论AI现状与未来
基于“网络与机器学习”的思考
看到“机器学习”这个字眼，人类不由得想到“AI”这门新兴技术。机器学习(Machine Learning, ML)它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。1956年美国达特茅斯学院的一个夏季研讨会，在当时会议的主题就是“用机器来模仿人类学习及其他方面的智能”。由此“AI”的世界到来了，实际上，“AI”这个词自诞生来已有六十多年的历史，可直到最近几年才最近社会，融入民众眼中，毕竟它的发展经历几个春冬，过程也算坎坷。
机器能否像人类一样能具有学习能力呢？机器能否像人类一样能独立思考呢?机器能否解决超越人类极限的问题呢？机器会有意识吗？一系列的质疑引发了一系列的思考？最典型最熟悉的例子便是ALphaGO战胜世界级围棋高手李世石事件，在当时强烈引起了社会的关注，昔日耀眼的世界冠军，如今却成为了不优雅的失败者。这确实是出乎意料甚至是激动人心的时刻，我们说国际象棋的走法虽多，但一台计算机基本上可以全部搞定，但对于围棋，计算机就很难做到了，因为围棋布局走法的可能性要比宇宙中原子的数量还多。我们中的绝大多数人，包括围棋顶级高手和AI专家，当时纷纷断言，机器要在围棋比赛中战胜人类，至少还要等到100以后。然而ALphaGO的成功表明，机器不单单能完败人类，甚至似乎有了自己的知觉和创造力，这不仅令人难以置信更令人毛骨悚然。强大的ALphaGO背后是由超强服务器集群支撑的庞大的人工神经网络，功耗大约12万W，相当于1000台家用冰箱，“神经网络”是机器学习算法的技术术语，机器学习就是改写规则，改写代码。不仅如此，ALhgaGO拥有2个大脑，一个负责预测落子的最佳概念，一个做整体的局面判断，两者协同工作，还要经过人类无法比拟的海量对弈训练。当然，致使其强大的还有“深度学习”技术，这种技术允许机器被训练，而不是编程，之所以叫“深度”是因为其自身由许多不同的层组成，层层分工，多层合作。多提一嘴“深度学习”终于能在今天有所成效，原因有两点，一是由于我们今天拥有了强大的计算能力的大型计算机，二是由于我们今天的社会拥有了大量数据。更厉害一点的是“基于神经网络的机器学习”。首先我们应该了解到正是由于神经网络的研究我们才获得了大量的网络模型，才发现了许多学习算法所以在这个基础上我们才能对其展开一系列研究。这里我们还应该知道几种学习方法：死记式学习（Hopfield网络作联想记忆和优化计算时就属于这种情况）、有监督学习、自组织学习、无监督学习（这种学习方法是目前最流行的也是我本人目前最感兴趣的，也是我认为在未来最有可能成为突破口的地方。常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。在这方面比较受欢迎的是吴恩达大佬）竞争学习、有监督与无监督的混合学习、Boltzmann学习、模糊学习、强化学习，这个我们了解一下就可以。
实际上，“机器学习”一直都是人工智能的一个核心研究领域，它是计算机科学和人工智能的主流学科。随着计算机技术向智能化、个性化方向发展，尤其是随着数据收集和存储设备的飞速升级，科学技术的各个领域都积累了大量的数据，利用计算机对数据进行分析，成为几乎所有领域的共性需求。其实“学习”就是一个过程，是计算机通往“聪明”的一个过程，它允许Agent通过指令的接收或者经验的积累对自身性能进行改进，被视为智能行为的基础。换言之，“学习”可能只是一个简单的联想过程，给定特定的输入，就会产生特定的输出。比如说，狗可以通过学习将命令“坐”同行为“坐”的身体反应联系起来。联想学习对于许多任务来说都是最基本的。我们说Agent通过学习获得了知识，这就是知识的自动获取。当然，学习的成功也是多种多样的：学习识别客户的购买模式，以便能检测出信用卡的欺诈行为;对客户进行扼要描述，以便能对市场推广活动进行定位；对网上内容进行分类并按照用户兴趣自动导入数据，为贷款申请人的信用打分；对燃气涡轮的故障进行诊断等。当今，学习已经取得了成效，如公路上的汽车导航、新星体类别的发现和我们上面提到的ALphaGO.位于日本长崎豪斯登堡的“奇怪酒店”，是世界上第一个机器人酒店，在这里几乎看不到人类的身影，办理入住、存送行李、向导咨询、清扫绿化，甚至餐厅大厨等工作全有AI承担。
