凯文·凯利: 人工智能将如何推动第二次工业革命
译者:赵嘉敏 审校:Alvin Lee
来源: TED演讲,由译言(yeeyancom)进行中文翻译制作
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凯文·凯利: 人工智能将如何推动第二次工业革命
我打算谈一谈技术的发展趋势。当(新的)技术到来时,常常会令我们感到惊讶。但事实上,技术在很大程度上是能够被预见的。这是因为所有的技术都有某种倾向性,有某种冲动,有某种趋势。这些趋势是由电线、开关、以及电子的物理和化学本质所决定的,并且呈现出不断重复的模式。或者说,这些模式形成了某种趋势、某种倾向。
你可以把它看成类似于重力的东西。想象雨点汇入山谷:一滴雨点流入山谷的实际路径是无法预测的。我们并不知道它的具体走向,但大方向是很显然的:它往下流。因此,这些内在趋势和冲动,深深扎根于技术系统中,使我们能够感知它们的大体方向。具体点说,电话是必然的,但 iPhone 不是;因特网是必然的,但推特不是。
同样道理,当下有许多正在发生的趋势,而我认为其中最重要的一个是让物体变得越来越聪明。我称之为“知化”,也就是人们常说的人工智能,或者AI。我认为在未来二十年中,这将是社会中最具影响力的发展趋势和驱动力。
当然,它已经发生了。我们已经有了AI,它们通常都隐身在后台工作,在医院里,AI 分析X光片的水准比人类医生还要棒。在律所里,AI核查证物的本事比人类助理律师还要强。我们乘坐的飞机是由AI在驾驶。人类驾驶员只飞个七、八分钟而已;其他时间都是AI在操控。当然,在Netflix和亚马逊网站,是AI在后台进行推荐。这些都是我们已经实现的。
我们也有一些更前沿的例子,比如“阿尔法狗”战胜了人类最强的围棋世界冠军。但还不止于此。我们打电玩时,对手往往是AI。不过最近,谷歌教会了他们的AI自己学习如何打电子游戏。教(AI)打游戏已经不是什么新鲜事了,但(AI)自己学习打游戏则是另一个境界。这就是人工智慧。我们正在以此为起点,让它变得越来越聪明。
在这个大趋势中,我认为有三点尚未被充分认识;如果我们能理解这三点,就能更好的理解AI,并更加全身心的拥抱AI。只有拥抱AI,才能控制AI。我们可以通过拥抱 大趋势来控制细节。
所以,请允许我谈谈这三点。第一点,我们自己尚未很好的理解什么是智能。我们通常认为智能是单维度的,就像一个越来越响的音符。我们用智商来衡量它。老鼠的智商较低,猩猩的智商较高,接下来是比较笨的人,然后是像我一样的普通人,再往上是天才。智商越高,智能就越高。这种看法是完全错误的。这根本就不是智能,人类智能也并非如此。智能更像由不同音符组成的交响乐,每个音符由不同的认知乐器来奏响。
人类的心智包含了多种智能。我们可以进行演绎推理,我们具备情绪智力,我们有空间智能。我们可能有一百种不同的智能集合在一起,它们在不同人的身上也体现得强弱不一。而动物们则可能是另一套体系——由其他智能组成的另一首交响乐,当然,有些乐器与人类是相同的。可能思考的方式相同但侧重点不同,某些方面可能还强于人类,像松鼠的长期记忆就很了不得,能清楚记得坚果的埋藏之所。但在另外一些方面可能不如人类。
当我们制造机器时,也会用同样的方式来设计它们,它们在某些方面会比我们聪明得多,而在其他方面则远远不如我们,因为根本没必要。我们会用这些东西,这些人造的功能组合,为我们的AI添加各种各样的人工认知。我们会让它们(的功能)非常具体。
比方说,计算器在数学运算上要比我们聪明得多;GPS的空间导航能力远胜过我们;谷歌、必应在长期记忆上完胜我们。然后我们再把这些不同类型的智能塞到……比如说汽车里,实现自动行驶。我们之所以这么做,正是因为它的驾驶方式跟我们不一样。它不像我们那样思考。这恰恰是它的特点。它不会分心,不会担心是否忘记了关炉子,不会纠结要不要选金融专业。它只知道开车。
谷歌无人驾驶汽车
它会专心开车,对吧?我们甚至可以把这个做为卖点,叫做“无意识”。它们没有意识,不会东想西想,不会分心。
所以,我们应该尽我们所能制造各种各样的思考(机器)。我们应该去尝试所有可能的思考方式。在商业和科学上,我们会遇到一些难题,单凭人类自身的思考无法解决。我们可能需要分两步走,先发明出新的思考方式,再与它们一起解决这些真正的难题,比如暗能量和量子引力。
我们实际上是在创造异形智能。某种意义上,甚至可以将它们看作人造异形。它们将帮助我们用不同的方式思考,而换一种思考方式是创造的源泉,是财富和新经济的引擎。
