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 2017-04-26    

一位AI创业者的自白:我为什么不在乎人工智能

核心提示:【中国农产品网】人工智能是科技领域的标杆,也是未来发展的主方向,是当今科技大佬们讨论关注的热词。下面我们来看看真正懂人工智能科技创业者发表的自己的自白:有人听说我想创业,给我提出了一些“忽悠”的想法。他们说,既然你是程序语言专家,

【中国农产品网】人工智能是科技领域的标杆,也是未来发展的主方向,是当今科技大佬们讨论关注的热词。下面我们来看看真正懂人工智能科技创业者发表的自己的自白:

有人听说我想创业,给我提出了一些“忽悠”的想法。他们说,既然你是程序语言专家,而现在人工智能(AI)又非常热,那你其实可以搞一个“自动编程系统”,号称可以自动生成程序,取代程序员的工作,节省许许多多的人力支出,这样就可以趁着“AI热”拉到投资。

有人甚至把名字都给我想好了,叫“深度程序员”(DeepCoder=DeepLearning+Coder),还有人给我指出了这方向最新的,吹得神乎其神的研究,比如微软的RubustFill……

我谢谢这些人的关心,然而其实我并不在乎,也不看好人工智能。现在我简单的讲一下我的看法。


机器一样的心

很多人喜欢鼓吹人工智能,自动车,机器人等技术,然而如果你仔细观察,就会发现这些人不但不理解人类智能是什么,不理解人工智能有什么局限性,而且这些“AI狂人”们的心,已经严重的机械化了。他们或多或少的失去了人性,仿佛忘记了自己是一个人,忘记了人最需要的是什么,忘记了人的价值。这些人就像卓别林在『大独裁者』最后的演讲里指出的:“机器一样的人,机器一样的心。”

每逢提到AI,这些人必然联想到“取代人类的工作”,“节省劳动力开销”。暂且不讨论这些目标能否实现,它们与我的价值观,从一开头就是完全矛盾的。一个伟大的公司,应该为社会创造实在的,新的价值,而不是想方设法“节省”什么劳动力开销,让人失业!想一下都觉得可怕,我创造一个公司,它最大的贡献就是让成千上万的人失业,为贪得无厌的人节省“劳动力开销”,让贫富分化加剧,让权力集中到极少数人手里,最后导致民不聊生,导致社会的荒芜甚至崩溃……

我不可想象生活在那样一个世界,就算那将使我成为世界上最有钱的人,也没有了意义。世界上有太多钱买不来的东西。如果走在大街上,我看不到人们幸福的笑容,悠闲的步伐,没有亲切的问候,关爱和幽默感,反而看见遍地痛不欲生的无家可归者,鼻孔里充满他们留下的尿骚味,走到哪里都怕有人抢劫,因为人们实在活不下去了……

如果人工智能能够成功的话,这也许就是最后的结果。幸运的是,有充足的证据显示,人工智能是永远不会成功的。

人工智能的梦想与现实

我也曾经为人工智能热心,我也曾经把它作为“伟大的理想”。我也曾经以为,有了“逻辑”和“学习”这两个法(kou)宝(hao),机器总有一天会超越人类的智能。

十多年前,人工智能正处于它的冬天。我在清华大学的图书馆,找到了尘封已久的PeterNorvig的大作『Paradigmsof ArtificialIntelligence Programming』(PAIP),开始像考古学家一样,逐一实现其中的各种经典AI算法。PAIP的算法侧重于逻辑和推理,因为在它的年代,很多AI研究者都以为人类的智能,归根结底就是逻辑推理。

他们天真地以为,有了一阶逻辑,谓词逻辑这些东西,可以表达“因为所以不但而且”,机器就可以拥有智能。于是他们设计了各种基于逻辑的算法,专家系统(expertsystem),甚至设计了基于逻辑的程序语言Prolog,把它称作“第五代程序语言”。最后,他们遇到了无法逾越的障碍,众多的AI公司无法实现他们夸口的目标,各种基于“神经元”的机器无法解决实际的问题,巨额的政府和民间投资化为泡影,人工智能进入了冬天。

我就是在那样一个冬天遇到了PAIP,它虽然没能让我投身于人工智能领域,却让我迷上了Lisp和程序语言。也是因为这本书,我第一次轻松而有章法的实现了A*等复杂的算法,并且理解到里面的真谛。也是因为PAIP,我第一次理解到了程序的“模块化”是什么,我开始在自己的程序里使用小的“工具函数”,而不再担心很多人忧心忡忡的“函数调用开销”。PAIP和SICP这两本书,最后导致了我投身于程序语言领域,并且有幸获得这个领域鼻祖们的真传。

在PAIP之后,我又迷了一阵子机器学习(machinelearning),因为有人告诉我,机器学习是人工智能的新篇章。然而我逐渐的意识到,所谓的人工智能和机器学习,跟真正的人类智能,其实关系不大。相对于实际的问题,PAIP里面的经典算法其实相当幼稚,复杂度很高,根本不可能解决大规模的实际问题。而“机器学习”这个名字,其实完全就是一个幌子。很多人都看出来了,机器学习说白了就是统计学里面的“拟合函数”,换了一个忽悠人的名字而已。

