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再比如，自动翻译软件可以语调不改地翻译出“这里有炸弹”，而懂外语的翻译者只要看一眼这个句子，就会脸色大变，马上大喊“所有人快出去！”
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神经网络之所以在20世纪60年代被遗弃是因为当时没有足够快的电脑，随着电脑的普及和运算速度的不断提高，如今的神经网络才有能力来执行大规模计算。某种程度上，“深度学习”是被便宜的计算能力成就的。当然，神经网络的算法也有很多进步，杰夫·辛顿和其他研究者不断在开发更加高效的算法，但如果没有成千上万的计算机来完善神经网络，这一切都将无从谈起。
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号称在电视益智节目中打败人类冠军的IBM计算机沃森需要85 000瓦特的能量。谷歌AlphaGo确实战胜了人类围棋冠军，但是鲜有人注意到，AlphaGo需要消耗440 000瓦特的计算能量。即便如此，除了会下围棋，AlphaGo还会做什么呢？相比之下，人类大脑将惊人的计算能量装入一个狭窄的空间，只使用了20瓦特的能量，而且，人类的大脑还能做其他数不清的事情。如果有人能使用20瓦特的能量制造出一个能同时做两件事的机器人，我才真的觉得了不起，才是不可思议的大进步。注意不能作弊，不能把扫地的机器人和做三明治的机器人放在一个大铁盒里，就宣称机器人能做两件事了，我们人类可没有长出一百万个大脑来做一百万件事情。
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靠大量计算能力取得的成果称不上多有创意，有时候我开玩笑说这是“摩尔定律的诅咒”。过去在人工智能领域的科学家不断有很多有趣的、富有创造性的想法涌现，因为当时的电脑运算速度慢、体积大且价格不菲，要想让它变“智能”必须绞尽脑汁地想尽各种方法。
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我对此体会尤其深刻。20世纪80年代我们做人工智能研究时，哪怕非常简单的“推理”都需要庞大且贵重的机器，有时甚至需要一些专业机器，比如LISP机（20世纪70年代进入市场并广泛应用的人工智能机，一种直接以LISP语言的系统函数为机器指令的通用计算机），然而很多实验依然很难开展，尤其是在神经网络领域。但如今的人工智能创业者可以使用计算能力快、价格也便宜的机器，可以将很多机器并联起来测试非常复杂的模型，他们不需要多有创意就可以取得很大的进展。
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如今的超级计算机能用很简单的方法迅速找到问题的答案。实际上，靠搜索引擎基本上就可以找到大部分问题的答案，简单到人们已经不用思考，不需要有多少创意。在某种程度上，这种强大的计算能力正在让人们失去用更有创造性的方法完善智能机器的动力。而且，即便这种“暴力破解”（brute force）的方法，也很快要面临瓶颈了，“摩尔定律”正在面临挑战，电脑计算能力的提升并不会像人们想象的那样继续一路高歌猛进。
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深度学习如今变得如此流行，AlphaGo的辉煌战绩也是深度学习成就的。但是，如果认真分析深度学习的这些成功案例，你会意识到，它们的成功除了依赖大量的高速计算机处理器，还依赖海量的大数据，即人类提供的学习样本。成功识别猫的故事是在ImageNet这个图片大数据库之后才成为可能的，AlphaGo的成功也是基于收集整理了人类围棋大师们积累下来的成千上万的着数。
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总的来说，“深度学习”本身没有问题，我只是不确定放弃基于知识的方法是对的，就好像过去我一直反对放弃神经网络。比如，使用“深度学习”的方法来猜谁是下一任美国总统时，根据之前的美国总统的名单并不能猜出答案。人们的常用方法是分析所有正在竞选美国总统的政治家的情况，然后花上好几个小时乃至好几天来争论谁会是下一任，我们此时的推理是就基于知识的。
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然而还有常识问题，我们日常做的大部分事情都是不经过思考的，天热了就少穿点衣服，下雨了就拿起雨伞，在别人伤心的时候说安慰的话，在别人开心的时候微笑等，很多认知和行为都已潜移默化为常识的一部分。而很多动物行为能把人逗笑恰恰是因为它们缺乏常识，比如小猫对着镜子里的自己又抓又咬等。但是，要将这种我们人类看来是小孩子都知道的事情教给机器是难之又难的。
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显然，和人类的大脑相比，我们离制造出真正智能的机器还差十万八千里。我们制造出的充其量是越来越好的电器产品而已，洗衣机、电冰箱、微波炉、下象棋的深蓝、下围棋的AlphaGo……它们都只能做一件事情，只不过比人类做得更好更快而已。
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技术到底进步了多少
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技术进步在不断加速。这是奇点理论很关键的一个支撑点。当今的各种技术进步如此之快，且还在不断加速，机器会越来越智能和强大。果真如此吗？
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我们过去就已经有比今天更令人震惊的技术进步了。1880~1915年，汽车、飞机、电话、收音机、录音机以及电影逐一被发明出来。突然之间，人们就可以“飞”了，就可以跟千里之外的朋友或家人说话了，人们可以用录音机欣赏已经逝世的歌手的音乐了……这些对当时的人们来说，肯定像魔法一样神奇，其实这些发明都是在短短30多年里出现的。而同一时期，量子力学和相对论也相继问世。
