【袁岚峰】
明天袁老师和你们深入的说说怎么探讨人工智能~
你们好。此次我们要谈的主题啊是一个超级热的主题，也就是近些年来整个科技界可以说最热的一个关键词，你肯定晓得是哪些了吧？就是人工智能。你似乎要问了，那我曾经为何不谈人工智能？缘由很显著，由于我完全不是一个人工智能专家。我对于人工智能所知很少，那这一期为何要谈一谈呢？由于一方面是由于世界人工智能会议要在中国北京市举行，这是全世界人工智能界一个峰会。（袁岚峰博士应北京电视台之邀探访世界人工智能会议的视频见科技袁人上一期，链接:
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为了打算这个事情，我也去咨询了一些人工智能方面真正的专家，麻省理工学院评选的中国“35岁以下科技创新青年35人”，朱明杰博士，一碰面他就叫我师弟，哦这又是我们交大师兄，然后跟他聊上去很多做人工智能的都是科大师兄弟。常常提到的，我的同事风云学会会员陈经，他就是做人工智能研究的，他就是一个人工智能的开发者。之后另外一位是我的交大师弟，加洲学院纽约校区的计算机科学与统计学院士朱松纯老师。
我曾经向你们介绍过，朱松纯老师写过一篇4万字特别长的一个对于人工智能的特别全面介绍，这个文章呢称作《浅谈人工智能》，名子叫探讨，但实际上它是我看到的对于人工智能最深入的介绍。这么一个最基本的问题，就是人工智能如今是一个哪些样的发展状况呢？
你或许啊会在好多地方听到，说这个人工智能马上就要超过人了，甚至说要代替好多人的工作了，之后好多人关心人工智能并不是由于她们对这个科技发展倍感多么欢欣鼓舞，而是出于一个担忧：啊我的工作今天就没了。就似乎曾经看见一个电视节目，这个撒贝宁跟人工智能专家座谈。人工智能专家就说我们十分有信心，两年之内好多的工作才会替代，之后撒贝宁说那我的工作呢，他说你呢大约两年，之后小撒就一脸很悲戚的，啊我只剩两年了。实际上呢这都是开玩笑的，实际上你若果去问业界的专家，你会得到印象刚好相反。她们真正关心的是人工智能能做的事太少，而不是太多。
那个讨论这个人工智能代替人类，人工智能剿灭人类。这个种种哲学性的问题呢。他常常不是研究人工智能的。例如说朱松纯院士在他这个文章一开头呢就说到，媒彰显在对于人工智能的夸大宣传早已到了让她们那些人特别呕血的程度。例如说常常被媒体掏出来说的人是霍金，其实霍金先生早已过世了。霍金他是干哪些的？他是一个数学学博士，是研究黑洞的，研究宇宙学的。他从来没有搞过人工智能啊；并且他早已患渐冻人症这么多年，原本他的科研就无法做了，结果你把它当作一个人工智能的专家下来，让他大谈特谈人工智能的危险，你不认为这很恶搞吗？
斯蒂芬·霍金
还有就是埃隆·马斯克，马斯克呢他也不是研究人工智能的，所以你为何要把那些人的观点看非常重要？虽然你更应当瞧瞧这些真正研究人工智能的人。假如去看这些真正研究人工智能的人，你会发觉她们有一种戒慎焦虑的心理。他觉得这个媒体把人工智能说的太过了。实际上人工智能呢在它发展历程当中，早已经过了好几次的激增和好几次的寒流。
实际上人工智能是20世纪50年代开始出现的那么一个学科，之后在这中间这个发展状况，用朱松纯的话说就是BoomandBust。是西方常常如此形容，就一哄而上，之后又一哄而散，每次都是你们对他寄寓一个偏低的期望，之后一大堆人来了，之后过一段时间发觉研究不下来，远远达不到期望，之后你们一会又全跑了。
