入信息不穩定的領域，AI遇到的挑戰很大，特別是在預期市場巨大的無人駕駛和人工翻譯領域。用過單反相機（通過眼睛攝取）的人都知道，人眼比手機和無反的顯示屏攝取速度快，分辨率高，在背景反差很大的地方，如背光時，顯示屏上人臉全黑了，而人眼分辨起來一點問題沒有。這還要從數據處理方法的不同說起。用過老式手機的人都聽說過模擬製式，這是模擬信號的波形的一種數據處理方法。現代手機都是數字式，就是把信號轉化為不同的開關堆砌。電腦也是用的數字方式，但人腦除了有數字式的動作電位，還有模擬式的連續電位，表現為易感性變化的潛在電位等，獲取和解析信號的水平是電子眼無法企及的。因此，人眼不但比電子眼敏感，而且容受性高，對物體分辨率，解析率高。
語言的難度不在於書麵，和一般性的聽說，而在於麵對麵交流。在麵對麵交流中，信息的80%通過肢體語言。這裏又回到視覺上了，要通過眼睛讀懂對方表情，肢體的變化的含義，這是目前電子眼難以做到的。這方麵的突破，要等待電子讀取和解析技術的發展，學習算法可能有點幫助，但突破不太可能。
一圈下來，我的結論是：對於輸入信息確定的領域，無論是有規律的還是高度依靠經驗的，AI將很快取代人類，這裏包括一些高級職位，如投資經理，放射科病理科醫生，法官，律師，甚至牛逼哄哄的偉大領袖。輸入信息不穩定的領域，則還有很長一段時間緩衝，即使技術發展起來了，也不能完全取代人。
另外，現在AI的未來還是掌握在人手裏，人可以克製自己不去發展某個方麵。如創造性，如果電腦會創造，那它就可能是主人了。當然，像中國政府那樣，想著AI 為其所用，發展起來去控製人民，那也是很無奈的事。人類已經犯了一個錯誤，創造了最後成為自己主子的獨裁政府，那就不要再犯錯誤，去創造可能成為自己主人的電腦了！