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当然，技术一直在进步，但你真的确定今天的技术相比过去进步了很多吗？1886年，德国人卡尔·本茨（Karl Benz）造出了世界上第一辆汽车，47年后（1933年），美国已拥有2 500万辆车，整个世界已大概拥有4 000万辆车。1903年，怀特兄弟发明了第一架飞机，在第一次世界大战（1915~1918年）的短短三年里，人类已建造了超过20万架飞机。47年后（1950年），全世界已有3 100万的人乘坐飞机。
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1969年，人类首次成功登陆月球，47年后的今天，有几个人成功被送到其他星球了呢？1969年，超音速飞机协和号被发明出来，不幸的是，它甚至都没能继续运行到今天（协和号飞机1969年研发成功，1976年投入商业运行，2000年7月25日，协和号客机班机AF4590发生爆炸后，所有协和号飞机受此影响，于2003年退役）。再来看下人工智能，1969年，斯坦福国际研究所（Stanford Research Institute，SRI）研制了移动式机器人沙基（Shakey），47年后的今天，又有多少人拥有一台机器人呢？
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我甚至不确定今天的大部分技术进步相比之前有什么特别。当然，我们的生活因为技术发生了很多改变，但改变不等于进步。有时候一些看似重大的改变只是市场需求创造出的一些新时尚，或只是商业模式的改变而已，这些改变也许是“进步”，然而，它们主要只让少数几个大公司受益。到底是谁的进步？真的是人类社会的技术进步吗？
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比如，谷歌是目前人工智能领域最大的一家公司，它研发的无人驾驶汽车真的是很了不起的进步吗？确实能让人类的交通更安全吗？
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相反，它恰恰说明了高科技公司跟现实世界的距离有多远。
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首先，如今很多机器的“智能行为”其实是由于人类已经将机器周边的环境改造得近乎完美，即使白痴也能在那样的环境中工作。2014年12月，谷歌宣布第一部具备完整功能的无人驾驶原型汽车已经制造完毕，并于2015年夏天在加州的公路上完成了测试。当我们为无人驾驶的高科技和人工智能的进步欢呼时，鲜有人关注到的是，无人驾驶汽车只能在高度优化的道路上运行，加州极其优良的道路条件、GPS、雷达、监控装置等组合在一起，只要是正常人都能轻松地驾驶。
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其次，交通问题是世界上每个国家的主要问题，交通堵塞的问题从加勒比岛到北京都是一样的。无人驾驶车一定会加剧交通堵塞，而非减缓。因为今天不想自己开车的人也许明天就会买一辆无人驾驶车上路了。
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几乎每次有人想要“最优化”驾驶过程都会导致更拥堵的交通。比如，你在旧金山至少可以通过四种服务来共享一辆车，这几家公司分别是City CarShare、ZipCar、RelayRides和Getaround。结果是，原来乘坐公交车和地铁的人们也纷纷开始用汽车上班了。优步（Uber）和Lyft在本就十分拥堵的路上又增加了上千辆车。“分享车”的初衷本是因为车是有价值的资产，不应该在闲置的时候被“晾”在车库里。但是，每一辆驶出车库的车都在增加道路交通的压力，并带来更多污染。
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最后，无人驾驶车的支持者总是坚信它可以减少车祸，拯救生命。然而，2016年初，谷歌无人驾驶汽车向美国机动车管理局提供了无人驾驶汽车的最新报告。报告显示，其公司的无人驾驶汽车在14个月的测试中遇到了272桩意外事件，如果没有人类驾驶员随时待命准备接手，这些意外会发展得更严重。百度无人驾驶汽车也在2015年12月初完成了北京开放高速路的自动驾驶路测，但需要注意的实际情况是，它要求两个人坐在车内，一人负责随时接手，另一人负责监测车辆运行情况。
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如果真的要减少车祸，火车、地铁和公交车等公共交通的安全性比汽车高多了，我们应该想办法让更多的人使用公共交通出行，而不是制造更多的汽车。
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让人感慨的是，我们身处在一个社会学家们探讨媒体已经大大延伸了人们获得信息的范围的时代，结果却是，人们在车上装置了各种沟通、娱乐和电子商务等设施，汽车逐渐变成人们的第二个家，或者说生活的第二个中心。人们越来越热衷于将自动驾驶和各种电子装备都配置到汽车上，未来是不是会发展为我们将80亿人都放到路上，甚至包括老人和小孩呢？
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那么，今天那些层出不穷的新发现、新成就到底是从哪里来的呢？简单来说，我们今天的大部分进步其实都源自过去的创意，今天能够实现无非是因为强大而便宜的计算能力。
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