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No.176人工智能：乐观悲观都是错的 ——整理：大柔至刚 如何用一句话告诉大家我们已经被机器人统治了 这个很有意思 就是现在手机的操作系统里面80%都是Android的 其实Android这个词就是机器人的意思 当然也是有来源的 就是Android的创造者 就是Android之父安迪·鲁宾 他从小就是个机器爱好者 所以他后来为什么给这个系统命名为Android呢 他就是希望做一个机器人的操作系统 只不过当时没有机器人可让他用 但是遍地都是手机了 他觉得这个手机不智能 他希望把手机提升到一个更智能的地步 所以给它做了一个操作系统 起名叫Android 所以你也可以认为说 我们所有的手机都是机器人 机器人就是人工智能吗 应该是个交叉的概念 就是一方面很多的机器人 其实不是人工智能 比如举个例子来讲 前一段很火的那个刀削面机器人 那其实就是一个重复动作 那就是机器 其实不是人 那另一方面来讲 很多人工智能其实不是我们理解的 有一个类人的外形的机器人 它只是一堆软件系统 撑死了 加上CPU GPU 加上一些硬件 就是软硬件结合 所以我们认为说为什么叫交叉呢 就是说人工智能指的是软硬件结合 用各种手段能够达到类人的智能 能够做像人一样的处理事情 但是不一定非得需要具有人的外观 需要有头 有胳膊 有腿 反过来讲 长得像人那个也要看他是不是具有智能 如果没有智能 他还是机器 不是人工智能 强人工智能和弱人工智能是一个划分 就是我们讲的 我们能解决人的某一件事 如果机器能做到了 我们基本上把它定义为弱人工智能 就是它是一个很窄的领域 比如说人会开车 现在我们说有自动驾驶汽车了 甭管多自动 其实它还是一种弱人工智能 那反过来讲 就是你看一个3岁的小孩 或者5岁的小孩 他能处理的事情 基本上现在没有任何人工智能或者计算机 或者机器人能处理 因为它是一个多任务系统 就是你让他找谁是他爸爸妈妈 他能找到 你让他去递给你一个玩具 他也知道 你让他跟你做游戏他也会 所以我们说在某个领域里面 基本上每个领域 都有人工智能比人做得好 我们知道不光3岁小孩 我们成年人你算算术 也算不过计算机 你考记忆力也考不过谷歌百度 甚至现在我们说下围棋已经下不过AlphaGo了 所以在每一个领域 都有能够超越我们的 但是我们就讲如果把它综合起来 就是具备这样复杂的能力 即使是3岁小孩的能力 现在都没有任何机器人和人工智能能够做到 那么这种我们说通用型的 就是在什么场景都能够适用的 能够解决灵活应变的 随机解决各种问题的智能 我们把它叫强人工智能 那迄今为止 强人工智能还是人类才有的 所以我们说在强人工智能上面 其实是人工智能比我们弱 在弱人工智能上面 人工智能比我们强
我怎么能跟别人讨论AI 可以让人觉得我真的特别懂人工智能呢 AI已经是一个很时髦的词了 有时候要显示你懂就要更时髦了 你要跟人家讲说 我跟你说的AI 叫Augmented Intelligence 不是人工智能 而是增强智能 当然其实人工智能一直以来就是两条路 一条路就是我让机器变得更加的智能 就是说总有一天希望机器超越人类 其实一直以来还有另外一条路 就是让机器帮助人类 就是让人的智能在机器的帮助下能够被放大 比如说人其实擅长定性的思考 就是感性思考 但是我们弱于定量的东西 你算算数一定算不过计算机 但是定性的东西是有用的 比如当你判断复杂问题的时候 尤其是所谓叫开放问题的时候 因为实际上围棋虽然是复杂 但依然是封闭的 你只有在19×19的棋盘上才能落子 你不能落到外边去 而且你只有黑白两个颜色 所以它还是相对封闭 对真实环境来讲更简单 被抽象化的问题 那比如说是政治这样的复杂问题 比如说是商业交易这样的复杂问题 大量的人际互动这样的问题 机器人是无能为力的 但是不意味着它不能帮你 我们很多时候用人工智能 用大数据的数据给我们人提供参考 就会使得人的智能 在现有基础上做得更好 所以这种做法我们 叫Augmented Intelligence 所以两种AI其实是互相竞争的关系 一个是让人加上机器能够相当于是 唐吉柯德和仆人的关系 能够超越自己 另一种是说干脆我把人甩开 我人工智能能不能替代人 我认为这两者是长期并存的
