扑面而来的“AI时代”(上)

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刘 奇

刘奇,博士生导师,国务院参事室特约研究员,中国农经学会副会长,中国农村政策研究中心研究员,清华大学中国农村研究院学术委员会委员、首席专家。

近几年,从无人机植保到“傻瓜式”种地,各种发生在农业领域的技术革命频频见诸媒体。当人们乐享智慧农业的幸福时,根本没有觉察到这是“山雨欲来风满楼”的前奏。2016年,一声划时代的“狗”叫,惊得世人目瞪口呆, 彻底打破了人类主宰世界的美梦。2016年被称为人工智能元年,从此“狗眼看人低”的那句老话被应验,横空出世的“阿尔法狗”雄视天下,傲视人类。从梦中惊醒的人们突然发现,一个新的物种诞生了,人类不再可能唯我独大,这个新物种把我们带进了AI人工智能)时代。

人类从IT信息技术)时代进入DT大数据云计算)时代只用了十几年时间,然而当我们还在讨论大数据、云计算的浪潮时,AI人工智能)时代已经扑面而来。下一步,我们还将进入HI人类智能) 时代(人工智能与人类智能不同点在于,人类智能时代,人脑与电脑可以实现互相切换下载)。“阿尔法狗”(AlphaGo)战胜了世界顶尖围棋选手李世乭,随后它的升级版Master又连续战胜了60位围棋高手,引起了世界轰动。聂卫平在赛前接受凤凰台采访时曾笃定地说这次“人工智能不可能在围棋领域战胜人类!绝对不可能!”但结果出乎很多人的预料。如果说IT时代是信息爆炸的时代,DT时代是知识爆炸的时代,那么AI时代就是智能爆炸的时代。百度总裁李彦宏就认为互联网只是一道“开胃菜”,真正的“主菜”是人工智能,人工智能不是互联网的一部分,不是互联网第三个阶段,而是堪比工业革命的新的技术革命,而且会持续很长时间。他保守预测,未来2050年都将会是人工智能的快速发展时期。

人工智能征服世界指日可待。2011年美国畅销书作家雷·库兹韦尔出版了一本书叫《奇点临近》, 书中预测人工智能完全征服人类的时间节点在2045年。目前,AI已经渗透到人类生活的各个领域,像防火、讨债、扶贫、医疗,农业的病虫测报、天气预报、无人机植保、播种等难题都能解决。尤其在计算、检索、记录、下棋、记忆方面,AI已经大大超越人类。在可以预见的未来,AI时代将彻底颠覆人类的思想观念、思维方式、生活信条等。

人工智能与人类相比具有六大优势

一是经验丰富。人类只有自己的经验积累和从其他人及书籍中学习到的一些经验。而机器则可以储存人类的所有经验,在这一点上人类的记忆力无法比拟。AlphaGo 战胜围棋大师就是典型的例子。19×19的围棋棋盘上的套路虽然无法穷尽,但人工智能可以掌握人类历史上所有下过的棋路,并可以在此基础上进行自我对弈,“左右互搏”。一年后的今天,AlphaGo2.0 版已经可以让给1.04颗棋子而获胜。人工智能在经验积累上可以跨越时空,在纵横两个层面掌握人类积累的经验。在纵向上,掌握古往今来全人类的历史经验。比如在医疗领域,硅谷已经研发出超出人类顶尖水平的看病机器人,因为它已经掌握了人类所有的病例,通过综合归纳就可以判定患者病情。最近已经有这样的实验,机器和非常有经验的X光片医生比识别准确率, 在癌症诊断上机器已经超过了最有经验的医生。原因很简单,一个X 光医生一生当中最多看上万张图片,但是机器可以一次看几百万张图片。在学术研究方面,第一步都要阅历史文献。人类查阅文献,类似的有几百篇文章,一天读一篇得读一年。人工智能可以就某一课题搜集全世界的历史资料、研究成果,然后归纳分类,这些繁杂的事它只在瞬间便可完成。不久前,加拿大就做了这样一个实验,这是一个关于医学问题的研究,他们让机器读了大概40万篇文献历史。然后,机器就自己总结出了历史上所有已经解决了的问题,是用什么方法解决的,今天还有哪些问题要解决,有哪些可能的方法能解决这样的问题。过去由人类完成的科研这样高度创新的活动,机器很轻松地就完成了。再比如,现在有文学地图、诗词地图,搜索苏东坡,人工智能就可以查到他一生分别在什么时间、什么地点写过什么诗词。在横向上,人工智能可以模仿人的风格进行艺术创作。比如它可以模拟琴棋书画、诗词歌赋、小说散文、学术研究等方方面面的人类经验。把名家的曲子输入进去, 人工智能马上可以创作出新的编曲,艺术水准跟名家不相上下; 把一个人的书法、绘画作品输入进去,机器也同样可以模仿出以假乱真的作品。人工智能还可以具备写诗作词、小说散文这些创作技能。有这样一首诗:“孤奈凌节护,根枝木落无。寒花影里月, 独照一灯枯。” 这首题为《画松》的诗其实非人所作,而是由人工智能创作出来的。人工智能不仅可以学会句式结构, 还可以掌握不同风格。也就是说,如果把鲁迅的著作给机器人“喂”一遍,它写出的来故事, 一定是鲁迅风格的。从理论上看,在所有能够被规则化、系统化的领域,人工智能都有可能取代人类,甚至在一些人类以前认为无法规则化的领域,AI都能大展身手,人类已经很难说还有什么领域是人工智能的禁区。

