人工智慧的应用领域

人工智能(Artificial Intelligence)主要在研究如何以电脑的程式技巧,来执行一些由人类执行时,需要智慧才能完成的工作。所以前述这些都属于人工智慧的范围,但是实行起来困难度颇高,需要细分成许多的研究领域。近年来由于互联网的兴起,人工智慧找到了另一个可以发挥的舞台。像是利用一些「代理人」(代理)的程式,来代替原本需要人工操作的工作。以雅虎为例,在雅虎的网站上搜集了许多的超连结,这些超连结是怎么来的呢?难道是杨致远每天挂在互联网上浏览,然后再把网址搜集,整理起来吗?当然不是!

这些动作都可以由「代理人」程式来代劳,而这就是人工智慧应用在互联网上的一个例子。
人工智慧除了传统的研究个人思维,决策,信仰,感情,企图,学习,适应等认知能力外,更开始重视团队的分工合作,沟通,协调,信任,权利义务的委托与指派等人类的社会认知行为,在国际学术会议中,有机器人足球赛,救灾比赛,拍卖会竞标比赛等,借
以了解并模拟人类合作竞争与社会互动之机制与关系。目前热门的企业用大型电子商务软体产品,如E-marketplace的自动媒合,资料采矿(Data Mining),客户关系管理(CRM),个人化服务,知识管理等,也都大量应用人工智慧的技术。未来的人工智慧的应用,趋向在数位图书馆,远距学习与教育,电子化政府的服务,虚拟企业与电子商务等与人类生活息息相关的资讯互动范畴中。由于人工智慧研究对知识的表达,储存,传播,运用非常深入。在未来的知识经济架构下,会有很大的需求与发展空间。

人工智慧并不限于应用在资讯科学。还有许多其他不同学科领域与人工智慧相关。例如,在机械,控制,工业工程方面与机器人结合。人工智慧的技术也被应用在人类基因图谱的完成与生物科技所需的资料解码,分类等。在企管,财经等管理科学上以及医学上,决策与
诊断模式的研究也用到人工智慧,在经济,政治等社会科学方面也有学者利用人工智慧的技术来建构社会互动的理论模型。此外,在心理学及认知科学方面,人工智慧的技术则被用来模拟人类的行为,以验证理论的正确性。目前很多国内许多软体公司的产品也开始融入了人工智慧的技术,例如:

能辨识印刷体字,手写字,甚至古书中的毛笔字的字型辨识软体

语音辨识,人声辨识软体,用来做声控下单,或在车上声控拨接电话

结合三维动画与自然语言技术,能与使用者对话的虚拟助理

网际网路智慧型资讯代理人来帮忙使用者搜寻,监控并自动通报相关的资讯

能自动翻译技术文件手册的翻译软体

能以歌声点播的卡拉OK

股市分析与预测软体

事实上目前AI的发展与其说是“人工智慧”不如说是“人工知识库”来得贴切,我们离真
正的智慧还有很大的一段距离要克服。但到目前为止,AI的技术己经应用到许多的领域上了。
以下是部份重要的范围:

1.专家系统(专家系统)
2.自然语言处理(自然语言理解)
3.电脑视觉(Computer Vision)
4.语音辨识(Speech Understanding)
5.机器人应用(机器人应用)
6.类神经网路(人工神经网络)
7.智慧型代理人(Intelligent Agent)
其中,最具有突破性及实用性当以专家系统为代表。目前己有许多的实际应用。一个专家系统由知识库(知识库)和推论引擎推理引擎)等机构所组成。当我们付予它某一领域的专家知识时,它便能模仿人类专家去求解问题并提供最适当的意见。由于人工智慧发展的历史尚浅,还有许多工作及研究可以发展。也就是说还有许许多多的可能性。相信只要发挥我们的想像力和创造力,所有的梦想必能逐一实现,将AI的技术应用于实际世界中,以改善人类的生活。

命名要「性感」,可谓人工智能「名称政治学」的重要撇步

汽车跑得快,不叫「人工马」;飞机飞得高,不叫「人工鸟」。怎么计算机本领大了,就要称作「人工智能」?