这个问题很重要 人工智能会不会毁灭人类 从两个角度去看 一个角度就是从能力上讲 人工智能要毁灭人类必须得做到全球的覆盖 《终结者》里面讲到的天网 我调动了全世界的计算机一起造反了 这个的前提是什么呢 就是要有一个超级智能系统 把全球计算机的控制权限 都攥到自己手里然后发动一场战争 而且我认为在很长一段时间 应该说这个超级权限 是不可能被计算机控制的 那要让人来把这个超级权限让出来 让自己家的计算机造反 相当于你在让所有的家庭的父母 去策反自己的孩子 说你们都一起来造反吧 这个可能性微乎其微 另一种做法 就是有一个极其聪明的超级计算机 有了繁殖能力 不断的复制自己 最后称霸全球 但这也很困难 因为现在其实计算机的自我繁殖 恰恰是它最弱的地方 而生物天生就有自我繁殖能力 所以实际上我们从危险的角度上讲 其实能自我繁殖的生物体被修改 被改造 形成了像金刚狼这样的超级生物 他对人类毁灭的危险 甚至要远远大于人工智能系统 另一个是从意愿角度上讲 现在人工智能和人最大的区别 其实恰恰是人工智能 是没有内驱力的 就是说我没有任何的意愿去做别的事情 你要不给它指令 这个计算机是闲着的 我们人不一样 你不给人任何指令这人是闲不住的 他一定要去找点事干 因为我们有欲望 有情绪 有冲动 这些都是驱动我们去干事的 当然你可以说未来是会有 但是这个本质上来讲还是人赋予的 现在人工智能和人交互的时候 为了交互更顺畅 人工智能就会学会人的价值观 我知道你什么时候是高兴的 我做什么事是受欢迎的 那么人的价值观就会被植入到人工智能的大脑里 只要人工智能是长期跟人交互的 而不是隔绝在另一个星球上 像变形金刚一样 在另一个全是机器人的星球上 独立发展出一套冷血的操作系统 冷血的思维方式价值观 如果不是那样 而是人和机器一直互动的话 其实机器将来即使有了思维 有了情绪 有了各种的感情甚至欲望 那它都会和人是高度相似 因为他是被人培养出来的 所以我们要避免人工智能将来毁灭人类 或者对人类造成伤害 恰恰需要施工人工智能更强的互动 让它真正变成我们的帮手 让它继承 传承我们人类的合作 和谐共赢的价值观
那现在我们来介绍几个人工智能的有趣应用 人工智能现在应用其实已经很广泛了 尤其我们讲说 在弱人工智能单一领域里面 都有很多很亮眼的表现 估计很多人都看过这个视频 在一个全是冰面的路面上 一个机器狗 就是没有头 但是有四条腿 很灵活 虽然打着滑 但是依然能往前走 和动物打滑的姿势都很像 而且有人冲上去侧踹 踹它一脚 这狗斜着踉踉跄跄走几步又站稳 给我继续往前走了 所以像这种实例 其实应该说都是很接近动物的真实的运动能力的表现了 包括后来最近新的视频 就是甚至做出一个人形的机器人 这个人形机器人也是一样 它正在搬着一个很大的箱子 你把它的箱子突然打掉 它失去平衡踉跄一下 但是又会站稳 它的很多运动能力 都和人是非常接近的了 这是一个很有趣的实例 另外像最近比较火的 龙泉寺的贤二机器僧 这个也是大家热炒的 也是人工智能的一个范例 就是它会用很有趣的语言来回答问题 你问它说你会不会睡觉 它说我关电源算睡觉吗 让你觉得充满智慧 而且它会对我们进行一些人生的开导 能够帮我们打开胸怀 甚至它碰到不好回答的问题的时候 它会说这个我得去问我师傅 你会觉得很巧妙 这个也是典型的人工智能 只不过它不像刚才讲的纯硬 它是软硬结合 人工智能最近那么热 到底是出现了本质性的突破 还是其实只是应用的扩张 最近AI为什么这么热 其实就是和它的最近新的进步是相关的 2006年的时候 加拿大的一个教授叫Geoffrey Hinton 他出了一个新的算法 实际上就是我们今天讲的叫深度学习 实际上是多层次神经网络 就是说人的神经网络实际上是分6层的 现在深度学习算法 甚至能做出20层的神经网络来 当然不是意味着越多层越好 因为多层它意味着 中间层如何判定什么是最优 是找不着依据的 当然这个结构一开始的时候 大家是有误解的 以前的人工智能有点即插即用 就是我这个系统已设计出来 它的优势立刻显现 虽然时间长了 发现这优势也不是万能的 也不过如此 当然确实优势当时是显现的 Hinton教授他做出这个东西以后 优势不明显 一直到很靠后 甚至是2012年 2013年 大家才慢慢发现 这优势不明显不是结构错了 而是你太模仿人的结构的时候 你也要模仿人的行为 我们的新生婴儿并不是万能的 并不是生下来什么都会的 他是从小到求生的头几年里 在不断地像海绵一样吸收知识 在学习 所以实际上就意味着 今天这个深度学习还有另一个需求 就是让大量的数据集喂它 去训练他 所以如果没有经过训练的人工智能 相当于没有经过训练的大脑 它也是什么都处理不了的 所以这件事情一旦被想明白 我们就用大量数据去训练它 人工智能就出现飞跃了 突然发现确实达到了几岁孩子的智力水平了 还得提AlphaGo AlphaGo是一个飞跃 而且大家就能明白 为什么AlphaGo要花钱去约战李世石了 因为我只有经过更多的训练 我才能提升 就是说AlphaGo虽然赢了李世石 这还不是最可怕的 最可怕的是它在赢你的过程当中 它就又提升了 我们不可能提升那么快 所以以后要让AlphaGo赢不了李世石 多找几个臭棋篓子跟它下 误导他一下
