第47集 再见YC，拥抱AI

【本集金句】山姆奥特曼：“成为一台机器好像也有好处，并不像我此前以为的那样难过。毕竟作为人类，我的脑袋被信息输入输出的效率所限制——我们每秒只能学习2比特的内容，所以大量数据都被丢失了。但对机器而言，永无止境。”

第47集 再见YC，拥抱AI

山姆奥特曼出于什么原因，要在2019年选择离开如此成功的YC公司？这个问题的答案其实在很多年前就已经显现，那就是：AI，人工智能。

2012年，在旧金山北部的一次全天徒步旅行中，山姆奥特曼开始思考人类的独特性。当时，奥特曼和朋友一边徒步，一边讨论人工智能的发展状况，奥特曼突然意识到一件事，他说：“我们绝对没有理由相信，十三年之内，我们还是无法找到复制大脑的方法。当然，即便如此，有一些事仍然专属于人类——比如创造力、比如灵光一闪的瞬间、还有同时感到高兴和悲伤的能力……但计算机也将拥有自己的欲望和目标系统。”因此，当奥特曼意识到人类的智能可以被机器模拟时，他放弃了人类是独一无二的存在这个想法，感到了解脱。

奥特曼这场关于人类独特性，以及机器人可能替代人类、或者人工智能可能与人脑结合的思考，也与他当时所处的生活，也就是2011年后的一股风潮有关。此时，随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术在全球范围内的飞速发展，泛在感知数据支撑大数据技术，即大数据将无所不在的感知数据进行存储、分类、计算、分析，并进行规律挖掘和提炼，为决策提供数据支持，最终推动了以深度神经网络为代表的人工智能技术产生了质变，将许多科学研究从理论变为现实应用，尤其是图像分类、语音识别、人机对弈和无人驾驶这些与人工智能好结合的技术，很多都实现了重要的突破，也迎来爆发式增长，引发了美国科技圈、尤其是硅谷的关注与激烈讨论。

伴随这一风暴，IBM、谷歌、Facebook等公司纷纷出手，无论是传统豪强，还是互联网新贵，都在争抢网罗在机器人与人工智能领域的人才，收购拥有顶尖科学家与研究人员的深度领域公司，着手研究人工智能领域的突破性技术。

2011年，作为全世界历史最悠久、规模最大的科技公司代表，IBM率先开发了沃森这一问答计算机系统，将高级自然语言处理、信息检索、知识表示、自动推理和机器学习技术应用于开放域问答系统，也就是回答来自任何领域的问题的任务，通过这种方式，可以向训练有素的人工智能模型询问任何问题。沃森系统在参与美国知名智力竞赛节目《危险边缘》时，与人类进行较量，最终击败了所有在智力竞赛领域被认为最聪明、反应最快的玩家，赢得了比赛冠军。在各种报道中，这一事件也被称为是人工智能发展的里程碑。两年后，IBM在医疗、教育、法律等不同领域，逐步拓展沃森的商业应用可能。

2013年，Facebook的创始人兼CEO马克扎克伯格，因为看好人工智能技术的未来发展潜力，结识了卷积神经网络CNN的奠基人扬勒丘恩——当时，在机器深度学习领域，卷积神经网络是最常用于分析视觉图像的人工神经网络。扎克伯格说服扬勒丘恩加入Facebook，组建了人工智能实验室。扬勒丘恩是人工智能界的传奇，他在1988年时曾担任著名的贝尔实验室的研究员，贝尔实验室也就是此前提到的“仙童八叛逆”的师傅威廉肖克利曾经工作过的地方，在这里共有11位工作者获得九项诺贝尔物理学奖；1996年，扬勒丘恩又去担任了电信公司AT&T的实验室部门主管，2003年后在纽约大学任教，创立起纽约大学数据科学中心，并在之后的2018年，与约书亚本希奥和杰弗里辛顿一起获得了有计算机领域诺贝尔奖之称的图灵奖，以表彰他们在深度学习方面的成就。三人后来被称为“AI 教父”和“深度学习教父”。

在扬勒丘恩帮助Facebook组建人工智能实验室的同时，他的好友杰弗里辛顿博士也加入了谷歌，带领谷歌的人工智能小组研发使用神经网络进行机器学习。2014年下半年，短短半年时间，谷歌在没有惊动业内的情况下，率先完成对八家机器人公司的收购，这八家公司涉及类人机器人生产、机器人视觉技术研发、机器人手臂研发生产等各个方面，在收购后全都归于谷歌的机器人部门，由安卓系统之父安迪鲁宾领导管理。这轮收购显示谷歌早早就在布局机器人与人工智能领域的一个最终目标：也就是实现一种智能化、可移动且灵巧的机器人，能够紧密配合人类或在人类设定的地点工作。

就在巨头们纷纷布局机器人和人工智能领域时，同一时间，山姆奥特曼也意识到人工智能对未来的影响。2014年2月，奥特曼在一篇个人博客里，强调了自己对人工智能的关注和看好。奥特曼认为，通用人工智能AGI的技术如果能够起作用，将会是有史以来最厉害的技术发展，即便计算机仍然无法像人类一样有感情的思考，但在许多特定领域，计算机已经比人类做得更好，比如下棋、或者驾驶飞机。 

在博客里，奥特曼还提到了华裔科学家吴恩达，吴恩达曾担任斯坦福人工智能实验室主任，带领学生深入那些数据挖掘、大数据和机器学习相关的研究，2011年，吴恩达是谷歌大脑深度学习项目的联合创始人和负责人，2014年他加入了百度担任首席科学家。作为世界顶尖的人工智能专家，吴恩达相信深度学习来自单一算法——这是什么意思呢？在大脑内部构造中，它自然就能处理来自耳朵输入的系统，同时也能够学习处理来自眼睛的输入，吴恩达说：“大脑内处理信息的部分都是同个系统，如果我们能弄清楚这件事，创造出一个通用算法，程序就可以像大脑一样自我学习。”

奥特曼同意吴恩达的观点，并认为这部分技术目前已经取得了不错的成果，但由于大脑是一个非常复杂的系统，因此很难估计，目前的成果距离最终要实现的通用算法目标到底还有多近。而对于奥特曼来说，人工智能领域最大的问题不在于机器是否足够智能，而在于如何处理人工意识、创造力、欲望等等这些人性化的部分，奥特曼说：“我非常有信心，我们能够制作出表现出色的、处理特定复杂任务的计算机程序，但是我们能否制作一个能自己做决策的计算机程序呢？我们如何让计算机自己决定要学习驾驶汽车？或者写一本小说？”

在人类进化过程中，可能发生了一些事，使人类的大脑产生了创造力和自我学习的能力，可人类如何产生这样的进化却始终是科学界无法解释清楚的难题，比如说地球上的另一物种，诸如蛇类或者蜥蜴这些爬行动物，它们的进化就完全不同。爬行动物的大脑更接近于打乒乓球的计算机。因此，对于我们到底是否应该建造有意识的机器？人类和机器如何共生等重大问题，奥特曼说：“我能想到的最积极的结果是，计算机擅长做事，人类擅长思考。如果我们永远无法弄清楚如何让计算机产生创造力，那么人类与机器之间仍然有明确的界限与分工。”当奥特曼开始意识到人类与机器、与AI的关系时，人工智能技术的发展也逐渐对人类社会产生影响，就在这个阶段，人工智能带来的风险逐渐被更多人讨论。