人工智能一词的创造
故事要由麦卡锡讲起。麦卡锡早年就显露很高的数学天赋,24岁从普林斯顿大学拿到数学博士并在莱夫谢茨指导下,写出学位论文〈射影算子与偏微分方程〉。 1955年,麦卡锡获聘为达特茅斯学院的助理教授,9月向洛克菲勒基金会提出一份申请书,希望获得「达特茅斯人工智能夏季研究计画的经费补助。计画书里出现的「人工智能」名称,是公认麦卡锡首创的新词。

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约翰.麦卡锡。
麦卡锡放弃微分方程转往全新领域,其实有端倪可循。 1952年夏季,他到贝尔实验室担任大名鼎鼎夏农(Claude Shannon)的助理,协助夏农编辑有关「自动机(automata)」的论文集。也正是夏农后来帮他跟洛克菲勒基金会牵线,在申请经费补助时当共同提案人(虽然此事多被后人淡忘)。根据麦卡锡在纪念研讨会50周年时回忆,举办这项活动的主要目的就是要「竖立鲜明旗帜」。研究计画的主题没有采用自动机,因为他嫌夏农太偏抽象数学理论。他也回避使用另外一个火红的名词,就是维纳(Norbert Wiener)发明的「控制论(cybernetics)」。一方面嫌控制论研究对象还牵扯类比机制,另一方面不愿与好辩的大老交手。为了想凸显自己研究发展路径的特色,他拒绝重复别人用过的名称,像「复杂讯息处理」、「机器智能」等。他竖立的人工智能这面鲜明旗帜,非常能激发人的想像,从而抓住人的眼球。命名要「性感」,可谓「名称政治学」巧妙的第一步。

名称虽性感,但是如何替内容画界呢?麦卡锡在经费申请书里开宗明义说:「从事本研究的基础立足于以下的臆测:关于学习的每个方面,或者智慧的任何其他特征,只要原则上能精确地给予描述,那么就能使机器做出模拟。」所以麦卡锡勾勒出的范围几乎是没有范围,因为一切都仰仗预设「只要原则上能精确地给予描述」须成立。似有还无的界线使得攻守两宜,这是「名称政治学」巧妙的第二步。

人工智能的发展
在着重商业行销的美国,即使是学术领域的兴衰,也经常与带头人的行销技巧密切相关,由前两步可看出麦卡锡显然深得其中要领。但是,不管1956年夏季的研究活动多么新颖,如果没有研究基地、经费与人员的持续投入,新的学科也很难健康茁壮,这当儿麦卡锡刚好得到天时眷顾。在美国毫无预警的状况下,1957年10月苏联成功地把史普特尼克人造卫星放上太空。因为警觉到国家安全遭受严重威胁,美国把大量经费投入高校,积极推动强化国防的研究工作。

在达特茅斯经费申请书上排名第二的是闵斯基(Marvin Minsky),1958年他与麦卡锡都到了麻省理工学院。有一天他们俩在走廊上碰到部门主管,麦卡锡伺机向主管表示想成立人工智能实验室。当主管问他们需要什么的时候,麦卡锡提出实验室空间、一位秘书、一台打卡机、两位写程式的技术员。主管不仅马上答应,还同时奉送他们六位研究生。原来新增经费多养了六位数学系研究生,主管不知该怎么安排,索性叫他们去搞新花样吧!人工智能号称能产生机器自动翻译,帮美国军方阅读苏联的各种文件,从而得到国防经费的长年挹注。其实自从冷战时期开始,很多重要科技进展的研发经费,都直接或间接受到军方的支持。而这有效引起国防军工当局的青睐,也是「名称政治学」的重要撇步。

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马文.闵斯基。 (Wikipedia)
将新学科命名「人工智能」是非常成功的策略,甚至可能有点过于成功,导致对于人工智能产出的期望过高。当大量金钱投进研发,而成效往往达不到原先宣传的愿景时,热潮就不可避免会衰减。人工智能的发展有过几回戏剧性的起伏,还历经两次所谓的「人工智能的冬天」,到1980年代末几十亿美金的相关产业逐渐萧条。人工智能乌托邦的泡沫化,留下了「名称政治学」辩证发展的轨迹。

人工智能未来发展趋势
自从2016年AlphaGo打败围棋高手李世乭之后,新一波人工智能的浪头简直势不可挡。 2005年数位时代预言家库兹威尔(Raymond Kurzweil)在《奇点临近》(The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology)书中曾说:「许多观察家仍然认为人工智能的冬天就是故事的终结,自此之后人工智能就毫无创建了。其实今天成千上万的人工智能应用程式,已经深入包含在每种工业的基础建设里。」为什么这种类似「隐姓埋名」的策略会发生呢?道理就在于这些发展本来就是计算机该做的事,人工智能标签好用的时候就拿出来用,不好用的时候就打出其他招牌,像什么「机器学习」、「以知识为基础的系统」 、「认知系统」、「智能系统」、「深度学习」,不一而足。

这一波人工智能的振兴,主因之一是克服大量增加类神经网路层次的难关。模拟神经网路的研究早已有之,但是闵斯基与派普特(Seymour Papert)在1969年出版了影响力极大的《感知器》(Perceptron)一书,暴露了类神经网路处理非线性问题本质上的不足。所以今日人工智能的核心方法,曾经被人工智能领袖几乎扫地出门。今昔对比,可说是「名称政治学」里借壳上市、咸鱼翻身的一章。