现在有说法是人工智能正在逐渐的替代人类的工作 到底是不是真的 到底会替代哪些人呢 我们认为不会毁灭人类 但是至少在很多工作岗位上替代人类 这几乎是一个不争的事实 我们可以参照牛津大学 在2016年1月份发表的报告 说美国有47%的工作岗位 有被替代的危险 全球第一是埃塞俄比亚 85%的就业岗位 都可能被替代 很不幸 中国是全球第二 77% 所以我们也挺危险的 但是什么岗位呢 我们说这一轮其实和以前都不太一样 以前的这个工作替代 工业革命对农业人口发生的替代 信息革命对工业人口发生的替代 这种替代一般都是从下往上的 就是逐级替代的 一开始那个最没有技能的农民 先找不到工作 去厂子里流水线上干活了 所以他都是从下往上替代的 美国是一个枣核型的社会 中产阶级数量是最大的 美国人一直引以为傲的 就是说中产阶级数量最大的这种社会结构 是相对比较稳定的 但是这回美国人的麻烦就来了 因为现在的这个替代 恰恰替代的是知识工人 餐厅里端盘子的这个 机器人具备帮人端盘子的能力 实际上非常难 这种时候机器人可能动辄就上千万美元 没有餐厅会雇用这样的机器人的 所以这个职位反倒是安全的 那么什么职位危险呢 就是各个知识岗位的初级职位 比如说 帮着大律师整理案件的初级律师 帮着主刀医生 负责处理病人资料的初级的医生 帮杂志写的一些通用稿件的 这些初级的新闻工作者 这些人都很危险 按理说 这些以前都被认为是智力劳动 是很安全的 但是现在看起来这些反倒危险 那么这样对美国来说就很麻烦 一旦它的中产阶级势力被瓦解 从枣核型变成了我们说叫哑铃型 它还能不能支持这个社会 就不知道了 那中国呢 其实问题不比美国小 为什么这么说 就是我们知识阶层可能暂时还不是最主要被替代的目标 我们主要是有 大量的相对偏低端的就有人口 比如说在富士康这样的企业里面 在生产线上工作的工人 中间替代其实还是有一点点的优势 就是说这些被替代的人 相对素质比较高 所以他一旦被替代以后 他可以转移工作 比如说我已经连律师这个职位都能读下来 那基本上你转行干点别的 还是能干的 最起码端盘子还是能端的 最怕的是说生产线上 他只会在生产线上搬个箱子 这个技能一旦被替代 那他出去以后没有任何工作 我们都已经知道现在在生产线里面 那个最复杂的工作早就已经被机器人替代了 焊个集成电路板 焊个印刷线路板这事 以前都是人手干的 后来都是最早一批用机器人替代了 所以慢慢慢慢替代到最后 现在在工厂里面还留着的工人 其实往往已经是需要技能最少的 就是搬个箱子 就是因为搬箱子这样的事 需要一定的灵活性 我不知道箱子的轻重 我也不知道箱子从传送带上过来的时候 位移发没发生偏差 这时候我要一个高度灵活的机器它就贵 就不如人工那么便宜 但是它没有停在那儿 它替代完了还在一直往下替代 一直替代到连普通人能做的事 它也都能做为止 那么这个过程中我们就要很警惕 你可以把一个律师训练成端盘子的餐馆服务员 但你没发把一个生产线上淘汰下来的搬箱子的人训练成律师 所以这个我们说其实对全世界 尤其对中国这样的国家 是一个非常重大的考验
工业4.0说的就是机器人代替劳动工人的阶段吗 工业4.0其实是一个自动化的升级版 只不过就是他在自动化里加了一些更强的智能 更强的柔性 和更强的个性化 但是万变不离其宗 工业4.0服务的是大企业 但是未来整个的发展趋势 包括人工智能发展趋势 恰恰是相反的 不是我已经定了 只能给你这辆车 你选个颜色 而是我们就能 生产出千奇百怪的这种车来 这个时代是所有传统的重复性的工作 都被人工智能干了 所以人的创新性智能 能够被极大发挥的一个时代 这种时候我们需要的是 与之配套的制造能力 任何一个创新者 只要你有任何创新 我都能够帮你实现批量生产 比如说美国有个很著名的机器人公司 叫Rethink Robotics 它的人工智能的核心在哪儿呢 就是任何一个创新者 只要你能够创新的做出一个产品来 我这机器人站在边上能学习 我就能学你的制作方法 做出1万个 10万个 100万个来 所以这个才是真正的未来 我们为什么一直反对工业4.0 就因为本末 我们要正本清源 本是创新 本是让创新者能够具备大规模生产能力 而末才是我有了大规模生产能力 能创新一点
人工智能是服务人类的 是不是说我们就不需要担心了就可以每天享清福了呢 我们现在对人工智能 基本上是两个截然不同 径渭分明的想法 一种想法就是人工智能会不会毁灭我 其实我们已经说了 这个不太现实 人工智能还是帮助我们的 另一种想法就过于乐观了 变成人工智能既然来了 那我什么都不用干了 我就享清福了 我出门自动驾驶 中学毕业考试都不用自己去了 带个人工智能系统 眼镜上直接有视觉系统识别这个题 然后我兜里揣着手机直接帮我做了 甚至笔上就有智能帮我写出来 监考官都不知不觉 我们很多人就会有另一种的幻想说 那什么事都机器人帮我干了 那我不就享清福了吗 但是实际上人类社会基本的奖惩机制 或者基本的酬劳机制是没有变化的 多劳多得 有了贡献才能有收获 那么如果人工智能 帮我们把什么事都干了 你最大的问题就是没有收入来源了 你靠什么赚钱呢 所以我们认为人工智能的普及 其实恰恰会造成财富的分化 而不是更平均 你会看到说 一个人或者一群人 你能够控制的东西 和你能够生产的东西 