人工智能将改变社会结构 加剧贫富分化

　　【中国智能制造网 名家论坛】近日，硅谷连续创业家，斯坦福大学人工智能与伦理学教授，《人工智能时代》作者杰瑞-卡普兰来到中国，在清华大学和李开复等人谈及人工智能的未来。他们就“人工智能带来的社会结构的变化”、“人工智能领域的创业”等话题展开对话。　　
　　卡普兰认为，人类已经从人工智能技术的发展中受益颇多。人工智能技术的发展，让人们有了更多的个人时间去做更多更有意义的事情，从而催生更细分的用户需求，也同时催生细分行业，为我们创造更多新的岗位和劳动力就业。
　　
　　人工智能未来将成为人类的主人，还是会沦为人类的奴隶?对于这两种观点，卡普兰认为，大众对人工智能的误解很大程度上是受科幻电影的影响。实际上，现实中应用的人工智能和科幻电影中的人工智能有很大区别。人工智能本质上是一门工程学科，和平时我们所接触的土木工程等没有本质区别。从根本上来看，机器学习并没有真正超越人类智能。
　　
　　人工智能技术对人类社会的影响有利有弊。一方面，人工智能对劳动力市场结构产生了重要影响，并加剧了技术性失业问题。另一方面，人工智能会影响财富的再分配。如何处理好新技术发展带来的新社会财富，控制社会贫富差距，也是整个社会和政府机构面临的问题。
　　
　　在接受采访中，卡普兰表示，目前人工智能已经在某些领域可以战胜人类，比如围棋，但是这样应用范围非常非常窄。AlphaGo打败李世石跟20年前深蓝在象棋领域胜过人类本质上没有太大差别。在问及未来人类会不会反过来向人工智能学习时，卡普兰说：“工程师到了一定的水平，无论是向谁来学习来提高自己的技能，都是没有问题的，包括像人工智能学习都没问题”。
　　
　　以下是杰瑞-卡普兰演讲全文：
　　
　　今天我想跟大家分享一下我对人工智能的理解。它的本质是一项技术核心，但普通大众实际上是误解了人工智能，而我今天我的分享角度比较实用，从实用的角度去理解人工智能，应该会对大家理解人工智能对日常生活、工作的影响带来一点启发。
　　
　　人工智能时代的人机关系
　　
　　大家一般会这么去理解人工智能：人工智能非常聪明，智能机器人可能会夺走人类的工作，让人类找不到饭碗，甚至会控制人类，终会夺取这个星球。
　　
　　除了上面这种人工智能看成敌人的观点，还有一种观点把人工智能当做人的奴隶，其实这个想法在几个世纪以前就有了。然而我并不完全同意上面这些观点，我认为，人工智能是在人类生活过程中自动化的延续。
　　
　　我们可以在网上搜索一下人工智能的定义：人工智能就是AI，其一般性的解释是，其本质是计算机的理论和系统，使得那些传统需要人类去完成的工作，包括像语音识别、视觉感知、决策和不同语言之间的翻译等，都将逐步被人工智能所取代。但是，我认为，人工智能并不会取代人类、让人类完全失业，这样的观点是比狭隘的。
　　
　　我们举个例子，人工智能在多大程度上能帮助人类进行决策呢?我们在进行晚上搜索的时候，可能会输入我们所需要的一些信息，同时网络会很快给你一个需要的答案和结论。大家想象一下，一个普通人能够阅读这么多网站信息、能够阅读那么多图书资料，并能够在这么短的时间内给出一个回馈，然后进行匹配吗?我认为，没有一个人能做到这一点。
　　
　　当然我们并不是说搜索引擎在完成这个工作的时候，就显得人类无能了。举个例子，当计算机系统帮助我们完成这些人工智能所需要完成的工作时，明显比人类更有效率、更快捷，也不是说人类的智能就达到一个极限了，只是各取所长而已。
　　
　　我觉得刚才我所介绍的关于人工智能和人类智能的知识并不陌生。举个例子，以前在美国，数学计算和运算是由专业的人承担的，人们将这些人称作计算师。而现在，即便没有通过长期、精密的训练，我们只需要花费极少的费用买一台计算机就能够完成过去需要很多计算师完成的工作。计算机及计算机系统在进行运算的时候要比人类快得多，那么是不是就可以说，计算机更聪明呢?
　　
　　人类和计算机之间的区别，本质上是一种思维方式、学习方式的不同。现在，我再举一个例子，就是翻译。在过去几年中，机器翻译应该说是取得了巨大的进展，这当然是得益于巨大的文本统计和数据分析。但是我们发现，人类翻译和机器翻译有很多本质的差别。
　　
　　我们来看看人类翻译是怎么做的。首先，他需要两门或者多门语言，可能还要学习当地的文化和风俗习惯;他可能需要阅读大量有关这门语言的图书，以做到使翻译更为准确，符合说话人想要表达的意思。
　　
　　而机器翻译和人类翻译的过程是截然不同的，当然，现在机器翻译学习的成果也不错，但两者在加工文本的过程和方向上是截然不同的。
　　
　　机器学习让机器更智能
　　
　　那么我们看下一个主题，在机器学习的时候，它是否有相关性呢?
　　
　　人类学习和机器学习的过程是不一样的。比如，我们要教一台机器来识别猫的话，可能需要给这台机器提供超过100万张猫的图片，由它来识别。但是人类不一样，如果一个3岁的小姑娘在我身边，我告诉她“这是猫”，她可能马上就学会了。
　　
　　但在过去几年，机器学习取得了非常重要的进展，为什么?因为它有了更多的数据统计和分析，能够通过标准逻辑和格式呈现给计算机。
　　
　　所以我想跟大家阐述的就是，大众眼中的人工智能和现实社会中所应用的人工智能是截然不同的。如果大家看电影看得多的话，可能会认为，未来人工智能会通过各种计算机从人类手中夺权，但这种幻想和理念是不正确的。
　　
　　比如一个洗衣机器人，这个机器人会照你安排的方式洗衣，因为所有的程序都是人设定好了，但机器人没有自己的意识，也没有办法去进行自我反思，自己设定自己目的的，因此我认为，这种洗衣机器人不会在某天工作的时候，突发奇想：“洗衣服、叠衣服太笨了，我应该去做建大楼。”
　　
　　如果把“智能”这个词往广泛的角度去理解，让我们看看人类智能和机器智能或者说人工智能有什么样的差别和联系。
　　
　　首先，我们现在很难有一个非常严格、非常的定义去界定所谓的人类智能或者人类智商、人类智慧，因为这个定义并不准确，你很难去定义。那么人类在多大程度上向机器的智能学习呢?
　　
　　比如说在美国，我们如果要去测试一个人或者是一组人的智商的话，通常我们会用IQ测试。但这种IQ测试方式本身就是有问题的，因为人的智慧很复杂，怎么可以用一组数据、一组排名，甚至一些基本的格式来规范这个人的智商呢?比如我们找两个人，一个叫王明，一个叫王伟，结果王明在测试中比王伟高出了7分，难道就能说王明比王伟聪明吗?我觉得这种测试方式是非常简单粗暴的。
　　
　　所谓的IQ智商不是一组客观的数据，也不能通过一个简单的测试达到一个基本排名。我认为，所谓的人类智商是一种主观观点，在每一个文化背景下，人们对美的定义是不一样的。
　　
　　我再举一个例子，刚刚我们在讨论的是关于人类的智商和智慧，那么现在如果把针对人发明的IQ测试，让机器做一下，它可能只需要花上百万分之一秒的时间，就能取得比人类高得多的成绩。那么，你会认为这个机器很聪明吗?