【脑力·人工智能】王小川 | 梦想照进现实，人工智能是否会再一次退潮？

导师简介：王小川，搜狗CEO

一．人工智能仍有诸多未突破的领域

直到今天，人工智能领域依然有很多瓶颈没有被突破。

与阿尔法狗的对局以4:1结束的结局虽然很美妙，但如果阿尔法狗连赢五局，这会让人们对人工智能产生恐惧。如果机器完胜人类，就会让人类找不到自己的生存空间。

其实，机器只要赢一局就是一种胜利，企业也会把它当做英雄，老百姓更是亲昵的称“阿尔法狗”为“狗狗”。这就代表着，阿尔法狗作为机器已经被放在了和人相对平等的位置上，很多下围棋的棋友更是称呼“阿尔法狗”为“阿老师”，这彻底地将机器拟人化了。

我在6月份的时候去DeepMap（硅谷自动驾驶领域的技术公司，2016年才刚刚成立，专注于高精度地图解决方案的研发）参观访问，与开发人员进行讨论。

为什么阿尔法狗会输这一局？

当时在现场下棋的时候，机器走着走着就开始变得毫无章法了。对于这一点，程序员也很抓狂，比赛完的当天就回去复盘了，但是结果显示程序并没有bug，没有bug就意味着代码不能改进，问题也就不能得到解决，只能想尽各种办法去找漏洞。

我去的时候，比赛已经过去3个月了，但是这个问题仍然没有解决，因为程序员也不知道问题究竟出在哪里了。

阿尔法狗所采用的神经元网络是一个高维叠加的空间，从数据输入到结果输出，计算的复杂程度之高难以想象。比如：我们现在看到的是一个三维空间，但是再增加维度，四维就没有那么直观了，而五维就彻底混乱了。

在深度学习网络中，空间是几百维甚至上千维，那么人用肉眼就没有办法去梳理究竟是哪些数据出了差错。

人工智能的妙处就在于，可以解决高维复杂的问题，但难点在于出现问题以后，程序员根本无从查起。

所以与之相对应的另一个学派贝叶斯学派认为，程序一定要能够看到参数的运算过程，即如何得到的运算结果。贝叶斯学派一直对深度学习表达担忧，认为深度学习理论体系没有严格的数学证明，而是仅靠梯度进行不断尝试，所得结果的稳定性不受掌控，风险大。

贝叶斯统计：英国学者托马斯·贝叶斯在《论有关机遇问题的求解》中提出一种归纳推理的理论，后被一些统计学者发展为一种系统的统计推断方法，称为贝叶斯方法。采用这种方法作统计推断所得的全部结果，构成贝叶斯统计的内容。认为贝叶斯方法是唯一合理的统计推断方法的统计学者，组成数理统计学中的贝叶斯学派，其形成可追溯到 20世纪 30 年代。到50～60年代，已发展为一个有影响的学派。（来自百度百科）

以前我认为这种思想是吃不到葡萄还说葡萄酸，你自己做不到还要贬低能做到的人。

然而，这件事情真的证实了深度学习理论框架确实存在风险，这个系统的正确率能够达到90%-95%，但是对于从未尝试的某些数据处理，人为根本无法掌控，没有原有的算法稳定性强。

我离开后一周，DeepMap的程序员将程序进行了修改，重新调整了网络连接参数，使得阿尔法狗一旦面对之前失败的棋局会选择正确的位置，但是这并不代表不会出其他的问题。因为这不是bug，如果换另外一个棋局，可能依然会出现严重的漏洞。

二．无人驾驶技术尚不成熟

其实就好比给墙刷漆，如果有的地方有遗漏的点，可以多刷几下补漏。阿尔法狗的这个点被补刷上了，但是这堵墙上究竟还有多少没有刷上的点就不得而知了。

因此，深度学习理论是高度不稳定的系统，将这个问题引申到无人驾驶领域，如果不考虑商业问题，利用大数据模式，让无人驾驶能够在开放环境里自由上路的技术还是不成熟的。

在汽车工业界，将无人驾驶分为L1-L4四级。L4为最高级，即在任何环境都能够实现无人驾驶；L3是在封闭环境下可以实现无人驾驶，比如高速公路中间不会有人突然穿越，没有不可预计的障碍物。

我与DeepMap程序员进行交流的时候，得到的结论是：

传统算法无法实现无人驾驶技术

实现无人驾驶技术只能依靠深度学习理论

就目前情况来看，深度学习理论的数据量越大，得到的结果越准确。

但是人为无法判断“墙上漏刷的点”在哪里，这个“漏刷的点”可能会带来非常严重的后果。比如：突然从路边冲出来一个人或者一只动物，就很可能会发生加速冲撞事件。

所以到目前为止，在开放环境里面仍然无法彻底实现无人驾驶，或者说让人不能放心。有可能使用无人驾驶技术很长时间都很顺利，但是突然间出现了事故，就会像阿尔法狗输的那局棋一样。

