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《AI未来》读后感

2020-12-20 09:27:32  本文已影响人 

《AI未来》读后感

中国的“斯普特尼克时刻”是2016.3Alpha Go的第一次重大胜利。这次胜利,在中国科技届点燃了一把火,引起了人工智能的中国热潮。柯洁战败后的“自信,焦虑,害怕,希望和心碎”,展现出了在人工智能面前,人内心的真实转变。但是对于与AI共存的未来,我们更需要在这人工智能时代寻找工作与生命意义的希望。然而现在已是未来,如今所处的时代已与过去不同。我们必须了解人工智能,跟上AI发展脚步,才能不被时代淘汰。《AI未来》就是这样一本书,一本用贴合生活实际的语言描绘了人工智能新世界的样貌、未来人工智能对社会的冲击以及在人工智能时代我们的应对策略、一本能够引发我们深思、并逐步激发我们兴趣的书。因此,它成为了我了解人工智能的“敲门砖”,也是一个引发未来思考,指引未来的风向标。

一、由“斯普尼克时刻”到数据年代

  要想初步走入AI未来,就不得不从脚下出发,溯源本国的“斯普尼克时代”,揭开深度学习的面纱,了解如今中国人工智能的发展态势,进而去探讨人工智能时代的新世界秩序。

  对于深度学习,我了解到它是一种使机器模仿视听和思考等人类的活动,解决很多复杂的模式识别难题的模式分析方法,促成了人工智能技术的很多进步。而对于数据,人工的智能的三要素之一,将中国预置在了人工智能浪潮的巅峰点。因为中国的优势仿佛并不是先进的算法,而是丰富的应用场景和大量的标注数据。庞大的人口基数造就了大量数据的来源,带来了人工智能领域的中国优势。

  书中“人工智能时代的真正危机”部分引发了我的思考。当中国进入人工智能的浪潮之中,我们是否也正在走向失业的浪潮之巅。当人工智能时代真正来临,AI会渗透到各行各业,而不是像前几次产业革命,只会波及某个行业的人。这是否就意味着失业者即便换行业,也很快又被人工智能取代。但是值得欣慰的是,距离人工智能时代的全面到来还有一段时间。因此,在此期间我们不仅需要推动人工智能产业的发展,更需要探索出新时代的秩序。而这种秩序或许就是李开复在书中给出的答案。

二、杀出世界的中国“创业斗士”

  中国模仿技术的应用或许要追溯到古代皇帝所用的精致钟表。虽是模仿而来,但我们也不可否认它在这里重要的存在价值。或许在外国人眼中,模仿的洋钟平平无奇,但当钟表遇上中国元素的点缀,它在中国这片土地上就价值连城,甚至远远赶超原先西方的设计款式。

同样,从这个竞技场杀出的世界级的中国创业者们,不是他们模仿美国商业模式模仿的多好,而是真正的发现了中国本土的客户诉求,挖掘市场,进而形成了难以捍卫的商业立足点。没有真正的了解中国本土客户的需求,只是盲目的维持美国的运营模式,或许就是硅谷大腕难以扎根于此的原因之一。硅谷中精益而纯粹的创新者或许在中国会格格不入,因为,我们所更需要的或许是一个个善于挖掘掌握中国客户诉求,将已有技术玩弄鼓掌的本土改进开拓者。

三、另辟蹊径的中国互联网

  “早期的互联网行业即在模仿硅谷,追赶硅谷,也在同硅谷竞争。但到了2013年左右,中国互联网不是简单地超越了硅谷,而是变成了另一番模样。”回顾2013年以前,我实在无法想象到互联网能干什么。因为与现在移动互联网相比,那时能做的实在是少之又少。而如今,O2O服务模式引爆了本土创新后,中国经济与移动互联网深度融合,切实地为我们的生活带来了极大的便利。

  书中写到,中国科技公司与美国巨头最大的不同就是愿意在现实里耕耘。中国科技公司必须用规模,资金,以及劳动力效率去与其他竞争者们拉开差距,以防止虎视眈眈的对手们对他们已有产品进行逆向分析。这也是理念上与美国的不同之处。