机器学习的未来令人兴奋，机器学习正在改变我们的生活。最近，自动驾驶汽车、智能助手、机器人和智慧城市管理已经证明，智能机器是可以想象的，并且可以产生有人的效果，改变大多数行业领域，如零售、生产、建筑、会计、医疗服务、媒体和工程。艾伦图灵1950年在他的开创性著作《计算机器与智能》一文中所说，“我们只能看到前面不远的地方，但我们可以看到许多需要做的事情。”
未来，如果超智能AI真的出现，他会创造一个乌托邦世界还是反乌托邦世界？他会选择帮助人类治愈癌症、预防气候灾难、乃至维护世界和平？还是会像科幻故事中的情节一样，选择消灭如同“蝼蚁”一般的人类并占领地球？
其实，最担心的事情就是我们把AI真正做的事与霸主威胁混淆。因为这是毫无理论、毫无依据的，是非常荒诞的想法。这种想法无异于现在就开始担忧如果火星人口膨胀怎么办。我们现在这个阶段的AI根本就称不上真正的AI，以为它只是极度专业单一的形式，知识在特订领域发挥作用，而所谓的“通用AI”几乎没有什么进展。至今为止的AI，都属于ANI（人工狭智能），这是目前存在的唯一智能。电子邮件垃圾邮件过滤器、谷歌翻译、语音识别、跳棋、象棋、拼字游戏、双路棋，包括ALphaGO都是典型的ANI.当你使用智能手机，地图应用程序导航、接收定制单音乐推荐、查看明天的天气、与智能助理交谈，或者其他许多日常活动时，你正在使用ANI。吴恩达也表示人工智能威胁人类生存论在不远的将来是不可能实现的。相反，我们应该有一种忧虑：在后工业化时代，人们试图制造一台机器，他像人类一样进行各种活动。达到这个科学史上最为雄心勃勃的目标，还有很长的路要走。但是，即使未来实现了人工通用智能，也永远不会和人类智能完全一样。AI的主要局限是他只能完成狭窄领域的工作，而人类的惊人之处在于任何一个人都可以做很多不同的事情，我们很难处理机器人手臂的灵活性，我们能做出ALPHAGO来打败世界冠军，却做不出一个拥有3 岁孩子智商的机器人。
反观我们人类自己，如果我们把所有重复行的工作都解决掉，让自己的效率提高100倍，会怎么样？事实证明，300年前，我们都务农、耕种，做重复的事情；今天75%的人在办公室里工作，却仍然做着重复的事情。现在的AI只是一种技术，一种帮助我们做重复性工作的技术，它只是帮我们从部分重复的工作里解放出来，帮我们把效率提高10-50倍。就是这样，AI一直都是对人的一种增强，使人类更加强大。我们应该清楚，在这个世界上只有1%的有趣东西被发明发现了，我们还无法治愈癌症，没有飞行汽车，寿命没有翻倍，没有神奇的脑植入物来提供我们想要的信息。我们人类先从农耕里解放出来，又从工厂离解放出来，那明天呢？就像大约200年前，人们认为不可能有飞机的存在。
据统计，人工智能有望为2030年的全球经济贡献高达15.7万亿美元，比中国和印度目前的产出之和还要多。没错，AI最终还是为了人类更好的存在而生。如果我们将自己与机器作比较，就会发现，人类永远也是无法替代的，我们人的身体拥有者最完美了灵活度，拥有着与众不同的创造力，还有神奇的思维。独特的情感表达，这些事情就目前来说，机器还望尘莫及。现在人类要做的事情就是重视基础科学，尤其是数学，AI会改变世界，可数学一直都是AI的根源，我们展望更美好的明天，我们不甘落后。
看，世界上满是比我们强大的事物，但如果你知道如何搭顺风车，那么你可以去到任何地方。