一个GISer在人工智能时代的反思

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21世纪最热的词，"人工智能"首当其冲。作为一个科研工作者，不能无视外面的喧嚣，闭门造车；加上最近读了尤瓦尔·赫拉利的《未来简史》，惊叹于作者学识之广博、洞察力之敏锐的同时，对这个世界有了新的认知。脑子里总是不经意灵光乍现，让我无法平静。跳出精神藩篱，这篇文章我想以一个GISer的视角，就近来接触到的人工智能信息再做一番消化重构。

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不需我过多解释什么是人工智能，即使科技小白都对好莱坞的"科学怪侠"耳熟能详。作为80代人，我接触到的第一部好莱坞科幻片是《终结者》，当时人工智能并不是寻常百姓能够接触到的词汇，很多人包括我在内，对里面机器人有人类思想甚至对他的主人杀生起意不屑一顾。当然，类似的电影题材生生不息，因为和平年代人们需要一种超脱现实的感官刺激。

电影《终结者1》截图

然而，仅仅不到20年的光景，由于时下神经网络科学、云计算技术等的突破性进展，人工智能俨然以覆盖式的全新姿态重回人们视野。全球吹起这股风潮之后，十九大、两会也把发展"人工智能"列入政府工作报告。摩尔定律对于信息技术的指数增长趋势预测不断被证实，也许，那些曾经在科幻电影中才出现的情节，会在我们这一代的有生之年成为现实，施瓦辛格在电影中的经典台词"I'll be back"更像是对未来的预见。当然，电影里呈现的多种场景哪一种更可能实现，人工智能的奇点状态是能够为人类所用、还是会奴役人类、抑或与生物体深度结合形成另外一种生命形式，都不是我们现在能够笃定的。

但有一点毋庸置疑，人工智能的不断发酵必然会引起社会的深刻变革，目前 ，我们更应警惕其带来的社会重构。

地球上的每一次变革，不管是小行星撞击地球引起的生态环境重构，还是农业、工业革命所引发的社会环境重构，其最初始的诱发源头都是一些具体的事件或技术。在数字化时代，这种类似的蝴蝶效应会被越来越放大，AI作为第四次科技革命的代表技术之一，在"工业4.0"引领的未来项目里将放出阿拉丁还是潘多拉，如何重构社会阶级，被众多专家和媒介大谈特谈。现在的情形就如几年前我们在谈论"大数据"，人工智能的相关概念多到让人分辨不迭，泡沫已然越吹越大，资本如今变得谨慎收敛，但人工智能本身不是泡沫，它正按照自己的节奏渗透到生产生活的方方面面，其在未来世界所扮演的角色也不仅仅是技术工具而已。

数学家诺伯特·维纳1948年提到一个非常有意思的理论："宇宙的基石不是能源，而是信息转换。"

如果把人类的每一次有目的的行动，都看作是若干信息输入、转化、输出的控制单元集合，那模拟人类特定的行为过程，就可以通过计算系统实现。

在科学界引起轩然大波、被誉为"人工智能觉醒里程碑式突破"的深度学习算法，就是利用数字系统模拟人类视觉、听觉等感官行为的典型例子。与此同时，我们看到很多智能产品正以卷土之势替代人类的工作岗位：Google医疗团队已经用深度学习算法使癌症检测率远超人类，义乌的快递机器人正有条不紊高效实现包裹分拣，阿里巴巴的"城市数据大脑"能够智能控制杭州的交通灯以达到交通流量的自我调节……这些让人初尝甜头、冰山一角的弱人工智能，足以让资本家、政府和精英阶级狂欢一阵。

Google癌症检测（来自Google官网）

虽然新兴技术的诞生伴随着主事者美好的愿景，但我们不能无视其双刃剑效应，这场狂欢过后是否留给普通众生一地鸡毛是个值得思考的问题。

两天前，我在跟混迹金融圈的老姐谈论人工智能甚嚣尘上的未来，做什么比较有前途的话题，她从经济学的角度毫不揶揄表达了观点：

群体规律的预测永远不能忽视个体意志，黑天鹅即使是小概率事件但足以引起先验坍塌。

十年前你还在为拥有一个彩屏按键手机惊喜的时候，能想到十年后大多数活动包括支付都能在一块5寸电子屏上触摸完成吗？微智能应用的诞生，颠覆了多少传统行业？今天吃香的工作，明天可能就会消失。

但无疑社会财富格局已基本形成，而且呈现滚雪球聚集，如果没有政治的干预，未来世界也许比二八法则更残酷，中产阶级可能是活得最纠结的一群人。现阶段，中产阶级往往有途径和意愿掌握有限的信息，但又缺乏资源和财富力量改变现状，纠结就来源于对现实的无力和危机感。