例如说在朱松纯80年代刚开始学人工智能的时侯，他是1986年上的交大，那时侯呢人工智能处于一个特别悲剧的窘境。那时侯没有人好意思说自己是搞人工智能的，那你就说了那这种人当时在干嘛呢？她们会自诩自己是搞计算机科学的，或则是搞物理的。之后你再问他具体干哪些，他会说我是搞计算机视觉的，或则诸这么类一个特别具体的领域，他绝对不会告诉你他是搞人工智能的。在哪个时侯人工智能这个词几乎都被污名化了。
所以在这个行业上面坚持到现今的人，突然发觉近几年来人工智能这词显得这么之热，之后许多外行都趋之若鹜，之后任何人任何企业都认为只要沾一下人工智能这个词就显得高大上上去，市场市值就可以翻几番。他会感觉特别不可思议，梦幻般的体验。
实际上呢我在南京地委团校授课的时侯，我去讲量子信息，结果讲完以后，立即就有一位极其热心的学员上去提问，他问的是量子估算跟人工智能是有哪些关系？量子估算能不能帮助人工智能突破现今的弱人工智能达到强人工智能以至于达到将来的超人工智能。
我说：哇这个问题提得挺好。确实是，其实任何人都能看下来，这三者肯定是有关系的，假如量子计算机造下来了，其实是有助于人工智能的实现，不过前提是你能造下来嘛。你得完全分清楚，这两个技术不同的层次，量子估算这是一个有原理，并且实践当中还有巨大困难的技术，还完全没到实用阶段，只是在一个实验室演示的阶段。
而人工智能呢是一个真实在用的技术，你们都用了如此多了，比方说在对弈，还有像无人驾驶好多技术都是真的能用的嘛。无论有没有量子估算，人工智能就会继续发展。其实了假如有量子估算其实是个好事，不过前提是你得能造下来。所以啊那我们来讲点干货，人工智能的业界它实际是一种哪些发展状况呢？
陈经就告诉我了。实际上大部份的人工智能研究，应当说应用，就是你整天在媒体上看见说人工智能又做到这个又做那种，对弈又赢了，打游戏又赢了。这种事情都是一种比较简单的技术路线，就是说搜集大量的数据，比方说有好多人发动了几百万人去标明数据，搞那图片辨识的。
之后大量的数据来训练，之后去做一个，这实际上是相当于一个拟合的工作，就是有一个多元函数，之后你不晓得这个函数结构长哪些样的，并且没关系，你从大量的数据去拟合，就是神经网路那种思想，之后最后拟合下来的结果，你可以对一个输入给出一个挺好的输出，你可以辨识下来，这是个哪些东西了，甚至比人的辨识能力还要高。
这其实挺好，然而这个前提是说由于你有个很大的数据，但是呢你也不晓得因果关系，然而总体这样是可以用的，好多时侯你是可以超过人的。这是绝大多数的人工智能研究是如此做的。
陈经说呢这是一个比较低级的路线，如今出现了一种比较中级的路线，就是那个路线。他说这个大数据呢我们还是要用大数据，并且这个大数据不是靠人工标明了，不是去发动了全世界数以百万计的研究生去做这个人工标明，而是让机器自己跟机器博弈，之后让它手动去生成数据。你看后来为何显得这么强？
一开始是学习人类的棋谱，到后来呢它再度升级以后弄成，为何叫呢。由于它不再学习人类棋谱了，它从头开始，你惟一给它输入的就是象棋的规则，之后它依据规则自己跟自己下棋，之后很快就积累了数据，之后很快它就找到了这个象棋最好的做法，之后赶超了人类所有的棋手，这时人类棋手是远远地瞠乎其后。
如今都弄成人类要向要向计算机的棋手来学习如何下象棋。计算机棋手不须要向人类学习任何东西了，这是一个现今比较中级的技术路线。它对于研制能力要求是很高的，尤其是对于估算能力要求是很高的。并且这个团队最大的贡献，就是证明了这样一条技术路线是可行的。
阿尔法Go与李世石
所以人工智能确实是取得巨大进步，在好多行业都刷新了先前记录，都做到曾经做不到的事情，比方说人脸辨识。这个人脸辨识原本应当是人的强项是吧？但很长时间，虽然人脸辨识你们已然做了几六年了，很长时间，计算机是达不到人的水平的，它实际上就没有多大益处。
