从美国传来的凶讯!史上最大危机,留给人类的时间已经不多了

核心提示:当地时间10月18日,谷歌人工智能团队Deep Mind团队在著名学术期刊Nature发表论文,宣告了人工智能一个新纪元的诞生:新版AlphaGo可以彻底摆脱人类的知识。

作为人类发明的顶级游戏,围棋一直是人类智商极限的象征。

去年3月份,谷歌的阿尔法围棋(AlphaGo)和围棋界的顶级高手李世石来了一场万人瞩目的人机大战。

让人跌破眼镜的是,AlphaGo4:1挑落李世石。

一年后(今年3月),AlphaGo又以 3:0 击败当今的棋坛第一人——柯杰。

结果虽然震惊,但人类还不至于有危机感。

因为AlphaGo虽然厉害,也仅是在 copy 和模拟人类的思维模式,优势则体现在更快的算法。

不过现在,情况出现 “恶化”了。

当地时间10月18日,谷歌人工智能团队Deep Mind团队在著名学术期刊Nature发表论文,宣告了人工智能一个新纪元的诞生:新版AlphaGo可以彻底摆脱人类的知识。

文章称,AlphaGo Zero(新版AlphaGo)就像人类初学者一样,只是了解比赛的规则和比赛的最终目标来自我学习。

其从头开始学习围棋,仅自学了3天时间,就以100:0的比分完虐了先前版本的AlphaGo(就是先后击败李世石、柯杰的那版)。

诸位看懂这则消息背后的信息了么?

就是说,一款冷冰冰的机器,拥有了像人一样的自学和思考能力,回过头了,还能秒杀人类。

连少年天才、心高气傲的围棋世界冠军柯洁都甘拜下风地感叹:“人类太多余了。”

新版阿尔法零完虐老版本

英国《电讯报》指出,阿尔法零只是被人类教会如何下围棋,此外便没有给出任何额外的指令。相反,随着时间的推移,阿尔法零学会了如何下出最好的围棋走法,而这仅仅是通过与自己对弈490万次而达成。

这一“从零到巅峰”的突破,也被誉为人工智能领域目前最伟大的进步之一。

经过3天的训练,阿尔法零就以100:0的比分赢下了李世石版AlphaGo,并且只用了1台机器和4个TPU(谷歌研发的芯片)。

而李世石版AlphaGo则用了48个TPU。阿尔法零除了独立地学会了人类花费数千年时间来发现的围棋规则,还自行学会了非常有趣的围棋策略,并且许多走法都“极具创造性”。

那么阿尔法零是如何实现这种飞跃的?

阿尔法零采用的是人工神经网络。这种网络可以计算出下一步走棋的可能性,估算出下棋选手赢的概率。随后根据计算,阿尔法零会选择最大概率赢的一步去下。

整个训练过程中,并没有人类参与,全程是阿尔法零自我学习,自我对弈。在训练过程中,阿尔法零每下一步需要思考的时间是0.4秒。但正是通过对围棋游戏的模拟和训练,神经网络变得越来越好。

再联想到今年的另一则消息,Facebook人工智能研究实验室的两个AI聊天机器人互相对话时,竟逐渐发出人类无法理解的独特语言。

这就是活脱脱的《终结者》现实版呀。

可以说,今天它对机器的意义,不亚于7万年前发生在人类身上的那场认知革命。

如果我们还不能理解,智能机器的这种认知和自我学习会对我们的社会造成什么样的影响。那我们不妨回过头来看看,人类究当初竟是如何从动物变成智人,并一步步走向食物链顶端的?

为什么统治地球的不是黑猩猩?

为什么统治地球的是人类,而不是黑猩猩、猴子,或者狮子、老虎之类的?

这是一个值得深思的问题。

以色列人类历史学家尤瓦尔·赫拉利,在他那本火爆全球的《人类简史》里描述到:早在250万年前,就已经出现了非常类似现代人类的动物。如果那时,你到非洲旅游,会看到一群很像人类的生物——有些妈妈一边哄着小婴儿,一边还得把玩疯的小孩抓回来,忙得 团团转;有些年轻人对社会上种种规范气愤不满,也有些垂垂老矣的老人家只想图个清静;这些远古的人类已懂得爱和玩乐,能够产生亲密的友谊,也会争地位、夺权力。

不过,这些远古人类和黑猩猩、狒狒、大象等一般动物比起来,并没什么不同。

在之后的200万年里,人类一直就只是一种弱小、边缘的生物。一直担心害怕食肉动物的威胁,也很少猎杀大型猎物,维生主要靠的就是采集植物、挖找昆虫、追杀小动物,还有跟在更强大的食肉动物后面吃些剩下的腐肉。

直到距今7万到3万年前,在人类身上发生了一场认知革命,正是这场革命让人类在众多物种中脱颖而出,随后的地球史也彻底改变。

认知革命的核心是指较于其他物种,人类有了新思维和思考能力。在这场认知革命之后,传说、神话、文字、文化、新技术应运而生。

共同的神话和信仰就像胶水一样把千千万万的个人、家庭和群体结合在一起。所以,人类也由十几人族群向几千人的部落、几万人的城镇聚集。

而像黑猩猩族群,至今一般由20~50只黑猩猩组成。而随着黑猩猩成员数量渐增,社会秩序就会动摇,最后造成族群分裂,有些成员就会离开另组家园。

更重要的是人类开始学会了协作,就算是大批互不相识的人,只要共同的神话信仰和语言,就能共同合作。而在共同协作之下,人类制作工具的能力大幅提升。比如靠着其他人的帮助,一个人可以几分钟内完成一把燧石矛。

当然还有更复杂的房子、车、船只等,这些都是在认知革命之前的动物时代无法想象的。

所以,正是认知革命让我们从动物成为了人。

人工智能即是人类革命,也会革人类命

那么,机器的认知革命会对人类造成什么影响呢?