和你能够占有的东西都数量有限 但是人工智能出来就不一样了 我用一个算法就可以到处为人服务 最典型是之前的一个成功的人工智能 IBM的沃森 沃森当时很轰动 就是在问答游戏里打败的人 为什么沃森去问答游戏 它不是为了那个奖金对不对 它是做广告 就跟AlphaGo打败李世石一样 都是做广告 告诉你现在有一个东西又便宜又好 能够干成人干不成的事了 那么请你们大家来用我的服务 所以现在沃森已经在大量的提供服务了 而且它提供的服务的模式特别有趣 就是说假设你是一个企业 你有一个需求 当你这个需求是特异的 没有人提出过 那沃森说我免费给你干 我免费为你服务 它可不是善人 为什么 如果我这个服务跑通了 我确实能够给你提供这个服务 那我就可以把这个服务提供给所有人 我的这个运算能力又是在那儿的 是符合边际成本几乎为零的 就是你给越多人服务 它的成本越便宜 它赚的钱越多 盈利越多 所以实际上谷歌还在为自己 扬名立万打天下的阶段 沃森已经到了 IBM用它来变现的阶段了 比如说已经有公司来去分析 自己的人力资源管理怎么能更优 比如有医院已经和沃森来合作 看各种x光片 来做疾病检查 甚至分析病人病历 做疾病的分析 这个以前是没有那么容易放大的 现在可以被轻易放大 那么最后你就知道说 赢家一定是拥有最高级人工智能的人 因为他会赢家通吃 所以实际上财富的聚集会更快 当然对普通人来说 也不是完全没有机会的 就是如果说 我们是第一批拥抱人工智能的人 比如说刚才讲说 我是第一个去跟沃森谈 我要跟你一起搞合搞什么 第一个可能是对你来说免费 第二个 你是这个行业专家 将来推广也依赖你 最起码你能赚一个取到钱 最起码我在这个领域里 我是跟他相对有一定的独家合作性 我也能够吃掉很大的一块蛋糕 所以实际上我们也在呼吁 为什么我们讲人工智能到处去传播 我们在呼吁各个行业的应用高手们 一定要考虑是不是要换自己的武器了 人工智能绝对是一个比以前 你用的计算机系统 IT系统 CRM系统 都更强力的武器 如果你是第一个换枪的 最起码你在你的行业里先把别人干掉 把竞争对手干掉 你先垄断一把再说 虽然你得依靠别人来垄断 所以我们说 现在如果能够用应用驱动的方式 和最先进的科技来结合创新 我们也能在很多领域里取得优势 最差的就是那个什么也不干 以为天上从此就掉馅饼了那些人 到最后结果一定是饿死
人工智能能给社会带来什么变化呢 在人际上人工智能 也会造成社会有很大的变化的 因为人工智能的服务 虽然可以做到普遍提供 但是接受者会不一样 就是人天生是有差异的 有些人是积极进取 有些人是有惰性的 我们设想这么一个场景 全都实现自动驾驶了 以后人出门都不用开车了 假设平均来说 每个人每天出门在路上有两个小时 看似好像大家都解放了 但是这解放里面恰恰会出现差异 就是你拿这俩小时干什么 如果你拿这俩小时来学习了 你就会超越别人 但是我相信大多数人 正好有两个小时打游戏时间了 那你慢慢慢慢就会退化 所以我认为的人工智能 因为他接替了我们很多的日常工作 所以它才会造成一个分水岭的现象 就是那些更自立的人 那些更自觉地去奋斗的人 他就会更优秀 因为他有更多的时间 我们都说成为专家要1万小时 他积累1万小时的时间就更多 但是大多数人正好有时间去玩儿 他实际上就会更退化 有一本书叫做《玻璃笼子》 他就讲这个现象 他里面举的一个例子是最有趣的 就是加拿大有类似像 爱斯基摩这样的部落民 他们原来打猎都是要靠自己的本领 去找到路 判断方向 而且还要不迷路 要回得来 后来这些原始部落的人都用GPS打猎了 结果出现什么问题呢 GPS一坏 立刻就迷路了 因为他的技能已经消失了 所以这个就是人工智能 带给我们的一个潜在危险 就是我们的能力可能会退化 那么这种时候 我们能不能每天自我激励 比如说最近很多人都在谈 罗振宇为什么越来越棒 因为罗辑思维 他自己给自己定了一个规矩 每天早上要发在60秒 我们都知道一天没问题 甚至一个月都没问题 成年累月每天早晨都要早早起来 在别人起床之前把这60秒发过来 这种的自律性就造成了日积月累 和别人的一个重大的差异 所以我们认为未来这个世界上的罗振宇们 会更如鱼得水 而未来世界上的懒虫们 其实会更麻烦
那我们应该怎么办呢 我们都知道前段时间有本书在大卖 叫《情商》 后来又出了它的姊妹篇 叫《社交商》 什么意思呢 就是说人要能够互相理解 理解别人的人就会做得好 而且经常爱举的例子就像 李嘉诚这样的成功企业家 其实文化不高 但是情商非常高 结果在社会上就做得很成功 但是大家发现没有 有一些反面的例子 比如说比尔盖茨 其实是典型的情商很不高的一个人 但是微软很成功 乔布斯情商甚至比比尔盖茨情商还差 因为乔布斯经常把周围所有同事都得罪了 自己还不知道 但是巨富 所以为什么我们原来以为的东西失效了 我认为是因为现在的这个人类社会里面 已经大量的加进来了机器 这是现在的人的社会 不再是纯人和人交往的社会了 而是人机和人机协同互动 