中产阶级危机

的确，我们这一代人正在经历各种动荡，人工智能是影响这个时代走向的巨大变量。库兹韦尔将奇点设置在2045年，宗教式的预言带有伦理性的悲观思考和人性拷问，未来一小撮财富权利的拥有者和技术精英分子对信息的掌握拥有主动权，反应更加迅速，人工智能也会让他们更有力量，撬动难以想象的资源。然而，这并不意味着，中产阶级只能呆在原地被边缘化，相反，如今弱人工智能阶段提供了更多阶级越位的可能。作为一枚“贫困有余、中产未满”的小小科研界GISer，怀揣着对未来的敬畏，但也混杂着现阶段中产阶级普遍存在的纠结：

做什么才能不在巨变时代被边缘化？

近期参加的论坛活动，我已明显感到很多地理信息科学（GIS）领域的学者转投人工智能的怀抱，从原来谈地理空间分析、空间模式挖掘，到现在谈深度学习、增强学习、生成式对抗网络，仿佛不跟AI挂点钩，就是不思进取、固步自封。当然，这其中有部分原因是学科本身的问题，GIS这门介于发现和应用的综合性学科，没有自己明显的研究范式，跟进计算机领域的最新方法是很多人的普遍做法。

然而，更多的原因是大家从可掌握的信息中，逐步意识到人工智能后面跟着的庞大产业链和资本加注。

谁都希望成为这股大潮中的幸运儿，而那些浮出水面的，不是会轻功的武林高手，就是泳技不佳的牺牲品。事实证明，大部分盲目跟风者，都会成为后者。

而那些会轻功者，除了前期经历了波折的自我怀疑和技艺磨练阶段外，还恰巧选对了出世的时机。

能够出世的科研成果，普遍都经历了孤独的无人问津，一旦找到突破，等到风口，将呈现多米诺骨牌式的资源倾斜。但反过来说法不成立，即不是所有前期无人问津的研究成果都能有出世的一天。分析若干案例后，我认为这其中的决定因素在于：

研究初衷是否瞄准了社会或人性的本质诉求，而与当下是否处于风口关系不大。

毕竟研究本身是一个成功率低、周期长、需要专注的事情，看到起风就迫不及待去追随，往往会使这一方向过早到达泡沫化边缘。

人工智能这个词被人类赋予各种浪漫和理想化的畅想与期许，厚重粉黛模糊了它本来的面貌。

在我眼里，它更倾向于是一种状态性的表述，需要被解析，让人类需求赋予它真实的价值和意义。或者说，人工智能本身不是目的，而是一类技术和若干行业的深度结合，它是让机器实现像人一样思考或者超越人类思考极限的手段，其初衷是为了让人类感受到快乐，最终结果是否让人快乐是另外一回事。

近期，AI科学家李飞飞在《纽约时报》上提到人工智能要以人为本，尽显技术的人本关怀。由此可以想见，单一的传统行业产品如今不被推崇，可能就是因为脱离了“人”这个核心要念。在互联的时代，不应过分强调行业横竖分割导致的领域割裂以体现各自专业性，而需要用融合的思维，最终为人类的根本需求灌注一切可能的资源和技术，极简至美。

李飞飞倡导AI民主化（来自大数据文摘）

我们应该感谢这个时代，每个人都可能变成掀起惊涛骇浪的蝴蝶，但同时，也应警惕过多信息充斥大脑带来的困惑与不安定。在GISer内心深处必须要人工智能技术去抚慰的痛点在哪里？也许是我们更应该思考的问题。当然，过分执念于体现GIS的学科优势也大可不必，因为人还是根本。

作为小小的个体，我们需要做什么坚持和改变？

前段时间看到一篇微文，谈论企业在数字化时代不被淘汰，需要做到“断、聚、合”，影射到个人亦是如此。以此结尾和GISers共勉：

断，即忘记过去。那些曾经成就自己的，很可能成为未来的牵绊，即要保持初心寻求本真，也要抛弃传统思维。

聚，即整体最大。以开放、谦卑的姿态，在深度学习基础上拓宽知识广度，并有能力分辨干扰信息。

合，即相融相生。拥有沟通和链接意识，融合才智，才能顺应时代环境的变化。

来源： 小姚GISer （ID:gh_9f7c2419332b 版权归原作者及刊载媒体所有）

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编辑 / 张洁   审核 / 孙浩南

指导：万剑华教授(微信号wjh18266613129)