现在饱受瞩目的人工智能应用,其实都是在特定范围里增广人的能力,因此显现超越人力的结果本应在预期之内。像图灵测试(Turing test)所瞄准的不限范围的机器智能,目前距离最终目标还相当遥远。我们预期当人们对各个领域五花八门的人工智能产品习惯后,「人工智能」在「名称政治学」的场域里,终将完成其阶段性任务,从而退隐为历史名词。

 

人工智能:机器人的科幻版vs现实版

关于人工智能例子的那些事儿,我们一起来谈谈。人类发明创造了机器人,机器人进化到智能超过自己的创造者,不甘屈居次等地位,遂起来反叛,人和机器大战,雷鸣电闪,血肉横飞,最后地球仍属于人类。好莱坞早就讲过这个故事,还有不同版本。

但是,说到人工智能(Artificial intelligence, AI),今天仍有不少人觉得很新潮、高端。其实,机器人就是装备了人工智能的机器。

AI这个词最早诞生于1950年代,指的是制造智能型机械的科技。近年来这方面发展迅猛,仿人形机器人被认为是人工智能的终极体现。

就像科幻电影里那样?在伦敦点外卖?送餐的可能是机器人!现在,酒店和工厂里已经有机器人和人一起上班,无人驾驶汽车也已经上路测试,无人机开始送货服务,股票交易所的」中枢神经「是AI引擎,购物网亚马逊和网络电视Netflix用AI分析用户消费心理和习惯,据此推荐相应商品、书籍、影视,或者向广告商提建议,还有智能手机和iPad里的「私人助理」。

经过60多年的磨砺,人类社会似乎真的要进入AI人工智能时代了。在智能和人工智能并存变成每个人的日常之前,先来看看银幕上的虚构角色和现实版的AI。

《2001太空漫游》(2001: A Space Odyssey),斯坦利·库布里克执导的美国科幻片,1968年上映。这部影片的主角,哈尔(Hal),或许是迄今为止最著名的AI反角。它的设计使命是掌控「探索一号」宇宙飞船的控制系统,还要跟飞船上的人员互动。但是,它很快就把人类撇在一边,开始了自己的使命。

Hal实际上是指启发式编程算法计算机(Heuristically Programmed Algorithmic Computer)。银幕下的世界里,跟它最接近的要数IBM的沃森(Watson)。沃森是一台超级电脑,懂得自然语言,几秒钟就能阅读数百万份文件。

2011年,沃森参加美国电视智力竞赛节目《危险边缘》(Jeopardy!),击败了当时世界上最优秀的两名选手。

跟电影里的哈尔不一样,沃森与人类关系和谐,在很多领域携手共进:

T-800是科幻片《终结者》(Terminator)里的杀手机器人,AI系统Skynet给它编的程序是去执行灭绝人类的杀手任务,这个AI控制了地球上的电脑中枢系统,它的目标是摧毁地球人类。

迄今为止,现实中还没有一款AI系统具有自我意识功能;现有AI的编程都是帮助人类实现某种任务的功能。一个例外是军用机器人。这种机器人要上战场,需要适应战场上的现实,辅助战士执行任务。美国军方正在研发各种智能装备,比如让士兵具有超人般的力量,或者能眼观六路耳听八方,或者能帮助他们在战场做出更好的决策。现在没有终结者那样的机器杀手。但是,美国波士顿Boston Dynamics公司开发的搜救机器人已经入使用。
Wall-E 是迪斯尼同名影片里的角色,它在电影里的任务是在人类离开地球后打扫清理这个星球。

现实版的清洁工机器人当然不需要承担那么宏大的任务,但同样能够替人类打扫卫生而显得可爱的机器已经诞生,就是智能吸尘器。现在市面上最有名的牌子就是iRobot公司出品的Roomba;截至2014年2月,已经卖出1千万个。它自带感应装置,按编好的程序在屋里各处吸尘,完工后乖巧地回到大本营充电。有传闻说一些用户对它产生了情感依恋,就像对宠物一样,带着它们一起去度假。
科幻片 Ex-Machina里的机器人女主角埃娃,现实世界里日本机器人专家石黑浩跟以自己为原型制作的仿真机器人
仿真机器人。埃娃(Ava)是2015年科幻片 Ex-Machina里的机器人,具有真人般的躯体。这个虚构的机器人堪称AI的终极版本。

她(它)看上去就是一个真人,能跟人谈论任何话题,能表达跟人类的共鸣、同感。然而,埃娃又确实是「人工智能机器」,有自己的只属于机器人族群的计划和谋略。而这也正是最令人类害怕的AI。AI女美丽性感、随时恭候:这算性别偏见吗?