  不难发现,微信的崛起使中国的移动互联网纵身一跃,跻身于世界前列。其强大丰富的功能更是深深的抓住了用户的胃口。当微信红包搭上了中国传统文化的顺风车,动摇了支付宝的地位,激起了阿里巴巴的竞争欲,O2O的市场大门又大开了起来。

  如今020服务模式比比皆是,支付过程也不过是扫描与被扫描的一瞬,城市里共享单车更是五颜六色。这其中背后创造的数据也将作为推动移动互联网发展的源动力。现在,过着十年前从未设想过的未来。如今,希望接下来的十年,我也可以作为开拓者,探索与AI共存的未来。

四、两国演义与七足并立

人工智能时代最好的发展投资机会在中美两国,而且和其他国家地区的差距会不断拉大。七大人工智能巨头-谷歌、Facebook、亚马逊、微软、百度、阿里巴巴和腾讯,也纷纷建立实验室,花巨资收购公司、聘请优秀人才,推出人工智能的各种应用。当然除了七巨头之间的竞争,它们还得和小型创业公司竞争。

李开复老师把人工智能的新发现比作“电能”,七巨头通过“电网”式输送电能,创业公司通过“电池”式输送电能。这场较量将决定人工智能的商业格局-垄断、寡头或是数百个公司自由竞争。拿盖房子来说,七巨头是竖起一栋栋高楼并且精装,创业公司是业主入住时的添床加灯。大公司主要打造通用型的机器学习能力,而创业公司则会为特定目的打造产品、打磨算法。

其实,人工智能还有一个竞争领域-芯片。台式机时代,英特尔称王;智能手机普及时代,高通的ARM芯片称霸;人工智能时代,英伟达的GPU封神。不过现在情况在慢慢改变,各巨头、创业公司也开始研发人工智能芯片,在中国有地平线机器人、比特大陆科技有限公司、寒武纪科技公司,还有最近受全世界关注的华为等。现在硅谷在人工智能芯片领域仍处于优先地位,但未来就很难说了。

五、人工智能发展的四波浪潮

  在这一章中,我对人工智能的发展,有了更清晰的认识:

第一波浪潮:互联网智能化

经过许多年的快速发展,互联网巨头们收集了大量用户上网的数据。所谓互联网智能化,就是利用这些数据给用户贴标签,从而利用人工智能算法作为推荐引擎:这些算法了解、研究、学习我们的个人喜好,从而推荐专门针对我们的内容。

第二波浪潮:商业智能化

如果说第一波人工智能浪潮的基础是给互联网用户的浏览贴标签,而商用人工智能则是给传统公司数十年来积累的大量专业数据贴标签。在此之前,传统的数据并没有被充分的发掘出价值,直到人工智能进入到这些领域,运用算法在这些数据库中找到了人们往往会忽视的隐形联系,使得这些数据焕发了新的生命,也同时重新定义了这些行业的游戏规则。

第三波浪潮:实体世界智能化

这次浪潮就是把人工智能延伸至我们的生活环境,以大量的传感器及智能型器材,把我们的现实世界转化成可被深度学习算法分析与优化的数据,让我们几乎无法分清自己有没有在线上。开复老师把这种状态称之为“线上线下融合(Online-Merge-Offline)”,简称OMO。这将是O2O之后的下一个状态,在这个状态下,“数字世界和现实世界完全整合起来,把线上世界的便利性带进线下世界里,把在线下世界里感知的内容带到线上世界里。”

第四波浪潮:自主智能化

开复老师在书里写道:“自主人工智能是前三波人工智能浪潮的集大成者,也是顶峰,把极复杂的数据和机器感知能力结合起来,就会得到不仅能了解世界,也能改变世界的机器,比如自动驾驶汽车。”

