人工智慧和大數據，到底能改變什麼？答案或將顛覆我們的想像

大家有沒設想過這樣一個場景：上完一天班，坐上自己的自動駕駛汽車，汽車緩緩行駛。一個甜美的聲音對你噓寒問暖，根據你的心情，已經幫你優選熟悉的輕音樂，並以合適的分貝，在你耳邊響起。這樣常常出現在科幻片裡的場景，未來可能會出現在你我的生活中。

我們這個時代，正慢慢走近由人工智慧、大數據、物聯網等主宰的全新的世界!

什麼是人工智慧？

人工智慧其實是一門跨學科科學，涉及構建能夠執行通常需要人類思考的任務的智能機器。其影響將幾乎改變我們世界的每一個方面。

2020年的7月8日到11日，世界人工智慧大會雲端峰會在上海召開。這次大會的主題是「智聯世界，共同家園」，結合上海打造人工智慧戰略高地的目標。

大會還設計了人工智慧7大領域的落地應用場景，將涵蓋AI+教育、AI+醫療、AI+交通、AI+金融、AI+工業、AI+基礎技術、AI+城市管理與商業等領域的優秀合作夥伴，並圍繞AI重點企業特設AI先導區，為企業特別定製打造3D場景，通過360度場景體驗，沉浸式感受AI賦能的應用價值，全方位宣傳企業的黑科技產品、創新技術與服務。

不得不說，此次的人工智慧大會，真的是將未來科技和現代生活完美的結合，在讓人們生活更加便利的同時，也帶來了更多視覺的體驗。

人工智慧的誕生

早在1950年10月，英國有遠見的技術專家艾倫·圖靈在《心靈》雜誌上發表了一篇題為《計算機器與智能》的文章，這篇文章在當時的許多人看來，就像是科幻小說中的幻想。

「難道機器不可能完成一些應該被描述為思考但與人所做的事情有很大不同的事情嗎?」圖靈問道。圖靈認為他們可以。

此外，他相信，為數字計算機創建軟體是有可能的，它能讓計算機觀察周圍的環境並學習新事物，從下棋到理解和說人類語言。他認為機器最終會發展出自己的能力，在沒有人類引導的情況下完成這項工作。「我們希望機器最終能在所有純智力領域與人類競爭，」他預測道。

將近70年後，圖靈的這一看似古怪的設想變成了現實。

人工智慧，通常被稱為AI（ Artificial Intelligence），賦予機器從經驗中學習和執行認知任務的能力，這類事情過去似乎只有人類的大腦才能做。

人工智慧正在整個文明中迅速傳播，它有望做任何事情，從讓自動駕駛汽車在街道上行駛，到做出更準確的颶風預報。在日常生活中，人工智慧會找出在網絡上向你展示哪些廣告，並為那些友好的聊天機器人提供功能，當你訪問電子商務網站時，這些聊天機器人會彈出來回答你的問題並提供客戶服務。在聲控智能家居設備中，由人工智慧驅動的個人助理可以執行無數的任務，從控制電視和門鈴，到回答一些瑣碎的問題和幫助我們找到最喜歡的歌曲。

麥肯錫全球研究所的預測顯示，隨著AI技術變得越來越複雜和強大，它將有望極大地促進世界經濟的發展，到2030年將創造約13萬億美元的額外活動。

SAS是一家全球軟體和服務公司，致力於將數據轉化為客戶智能，這是全球分析和軟體服務提供商的分析平臺策略師，她說：「 AI仍處於早期採用階段，但採用速度正在加快，並且已在所有行業中使用。」

AI是如何工作的？

也許更令人驚訝的是，我們的生活正在悄悄地被我們甚至許多人幾乎不了解的技術所改變，這種技術是如此複雜，以至於科學家甚至都難以理解。

賓夕法尼亞州立大學人工智慧研究實驗室的教授兼主任霍納瓦爾解釋說：「 AI是一門執行任務的技術家族，如果被人類執行則需要智能。」 「我說&39;，因為沒有人真的很確定什麼是情報。」

霍納瓦爾描述了智力的兩個主要類別。狹義的情報正在狹窄的領域中發揮作用，例如分析X射線圖像和放射學的MRI掃描。相反，一般情報是一種類似於人的能力，可以學習任何事物並進行討論。霍納瓦爾解釋說：「一臺機器可能擅長放射學的某些診斷，但是如果你問它有關棒球的知識，那將毫無用處。」在這一點上，人類的智力多功能性仍然超出了AI的範圍。

霍納瓦爾認為，人工智慧有兩個關鍵要素。其中之一是工程部分-即構建以某種方式利用智能的工具。另一個是智能科學，或更確切地說，就是如何使機器產生的結果與人腦所能產生的結果相當，即使機器是通過非常不同的過程來實現的。用一個比喻來說，「鳥兒飛，飛機飛，但是它們以完全不同的方式飛」，霍納瓦爾。 「儘管如此，它們都利用了空氣動力學和物理學。同樣，人工智慧也基於這樣的觀念，即關於智能系統的行為存在一般性原則。」