现实中,埃娃那种真人外形、智能超人的机器人还没有出现,但确实有一些这方面的尝试。日本机器人专家石黑浩按自己的外形容貌仿制了一款机器人,取名Geminoid,用来研究人-机互动。他的仿真机器人用硅胶作皮肤,但更逼真的的版本或许指日可待:已经有生物工程技术公司和化妆品公司合作,用3D打印机「打印」出人类皮肤。

软件公司IPsoft开发了一款虚拟助手,取名阿米莉亚(Amelia),目前还在虚拟空间飘着,但公司首席执行官杜贝教授坚信,几年之内,AI就将与机器结合,生成仿真机器人;届时,阿米莉亚将走出虚拟时空,踏入现实人世,酷似真人。像电影里的埃娃那样?

院士:人工智慧总体发展水平仍然处于起步阶段

在2018·全国检察机关科技装备展」上,科沃斯检务机器人亮相。

人工智能诞生于上世纪中叶,它的概念早在60多年前就被提出,但又一度沉寂。随着谷歌人工智能程序AlphaGo(阿尔法狗)战胜围棋世界冠军李世石,再次为世人瞩目。然而,与无限风光一起相伴而来的,还有关于人工智能的种种争议。「在我的一生中,见证了社会深刻的变化。其中最深刻的,同时也是对人类影响与日俱增的变化,是人工智能的崛起。简单来说,我认为强大的人工智能的崛起,要么是人类历史上最好的事,要么是最糟的。」著名物理学家霍金生前反覆告诫。

在互联网和大数据风起云涌的今天,人工智能未来发展趋势究竟会成为造福人类的天使,还是控制人类的魔鬼?面对类似疑虑,请听中国科学院院士、中国人工智能学会副理事长谭铁牛怎么说。

崛起

经过60多年的不断发展,人工智能迎来发展的春天,成为推动新一轮科技和产业革命的重要驱动力

1956年,在达特茅斯学院暑期研讨班上,一位名叫约翰·麦卡锡的年轻人首次提出了人工智能的概念,那时研讨的主题是怎样用机器模拟人的智能。事实上,与人工智能相关的研究,在此之前早已开展。

「人工智能的主要目标是模拟、延伸和扩展人类智能,探寻智能本质,研发具有类人智能的智能机器。比如,让机器或者计算机会听、会看、会说、会想、会决策,与人类一样。」谭铁牛解释。

时光荏苒,白云苍狗。 60多年风风雨雨,随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展,以深度神经网路为代表的人工智能技术成功跨越科学与应用之间的「技术鸿沟」,如愿迎来发展的春天:图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶……一系列具有广阔应用前景的人工智能技术相继突破从「不能用、不好用」到「可以用」的技术拐点,成为推动新一轮科技和产业革命的重要驱动力。

医学行业便是其中之一。 2017年,斯坦福大学在国际权威期刊《自然》上发表论文宣布,他们通过深度学习的方法,采用近13万张痣、皮疹和其他皮肤病变的图像训练机器识别其中的皮肤癌症状,在与21位皮肤科医生的诊断结果进行对比后发现,这个深度神经网路的诊断准确率达到91%,与医生不相上下。

这样的惊喜比比皆是。通过深度神经网路的应用创新,国际计算机视觉竞赛ImageNet图像分类的Top5误差率从2012年的16%降到2017年的3%左右(已经低于人的错误率);我国的Face++(旷视科技)人脸识别技术的准确率在LFW国际公开测试中达到全球最高的99.5%(超过了人类肉眼识别的准确率97.52%),与此相关的刷脸支付被《麻省理工科技评论》评为2017年十大全球突破性技术。

「人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域,例如,微软语音识别系统5.1%的错误率比肩专业速记员。」谭铁牛说,从可应用性来看,人工智能大体可以分为专用人工智能和通用人工智能。面向特定领域的人工智能技术(即专用人工智能)由于任务单一、应用背景需求明确、领域知识积累深厚、建模计算简单可行,更容易实现单点突破,在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。

「专用人工智能取得突破性进展,主要源于深度学习、强化学习、对抗学习等统计机器学习理论的进步。深度学习,简单说,就是借鉴人的大脑在处理信息过程当中的层次化处理。」谭铁牛解释说。

挑战

琴棋书画样样精通的人工智能似乎已所向披靡,然而,专家表示,人工智能总体发展水平仍然处于起步阶段

「艺术创作将是人类对抗人工智能的『最后一座堡垒』!」曾几何时,一些专家对此深信不疑。然而,现实很快给予他们一击:2016年,谷歌开发的人工智能画家——「初创主义」在旧金山拍卖会上大放异彩,在它创作的29幅作品中,有的被卖出8000美元的高价。

无独有偶。在法国巴黎,索尼计算机科学实验室「深沉巴赫」创作的合唱曲目,甚至被专业音乐家误认为是「真巴赫」的作品。而人工智能创作的小说《一台电脑写一篇小说的一天》,则通过了日本「星新一文学奖」初审第一轮。

琴棋书画样样精通的人工智能似乎已所向披靡,无所不能。当人工智能崛起,人类会不会被取而代之?

