1704805046
1704805047
有一款智能咖啡机有很强的学习能力，它能够从一个品牌咖啡机的使用手册中学到很多东西，当你把某个不同品牌的咖啡机放在它面前时，它能够学会这台新咖啡机的工作原理，帮你做好一杯浓缩咖啡。通过一个统一的云计算平台，这个智能咖啡机的“主算法”能分享给其他机器人，它也能在第一时间学习到其他机器人自学而来的本领（比如泡茶），从而实现学习速度的指数级提升。
1704805048
1704805049
每个人都是独立个体，不存在统一的云计算平台，因此不管是同辈之间的学习，还是一代一代间的知识传递，相比于人工智能效率都不算太高。而一个人工智能学到的东西会立刻被其他所有人工智能学到手，这好比全年级第一的学霸的考试能力瞬间被学渣掌握，又好比考上状元的爹瞬间把自己写八股文的能力百分百传给了还在学走路的儿子。这样的统一进化能力人类永远都赶不上，只有望洋兴叹的份儿了。
1704805050
1704805051
工业革命代替了大量体力劳动，人工智能的感知力将进一步替代体力劳动，而且人工智能还有快速进化的强大判断力，几乎所有思考模式可以被理性推算的工作岗位，在有足够数据支撑的时候，都会被取代。因此有专家判断十年之内一半的工作会消失，还有专家判断十五年之内一半的工作会消失，这些预测必须引起我们的高度重视。
1704805052
1704805053
三大弱点：人工智能的“人性缺失”
1704805054
1704805055
人类作为自然界千百万年漫长演化的产物，智慧且美丽，但并不完美；人工智能作为人造产物，其存在历史不到百年，虽然十分强大，但同样存在不少缺陷。
1704805056
1704805057
缺乏创造力：机器人中出不了金庸
1704805058
1704805059
鉴于人类对自身的创造力还不甚理解，思考机器的创造力就更为困难了。
1704805060
1704805061
阿尔法狗有一些全新的围棋打法，但这些打法源自与其他所有落子完全一样的过程和模式，同样算法的重复应用可能会产生让人类感到惊讶或意外的结果，但这并不是传统意义上的“创造力”。
1704805062
1704805063
科学家提出新假设，记者发现好故事，厨师发明新式菜肴，乔布斯和他的同事们推测出我们更需要哪种平板电脑……智能机器可以参与到这些创造性活动中，弥补人原本不擅长的定量思维，把人们从重复性的脑力劳动中解放出来，有更多的时间去想象和创造。但人工智能不能创造新的问题，没有哪项创造性活动是由机器驱动的。
1704805064
1704805065
通过人工智能的文艺创作案例，我们可以了解其“创造力”的实质。
1704805066
1704805067
2016年3月，日本“人工智能小说创作”的研究人员召开报告会，介绍了他们人工智能系统创作的4篇小说。这4部作品在2015年秋天参加了“星新一文学奖”的评选，虽然它们都没有通过最终审核，但有部分小说通过了文学奖的初审。
1704805068
1704805069
小说的创作由人类事先设定好登场人物、故事框架等，人工智能再根据这些内容自动生成小说。日本科幻小说作家长谷敏思表示：“能够完整写出小说太令人震惊了。如果满分100分的话，我打60分。未来令人期待。”
1704805070
1704805071
人工智能写小说之所以“令人震惊”，是因为文学创作属于高级脑力劳动，是大部分人都不具备的技能，如今这一高级智能领域竟然被机器入侵了。
1704805072
1704805073
在人工智能领域，NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）是一门研究如何让机器理解人类语言、写出人类文字的重要学科。
1704805074
1704805075
NLP有两种思路：“名师出高徒”和“自学成才”。
1704805076
1704805077
所谓“名师出高徒”，是由人类当老师，把语言的语法，每个单词的含义和词性教给机器，然后机器根据语法和词汇来写文章。这跟我们在学校背单词、学语法、写作文的路数差不多。
1704805078
1704805079
所谓“自学成才”，就是扔一大批文字给机器，让它利用“深度学习”算法自己去寻找这门语言的规律，然后去尝试写作。这好比小孩子不用进学校，听多了，说多了，自然就能熟练掌握任何一门语言。
1704805080
1704805081
斯坦福大学的一位计算机博士曾用托尔斯泰的长篇小说《战争与和平》来训练人工智能。他完全不教机器任何语法规则，包括标点和字母区别都不告诉它，只是不停地用上百万字小说内容对机器进行训练，每训练100个回合，就叫它写文章。100个回合后，机器知道写作要有空格，但仍然有乱码。500个回合后，机器能正确拼写一些短单词。1200个回合后，机器写作时会有标点符号和长单词。训练2000个回合之后，机器已经可以正确拼写更复杂的语句。这是“自学成才”的典型案例。
1704805082
1704805083
在自然语言处理方面，有一个著名的深度学习模型：斯坦福大学的安德烈·卡帕西于2015年开发的卡帕西模型。这个模型只有几千行的代码量，但功能非常强大，只要给它输送大量的文字段落——任何语言都可以，它就会用递归神经网络分析段落，寻找出字与字之间的关系。
1704805084
1704805085
从数学角度看，文章无非是文字的序列。只要计算机破解了这个序列的规律，那它也能生成这样的序列，也就是写出类似的文章。
1704805086
1704805087
什么样的文章是装了卡帕西模型的机器人最擅长模仿的？有人做了测试，发现机器人学习古龙小说的效果好于学习金庸小说，因为古龙的语言比金庸简单，他的句子短，段落短，语法结构相对简单，并且词汇量比金庸少。换句话说，相比于金庸小说的复杂多变，古龙小说的规律性较强，更有利于机器人学习。现在流行的动不动几百万字的网络小说，使用的词汇量比古龙小说更少，故事情节也更加套路化，而越是单调重复，机器人越是能找出规律，模仿出类似的作品。
1704805088
1704805089
唐诗在各种文学类型中最具规律性，对仗、平仄、韵脚等规则都是机器人可以准确提炼的，因此艺术性最高的唐诗反倒成为机器人最擅长的创作领域。此外，诗歌强调意境，强调联想，机器人创造的看似不合道理的汉字组合，反而别具一番风味。
1704805090
1704805091
至于高度格式化的工作报告、新闻报道，机器人更是手到擒来。人工智能通过分析媒体多年积累的新闻报道，能训练出各类新闻稿的写作模板。韩国的一个人工智能记者，仅用0.3秒即可完成一篇股市行情的新闻报道。调查结果显示，一半以上的读者看了它的作品后分不清到底是不是人写的。我国的腾讯和新华社也已经采用写稿机器人撰写财经新闻稿了。《华盛顿邮报》为更好地报道2016年里约奥运会，组成了一支机器人记者团队，它们能快速地制作与奥运会积分榜、奖牌榜以及其他以数据为核心的新闻点相关的简单明了的新闻，这样，《华盛顿邮报》的人力记者就能够从事更加有趣、更加复杂的工作。
1704805092
1704805093
2016年以来，全球人工智能研究的一个新重点是艺术创作。
1704805094
1704805095
比如人工智能软件Ostagram可以把人们输入的两幅图画的内容和风格进行混合，形成一幅新的图画，效果十分惊艳。
[
上一页 ]
[ :1.704805046e+09 ]
[
下一页 ]