人工智慧「基本上是我們試圖理解和模仿大腦工作方式的結果，並將其應用到為其他自治系統（如無人機，機器人和智能體）提供類似於大腦的功能。

儘管人類並沒有真正像計算機那樣思考，它利用電路，半導體和磁性介質，而不是生物細胞來存儲信息，但還有一些有趣的相似之處。

「我們開始發現的一件事是，當您開始談論數十億個節點時，圖網絡真的很有趣，而大腦本質上是一個圖網絡，儘管您可以通過改變神經元的阻力，來控制過程的強度在電容性火花點火之前，」 Cagle解釋道。 「單個神經元本身只能為您提供非常有限的信息，但是會同時發射足夠強度不同的神經元，最終您會得到一種僅響應某些種類的刺激而被激發的模式，通常是通過DSP調製的電信號我們稱之為視網膜和耳蝸的數位訊號處理。」

霍納瓦爾說：「人工智慧的大多數應用都在擁有大量數據的領域中。」再次使用放射學示例，人類放射科醫生評估了大型X射線和MRI掃描資料庫，這使得訓練機器來模擬這種活動成為可能。

AI通過將大量數據與智能算法（一系列指令）結合在一起來工作，這使該軟體可以從數據的模式和特徵中學習，正如這本SAS人工智慧入門書所解釋的。就像SAS所述，在模擬大腦工作方式時，人工智慧利用了許多不同的子域。

機器學習可自動進行分析模型構建，從而在數據中查找隱藏的見解，而無需進行編程以尋找特定的事物或得出一定的結論。

神經網絡模仿大腦中相互連接的神經元的陣列，並在各個單元之間傳遞信息，以找到聯繫並從數據中獲取含義。深度學習利用非常大的神經網絡和大量計算能力來查找數據中的複雜模式，以用於圖像和語音識別等應用。正如SAS所說，認知計算是關於創建「自然的，類似於人的交互」，包括使用解釋語音並對之做出反應的能力。計算機視覺通過模式識別和深度學習來理解圖片和視頻的內容，並使機器能夠使用實時圖像來了解周圍的事物。自然語言處理包括分析和理解人類語言並對之作出反應。

人工智慧和機器人

人工智慧不同於機器人技術，但與機器人技術有關，在人工智慧中，機器可以自己或在人的指導下感知環境，執行計算並執行物理任務，從工廠工作，烹飪到降落在其他星球上。霍納瓦爾說，這兩個領域在許多方面相交。

霍納瓦爾說：「您可以想像沒有很多智能的機器人技術，如自動化織機那樣的純機械設備。」 「有一些機器人不是很聰明的例子。」相反，在機器人技術中，智能是不可或缺的部分，例如在充滿人類驅動的汽車和行人的街道上引導自動駕駛汽車。

霍納瓦爾說：「要實現通用情報，一定程度上需要機器人技術，這是一個合理的論據，因為與世界的互動在某種程度上是情報的重要組成部分。」 「要理解扔球意味著什麼，您必須能夠扔球。」

悄悄地，人工智慧無處不在，以至於在許多消費類產品中都已發現。

例如，巡航控制是一種早期的AI，它的工作原理比大多數人意識到的要複雜得多。降噪耳機。任何具有語音識別功能的東西，例如大多數現代電視遙控器。社交媒體過濾器。垃圾郵件過濾器。

如果您擴展AI涵蓋機器學習，這還包括拼寫檢查器，文本推薦系統，幾乎任何推薦系統，洗衣機和烘乾機，微波爐，洗碗機，實際上2017年以後生產的大多數家用電子產品，揚聲器，電視，防抱死制動系統，任何電子設備車輛，現代CCTV攝像機。大多數遊戲在許多不同級別使用AI網絡。」

霍納瓦爾說，人工智慧已經可以在某些狹窄的領域中勝過人類，就像「飛機可以飛更長的距離，並且載人多於鳥。」例如，AI能夠處理數百萬個社交媒體網絡互動，並獲得影響用戶行為的見解-AI專家擔心的這種能力可能會產生「不太好的後果」。

它特別擅長於使大量信息淹沒人腦。例如，該功能使網際網路公司能夠分析他們收集的有關用戶的大量數據，並以各種方式利用見解來影響我們的行為。

霍納瓦爾指出，儘管到目前為止，人工智慧在複製人類創造力方面還沒有取得太大進展，儘管該技術已被用於根據財務報告和選舉結果的數據創作音樂和撰寫新聞報導。

人工智慧能否代替人類？

鑑於人工智慧具有完成以前需要人類完成的任務的潛力，人們很容易擔心AI的傳播會使我們大多數人無法工作。

但是一些專家認為，雖然人工智慧和機器人技術的結合可以消除某些職位，但它將為精通技術的工人創造更多的新工作。

總部位於華盛頓的公共政策組織布魯金斯學會技術創新中心副總裁兼創始主任達雷爾·韋斯特（Darrell West）解釋說：「面臨最大風險的是那些在零售，金融和製造業中執行例行和重複性任務的人。」一封電郵。 「但是醫療保健中的白領職位也將受到影響，而且隨著人們離職的頻率越來越高，工作流失率將會增加。將會創造新的工作機會，但是很多人將沒有這些職位所需的技能。因此，風險是工作失配，使人們無法向數字經濟過渡；隨著技術的發展，各國將不得不在工作再培訓和勞動力發展方面投入更多的資金；需要終身學習，以便人們可以定期升級自己的產品和工作技巧。」