无论是2000年前的农业革命,还是150年前的工业革命,还是50年前的信息革命,革命的对象都是工具,目的在于提高效率,最终都需人类驾驭或操作完成。

也就是说还是由人脑来代替机器进行思考。

而现在人工智能的意义就在于赋予机器思考能力,让“机脑代替人脑”。若这场革命是机器把人能干的事都干了,那么,人的意义又在哪儿呢?

刚开始时,我们认为人工智能目的在于提高效率,后来我们发现它将“解放”(失业)更多的人类。

全球第一大电子代工厂 —— 富士康已在中国的各大生产基地安装了4万台机器人,而且其每年还可以打造1万台机器人。

在2016年时,因为机器人的大规模使用,仅仅在昆山工厂,富士康最近就裁掉了6万员工。

富士康的案例警示了我们,人要有一技之长,才在能在社会上立足。只会蛮力做些机械性的重复性工作是没有前途的。在社会的变革发展中,也是最先受冲击的。

不过,有时候,拥有一技之长也未必保险,比如司机。

近日,在腾讯汽车举办“2017全球汽车AI大会”上,谷歌无人驾驶之父塞巴斯蒂安•特龙预言:到2050年无人驾驶的水平将超过人类驾驶而且得到普及,未来儿童、老人、盲人都将能够开车,而这项技术还会深刻影响人类社会。

如果你还觉得2050年很遥远的话,不妨看下百度。作为中国最大的在线搜索引擎的运营商,财大气粗的百度,已经推出了100亿元人民币(15亿美元)的自主驾驶资金,未来3年将这笔现金投入100多个自主驾驶项目。而且更是誓言到2018年发布一款无人驾驶汽车,到2021年开始量产。

可能有人会侥幸地认为,我是搞艺术的,艺术可不是谁都能来做的。

话还真不能说那么绝对,最新一项研究结果表明,人工智能(AI)不仅可以进行复杂的音乐创作工作,还能达到“大师级”水平。

索尼巴黎计算机科学实验室研究人员盖坦·哈杰里斯与弗朗索瓦·帕切特就研究了一个课题:人工智能机器能否创作出与巴赫(西方近代音乐之父)一样风格的赞美诗?

为了寻找答案,哈杰里斯和帕切特开发了一个名为“DeepBach”(深度巴赫)的神经网络。如今,二人已经有了答案。

他们先是利用巴赫创作的352部作品目来训练DeepBach。接下来,在预定义音域内,他们将这些作品变调,创作出了2503首赞美诗。其中,80%用来训练DeepBach,而剩余20%用来验证训练成果。经过训练,DeepBach能够创作出与巴赫风格高度相近的作品,几乎到了“以假乱真”的地步。研究团队对1600多人进行了测试,其中包括400多位音乐家或音乐系的学生。结果显示,超过50%的人认为,DeepBach生成的作品就是巴赫本人的作品。

大家可以发挥想象下,照这样下去,未来会怎样?

面对比人类更聪明的物种,我们怎么办

作为更聪明的物种,人工智能对人类究竟是好是坏?人类又该怎么办?

特斯拉创始人、好莱坞大片《钢铁侠》原型埃隆·马斯克说,研究人工智能就像召唤恶魔一样。就像所有的神话中画着法阵捧着圣水的邪恶巫师一样,每个巫师都声称自己可以控制恶魔,但没有一个最终成功的。

当今最著名的物理学家史蒂芬·霍金则说:“人工智能的发展可能意味着人类的终结。”

尤瓦尔·赫拉利在其另一部著作《未来简史》里则表示,未来是“算法”的世界。

而国务院在今年5月份印发的《新一代人工智能发展规划》也指出,人工智能是影响面广的颠覆性技术,可能带来改变就业结构、冲击法律与社会伦理、侵犯个人隐私、挑战国际关系准则等挑战。

未来似乎不那么美妙。

那么面对这种情况,我们该怎么办呢?

无论是对国家,还是我们个人这都是一项挑战。

对于国家来说,出于发展的需要,需要鼓励人工智能,但考虑到人类生存的安全性,又要划出明确的红线。

如我国的《新一代人工智能发展规划》就指出,在大力发展人工智能的同时,必须高度重视可能带来的安全风险挑战,加强前瞻预防与约束引导,最大限度降低风险,确保人工智能安全、可靠、可控发展。

再如,在布宜诺斯艾利斯举办的国际人工智能联合会议上,特斯拉 CEO 埃隆马斯克、苹果联合创始人Steve Wozniak、Google 旗下人工智能公司 DeepMind CEO Demis Hassabis、著名物理学家史蒂芬·霍金博士,以及上百位人工智能研究专家共同签署了一封号召禁止人工智能武器的公开信,呼吁各国通力合作禁止研发人工智能武器。

而对于我们个人而言,要不想失业、被社会和人工智能淘汰,就只有一条路:

不停地学习,跨领域地学习!

无论是生存,还是赚钱发财,未来都别无他路。

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