这种智能化将不同于现在生产线上的自动化设备,它不是只能机械的重复某个单一动作,这种“自主”的智能化可以自主做出决策或者处理突发状况,能够应付偏差或异常。

六、人工智能危机与爱

伴随着人工智能的发展,最令人关注的危机应该就是人工智能大量取代人类工作之后,那些失去工作岗位的人类将何去何从的问题。但因为人工智能渗透到各行各业,失业人群恐怕也是巨大的。这或许是不得不面临的未来,因此分析哪些领域的工作最不容易被人工智能取代,对于每一个个体来说,变得异常重要。在分析这个问题的时候,开复老师使用了“角思维”的方式,用社交属性和创意属性作为横纵两个坐标,分别对体力劳动和脑力劳动进行了分类,并预测了在四个象限中,人工智能与人类可能存在的合作模式。

可以看出,在四个象限中,弱社交且弱创意的工作最容易被人工智能所取代;强社交且强创意的工作,最不容易被取代;在强社交但对创意要求不强的领域,属于“结合区”,可以进行人工智能和人类之间的协作,由人工智能负责数据的收集和处理,由人类工作人员负责与人类客户之间的交互。在强创意但是弱社交领域,则会存在人类与人工智能共存的现象。总之,由于各种工作性质的不同,人类与人工智能之间的关系也就不同。

在开复老师被诊断为淋巴癌后,他重新思考了关于工作、价值和“人”的意义之间的关系,以及他原来自以为成功的“人生算法”。之后他也开始重新审视人与人工智能之间的关系。在此之前,他在人工智能领域的报负是:“量化人类思维过程、解释人类行为。”然而,这次与死神的擦肩而过让他明白:人与机器的根本区别在于“能否爱人”。他在书中写道:“人工智能固然强大,而人类独有的爱才是我们生活中最需要的。我坚信的未来是由人工智能的思考能力,加上人类爱的能力构筑的。”

不得不承认,人工智能的发展对人类的影响,还存在着很多不同的看法和争议。或许要想理解人的独特性和神奇的地方,我们需要学习的不是人的大脑,而是人的心。因此,人工智能,不仅仅是人类制造出的一个超强的工具。它更使我们有机会更加理解人类的本质。但是如果人工智能真的能够帮助我们理解自己,不是因为人工智能理解了人脑的运作原理,而是因为人工智能解放了我们。让我们不再一味追求优化,而是可以聚焦在真正使我们成为人类的东西上——爱人与被爱的能力。
七、现实的思考与展望

现在人工智能还不至于完全解放我们,但是却可以帮我们传递人文关怀。在这次疫情中,不仅仅有白衣天使们逆行担纲,人工智能也并肩走在了逆行路上:无论是AI智能语音充当了疫情专线的排查兵,还是智慧视觉秒查出人群中体温异常者,亦或是AI读胸片秒筛疑似患者...尽管这些只是AI技术的冰山一角,但毫无疑问,在这场疫情中人工智能发挥到了至关重要的作用。

人工智能的应用必定不止于此,但都是对未来的展望。而作为大学生,要想为AI未来蓄力,我们或许应该守住数学这一重要阵地。从本书看来,人工智能并不依赖于任何编程语言。研究人员需要掌握处理数据相关技术,才能加大研究深度,而这其中就包括了算法,代数与微积分。同时,我们还需要了解人类对于自然语言处理的思维过程,其中的上下文联系,隐含意图以及所描述事物间的联系等,需要深入洞察人类的思维过程。

在我看来,对于人工智能所带来的人性关怀,它目前只是在某些特定领域,对特定人群起到了强作用,而老年人总是在这个受关照范围之外。互联网,人工智能对他们来说是一个新新世界,那么我们未来能不能利用人工智能将老年群体也拉入这个万物互联的数字世界,让他们真正的身在其中,乐在其中?希望未来AI技术能飞速发展的同时,也能推进信息无障碍建设,让每一个人都挺进新时代!

这本书带来的启示,不只是为我打开了人工智能的大门,相信它也将继续影响我未来的道路方向。

                                              郑雯月

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