《终极复制 · 人工智能将如何推动社会巨变》｜人工智能化来袭，公司如何选择发展方向？
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实践应用
前几天春花老公来找我述说，大公司的技术优势越来越大，数据化程度提高了，一个巨头几乎可以解决所有事情，这让我们这些小公司怎么发展？说到这里我给大家推荐一本书，名字叫做《终极复制 · 人工智能将如何推动社会巨变》。作者李智勇会告诉你在人工智能不断发展的今天，创业公司该怎么顺应潮流，完成蜕变。
当AlphaGo战胜李世石的时候，它意味着在信息完全的博弈项目上，人工智能已经可以替代人类。人工智能之所以让人重视，不只在于它会像互联网，汽车一样带来变化，在于它会越来越多地覆盖掉人的基本能力。每当说到人工智能时，人们最容易想起的估计是人形的机器人，但实际上现在很多机器人和人工智能的重合度并没有想象中那么高，那些单纯会蹦会跳的机器人与人工智能的关联大概和《钢铁是怎样炼成的》与炼钢技术的关联差不多。人工智能在速度和记忆上具有人所不可能具备的优势，一旦这种优势与高度发达的工业机器相结合，人工智能就可以调度起巨大的力量。
就拿苹果公司的Siri来说吧，Siri诞生于2007年，但后来广为人知则是因为它在2011年被集成进了iPhone4S。Siri一发布，当时Google的CEO施密特就惊呼，这款产品会对Google的业务产生根本威胁，但接近5年过去了，Siri并没有迅速爆发出原子弹那样的威力。但如果据此判断这类语音助手终究是个玩具，那就会大错特错，并且与有些大公司的判断背道而驰，事实是Google Now、Echo，IBM也和Siri差不多同时推出了Watson。
而Siri这样的系统之所以被卡住，主要原因是人工智能水平不够，深度学习的不够，还不足以走完从0到1的过程。这里就涉及到一个新的概念——“深度学习”。什么是深度学习呢，深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。
那又是什么限制了深度学习的发展呢，作者给出了以下几个观点：
一、缺乏理论基础。 人工智能因为没有明确的理论基础，也没有清楚的定义，我们甚至不知道人工智能究竟是什么。这就限制了人工智能的发展。
二、缺乏推理能力。深度学习技术缺乏表达因果关系的手段，缺乏进行逻辑推理的方法。深度学习是模拟人脑进行分析学习，来解释数据，它是用更加抽象的概念来表示事物的属性与特征。
三、缺乏短时记忆能力。与深度学习相比，人类的大脑有着惊人的记忆功能。
四、缺乏执行，无监督学习的能力。无监督学习在人类和动物的学习中占据主导地位，我们通过观察能够发现世界的内在结构，而不是被告知每一个客观事物的名称。
2011年，加州大学圣迭戈分校的艾斯 · 萨伊琴专门对恐怖谷理论进行了研究，什么是恐怖谷理论呢？恐怖谷理论是一个关于人类对机器人和非人类物体的感觉的假设，它在1969年被提出。当机器人与人类相像超过一定程度的时候，他们的反应便会突然变得极之反感。哪怕她与人类有一点点的差别，都会显得非常显眼刺目，让整个机器人显得非常僵硬恐怖，让人有面对行尸走肉的感觉。结论是人类一旦发现一个外表像人，但行动和人完全不像的人形机器人时，大脑会错乱，这种错乱是我们感到不适的原因。也有人认为因为这会让人联想到疾病和死亡，所以才会恐惧。直观上讲，也许疾病和死亡说法更容易让人接受，我们惧怕看到僵尸或者被疾病创伤折磨的不成样子的人。从这个角度看，《超能陆战队》里的大白设计成能充气，休息时就缩在箱子里是非常有道理的，否则它即使再萌萌的，半夜发现突然它站在床头也还是会感到恐惧。
所以从这一现实来看，我们确实很难讲人工智能完成了从0到1的过程。科技的效率历来是效率提升的两大引擎，科技的突破则会更加频繁，人们可能会变得越来也需要根据科技变化来迅速调整组织结构，而不是琢磨怎么调整组织结构来促成科技变化。科技越发展，人类就相对于自然就越自由，选择对人类社会的塑造力量也就越强大。可以认为人工智能在真正产生意识之前其实是放大这种自由选择的终极大招，人们靠智能改变世界，人工智能则靠智能让人类脱去束缚。人工智能随着慢慢发展也会同时带来以下三个根本变化 :
第一个是人的各种生物特征高度可量化，这让人的基本生存权利可以精确量化。通俗点说就是人变得透明，生物特征都可以通过数字表达出来，比如指纹识别、人脸识别、虹膜识别、说话人识别、手形识别、掌纹识别、签名识别、步态识别等。
第二个是个人能力借助人工智能可以得到巨大飞跃。个人能力的提升意味着人对社会性网络的依赖会减弱，人可以远离社会网络而生存。
第三个是人工智能更适合精确地执行某种规则，这让无私更容易成为现实。人工智能来执行各种已定义规则意味着人会逐渐失去以私心侵犯公众利益的机会。儒家希望各个王朝是实现大同社会（全民公有的社会制度）的载体，但到最后王朝本身就是最大的障碍，使人做出各种有利于自己的事情，进而侵犯公共利益。而事实则证明自律和法治解决这个问题并不非常有效。
如果细观科技发展史会发现前人栽树后人乘凉的现象时常出现。晶体管最早出现在贝尔实验室，但不管是索尼的随身听还是后来的芯片公司都和贝尔实验室没什么关系，我们现在常用的图形用户界面最早出现在施乐的实验室，但在这方面最成功的企业却是苹果和微软。通过这种现象，可总结出两点企业发展方向：
一是规避技术投入，做好现在。等待技术成熟之后通过产品、资本迅速介入获得技术浪潮的红利。
二是相信技术的领先可以创造巨大的价值，做好技术投入，尝试在某个点上有所领先。
总的来说，我们可以讲当前的人工智能领域仍处在培育期，而中国的企业的投入相对不足。所以，对于创业者来说，现在最重要的就是“抓住昨天，做好今天，顺应明天“ ■
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（语音、文字、图片部分来自今今乐道APP和网络，老农整理）