「有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会『算计』、有专才无通才。」谭铁牛历数人工智能诸多局限并一一阐释:智慧是高级智能,目前的人工智能无意识和悟性,缺乏综合决策能力;机器对于人的情感理解与交流还处于起步阶段;人工智能系统可谓有智无心,更无谋;会下围棋的「阿尔法狗」不会下象棋。换句话说,现在,人工智能总体发展水平仍然处于起步阶段。

谭铁牛举例说,机器翻译如今已经做得相当不错,但这简单的3句话「他吃食堂」「他吃面条」「他吃大腕」,机器翻译不出;「那辆白车是黑车」 「能穿多少穿多少」,这也无法翻译。再比如,看到校园里「欢迎新老师生前来就餐」的横幅,很多人一目了然,但人工智能却无法理解,这些不能之处正是当前人工智能遇到的瓶颈。

「人工智能系统的能力维度可分为信息感知、机器学习、概念抽象和规划决策几方面。从知识规则到统计学习,第二波人工智能技术在信息感知和机器学习方面进展显著,但是在概念抽象和规划决策方面刚刚起步。」美国DARPA(国防高级研究计划署)如是判断。

人工智能已经达到5岁小孩的水平、人工智能系统的智能水平即将超越人类水平、30年内机器人将统治世界……面对一些错误认识和炒作,谭铁牛有些无奈。 「现有人工智能还有很大的局限性,有很多人认为通用人工智能很快就能实现,只要给机器人发指令就可以做任何事,这是对人工智能预期过高。」谭铁牛提醒说。

趋势

对比人类大脑,真正意义上完备的人工智能系统应该是一个通用的智能系统,而对它的研究与应用任重道远

未来,人工智能应何去何从?谭铁牛认为,人类大​​脑是一个通用的智能系统,能举一反三、融会贯通,可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题,可谓「一脑万用」。因此,真正意义上完备的人工智能系统应该是一个通用的智能系统,而通用人工智能研究与应用刚刚起步,依然任重道远。

他坦陈,当前人工智能处于从「不能用」到「可以用」的技术拐点,但是距离「很好用」,还有数据、能耗、泛化、可解释性、可靠性、安全性等诸多瓶颈,理论创新和产业应用发展空间巨大。

总体而言,人工智能的发展趋势是理论更完备、技术更先进、产业更繁荣、应用更广泛、法规更健全。通用智能被认为是人工智能皇冠上的明珠,是全世界科技巨头竞争的焦点。如何实现从专用智能到通用智能的跨越式发展,既是下一代人工智能发展的必然趋势,也是研究与应用领域的挑战。

在谭铁牛看来,人工智能和人类智能各有所长,因此需要取长补短,融合多种智能模式的智能技术将在未来具有广阔应用前景。 「人+机器」的组合将是人工智能研究的主流方向,「人机共存」将是人类社会的新常态,而学科交叉将成为人工智能创新的源泉。

至于它究竟会成为造福人类的天使,还是控制人类的魔鬼,这取决于人类自身。 「高科技本身没有天使和魔鬼之分,人工智能亦是如此。对于人工智能这把双刃剑的使用取决于人类自身。我们应未雨绸缪,形成合力,确保人工智能的正面效应,确保人工智能造福于人类。」谭铁牛说。

 

人工智能时代下人类所剩的最后价值!

2017年初影响最深远的新闻之一不是来自白宫,甚至不是来自唐纳德·特朗普在推特上的推文,而是隐藏在向加州机动车辆管理局(California Department of Motor Vehicles)提交的一份报告中。这份报告可以在该部门的网站上获取,人工智能时代人类生活所发生的改变。

报告详细阐述了谷歌如何(或者更确切的说是谷歌的子公司Waymo)将无人驾驶汽车变成现实。根据该报告,2016年谷歌的无人驾驶汽车运行了1,023,330公里(635,868英里),在此过程中人工介入了124次。平均每8,047公里干预一次。但是更为惊人的是它在一年时间里的进步:人工干预从每千英里干预0.8次,下降到0.2次,相当于提高了400%。按照这样的发展速度,到今年年底谷歌汽车的驾驶水平将超过我本人。

开车曾经被认为是人类特有的一项技能。我们以前说国际象棋也属于此类技能。但是后来计算机多次了打败国际象棋的世界冠军。后来战略棋类游戏围棋取代了国际象棋,成为人类思维的决定性测试方法。不过这只维持到2016年,计算机打败了一名世界一流的职业围棋选手。在2011年,IBM的超级电脑华生(Watson)在电视问答节目Jeopardy——又一个理应属于人类的领域——中获胜。现在它还把一部分时间分给寻找癌症相关的标志物和制作创意菜谱等工作。

随着计算机在人类擅长的任务,比如那些需要知识、策略甚至创造力的任务中取得节节胜利,那么未来人类存在的意义是什么?

