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进击的人工智能人类会因AI而变得无比强大

2019-05-14 21:51:40来源:励志吧0次阅读

每当我们选择去展望未来时,的办法就是从历史中总结规律,并以此来寻觅不断变化中的发展逻辑。人工智能时期的到来,并不意味着恐惧,而在某种意义上来讲,它带来的可能是更猛烈的革命。

AI(Artificial Intelligence,人工智能)早是计算机技术领域一个专有学术名词,但近年来,随着各种科幻小说、电影的热销,以及伴随着知名红AlphaGo的一飞冲天,AI成为了响彻大街小巷的热门词汇。此外,伴随着一些列耳熟能详的AI产品问世和各种媒体宣传,我们这些奋斗在互联领域一线的男女老少们,仿佛也不由自主地需要关注起AI来。

这些年来,我一直保持对AI领域高度的关注和积极的参与,不断与各种AI的直接从业者进行深入的交流和沟通,我逐步发现了一些很有趣的事情。我始终觉得,AI所代表的并不是一次简单的技术革新,相反,它代表着一些列即将或正在发生的深度变革。

我们需要去预知未来,这样才能做好充足的准备接受挑战。从我当前的认知来看,我认为AI和互联并非一件事,或者二者其实不可以直接混为一谈,而且核心的互联PM和AI PM甚至也可能不是一类人。我将尽我所能在这篇文章中详实我近来的思考,希望能够一起与更多做AI产品的朋友们深入沟通,交换探讨AI对我们未来世界的影响。

历史告诉了我们什么?

今天,我们正生活在一个随处可以触,时刻可以联的环境中,并习以为常。社会发展到今天,绝非一蹴而就,当我们试图了解未来时,我们应该先试试回过头,看看历史都发生了些甚么。

大约100多年前,尼古拉特斯拉(没错,就是那个被爱迪生记恨一生的大发明家)曾提到一个有趣的概念,他说,未来世界中,任何信息都可以通过电被迅速传送到世界上任何一个角落,这一概念正是今天互联的雏形。在特斯拉生活的时期,电只是贵族们用来点灯狂欢的品,特斯拉却在电的身上看到了极为不一样的未来。

为什么我们需要互联的存在?

自古以来,人们都需要通过各种媒介来传递信息,从几千年前,马拉松同志一气跑完43公里,向村民们传递战争胜利的消息,到后来人们开始邮寄信件,拨打,发送电子邮件,使用即时通信,等等。信息的传递对于人类这类群居动物而言,是必不可少的。在《人类简史》一书中,极其精彩地描述了我们的先人如何通过信息传递与同步(语言)来组成部落,终克服其他物种。

科技的进步,在限度地下降信息传递的成本,提升效力。因此,每一种媒介的产生都是时期必定的产物,互联是替代了几千年来车马劳顿的邮差,通过电作为媒介,实现了信息光速传递。

信息传递的是为了甚么?

作为我们人类而言,难道只是由于天生的天性才需要进行信息传递吗?实则不然,我们传递信息重要的原因是,我们需要生活,需要战胜困难,x需要解决问题。

每一条信息都有它的价值,而这些价值的直观反映,就是解决问题。

比如,在玩荣耀时,如果队友A发现对方要来打塔,他需要时间将这条信息告知队友,以防不测。的方法是他立刻通过声音传递给队友,其次是打字告知队友。其实,还可能存在一种方式 一个团队伴游机器人,时刻帮你和队友间同步着战况信息。

信息传递的本源,是为了让所有人知识不断统一,从而去解决越来越辣手的问题。

AI的生长与互联并不一样

信息的深层含义,可以译作知识。

互联只用来承载信息

互联是一层物理层面的工具。

我读大学时,通读了《TCP/IP详解:卷2》(现在已经基本忘光所有细节

),我意想到一个很直观的问题:络本身是一个充满规则和制度的舞台,在上面传递的信息,依托信息狂欢的人们,其实都是在把现实世界的情景,搬到络世界上来而已。

过去2十年互联的飞速发展,的变化始终是物理层面络条件的变迁,从早的ADSL,到3G时代,再到如今的全覆盖,CPU从早年的586,到如今的酷睿i7,我们是通过愈发便利的络硬件条件,来不断在其之上搭建各种服务和应用。