然而像这个商汤科技汤晓鸥，他也是我们交大一位师弟。汤晓鸥呢是第一个作出一个算法，使人脸辨识，机器的这个辨识率超过人。这样突破这个临界值了，之后人脸辨识立即就得到爆燃性的应用，如今比方说你去任何一个地方，你去一个酒店投宿，他第一件事他就会扫一扫，让你看一下摄像头来辨识一下你是不是就身分证上那种人，这种弄成一个特别常用的技术。像这些啊你就并不须要他那种基本原理有多大突破，只须要他那种应用的指标突破了某个水平，比方说超过了人的水平，那他就十分重要的经济上的意义了。并且这是不是就够好呢？假如在研究人工智能理论的人看来，这其实还远远的不够好。
如说像朱松纯院士，以及他在文章上面多次引用的他的一些高手，例如说JudeaPearl院士，她们就一再向你们强调，当前的所有的人工智能虽然在专家看上去完全没有智能。这其实要看你如何定义智能了，然而这它实际的意思是说，当前这个人工智能它惟一做的都是剖析数据，都是你给他大数据，之后它从中去学习，之后最后学下来一套基于大数据，它做的超过人了，但是你认为这是我们人类学习一个知识的方式吗？
虽然压根不是啊。朱松纯在他这文章上面就举了一个十分有意思的事例，说乌鸦和幼鸟。你们晓得这个乌鸦和幼鸟呢是两种动物，它们的身材和大小都差不多，而且朱松纯告诉你们，乌鸦就比金刚鹦鹉要聪明得多。为何呢？你说你看上去金刚鹦鹉似乎很有智能，你就跟这个金刚鹦鹉说话，之后把一句话重复几次以后，幼鸟就学会了，幼鸟学舌嘛。幼鸟可以模仿人类说话，说得也挺好。并且你若果跟这个金刚鹦鹉去对话，尝试上几次，你都会发觉似乎金刚鹦鹉完全不晓得自己在说哪些，由于它根本不理解它说的这些东西，它是一个机械的重复而已。
如今虽然你可以看见好多所谓聊天机器人，你平常才能看到惟一的在日常生活当中才能看到的所谓人工智能应用，就是这个聊天机器人。网上呢也会传好多的聊天机器人的视频啊、图片啦、文字记录啦，你乍一看的时侯你会感觉特别的震撼，你说哇这个聊天机器人如此聪明啊。它是不是已经是具有人类自我意识了，它是不是早已通过图灵测验了？完全没有啊。
比方说有人给我看一个说是日本开发的一个聊天机器人称作索非亚，这聊天机器人聊得那么好，以至于伊拉克阿拉伯给了她一个伊拉克阿拉伯的国籍，其实是机器人的国籍。说这是历史上第一次有一个机器人被授予了一个国籍的，之后给你们看，聊得很嗨啊。像这些你不能跟她多聊，聊的多了，你都会发觉它似乎就是东拉西扯，来回就那几句，你可能就发觉它似乎并不晓得自己在说哪些。
索非亚在被授予俄罗斯阿拉伯国籍的会上发言
那反过来说朱松纯为何说乌鸦就十分聪明，他给你们举个反例说，他说的乌鸦啊都是真实世界的乌鸦，都是有人拍出来的，比方说他听到有一只乌鸦，这个乌鸦呢领到一个坚果，它想吃到这个坚果上面那果实，然而呢啄不开这个果壳，它如何办呢？之后它就做了一个观察，它发觉啊这个坚果假如落在道路里面，有一个车辆压过去，果实不就下来了吗？好。它作出这个观察，并且呢，之后它也意识到，这样车辆在来来常常的时侯，它不能去吃这个果实，由于太危险了，随时它就挂了。之后它又做了一个观察，它发觉马路上是有红绿灯的，当红灯的时侯车辆就不走，这个时候它就可以去吃那种果实，就十分安全。