人工智能的研究者们总是喜欢抬出“神经元”这类名词来吓人,喜欢跟你说他们的算法是受了人脑神经元工作原理的启发,然而AI研究者,有几个真的研究过人脑,解刨过人脑,拿它做过实验,或者读过脑科学的研究成果?最后你发现,几乎没有AI研究者真正做过人脑或者认知科学的研究。著名的认知科学家DouglasHofstadter早就在接受采访时指出,这帮所谓的“AI专家”,对人脑和意识(mind)是怎么工作的,其实完全不感兴趣,也从来没有深入研究过,却号称要实现“通用人工智能”,这就是为什么AI直到今天都只是一个虚无的梦想和骗钱的口号。

纵观历史上机器学习能够做到的事情,无非是一些字符识别(OCR),语音识别一类的。各大公司叫得最响亮的AI技术,无非是Siri,Cortana,GoogleAssistant,AmazonEcho一类。这些东西里面,到底有多少可以叫做“智能”的东西,我想用过他们的人都应该明白。我每一次试用Siri都被它的愚蠢所折服,它可以让你着急得想砸了水果手机

那另外几个,也没有好到哪里去。很多人分不清“文字识别”和“语言理解”的区别。这些OCR和语音识别系统,虽然能依靠统计的方法,知道你说的是哪些字,它们却不能真正理解你在说什么。这就像程序语言里面“语法”和“语义”的差别。识别出语法很容易,要理解语义,是非常困难的。

我并不是说这些产品完全没有价值。我用过Siri和GoogleAssistant,我发现它们对于我唯一的价值,只是在开车的时候。因为开车时操作手机容易出事,所以我可以利用语音控制。比如我可以对手机说:“导航到最近的加油站。”然而这些“个人助手”的用途,也就止于这里了。我根本不想在家里和公共场所使用它们,很简单的原因:我懒得说话,或者不方便说话。点击几下屏幕,我就可以精确地做到我想要的事情,这比说话省力很多,也精确很多。

很多人看到AlphaGo的胜利,以为所谓Deep Learning终究有一天能够实现人类级别的智能。在之前的一篇文章里,我已经指出了这是一个误区。很多人以为人觉得困难的事情(比如围棋),就是体现真正人类智能的地方,然而事实并不是那样。我问你,心算除法(23423451345/729)难不难?这对于人是很难的,然而任何一个傻电脑,都可以在0.1秒之内把它算出来。围棋,国际象棋之类也是一样的原理。这些机械化的问题,根本不能反应真正的人类智能。

自动编程是不可能的

现在回到有些人最开头的提议,实现自动编程系统。我现在可以很简单的告诉你,那是不可能实现的。微软的RobustFill之类,全都是在扯淡。我对微软最近乘着AI热,各种煽风点火的做法,表示少许鄙视。不过微软的研究员也许知道这些东西的局限,只是国内小编在夸大它的功效吧。

你仔细看看他们举出的例子,就知道那是一个玩具问题。人给出少量例子,想要电脑完全正确的猜出他想做什么,那显然是不可能的。很简单的原因,例子不可能包含足够的信息,精确地表达人想要什么。最最简单的变换也许可以,然而只要多出那么一点点例外情况,你就完全没法猜出来他想干什么。就连人看到这些例子,都不能知道另一个人想干什么,机器又如何知道?这根本就是想实现“读心术”。

所以让机器能够猜出人想要干什么,等于要求机器具有“读心术”,那根本就不可能。对于如此弱智的问题,都不能100%正确的解决,遇到稍微有点逻辑的事情,就更没有希望了。所以RobustFill所能做的,也就是让这种极其弱智的玩具问题,达到“接近92%的成功率”而已了。另外,这个92%是用什么标准算出来的,也很值得怀疑。

任何一个负责的程序语言专家都会告诉你,自动生成程序是根本不可能的事情。因为“读心术”是不可能实现的,所以要机器做事,人必须至少告诉机器自己“想要什么”,然而表达这个“想要什么”的难度,其实跟编程几乎是一样的。实际上程序员的工作,不就是告诉电脑自己想要它干什么吗?最困难的工作(数据结构,算法,数据库系统)已经被固化到了库代码里面,然而表达“想要干什么”这个任务,是永远无法自动完成的。

所以,程序员其实是一种不可被机器取代的工作。虽然好的编程工具可以让他们工作起来更加舒心,任何试图取代程序员工作,节省编程劳力开销,克扣程序员待遇,试图把他们变成“可替换原件”的做法(比如Agile),最终都会倒戈,使得雇主收到适得其反的后果。同样的原理也适用于其它创造性的工作:厨师,发型师,画家,……

傻机器的价值

既然我决定不蹚人工智能这摊浑水,那我要怎么创业呢?很简单,我觉得人其实不需要很“智能”的机器。比如,有些公司想研制机器仆人,可以自动打扫卫生做家务,我觉得这问题几乎不可能解决,还不如直接请真正智能的——阿姨来帮忙。给她配备更好的工具和通信设施,让她工作不累又方便,让主人家也放心,那岂不是两全其美?哪里需要什么智能机器人,难度又高还不好用,还危害社会。

所以呢我觉得,“傻机器”才是对人最有价值的。有许许多多对人有用的傻机器,在等待我们去发明。这些机器设计起来虽然需要灵机一动,然而实现起来难度却不高,给人带来便利,经济上见效也快。这些东西不对人的工作造成竞争,反而可能制造更多的就业机会,可以说是利国利民。利用人的智慧,加上机器的暴力,让劳动人民又省力又能挣钱,才是最合理的发展方向。

所以设计新的,造福于人的傻机器,应该是我创业的目标。

 
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