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涂子沛：數懼的最深層——人工智能三宗罪
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涂子沛阿里巴巴集團前副總裁，《大數據》
關鍵字: 大數據機器人Sophia人工智能威脅論alphago柯潔阿里巴巴涂子沛如果說今天的精準推送涉嫌心理操控，個性化定價是定向的“殺熟宰客”，那近幾年還有一種更深層、更廣泛的恐懼，已經深深地根植在大眾的內心了。那就是越來越多的人相信，隨著人工智能的進步，大量的工作會被機器取代，這個趨勢沒有人能夠阻擋。近幾年來，類似的研究、預測、警告不絕于耳，常常占據報紙版面的頭條。
人工智能在中國引發了廣泛關注的標志性事件是AlphaGo發起的人機圍棋大戰。
2016年3月，谷歌的算法AlphaGo與世界圍棋冠軍、職業九段棋手李世石對決，并以4∶1獲勝；其后該算法在網上與中日韓數十位棋手比賽，連勝60局無一敗績；2017年5月，在中國烏鎮圍棋峰會上，AlphaGo又以3∶0戰勝了世界排名第一的柯潔。
柯潔九段執白對陣DeepMind人工智能AlphaGo（圖/東方IC）
至此，大眾都公認AlphaGo的圍棋水平已經超越了人類的頂尖選手。棋類游戲的競技一向被視為智商水平的比拼，AlphaGo的取勝引起了一陣恐慌和討論：算法是不是已經比人類聰明了？
我并不這么認為。今天的算法之所以強大，主要是因為算力強大，普通人一天只能下三盤棋，而AlphaGo一天可以自我對弈三萬局，在大量記錄的基礎之上，它可以對每一步棋的下法獲得更精準的分析和判斷。
我們還要知道的是，算法的背后還是人，而且不止一個人，每一個算法背后都有一個團隊，智慧可以疊加，如果三名亞軍聯手，很可能就會戰勝一名冠軍。輸給算法，并不是輸給機器，而是輸給了一群人加一臺機器。換句話說，機器之所以能夠戰勝人，是“眾智”的結果。
此外，機器能戰勝人類，還有一個重要的原因，那就是“以無情對有情”。人有情緒，會犯錯，領先時易大意，落后時會焦慮，在進行重復性工作時會分心，這些都是天性。一場圍棋比賽動輒10多個小時，對弈雙方殫精竭慮，高手過招，往往是在等對方一不小心犯個錯誤。人類的棋手，比賽的時間越長、壓力越大，犯錯的可能性也越大，但算法無情，相比之下，它永遠是穩定的，不會因為分心或者緊張而犯錯誤。
當前人工智能興起的第二個標志，當屬無人駕駛汽車。下棋和開車，同為人工智能，實則差異巨大。圍棋再復雜，也是一個封閉空間內衍生的單一性復雜，而無人駕駛汽車一旦上路，面對的就是一個動態的、開放的、復雜真實的空間。道路四通八達，路面質量各異，各種障礙物、車輛、行人乃至打雷下雨，情況千變萬化，即便是一個老司機，也難以做到萬無一失。開車的挑戰和下棋不是一個數量級的。
然而，這并不意味著無人駕駛無法實現，解決的方法不是無限依靠智能，而是反其道行之，從“人工”向“智能”靠近：改造道路。現在的城市道路是為人類駕駛而設計的，如果我們改造道路，修建更適合機器駕駛的道路，并在道路兩旁裝配一套更方便機器感應、識別的標識系統，無人駕駛汽車的可行性、安全性將大大提升。所以，當下普及無人駕駛汽車的務實辦法，是為它們修建專門的、封閉式的道路，就像下棋一樣，在封閉的空間內，機器超越人的可能性就更大。
這意味著，人類必須重建城市的道路體系，就像100多年前汽車被發明和普及之時，人類必須修建適合汽車行駛的公路來全面代替18世紀馬車走的泥路一樣。
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- 責任編輯:李泠
- 最后更新: 2018-09-29 07:14:43
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