协同进化的一个社会 就是你有大量的协同需要 不光是和人去协同 还要和机器去协同 这种时候理解机器就很重要了 所以我们提了一个新的理念 叫人应该拥有机器智商 其实机器是有机器智商这个词的 叫Machine intelligence 但是机器智商原来的说法是什么意思呢 是衡量机器有没有具备人一样的智能 所以它的衡量标准 是用人的智商这个做法来衡量的 那我们说其实不是这样 就是说我们指的这个事 是指的机器有自己的行为规律 你对机器越了解 你应该智商就越高 所以人的机器智商指的是人如何能够更好的驾驭机器 当然反过来讲 就是我们一开始讲所谓增强智能的问题 就是机器也要具备更多的人的智商 所以我们叫Machine human intelligence 这个机器要懂人 而现在机器的人类智能确实在被应用了 像我讲的这个Rethink Robotics这个机器人 这个机器人他在工厂里 它在操作的时候 一旦有人靠近 它的动作速度就降下来 因为它知道它的速度太快 你会怕它撞着你 其实它肯定撞不着 但是你会害怕 等你人一走 它又用机器速度开始工作了 所以这都是我们说 你看机器都在开始适应人了 那反过来讲 人也要更适应机器 乔布斯也好 比尔盖茨也好 都是更适应机器所以成功的典型 说白了这些人为什么成功 不是情商高 而是机器智商高 他会驾驭机器 驾驭机器牛在哪儿呢 情商一对一沟通 撑死了你在大广场上冲一堆人沟通 一旦冲一堆人沟通其实效率会下降 所以它是有局限的 但是机器智商高呢 你能驾驭全世界的机器帮你干活 你的能力就会突破那个情商极限 而且这个也有一些范例了 我们都知道这之前有一个很著名的例子 就在李世石被AlphaGo干掉之前 那个著名例子 是IBM的前一款人工智能的设备叫深蓝 它战胜了卡斯帕罗夫 卡斯帕罗夫被深蓝战胜以后 其实并不气馁 因为他发现深蓝是用暴力解决问题的 相当于说您是泰森 我是一个10岁的小孩 我武功再比你强 我也打不赢你 所以他并不觉得这是一个问题 那反之他去思考 大家能不能协同 后来他组织了一个 世界自由式的国际象棋比赛 什么叫自由式呢 不论人数 多少个人可以一起下 组队 也不论机器数 不光是人 你还可以找一堆设备 你可以用超级计算机 你随便组队来下 后来世界自由式国际象棋冠军既不是深蓝 也不是国际象棋高手 甚至不是国际象棋高手组队 而是两个业余国际象棋选手 但是他们是计算机高手 他们弄了七八台电脑 每台电脑里跑一个国际象棋程序 这些程序出来以后 他们在用人做汇总 做感性判断 最后决定下一步棋下什么 最后他们赢了世界上所有其他人 那么这样的人 就是因为他到最后 他要懂计算机 计算机程序为什么下出这一步来 然后他才好判断说 下一步棋到底听哪个程序的 这个就是典型的 人类的机器智商高的体现 所以你可以说这哥俩将来一定是有成就的
从商业角度看 人工智能的门槛到底是高还是低 实际上还是有不少的门槛的 一个我们能看得见的门槛是硬件上面的 就是要达到这种智能水平 往往还是需要很强的硬件能力来支持的 比如说像AlphaGo战胜李世石 据事后透露出来的资料 就是用了1200个CPU 170个GPU 甚至每盘耗的电就有3000美金 所以它的成本还是不低的 另一个问题是人才的问题 像AlphaGo的CEO 就是典型的新型的人工智能专家的人才 他其实是双重背景 他除了计算机特别好 编程特别好以外 他其实是认知科学背景 就是他是神经科学家 同时懂计算机来搞这个系统 如果你没有这样的科学家 你想开发足够强的人工智能还是不行的 但是这有一个变化 这个是中国最需要了解的 我们都知道 过去有一个叫1万小时理论 就是人需要学习1万小时 才能变得精通 我们前一段提出来一个叫1000小时理论 什么意思呢 就是实际上现代的教育 培养出来大量的我们叫Over qualified 叫已经过度符合要求的人才 比如说举例来讲你学法律的 你可能民法也学了 刑事法也学了 各种法 商法 什么都学了 但是你出去以后 我民法的这辈子就只涉及到民法 商法这辈子只涉及到商法 其他学的那些东西都不涉及 那是不是其他学的那些东西就没有用了 我是思考了很多年 为什么现在教育系统 变成了一个这种Over qualified 这种过度合格的这样一个水平 为什么不能教育训练到一个人正好能 合格去做他的工作不就完了吗 这不是最高效吗 现在我慢慢理解了 在哪儿呢 就是这些过度合格的人 他恰恰可以 说白了就是他在任何领域 他可能都积累了至少9000小时了 他恰恰不是从零开始 这种时候任何一个新的科技突破一来 这些人不需要从零开始 经过1万小时才掌握它 他只需要学最后那1000小时 说白了你已经是认知科学家了 你已经是计算机科学家了 你只是不知道可以这么去思考 这Geoffrey Hinton把这个思路一亮 大家迅速就掌握了 那需要花多长时间呢 我们现在估计 可能也就是1000小时就掌握了 那1000小时意味着多长时间呢 我们可以算这个帐 如果是一天工作8小时 就是125天 125天 4个月 所以意味着什么呢 意味着先进科技 如果我们有优秀人才储备在那儿等着 尤其是这种科技我们还要给一个定义 就是它是开放型的 就是说相当于是教授的科研成果出来以后 人人都可以享受 它是全世界人的财富 这种时候你可以很快地跟上它