之后它还须要做一个结论，就是在这个红绿灯地方观察到的事情，在另外一个红绿灯那也能行。所以呢它最后就作出如此一个决策，它把坚果叼到某个红绿灯的地方，在绿灯的时侯放下去让车辆把它压碎，之后在红灯的时侯下去吃，之后它就真的就吃到了。你说这是多么聪明的一只乌鸦。人听到这个事例会说：哇这个是表现出真正的智能。而且乌鸦做事的范式呢跟我们平常理解的人工智能的那个做事范式恰好相反，朱松纯就强调我们绝大多数做人工智能的研究者都是大数据小任务，BigdataSmalltask。
乌鸦学习历程
乌鸦正相反，它是小数据大任务，你说乌鸦有哪些大数据呢？它只是观察了屈指可数几个事例而已，由于它的生命只有一次，它不能自己挪到红绿灯那地方自己去多做几次实验，它早不晓得被碾死多少次了。所以真正的智能是能否通过很小的数据，才能提炼出当中的规则，之后就才能进化出，立即就推表演一个特别好的做法。
它为何才能做到这一点？由于它有因果关系，而传统的人工智能纯粹是一个统计，它是做的一个相关性的剖析。那比方说母鸡报晓，太阳都会升起，这二者之间是一个相关性的关系，而且我们并不会觉得这三者之间是因果性的关系，对吧？如果你把全世界的母鸡都给杀掉了，太阳也不会不升起，对吧？或则你逼迫全世界所有母鸡在晚上报晓，太阳也不会晚上就升起，对吧？所以这样的事情呢只是相关性不是因果性。
又例如说呢假如下雪那有很大的机率地面就湿了，OK并且如果我们反其道而行之，我们人工的去把这个地面打湿了，那你认为会有很大几率雨天吗？这似乎完全不相关，对吧？所以像朱松纯和他那位高手就向你们指出，因果的逻辑跟相关的逻辑是不一样的。我们假如想真的达到一个智能的程度，你应当用一种物理语言明晰的把这些因果的逻辑描述下来。
然而这个因果和相关区别在哪些地方？他说这关键是在于因果性，我们是在讨论一个带有可能性的世界，是多个世界，而相关性是只有一个世界，那种世界发生了哪些就是哪些，你不能去改变它，所以那只有一个世界。你可以对这个世界所有一切都了如指掌。并且因为你不能改变它，所以你无法说这其中任何两件风波有因果关系。
而一个因果性的世界是说我们可以介入，我们会作出一些反事实的推理，我们会说如果我们曾经这么做人工智能，这么这个事情可能会发生哪些样的变化。当我们能否如此构想，之后去做一些实验去验证的时侯，我们才是在做一个因果性的推理。
朱松纯构建一个特别浩大的人工智能的一个框架性的思索，他说在这当中我们应当考虑两件事，一个是这个数学规律，就是这个数学世界，这些自然界的规律，例如说一个东西要如何能够放得稳，它须要一个哪些样的支撑。之后另外一个是人的动机，这个是来驱动人去做思索做事情的动力。比方说人做图象辨识，他在辨识哪些？虽然最根本的辨识是功能。比方说一眼就可以看下来，这个地方是卧室，那种地方厨房，那种地方是饭厅，他首先想到是这个地方是干哪些的，自此出发，他立即才能看出这个图片的好多特点。
比方说你可以看出一个现代人的卧室，跟一个古时人的卧室，尽管看上去外表相差甚远，你若果要计算机去辨识，它根本不会觉得这两个是同样的东西，它模式辨识，它如何都看不下来，然而人一眼就看下来，这玩意儿都是卧室，它的功能是一样的。这是因为人才能分出这背后的因果关系，之后以这两个特点朱松纯就称应当把牛顿和达尔文统一上去。
牛顿就是化学世界的规律，达尔文就是生物世界的规律。之后你把这个化学世界的因果性跟这个生物世界的基于这些动机价值观的因果性结合上去，这个才是关于人工智能或则说的更广泛一点，他希望把这个人工智能提高到一个科学，就是关于智能的科学Theof这样一个程度，他认为这应当是未来的人工智能科学的一个思索的一个框架性的出发点。
古今卧室