代替取代人工，人工智慧可以用來增強他們的智力。發明家和未來學家Ray Kurzweil預測，到2030年代，人工智慧將達到人類的智能水平，並且有可能使AI進入人腦以增強記憶力，從而將用戶轉變為人機混合動力。正如Kurzweil所描述的那樣，「我們將擴大思維範圍，並體現出我們重視的這些藝術品質。」

人工智慧與科學研究

前兩天，一個顛覆了我們認知的新聞報導說，英國利物浦大學的安德魯.庫伯課題組，採用智慧機器人，在8天的時間裡做完688組實驗，完成了普通博士四年的工作量。作為同為博士的科普君，不禁後背發涼。原來一直公認的作為高學歷人群的工作，是不會被人工智慧代替的，即使代替，也不是第一波就被幹掉的，但事實就是事實，的確就這樣毫無徵兆的發生了。

nature封面，來源於nature

想想看，高學歷人群的特異化工作，都被人工智慧輕易取代，那簡單重複性的工作，更是不在話下了。那麼，如果持續發展人工智慧，未來有一天，人工智慧和人類搶工作。人類如何才能在未來的競爭中保持優勢？這或許是整個人類需要思考的問題。

人工智慧不可觸及的領域

雖然人工智慧慢慢的滲透進我們生活的方方面面，但科普君始終覺得，在某些領域，還是不能讓人工智慧涉足。

人的自然屬性方面：關乎人類之所以為人類的核心領域，如生物領域；

人的社會屬性方面：體現人類人文關懷的一些領域，如社會管理領域。

1. 生物領域

AI未來會比人類更加聰明，AI所遵循的邏輯裡必然有計算，有優化。有優化必然會有所取捨，如果用在生物領域，尤其有關人類自身的醫學研究領域，後果將不堪設想。

例如，人類的基因庫千萬不敢讓AI介入，因為人類基因庫是人類之所以成為人的基礎，正是有了人類基因長期基本穩定，才讓今天的人類與古人差異不大。假如AI介入，設想一下，聰明的AI可能會根據社會發展需要，對人類基因進行改造。到時候遍地都是巴菲特，比爾蓋茨也不是什麼好事吧，到時候的社會被一個無形的「大手」所左右，慢慢的偏離人類社會的初衷。

再大膽設想一下，人類一直有個飛天夢，假如AI可以對人類的基因進行編輯，那麼就有可能給人類長上一雙翅膀，那時候，我們人類就真的成了「飛人」要飛上藍天和雄鷹搶食物了。有人說，這不是什麼壞事啊，但這種大跨度的「進化」是不符合人類發展規律的。

以上這些都是Al好的應用，但是壞的應用呢？有沒有想過？

我們知道AI是有自主學習能力的，學到先進的技術，那不用說。但是，如果AI同時學到了有些不好的東西，例如自私、貪婪，暴力，再加之自己本身所具有的技術，這時候再對人類基因進行一些改造，那人類會變成什麼樣子？想想就很可怕。

2. 社會管理領域

人類社會目前之所以發展到今天，多種制度和文化同時存在，並能在地球上和平共處（雖然有時會發生戰爭，但大部分時候還是和平的），就是因為人類對於社會的管理是掌握在人自己手裡的，很多時候沒有那麼精確的去計較得失，而是會在適當的時候，保護弱者，這和物競天擇的生物進化論是違背的。正是基於這一點，人類才保持了多樣性，而不至於某一個種族在歷史發展中消亡。人是感情的動物，有時候不僅僅是計較得失，更多的時候，是有一些人文關懷的，這一點是AI做不到的。

如果將社會管理交給AI，那麼AI對社會的管理，就是基於計算取得的最優解。雖然我們都承認，AI所提供的管理社會的方式或許是對我們最有利的，但卻不一定是我們可以接受的。比如火災爆發，人類尤其是我們中國，肯定是有很多的逆行者迎難而上，而且也有很多年輕的戰士犧牲，而救下了老人。

這種方式在AI的計算裡肯定不是最優解，但這確是我們中國人的精神。再比如，這次武漢新冠疫情爆發，全國各省市派出醫療隊全力馳援武漢，不計得失，只為救人，救出的人不分老幼，這是我們中華民族的美德，流淌在我們5000年的血液裡，體現了我們的大愛。而在AI的管理系統裡，或許是不會這樣做的。

結語

總之，人工智慧以其高效率、智能化等優勢進入人類社會，但如何利用好它，是擺在整個人類面前的重大課題。科普君想說的是，我們既要對新事物持開放的態度，又要警惕其對人類的潛在威脅。

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