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| 本文作者： 咲甜 | 2016-09-27 15:18 |
人類最終會成為機器的羈絆嗎？這不僅是1999年《黑客帝國》試圖用藝術形式回答的問題，也不僅是1994年凱文凱利在《失控》中試圖用思考回答的問題，更是歷史學者和人工智能科學家現在試圖展開神話研究的話題。在9月23日的2016騰訊全球合作伙伴大會上，大會與騰訊大學聯合主辦了TGPC國際公開課，《人類簡史》的作者、耶路撒冷大學歷史系教授尤瓦爾.赫拉利，MIT人工智能實驗室主任丹妮拉.魯斯分別做了精彩的演講，并與騰訊公司副總裁殷宇、人人公司董事長陳一舟，就人工智能時代人類的福祉做了探討，話題的方向，最終向著機器人、人工智能與人類的新羈絆關系而延伸。【訪問騰訊大學，回看TGPC國際公開課】
從左至右：陳一舟、殷宇、尤瓦爾、丹妮拉
如果說凱文凱利在寫作《失控》時，只是把機器的自我進化和擁有智能的自我覺醒作為一種未來學來假設的話，那么《黑客帝國》則只是把這個哲學話題進行大眾化科普，真正從歷史學和人工智能科學進行實地考察探討的，是尤瓦爾和丹妮拉這些處于一線科研陣地的學者：
尤瓦爾在《人類簡史》中，特別關注到人、生產資料以及生產關系形成羈絆——如在其著力描寫的公元前9500-8500年的“農業革命”中，一方面是人類放棄了自由自在的狩獵，通過在農田里種地得到了更多的糧食，馴化了家禽；另一方面卻是小麥和家禽“馴化了人類”，把人類局限在有限的田地中。到了如今的大數據時代，尤瓦爾則關注到大數據、數據主義以及人類形成了新的羈絆——一方面人類每日從電郵、網絡文章中吸納不計其數的數據進行處理，然后將新的數據通上傳到云；另一方面未來大數據取代了人的自然選擇，甚至可以替人選擇“跟誰結婚最幸福”……由此產生了“只要有了足夠的統計生物學數據和計算能力，系統對人類的理解將遠甚于我們對自己的理解”的數據主義。
在TGPC國際公開課上，尤瓦爾進一步把這種人與生產工具的羈絆關系延伸到人工智能上——他認為，大約需要20年左右，人工智能就可以在很多方面就會超過人類，無論是簡單的司機工作，還是復雜專業的醫生專業，都可能被人工智能取代很多人的工作崗位，而且機器人人工智能可能在體力上的工作會做的比人類好。
MIT人工智能實驗室主任丹妮拉.魯斯
如果說尤瓦爾是從大歷史的人文角度為人類與機器的羈絆關系做了注腳，那么丹妮拉魯斯則從計算機理工科學的角度，以更多的實例作了說明探討。她以廚房機器人、無人駕駛、交互機器人和能進入人體進行手術的minibox為例，說明了像MIT這樣的科研機構一開始首先著力建造各種新的機器人，研究人工智能的各種應用可行性，但漸漸發現從實際應用到經濟層面，計算機反過來開始在人類生活中扮演不可替代的角色，隨著其不斷發展，人類、計算機、機器人將終究實現協同作業。她認為，人工智能和機器人的崛起歸根結底是計算機的崛起，在人類研究機器的同時，它們也在“研究”人類，從而這種共生的關系形成一種難以脫離的羈絆。
作為開放平臺的供應商以及人工智能的受益者，騰訊對人工智能的研究則顯得更為直接——在殷宇看來，騰訊自研的網友和廣告系統已經充分嘗到了人工智能的潛力，也看到了現在每個領域中的人工智能引擎都是孤立的，那么騰訊希望把不同領域里的人工智能引擎整合起來，去解決更多的問題。殷宇看到的是人工智能的趨勢既然無可避免，那么就應該從戰略上予以更多的重視，他甚至認為業者應該思考的是從“互聯網+”提升到“AI+”的維度，他透露說，騰訊在API開放上推動機器的學習發展，這一切都為了能夠給互聯網行業注入更大的AI發展潛力。
人工智能的進化會帶來怎樣的未來？海量的科幻作品對此充滿憂心，以《黑客帝國》為代表的電影，就描述了一個黑暗的未來——在機器的矩陣中，人類無論從心智到體力都無法與機器匹敵。而在專家學者的預測中，這種面對未來的恐懼始終不能消除。