人工智能如果门槛很高的话 是不是说中国就没有机会了呢 当然这给我们中国就会带来很大的机会 就是因为中国人别的不行 脑子绝对没问题 读书成绩绝对从来都是好的 在全世界的高校里面 不管是学生还是老师 还是教授 优秀华人都大量存在 我们在全球储备了一个巨大的 已经掌握了任何前沿领域 都掌握了9000小时的一个人才库 那么如果我们还能持续不断地 紧盯着这些前沿 一旦这些前沿出来 我们就跟上去 那我们和前沿的差距 最多最多就是1000小时 所以这是我们的一个特别大的优势 您开发出任何东西来 您要在全球扩张 您就得把这些硬件复制 是需要大规模生产能力 而且这种大规模生产能力面向的 是这些非常有创新性的开发者 他们开发的产品 往往全球是第一次开发出来的 他没法给到那些像西门子 像索尼这样的大量的 标准化生产线里面去 说白了工业4.0做不出这些东西来 谁能做呢 只有中国人 为什么呢 因为中国人从来就是以来料加工起家 你提需求我给你做 从来就是给别人做的 所以我们叫OEM 叫第三方生产能力 第三方制造能力 这是中国在全世界是独步天下的 所以我们其实在讲创新的时候 我们专门讲到过 就是中国的制造业如果加上3个定语 叫大规模的 复杂产品的 开放性制造 第三方制造 全球只有中国 都不是咱们最优 是咱们独家 你要从生产出一个产品到实现量产 那可不止4个月 那至少一年两年 什么意思呢 就是我们在人工智能领域 恰恰有一个绝佳的机会 我前边比你晚了4个月 但是我后面能比你早两年 因为我的生产能力你不具备 所以我们能盯紧科技前沿的时候 利用制造能力反倒能实现反超 我反倒能实现让最好的科技 第一时间上市 这里面一个经典的例子就是 前面一段很出名的一个无人机公司叫大疆 因为我们一直认为就是具有更强的 人工智能水平的无人机开发公司 叫做3D robotics 但是3D robotics前一阵宣布 退出消费类无人机领域 不做了 为什么 他们说的很直接 我们打不过大疆 因为消费类无人机 要卖得全世界到处都是 不光你的人工智能水平要好 另外你的量产能力要够 你要把这个能力体现到每架无人机上去 那么这种时候 它量产干不过大疆
人工智能的出现会颠覆现有的商业逻辑吗 会出现什么样的新的商业机会 哪几类人在未来才是最有前途的 人工智能出来以后 会对这个社会产生 非常非常本质性的变革 第一个我们要思考的就是 哪些职位就不应该再干了 哪些是不能干的 不能干的我们才要干 能干的我们千万别干 我们理解就是重复性的工作 基本都是人工智能可以干的 甚至说一些相对复杂性不够的工作 甚至连下围棋这种 原来以为很复杂 后来发现还是复杂性不够的工作 这个人都干不了了 那人还能干什么 我们基本认为有3件事 还是在可以看到的未来 人工智能干不了的 只能人工智能来帮人 不能替代人 那哪3件呢 第一件是叫创造力 确实人工智能的一个前沿 是在研究让机器人 让人工智能更像人 两个大领域 一个是让机器具备情感 我昨天还和很多人工智能的专家 在探讨这个很时髦的词 我们希望借这个节目传递一些时髦的词 可以去显示我很懂 叫做Computational compassion 叫计算机对情绪的支持 或者计算情绪学 我能够算出人的情感 这是一个分支 另一个分支就是 计算机来解决创造力问题 所以这个本来确实在解决过程当中 但是这个解决非常原始 蹒跚学步 所以离真正具备人这样的创造力还差很远 所以第一个就是有创造力的工作 MIT斯隆商学院的黄亚生教授 他就提出过一个观点 就是说你看以前莎士比亚 文豪 全世界都读到他的作品 但是这个人并没有赚多少钱 为什么呢 当时印刷术都还不行 也没有一个全球销售网络 你怎么赚这钱呢 但是你看今天 J.K.罗琳 本来是失业状态 因为写了一部《哈利波特》 进到全球首富的排行榜里面去了 为什么呢 就因为扩散性极大加强了 不管是印刷版还是电子版 然后又拍成电影全球去播放 全球变成了一个创新体系 知识体系的一个扩散型的网络 而且扩散效率极高 那就意味着说 任何一个人你认为你可能成为下一个J.K.