一些人担心无人驾驶汽车和卡车可能会取代数百万专职司机(他们是正确的),并可能颠覆整个行业(对!)。但是我担心的是我六岁的儿子。随着机器在一个又一个领域超越人类,他在未来世界的地位会变成怎样?他会做什么工作?他和这些无比聪明的机器之间将是怎样的关系?他以及他的同辈将为这个世界作出怎样的贡献?

他的算数或解方程式的速度不会变得更快。他的打字速度也不会更快,开车水平不会变得更好,开飞机也不会更加安全。他可能还会和朋友下国际象棋,但是因为他是人类,他不再有可能成为地球上最厉害的国际象棋选手。他可能会说多国语言(他现在就可以),但是鉴于最近实时机器翻译的发展,这在他的职业生涯中也将不再是竞争优势。

事实上,归根到底就是一个相当简单的问题:我们的特别之处是什么?我们的长远价值是什么?不可能是机器已经超过人类的那些技能,比如算数或打字。也不可能是理性,因为偏见和情感让我们缺乏理性。

那么,可能我们需要考虑相反的一个极端:激进的创造力,非理性的原创性,甚至是毫无逻辑的慵懒,而非顽固的逻辑。到目前为止,机器还很难模仿人的这些特质:怀着信仰放手一搏,机器无法预测的随意性,但又不是简单的随机。他们感到困难的地方正是我们的机会。

我并不是建议我们要放弃理性、逻辑和批判性思维。事实上,恰恰是因为我们如此重视与理性和启蒙有关的价值,所以我们才需要支持一下与之相反的东西。

我也不是卢德派(luddite),而是恰恰相反。如果我们继续完善信息处理机器,让它们适应并学习世界上的所有互动和所有数据,我们很快就会拥有理智的得力助手。他们会帮助我们克服在把信息转化为理性决定方面的局限性。它们的能力会越来越强。

所以,我们必须着眼于人类对劳动分工的贡献,对机器的理性进行补充,而非试图与它竞争。由于这样做会让我们与机器产生差异,而正是这种差异化会创造价值。

如果我是对的,那么我们应该在教育孩子时加强创新精神,培养挑战权威的意识,甚至是非理性的想法。并不是因为非理性是福佑,而是因为非理性的创造力是对机器理性的补充。它能确保我们在进化的舞台上占有一席之地。

然而,不幸的是,我们的教育体系尚未赶上即将来临的第二次机器时代。我们的学校和大学就像囿于前工业思维的农民一样,其结构主要是为了把学生塑造成理性、服从的仆人,培养与过时的机器互动的过时技能。

如果我们严肃对待机器带来的挑战,我们就需要尽快改变这一点。当然,我们的教育仍需要重视从事实出发的理性以及更好的事实会导向更好的决策。我们需要帮助孩子学习如何与智能电脑合作,从而提高人类的决策能力。但是,大多数人需要记住这个长远观点:即使电脑比我们更加聪明,我们的创造力仍然是最强的,前提是我们支持把创造力归为人类特有的价值之一。比如好笑的非理性想法或者宏大的情感。

因为如果我们不这样做,我们就无法在未来的生态系统中提供多大的价值,这就对我们存在的基础提出了质疑。

人工智能时代的到来,人类价值在哪里?因此,我们最好现在就行动起来。因为当这已经关系到人类的存在和目的时,一天到晚关注政党恶斗和社交媒体网红人物就好比是在泰坦尼克号上重新排列甲板上的椅子一样毫无意义。

人工智能时代将至,企业传承应如何开启未来?