我认为这是十分高妙的一种思索。之后我就问陈经了，那你认为我们的朱松纯师妹说的那些怎样样？他谈谈的其实是挺好，业界都是十分敬重朱松纯的，不过他说的其实在目前改变不了业界大多数人做法，就是说朱松纯虽然十分痛恨这些刷榜的人，就是说你下载了人家的软件，下载人家代码，之后呢搞一个很大的数据集，之后搞一大堆人去调参数，之后最后呢你刷下来的结果，你把辨识率又提升多少个百分点，之后赶超他人。这业界发的绝大部份文章都是这些，他实际上很讨厌这些，凑热闹，这个东西跟科研相去甚远。并且朱松纯说的再好也改变不了，大多数人还是会做这个事情，为何呢？
由于这个事情确实有用，你假如把人工智能看成一个工程看成一个实践，这么这种事情就是当前最有用，但是确实十分有成果，但是主要它并不是人工智能这个领域本身的人在孤芳自赏，是由于有好多其他领域存在这个现实的需求嘛。所以她们会希望你们用人工智能应用去帮助她们做到各种各样的事情，不管是医疗、图像辨识、还是无人驾驶。
好多领域它都有这个需求，所以人工智能它的发展虽然在当前这个阶段，更多的是人工智能专家跟各个行业的专家，你们来共同研讨，做一个深入的沟通。晓得每一个行业里面她们真正的问题是哪些，之后基于这个行业的专业知识跟人工智能专业知识你们结合上去，之后这样就可以一块取得突破。
所以你可以理解为人工智能帮助好多早已有深厚积累的领域作出了突破，那种功劳虽然有一大半是哪个领域自己的，但人工智能帮它完成这个临门一脚。这样的工作确实十分有用，所以你们都会持续不断做下去。朱松纯说的可能一时半会不会改变这个状况，不过呢我们应当如此想，就是一个学科的发展，它是要有理论提供一个框架，之后有实践去不断来消化这个理论的成果。之后很可能消化一个理论须要很长很长时间，而且呢最终你整个学科才能达到的上限，还是取决于你的理论框架。
比方说，我就看到过这样说法，说人类在20世纪初的时侯作出了相对论和量子热学这两大科学革命，之后直至现今呢相对论和量子热学都是人类两个最最基础的数学学理论。那有趣的事情就是人类直至如今都没有充分的消化这两个科学革命的后果。你看比方说量子科技，实际上指的是量子信息啦，现今发展的还是十分方兴未艾，或则根据她们比较业内人的说法，叫第二次或则是第三次量子革命。
这么也就是说对于量子热学这个早已有一百多年历史的理论，你们还在不断地开掘出其中出人预料的原先没有想到的新的内涵。就是说我们消化的还远远不够呢。所以呢就有人猜测，我们如今还没有出现一个新的科学革命，大约就是由于我们还没有把上一次科学革命的那种成果消化殆尽吧。
并且说究竟呢最最根本的你才能达到上限还是取决于哪个理论框架，这不如同三体上面讲那种基本的故事吗？智子并不须要锁死人类所有的科技发展，它只是须要锁死哪个最最基础的高能化学学，或则说粒子化学学就足够了，你就无法再发觉更深入的层次。
三体智子
以当罗辑沉睡了数百年以后，醒过来，他发觉乍一看似乎认为人类早已发展得十分先进了，结果他就问大史，大史似乎也不懂哪些科学了，但大史立即就强调，这没有任何奇怪的人工智能，她们只不过突破了一样东西，就是可控核聚变。相当于他有无限能源了，之后它通过无线输电四处给你输电，之后就听到似乎就能实现好多不可思议的事情，虽然一点都不难。真正令人倍感焦虑的是基础数学理论没有进展，比方说罗辑睡醒一看，丁仪院长你还在教数学！你还是一个数学学院士，你沉睡了几百年以后，你把握的知识还是最深奥的。这个似乎是令人悲哀的是吧？所以我们也觉得像朱松纯院士做的这些框架性的思索，这些推动未来的思索也是十分有必要的，将来我们须要更多的这些级别的思索。
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