罗琳 你以前这都是梦想 都是故事 未来很有可能真的就实现了 这也是在印证我们刚才讲的 所谓叫一定要过度合格的这样一个观点 Over qualified 因为你在这个领域里面过度合格 你不知道哪天做一个东西出来 就改变世界了 因为改变世界的门槛被降低了 人工智能帮你复制 另一方面来讲 就是对我们每一个人来讲 也需要在经营上有更大的弹性 因为你不知道你的哪个部门 哪个员工 他某一天就有一个东西出来改变了世界 就相当于说我们今天都得益于微信 微信的起源是因为 其实是腾讯收编了张小龙 但是收编了以后是没给任务的 张小龙以前在广州研究院 腾讯总部在深圳 纯粹是张小龙是一个典型的Over qualified 绝对超过合格的这么一个人 某一天冒出一个创意 当然也是参照 借鉴了一些别的 但是自己出了一个创意 甚至比别人做的还好 然后改变世界了 所以这样的事情以后会很多 第二个我们说是连接者 就是因为坦白讲这个机器和机器之间的沟通 互相之间的互动语言 他们的沟通语言都是极其简单 就是一些简单信号 连小孩之间的对话水平都达不到 所以了机器和机器之间沟通了 还需要人在中间做翻译 而人和人沟通让机器翻译 更是基本上没戏了 当然现在看起来 机器直接对语言做翻译 还越来越成熟 但是它只是把中文转成英文 英文转成中文 至于说你们俩含义是什么 我怎么能够智能互动 这还差得很远 尤其是智能互动 还不光是传达意思 因为人际沟通其实70%是情绪沟通 而不是所谓逻辑上的这种沟通 那情绪沟通我们说这个学科刚开始 还可以拿来忽悠人的时髦词汇 所以还早得很 尤其是未来的人际沟通 我们说还会出现一个很有趣的现象 我们说未来的创新叫积木式创新 就是即插即用的 每一个人或者每一个小的公司 小的团体 必须找到自己的优势 我什么地方是最独特的 罗辑思维什么是最独特的 混沌研习社什么是最独特的 真格基金什么是最独特的 包括我们海银资本什么是最独特的 每个人要找到了你在全世界 最独特的地方 全世界只有你有 别人没有 然后怎么办 不是自己做成所有的事 我们叫新木桶理论 或者现在叫长板理论 我和别的独特的去合作 所以你看我就找到咱们罗辑思维来了 对不对 因为你够独特 我也认为我够独特 独特加独特 就形成一个新的东西 而这个新的生态是有强大的生命力的 因为是强强联合 甚至不只是两家 是N家的强强联合 意味着什么 意味着强者不再从属于一个机构了 但是它从属于N个网络 而不是一个网络 是N个 因为我用我的优势 和这家合作一把是一个业务 和那家合作一把又是一个业务 所以每个人都从属于N个网络了 那么这种时候意味着什么 意味着谁能够把N个人串起来 做成一个新网络 他可能就能做成一件事 而这件事其实又回过头来说 还是需要情商的 所以我们说 人的机器智商能造就新的首富 但是新的首富往往还需要情商高的人来辅佐 因为你需要有帮你来把大家联系起来的 有黏性的人存在 往往这样的人是偏女性 因为女性的情商往往比较高 所以很多人讲 21世纪会进入一个女性主导的社会 是有一定道理的 当然其实我认为不是谁主导 而是男女协同 男性干更多的可能是有创造力 可能是有机器智商和机器互动的事情 女性干更多的是 把这些有才华的男性们协调起来 大家不要打架 形成合力去做一件事情 甚至说如果你是一个有效的协调者 因为你把这一群长板聚到一起形成木桶 你就可以干下一个事情了 所以如果是有效协调者 你可能甚至同时做N件事情 所以我们说这个连接者未来的价值 其实也是越来越大的 以前连接者仅仅是一个小木桶 现在连接者连对了这个木桶 直接就改造世界了 那么第三个是什么呢 我们讲的弱人工智能 而在一个更综合的领域 比如说一个国家 或者一个行业的未来发展趋势 这就是个复杂命题了 因为国家的未来发展不光涉及到科技 还涉及到金融 还涉及到政治 还涉及到很多很多 包括你有的自然资源 包括这个全球的大环境 特别复杂的事情的综合 那我们说在强人工智能上 机器比人弱太多了 所以这种时候就是在极度复杂的情况之下 做出清晰的判断来 这种时候恰恰需要的是人的能力 比如说过去克林顿政府 有个顾问出了一本书 叫《武士政治》 这个武士政治翻译不准确 因为他整个书里讲的是什么呢 说现在全球的局势 非常像中国的春秋战国 合纵连横 一堆大国小国 关系错综复杂 而且互相要派人质 互相要结盟 互相要搞关系 但时不时关系又破裂要打仗 这个错综复杂的局面靠机器没戏 要靠人 要靠有洞察力的人 这是人能做的事情 我们说人的模式识别能力 是全世界最强大的 因为你要从中间找出规律来 当然有时候也会错判 但是只有人能干这个事 这样的人是什么人呢 是未来的预见者 西方对一个人的最高的称谓 不是您是一个Billionaire 您是富翁 不是 是您是一个Visionary 您是一个能够预见到未来的人 所以这个是很重要的 那么预见到未来现在看起来还要靠人 因为他能够做综合判断 那这个预见未来以后的好处很明确 我能看到未来 我就能够带领大家去干 所以这些人会成为各个行业 各个领域的领袖人物 我告诉大家这是方向 我相信其实罗振宇 也是这里面一个表率 我自己努力在预见未来 然后帮着传递这个信号 传递你可能都是下意识的 并没有主动去组织大家 但是你发现时间长了 大家会形成一股力量 去把这个未来实现出来 所以我们说这类人实际上比前两类人甚至还要更重要 因为这些人是在帮助我们去看清 尤其这个局势越来越复杂 这个变数越来越多 因为你不知道什么地方 就会突然冒起一个技术 冒气一个人来 就把世界改变了 在变数越来越多 变化越来越快的这个情况之下 我们就越需要对未来的一个更深入的理解 所以这些人会成为人类社会往前走的一个灯塔 或者是一个路标