《人類簡史》的作者、耶路撒冷大學歷史系教授尤瓦爾.赫拉利
在寫下《人類簡史》時，尤瓦爾已經預測到，未來的“無機生命”若能在計算機里面構建出人工大腦，掙脫了生物學控制，成為新的數字物種，那么人類或許面臨退出歷史舞臺的命運。而在TGPC國際公開課上，他進一步語言，在接下來的幾十年或者十百年中，我們可能會看到一些非有機生物體的出現。為此，“就像曾經的每一次工業革命都會產生很多城市的工人階級一樣，接下來我們也可能會產生一個群體——無用的人群。”
尤瓦爾引用的數據表明在未來二三十年內，15%的就業機會都會被人工智能取代。不僅工人和司機這樣重復勞動高的工種要被淘汰，連醫生這種專業職業也在被人工智能取代部分職責，盡管他從人文學者的角度，樂觀表示“當然也會有新的就業工作和就業崗位產生”，因為二百多年來的工業革命歷史證明“我們一直都在擔心說機器會不會讓很多人失業，但其實這并沒有實現得那么快”，但他也承認“問題是我們怎樣能去讓自己變得更好，去適應這個不斷變化的環境。”
丹妮拉魯斯從科學發展的角度出發，則樂觀表示“比較近的未來不覺得這個機器可以取代人類。”但是她也對未來人類新世代對人工智能的駕馭能力憂心忡忡：“我覺得我們腦子進行什么樣思考有很多的局限。我們是在進步，但是我們對于大腦的工程的研究還是有很大的挑戰的。”
無論是尤瓦爾口中被機器人淘汰的失業大軍，還是丹妮拉魯斯業眼中尚未有充分準備的人才思想眼界，人工對人工智能崛起的未來，在專家學者看來都有著巨大的沖擊和挑戰。而參與會議討論的陳一舟更分享了一個令人難以忽視的模擬數據——未來幾十年，AI可以產生的生產力足以讓90%的人不需要工作。那么，人類在未來社會的存在價值從何體現？人又如何生存？
尤瓦爾認為最好辦法就是多些在情商方面進行培養，教出具有適應變化能力、不斷充實自己的人才，丹妮拉魯斯的觀點則是成為人工智能上面的編程者。
當幾位與會學者共同描繪出一副難以逆轉的未來景象，是否意味著在人工智能搶斷人類工作的趨勢下，不僅重復勞動的崗位要失去，連新創公司的智慧也要臣服與人工智能下？
丹妮拉魯斯對此并不悲觀，她認為未來的新創商機，會出在完善人工智能和機器人的領域中，當人類促成人工智能，人工智能反過來與人類形成羈絆后，人類就應該以此為機器人在不同環境和變化下的工作進行完善，從而形成反哺共生的正向循環。她舉例說，現在機器在房屋打掃過來的時候，可能會打到人，既然要做到更安全，那么就必須對機器人提供互動和交流的機會。做到“能夠讓人和機器人交流，然后互相協同工作”，這將會產生商機。
而殷宇則認為在未來社會中，發展和控制人工智能都需要巨大資源，誰能夠為人工智能的計算發展提供資源，誰就可能獲得人工智能的先決之力：“人工智能之所以大熱，是因為云計算能力的提升，而云計算與大數據訓練AI引擎息息相關，但即使是騰訊這樣的公司也只有50多萬臺服務器，全球像騰訊這樣技術公司不超過十家。就算全部投入進去，500萬臺服務器的計算能力也存疑。我們就需要把不同領域里的人工智能引擎整合起來，把各個領域的數據都注入這個引擎中，不斷地訓練這個引擎。”在他看來，有能力整合各個人工智能引擎者，就是未來人工智能剛需應用的帶頭者。
有意思的是，如果把這些學者各自從文史、理工和商業方面，對個人和公司給出的建議，與馬斯洛的需求層次對應，就會發現當中有著息息相關的聯系——馬斯洛所提出的生理需要、安全需要、情感需要、尊重需要，分別在《人類簡史》所描述的“認知革命”、“農業革命”、“融合統一”和“科學革命”中逐步實現，即人類已經基本滿足了生存和歸屬的需要，人類還需要滿足的是自我實現的需要，也就是成長的需要，這是否能夠在人工智能的年代，通過對機器人和人工智能的妥善駕馭，特別是利用機器來滿足人類精神和身體的躍進而實現？
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