对于遇到类似情况如何弥补，能否杜绝此类现象不再发生，厂商也显得无能为力。如果这件事情不能得到有效彻底的解决，就可能会出现严重的事故。我认为无人驾驶仅作为辅助驾驶还是相对安全的，开车上路仍然需要司机。

三．人工智能是否会再一次退潮？ 

在学术界有一个大讨论，主题是——人工智能是否会再一次退潮？

之所以是“再一次”，是因为人工智能已经退潮过很多次了，只不过没有引起大家的关注而已。

每一次新科技出现“涨潮”，都会引起学术界的欢呼，大伙儿认为会有重大的突破，然而过了几年却根本无法实现，就会引发“退潮”，这样的“涨退”已经发生过三次了。以阿尔法狗为代表的胜利，让人们认为人工智能很厉害。

以下是我认为不会退潮的原因：

虽然人工智能没有突破到永久高，但是第一次能够跟工业界大范围结合，去解决一些复杂性的问题了。能够投入使用，是与前三次比较而言最本质的区别，也是不会退潮的根本原因。

另外，因为有资本家看到了商业价值，所以会有资金源源不断的流入，有了资本的驱动，人工智能才会不断进步。

我希望这波人工智能浪潮能够持续涨潮，因为已经可以预见到未来的实用性，但是仍然有很多的坑值得引起注意和警惕。

四．人类是否会被机器所取代？

总有人问：人会不会被机器所取代？

我认为这个问题的提问者既自大又自卑。人体的构造实际上非常复杂，是难以通过机器进行创造的。

凯文·凯利的《失控》里面有一句话是说：一架波音飞机和一根黄瓜究竟谁更复杂？（脑洞来了喔～）

对于这个问题，我认为黄瓜比飞机还复杂，因为黄瓜的细胞结构里面的运转很难。科学家在尝试创造最小的生命的时候，是剪掉现有细菌的DNA，剪掉以后去观察细菌是否还活着，如果可以进行新陈代谢和繁殖，就仍然认为它是个生命。

到今年为止，这个细菌被剪到还剩200个基因，仍然存活。这代表人类制造生命的最高水平，但这条生命是在现有生命体的基础上得到的，而不是创造的。人类目前还没有能力去创造一条生命。因此，到目前为止，生命还是来源于生命本身。

人类对于生命的理解还停留在非常浅显的阶段，这200个基因里面只有60%是被明确作用的，而剩下的40%仍然不知道存在的作用，可是没有这40%，生命就不能继续繁衍。所以，要了解生命是特别艰难的，机器到目前为止仍然不能取代人类，人类不要盲目“自卑”。

在我心中，未来会出现一个人机结合的局面，这才是未来世界的本源。

以前，人是自我进化的，这个进化是跟环境对抗而言的。比如冷，就会长脂肪、长肌肉；奔跑，让自己更加健壮。现在冷了，要穿衣服、开暖气；走不动了，就可以开车、坐电梯。

所以，现在人的进化是跟机器同步的，甚至依赖于技术的进步。

原来我总在思考一个问题，人在科技面前，是变得更强大了还是更弱小了？

我得出的基本结论是如果人和机器是一种协同关系，把科技当做工具，比如：使用搜索引擎、淘宝等等，人几乎无所不能。一旦离开了科技以后，人其实变得更加脆弱了。

因此，我们必须拥抱科技进步，这是不可阻挡的趋势。

技术在进化，技术和我们共同合成了地球的一部分，所以体内进化一段时间以后，又开启了智能设备，然后又走向了体内技术的侵入。

有一本书内容很浅显，叫《科技想要什么》，讲人和机器之间的互动关系。对人们理解人和技术之间的进化会有帮助，不是理解商业问题，而是理解人生存在地球上的价值。

人工智能实现以后，人类最后的阵地也会有一部分失守。过去人们认为断腿没有关系，机器可以代替腿的功能，由大脑控制就可以了，大脑是人最宝贵的。但是现在，人脑可以进行的活动，机器也能够替代一部分了。就比如阿尔法狗使得下围棋的棋手非常痛苦，认为自己的大脑被机器取代了。

（脑洞又来了～）人早晚会进化成一种人工智能的物种，或者人和机器进行合体，不只是身体的替代。因此会慢慢出现人和机器的连接、“脑机接口”等。

以上是我关于人工智能的一些感悟，我不是科班出身，也许会有错的地方，仅作为我个人的想法与大家分享。

谢谢大家！

内容来自：湖畔大学三板斧（ID：hupansanbanfu）

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