介绍几本有关人工智能的书 人工智能实际上是两种 一种书是偏讲人工智能本身 或者偏讲机器人本身 比如说有一本书叫《机器人革命》 他基本上就把现有的机器人 全都给你讲一遍 听起来有点枯燥 但是确实是一个对前沿很好的一个了解 都有哪些机器人做到什么水平了 一目了然 还有一本书叫《与机器人共舞》 作者是个很牛的人物 他是《纽约时报》的记者 而且是长期驻硅谷的记者 所以包括最早的黑客 包括最早的无人驾驶汽车 都是他采访的 所以这个人对人工智能的前沿了解得非常清楚 他是从历史角度 一直从历史写到今天 人工智能包括机器人的变迁 都写到今天了 当然如果你要想再往前一步去了解 人工智能发展的过去的脉络到今天的脉络 《信息简史》也非常好 因为《信息简史》实际上等于把信息化的发展过程都写出来了 还有后面的部分 很多就和人工智能是相关的了 图灵机等等这些 都是一脉相承的 所以这是一派 是偏产业角度 或者是历史角度的 另一派是讨论它的利弊的 讨论它的成败得失的 一本是《与机器赛跑》 作者是MIT的两个教授 后来他们又出了一个续集 叫做《第二个机器时代》 《The Second Machine Age》 就相当于他们的理解就是说 这一轮的机器人革命 可以和当初的机器革命相媲美 就是工业革命相媲美 就是这一轮带来的是一个崭新的东西 当然我们也要听一些反面的观点 重要的反面观点就是《玻璃笼子》 就是讲人工智能对人甚至会有损害的东西 兼听则明嘛 所以人工智能就是过去讲的 像一把菜刀 你也可以用它来杀人 你也可以用它来切菜 关键不管杀人还是切菜 你都得承认这是一个有效的工具 所以关键是怎么用好这个工具 让它能够让社会向更好的地方去转化 国外有一本书也是值得推荐 这也是另一个特点 就是人工智能时代 我们恰恰需要读很多书了解自己 因为你不了解自己 你没法和机器更好地去互动 国外一个行为经济学的年轻的领军人物 叫丹·艾瑞里 他写了一本书 国内翻译得不好 叫《怪诞行为学》 这个名字翻译得非常臭 其实它的英文直译成中文 应该叫做可预测的非理性 什么意思呢 就是人是非理性的 但是人的行为是有高度的规律性存在的 所以是完全可预测的 所以我们就需要理解 自己这个非理性的动物 对自己这个非理性充分理解 才能和那个完全理性的机器去互动 反过来讲 那个完全理性的机器也应该有非理性的 就是感性的行为模式 这样才能跟我更好地去交融 所以当人能够同时做到 理性去分析 理解感性 和感性去感知理性的时候 我们说人类可能就进入一个新的时代 我们把它叫做灵性时代 我们总结起来说 就是其实现在是一个非常有趣的时点 人工智能大量进入社会 而且在新的一轮突飞猛进的黎明时期 还能看到更多的突飞猛进 包括和行业结合 包括对社会的影响 都产生了本质性的改变 那么这种时候很重要的 我认为是社会要进入一个新的阶段 就是我们人以前太多的对自己的了解 其实都不够 我们以为我们是完全理性 我们以为自己就是机器 然后我们一对照那个真的机器 发现自己完全不是机器
关于海银资本 我们海银资本一直以来 就是希望在创新前沿做投资布局 而且和中国的制造业做深度地对接 一方面是形成 中国制造业借助全球的创新前沿 实现我们的制造业的科技升级 反过来讲 也利用中国制造业的强大能力 帮助全球的创新者都能够更成功 因为我们认为我们正好生活在这个伟大的时代 我们正好生活在这个伟大的时代 是一个新的个体化的 协同创新时代的黎明 那么这个黎明 会造成整个社会的一个巨大的变革 大家不再是从属于大机构了 创新不再是五百强驱动了 而个人就有能力创新 但是你是要有协同和别人一起协同 我们叫积木式创新 那么个人的能力得到充分地释放 社会的联系更加紧密 创新会更加层出不穷 这种时候我们愿意做他的助力 做全球创新的支持者和推动者 我也希望中国有更多的企业家 更多的创业者一起来参与 一起来加入到全球创新浪潮当中来 中国过去的三四十年里 从一穷二白走到了世界经济的前沿 那我认为这就给我们这一代人 一个历史性的机遇 也是一个历史性的责任 就是我走到了世界前沿 能不能不像很多国家说 碰到中等收入陷阱又退回去了 而是干脆再往前走一步 变成真正国际化 我相信 中国国际化对我们的好处只会更多 不会更少 所以这种时候 我们每个人就要具备有全球化的视野 就要了解全球的科技变化 了解全球的科技前沿 而且把这些科技拿来为我所用 我们一直讲 科技只是个工具 只是个武器 谁用 怎么用才是最关键的 我们要掌握最前沿的科技 造福世界 造福社会 这种时候这个社会就一定会越来越好 所以这是我们的一个使命 也是希望和大家一起来达成的一个心愿 |
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