二是反应敏捷。人工智能计算的数字都是天文数字,反应的速度超乎人类想象, 而且更新迭代的速度特别快。今天的一部普通智能手机都比上世纪80年代的超级计算机计算速度要快不知多少倍。我国的天河超级计算机,现在每秒的运算速度是3.4亿亿次。而中科大潘建伟团队光量子计算机又比现在的超级计算机不知快了多少倍。光量子计算机一经投放市场,现在的所有计算机都将成为垃圾。人类需要很长时间做出来的东西,机器很快完成了。这带来的最大好处就是科学家以前穷尽一生都难以做到的事情, 交给人工智能瞬间就能解决。以研制抗癌药为例,过去制药,生物科学家预测一种化学结构可能有效, 便逐个试错。这和爱迪生发明电灯泡相似,效率很低。现在则把大量已成功开发的药的结构输入机器,机器通过海量的学习,反复的试错,药品研发速度便可提升很多倍。科学家以往采取试错法和排除法分析数以万计的天然或合成化合物,耗时费力,有的需要几年甚至十几年、几十年,而现在在AI的帮助下,筛选百万种化合物的工作量只需要一天就能完成。想当初,科学家第一次进行人类基因组定序的时候花费了15年、30亿美元,但现在只要花上几周、几百美元就能完成一个人的基因定序,原因就在于机器的反应速度越来越快。

三是默会技能。人类绝大多数技能都只能意会,难以言传,比如开汽车、骑自行车、绘画、书法、写书、料理等,都只有从实际训练中掌握。没有人是看说明书学会骑自行车的,都是骑到车上摔几跤学会。这种默会技能,机器人可以用机器语言去学习理解并掌握。英国的一家公司已经发明了“厨房+厨师”机器人,冰箱、灶台、烤炉等各种厨房设备都合并到机器人中,不管是做面包还是做法餐、中餐,都可以交给机器人完成。这个机器人明年即将投放市场,售价10 万元,价钱虽然很贵,但随着人工智能技术的不断发展,它的价格会越来越低,成为大众消费品。包括我们现在的很多人工智能都体现了机器的默会学习能力,给某个人工智能机器编程的人可以完全不懂这件事,只要有这个行业的数据,剩下的交给机器自己去学习。比如写AlphaGo的软件工程师完全不懂下围棋,但只要有围棋数据,机器就可以自己学习。

四是群体学习能力。一台机器学会一种知识,马上可以通过网络不走样地传递给其他机器,无数机器人照单全收。Google做了一个实验,他们让机械手学习去抓不同形状的东西,有圆的、方的、长的、短的,也不教机械手,机械手一开始抓空了,下一个动作就换一个姿势,这就是机器学习的一个过程。然后Google拿了20台机器手一起来学,结果时间是原来的1/20。再比如特斯拉在大街上跑的10万辆车,每辆车都在学习,一天能搜集几百万公里的数据。也就是说,学习一个超级复杂的东西,把10万台机器放在一起,人类可能要学很多年,它们一分钟,甚至一秒钟就学会了。因为机器之间可以瞬间分享自己学到的东西。人类就无法做到这一点。不管是什么知识传递出去,也不管是采取言语口述还是手把手教授的方式,信息传输过程一定会有失真,接收方接收到信息后再加上他自己的理解,学到的东西一定不是原样的,不可能做到原样复制。而且人受时空的局限,信息传播的范围、对象也很有限,虽然有互联网但还是达不到机器人的传播范围。人类的这一点局限,我们的老祖宗很早就意识到了。西安碑林的《开成石经》,是唐文宗时期,朝廷组织学者花了7年时间才篆刻出来的。里面的内容都是《论语》《孝经》《尔雅》等儒家经典。花这么大精力去做这个事情, 就是因为当时印刷技术不发达,儒家经典相互传抄,抄着抄着就走样了,往往词不达意、漏洞百出,只能由官方出面兴师动众去搞这么大一个文化工程,搞出来以后就立在国子监门口,保证经典的权威性和准确性,但即便这样,传播的范围也是极其有限的。

五是永不疲劳。人脑在稳定性和可靠性上跟电脑没法比。人吃五谷杂粮会病,想问题想得时间长一点会累。人要吃喝拉撒、要睡觉休息,不可能48小时、72小时连轴转。可是电脑完全不存在这些问题,它可以全天24小时一年365天处于峰值水平运行从来不休息,仅在这一点上人脑对电脑就是望尘莫及的。李世乭大战AlphaGo,赛后当天,不管李世乭再怎么悔恨,再怎么痛苦,再怎么勤奋,他晚上都需要睡觉。李世乭睡觉的时候,胜利者AlphaGo干嘛呢?它当晚又复盘十万局棋局,这个差距只能是越拉越大。

六是不会犯错。人类的经验取得都是在无数次试错之后获取的成功,666农药是在665次失败后才造出来的,所以取名666。人类每一项科技研发都经历过无数次的试错, 而机器人不同,它掌握的技术全是人类成功的范例,试错过程被全部删除省略,因此它不会犯错,只会在人类成功经验的基础上优中选出更优的方案,仅这一点就让人类无法企及。

人工智能是一个崭新的技术前沿,它正在打破世界旧的秩序,并缔造一个新的秩序,它将带给我们的是我们还不能完全理解的经济、政治、社会、文化变革。它不会成为新的行业,但它会渗透和改变现有的所有行业;它或许会改变人的生命,让人生永恒;它更有可能改变人作为人的界限和意义。

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