第二点是,我们将用AI推动第二次工业革命。在第一次工业革命中,人类发明了我称之为“人造能源”的东西。在此之前,在农业革命时期,制造业靠人力驱动,或者靠畜力。除此之外别无他法。工业革命时期的伟大发明就是人们利用化石燃料和蒸汽所产生的“人造能源”来做我们想做的任何事情。今天,当我们开车行驶在高速上,只需轻轻拨弄开关,就能驾驭250匹马——或者说,250匹马的马力——我们可以建造高楼大厦,修建道路,建设城市,开办工厂,源源不断地生产桌椅或冰箱,这些都远远超出了人力所为。这种“人造能源”还可以通过电网和电线输送到家庭、工厂和农庄,任何人都可以购买这种“人造能源”,只需插上插头就可以使用。
它也带来了很多创新,农民可以为手动泵通上电,加上这种“人造能源”,就变成了电泵。类似的改造成千上万,这个(人力器械+人造能源的)公式造就了工业革命。今天我们看到的所有事物,享受的所有服务,几乎都来源于此。
现在我们要用AI做同样的事情。我们用网路传输AI,把AI加载到诸如电泵之类的东西上,就得到了聪明的电泵。类似的改造做上几百万次,就会掀起第二次工业革命。那么将来汽车行驶在高速上,它不仅有250倍马力,还有250倍的脑力。这就是自动驾驶汽车。它是一种新的商品,是一种新的基础设施。AI将会在网络、在云端传输,就像电一样。
所以凡是可以用电的地方,都可以用AI。正如Jeff所说,未来一万家创业公司的秘诀 其实非常非常简单:拿来某样东西,加上AI。这个公式就是我们将要不断践行的。我们将以这种方式来掀起第二次工业革命。顺便说一句,就在此时,你可以登录谷歌,购买AI:用6美分 购买100次服务。这个服务现在就能用。
第三点是,我们将AI实体化,就得到了机器人。机器人可以帮助我们,完成许多曾经需要我们亲力亲为的任务。而工作就是一系列的任务,我们的工作将会被重新定义,一部分任务将交给机器人来完成。与此同时,也将产生一大批不同种类的新任务,一批以往我们没有意识到要去做的任务。它们甚至有可能催生出新的职业,我们感兴趣的新工作,就像自动化带来的许多新事物,我们之前并不知道会需要它们,但今天我们已经离不开它们了。所以机器人带来的工作机会比它们抢走的要多。更重要的是,我们交给它们的都是需要效率或生产率的任务。如果一个任务,不管是体力的还是脑力的,可以用效率或生产率来衡量,那么就应该交给机器人来完成。需要效率的事情交给机器人好了。我们真正擅长的是浪费时间。
我们最擅长做那些没有效率的事情。科学从本质上来说是低效的。我们一次又一次的失败,很多试验和尝试都徒劳无功,否则我们也学不到什么东西。事实就是,科学研究没有什么效率。创新从定义上来说就是低效的。毕竟我们需要制作原型,需要做各种尝试,经历各种失败。探索是低效的。艺术是低效的。人际关系也是低效的。这些都是我们喜欢做的事情,因为它们都是低效的。高效是机器人的使命。还要认识到,我们将和AI一起工作,因为它们的思维方式与我们不同。
在“深蓝”战胜国际象棋的世界冠军后,人们以为国际象棋没什么玩头了。但事实上,目前世界上最厉害的国际象棋冠军并不是AI,也不是人类,而是由人类和AI组成的团队。最棒的医学诊疗师既不是医生,也不是AI,而是他们组成的团队。也就是说我们将和AI一起工作,你将来的薪酬,很可能取决于你跟机器人合作得如何。这就是我想说的第三点:AI是不同于我们的,它们是技术设备,我们将与它们合作,而非竞争。
那么,未来会如何?我想,25年后我们回头再看今天对AI的理解,我们会说:“你们那都不叫AI。你们甚至都还没有真正的因特网,25年后的因特网才能叫因特网呢。“我们也还没有真正的AI专家。而大量的资本正涌向这个领域,动辄数十亿美金,这是一个巨大的产业。但我们尚未拥有真正的AI专家——如果跟20年后相比的话。我们还处在最初的起步阶段,所有一切才刚刚开始。因特网的历史才刚刚开始。美好的未来才刚刚开始。未来20年最受欢迎的AI产品,最普及的AI产品,还没有被发明呢。也就是说,你们还有机会。
谢谢!
我愿意以我全部的科技换取跟苏格拉底待一个下午
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重构思维方式,读互联网思想(wanging0123)!
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