人工智能时代对未来敢于想像 :善用科技解决困难
谈及未来,过往的天马行空一一实现,叙福楼执行董事黄杰龙也分享了他对40年后的想象。他道:「我曾看到一段未来生活的短片,如果未来我们可以在家用『原子』打印出一碟能吃的干炒牛河,那我们何必再出去用餐呢?当物质已经不再具有价值,有价值的是资讯,例如怎么样去组织这碟干炒牛河的知识。」他笑言自己曾将短片与公司股东分享,其中一位股东听罢便卖出了所有黄金。今年碰着金价下跌,这位股东更对黄杰龙的高瞻远瞩赞不绝口。事实上,黄先生完全没有预料到自己分享一段短片会带来的效应,这让他觉得未来很难把握。

黄杰龙回想起40年间的情况,1975年NASA送来太空人上太空的电脑,和如今几乎人手一部的电话的对比,电话的计算速度快了9,000多倍。谈到这里,他笑问在场各位:「上个月去了太空多少次?」不管如何,他从这里得到一个结论,他说:「无论科技怎么样发展,方向还是人定的,怎么用还是人来决定的。」
黄杰龙表示,未来有可能人人都不需要食物,只需要一天一颗药丸便可以生存。 「是否这样的人生就再没乐趣了?不会,乐趣应该会是虚拟的。只需戴上个头套,便感受到了牛排,感觉像亲口吃了。因为那时候我们会觉得在现实中吃牛排非常不环保的东西,可能只有非常有钱的人才有机会吃到。」如此听来,人类的生活会完全被科技主导,孰好孰坏?他说:「科技必然会带来好处,但是同时也带来问题。例如塑胶,最大的好处,可能之后变成以后最大的害处。现在的机会也是科技所带来的,也带来了一些危机,例如水资源,很可能之后的世界大战也因此而发生。但也可能因为科技所以将这些问题一下子全部抹掉。例如以后可能通过核聚变来提供能源,一下子解决了碳排放的问题。所以我们期望在未来的10年,有科技可以解决我们现在的问题。」黄杰龙坦言自己每年尝试使用新的科技,例如电子炒锅等。他道:「不要太担心新科技不成功,因为多数都是失败的,但只要十样里有一样成功就可以了。看一下自己的行业怎么被科技冲击,看到了危机,从而做好准备,才能不被人淘汰。但有一些很明显的,例如3D打印,这种商机也要把握。」

人工智能大势所趋 企业传承应顺势而为
有利集团副主席黄天祥工程师坦言:「现在整个建筑行业都非常电子化,很多的工程都会在模拟了一遍之后才在现实里面落实。」同时,行内非常注重环保的问题,在很多的建筑从材料和设计上都考虑到了环保问题;而人工智能现在也应用于大厦的管理方面,例如空调温度的调节,可谓相得益彰。他指出:「人工智能对传承十分重要。一点就是能够将企业很重要的知识变成一个软件,将其放在公司。而新的人工智能则是通过不断的计算,从而达到最好,这也是为什么现在大数据如此重要。随着数据愈多,估计出来的准确度就愈高。从AlphaGo的例子则说出了一个人工智能的好处,他不会累,而且中间牵涉了人工进化的过程。企业必须考虑的事情就是如何适应人工智能的时代,让自己抢占先机。」

有利集团副主席黄天祥:「很少的行业不会被人工智能所影响,即使有也很少,如果真的要传承一家企业的话,不能不做人工智能。」
有利集团副主席黄天祥:「很少的行业不会被人工智能所影响,即使有也很少,如果真的要传承一家企业的话,不能不做人工智能。」

在不少人的观念里面人工智能和人的区别在于创意的缺乏,黄天祥就即场展示了一段由AI创作的音乐,可见AI的创作力并不亚于人类。对于人类的工作会否被人工智能取代?他嘱观众评估自己的工作的重复性、是否能够清楚地规范的、是否有很多的数据、工作价值高低等。如果这些回答愈多「是」,被取代的可能性则愈高。与其担心,倒不如顺势而为。黄天祥直言:「很少的行业不会被人工智能所影响,即使有也很少,如果真的要传承一家企业的话,不能不做人工智能。」家族企业善用人工智能的优势在于应付长期的工作,丰富行内知识,搜集数据进行分析,最后少不了资金投入和管理,大大减轻原来的工作量,如虎添翼。

未来将至,人工智能如火如荼,可谓集天时地利;至于人和,则要看家族成员内部意见是否统一、如何吸引年轻一代加入等。传承大业才刚刚开始,未来人工智能带来的挑战会是颠覆性的变更,企业家更应抱着一个开放的心态,迎接更多变数和冲击,才能交棒予下一代,一同肩负起传承的责任。

英伟达CES玩跨界与政府一起开发自动驾驶仪系统

CES作为最具影响力的国际消费电子展,与世界的智慧科技改变我们的生活方式。汽车生活、科技、媒体、媒体报道GeekCar将合作2017 ces上,许多大片,带来了更多的精彩内容。

Nvidia再次扮演了交叉在今年的国际消费电子展上发布会上,再次显示进入汽车领域的决心。在昨天的会议上,不仅显示了BB8无人驾驶汽车,nvidia的联合创始人兼首席执行官黄仁勋表示还宣布与德国采埃孚集团(以下简称ZF)合作,推出了一个联合开发和设计的自动驾驶仪系统——ProAI人工智能。还透露,该系统将在2018年初正式投入生产。

ProAI可以处理来自多个摄像机的传感器融合过程中,激光雷达,超声波传感器数据,让汽车可以有360度的视野,在高清的位置在地图上的道路在道路安全。

系统是基于NVIDIA驱动2 PX人工智能汽车计算平台构建,可广泛用于轿车和各种各样的商用车。据悉,NVIDIA驱动2 PX一直为用户提供样品。与此同时,政府也在第一NVIDIA驱动PX 2人工智能汽车计算平台的汽车供应商的投入商业生产。

Nvidia的副总裁和汽车部门总经理罗布Csongor打开在CES上活动时表示,“人工智能将导致工业革命,它并不夸张。至于运输,人工智能死亡人数预计将减少交通事故和交通堵塞现象,实现这样一个目标取决于操作的突破,现在有一个重大突破的人工智能。”

当涉及到伙伴关系,政府首席执行官斯特凡•萨默说“nvidia帮助我们将人工智能要求超级计算能力轿车和商用车领域,与此同时,英伟达人工智能平台让我们在这个方向上迈出了一大步。”

虚拟现实的父亲,虚拟现实将是我们最大的道德挑战

5月25日消息,据国外媒体报道,虚拟现实的父亲,杰伦•拉尼尔,(Jaron Lanier)虚拟现实技术发展的深切关注,认为虚拟现实技术将在未来几年面临的最大道德挑战。

拉尼尔在1989年首先提出了虚拟现实的概念,通过一个戴眼镜的虚拟世界打开了门,经过近30年后,虚拟现实技术开始进入大众市场,各大科技公司投入巨资在虚拟现实技术的发展,许多高配置的虚拟现实设备市场,越来越多的开发人员开始开发虚拟现实的体验。

,拉尼尔并不兴奋,相反,对技术的恐惧。拉尼尔的虚拟现实技术将导致权力继续少数大公司关注表示,特别关注。拉尼尔在一次电话采访中说,“我们不能假装忽视这个问题。我们有了更多的权力比控制。”

虚拟现实的白日梦对谷歌公司的android版本计划,拉尼尔说,反对这个项目,有一个伟大的与他们的利益发生冲突。拉尼尔目前为谷歌的竞争对手微软工作。谷歌收购的相关技术,从而拉尼尔和许多公司从事虚拟现实技术的人很熟悉。

拉尼尔承认,“我不是一个中性人。”虽然没有对一个公司发展的虚拟现实技术在批评,但他讨论了解虚拟现实技术的风险。

拉尼尔说。“未来几年,虚拟现实技术使最大的道德挑战,我们需要面对它的影响远远超过人工智能。”一方面,拉尼尔关注虚拟现实系统将收集大量的用户数据。拉尼尔说,为了确保身临其境的虚拟现实技术,系统必须跟踪用户行为,他们在做什么,关注什么,会做出什么样的反应。数据获得的虚拟现实系统,公司可以概括,包括用户可以吸引什么样的东西,一切。拉尼尔的担忧也提到如果虚拟现实技术将控制在几大公司的手中。目前,虚拟现实技术的前沿是Facebook的眼睛,和谷歌的项目纸板和遐想。此外,三星在虚拟现实技术领域和Facebook和谷歌合作,与合作的HTC和蒸汽引入虚拟现实设备HTC万岁,索尼也参与这一领域。微软致力于开发增强现实与虚拟现实技术有关,和苹果在虚拟现实和增强现实是参与。在这些公司中,许多公司已经收集用户数据,绝对和虚拟现实技术为其提供了一种更有效的方法来收集用户数据。

事实上,它是非常重要的。拉尼尔说,目前很多公司广告业务为中心,都是关于用户行为科学的扩张。社会科学研究者已经达成共识,将用户行为受外界刺激的影响。虚拟现实技术可以让用户在身临其境的虚拟世界,在感官刺激的新方法。掌握虚拟现实技术的公司可以通过这个影响用户行为的新途径,在不知不觉的影响给用户。

拉尼尔明确指出,“在技术行业,负责业务的性质是对观众的影响。虚拟现实技术的公司可以以这种方式影响用户行为,每个人都在公司工作可以做到这一点。”

拉尼尔,强调,问题的关键在于企业科技永远是那些不道德的人。当然,大多数的人在苹果工作,谷歌,Facebook很好。

但这样的大部队一起往往是极其危险的,特别是特别是当领导人似乎有问题。尼尔指出,信息不对称在社会关系,有一个技术被滥用的可能性。

“我们必须把功率控制技术的方向道德,否则人类社会陷入困境。”拉尼尔强调。“宁宇”牌)系列产品(