由此,站在商业的角度来看,由于信息光速传递,迸发出了全民购物、全民社交、全民游戏、全民娱乐等等场景,互联作为一个巨大的效率工具,极大地勤俭了许多业务运营的成本,特别是边际本钱的下降,演进出各种新型的商业模式,许多商业经营次真正意义上实现了全球化扩张,人们的经济和生活水平,也因为络的便利所带来的信息传递而变得更加美好。

可是本质里,互联依然是一个用来承载信息的载体,作为产品经理的我们,做产品时的思考方式始终是围绕着社会自有的现象+络世界的交互,信息依然置身于我们人类社会之中。

AI学会了信息背后的知识

可是,AI带来了在纵深层面上的不同。

当我们稍稍深入了解一点AI时,我们知道它背后站着的是各种精深的计算机科学算法,以及大数据背后所隐藏的各种莫测的秘密。

计算机在做的,首先是记忆知识。

初期的计算机科学是通过规则逻辑来让计算机记忆知识的。

比如,一条知识信息是如果C罗出现,那么就尖叫10秒,通过简单的if-else语句就可以告诉计算机这条知识信息,然后计算机在执行时,每当C罗出现时,就会尖叫10秒。

这种方法便是workflow(工作流)的基本单元ifttt(if this than that),计算机依托这个基本知识就可以按照规则履行了。但是怎么看都觉得很死板,是吧?

所以,这时候机器学习和神经络进来了,它可以依靠无数个ifttt整理出一套复杂的络结构,也就是大名鼎鼎的知识图谱。其实类比我们人类,我们在早学习知识的时候,学到的都是一大堆的ifttt,直到能够举一反三融会贯通的时候,才产生了更多的知识单元,从而建立起一套自己的知识络。

现在AI可以做类似的事情了,它可以把更复杂的ifttt,或者干脆就直接是数据层面的知识,学习起来形成一套知识络。往大了说,AlphaGo所实现的步,就是学习了几千万份棋谱以后,实现了基本的知识图谱,然后通过蒙特卡洛算法在每一步寻找相对解。

知识积累得越多,新知识产出的速率就会越快。在社会学中,有一个理论是,历史上积累的所有知识,后人学习的速度变得愈来愈快,这是科技指数级增长的秘密所在。牛顿总结出3大定律花了10来年,而今天中学生只要一年就可以全部学会。可以肯定的是,今天的人类所具有的知识前所未有很多,以后也会越来越多。人类的知识被AI学会,那末AI的知识图谱就会愈来愈丰富,愈来愈复杂。

AI提升的已不是效力这么简单 那么问题来了,AI学会了这些知识又能怎样呢?

AI要做的,是赋能人类,节约人类进步的本钱。

在这里,我必须插播一个概念效率。效率这个词的核心含义是,在单位时间里能够产出更多的价值,无论是单位时间里赚更多的钱,还是单位时间里写更多的字,或者单位时间里传递更多的信息。本质上来说,效力的提升与否,是使得人们可以腾出更多时间去做其他的事情,但是在价值本身上并不是叠加关系。

比如说,由于视频的存在,医生和患者可以远程完成会诊,患者不必千里迢迢来寻医,节约了医生和患者的时间。多出来的时间,患者可以在本地开药做手术,医生可以医治更多的患者。

但是,这种效力的提升,并没有在单件事情上产生质的奔腾,医生没有因为远程会诊的存在而变得医术更加高明,也没有因为省出更多时间而能够攻克疑难杂症。

所以,效率是在一系列事情叠加上来看价值的,单一价值点上的价值叠加效果有限。

AI做了些什么?

我的核心观点是AI不但提升了效率,还可能帮助人类极大地进步。

2015年,《Nature》发表了一篇来自Google的论文,在文中,Google邀请了美国的皮肤科专家,对150张皮肤病变切片进行诊断,找寻其中有皮肤癌的切片。专家花费近30小时,终得出约75%的准确率。而AI花费了数十分钟,得出的准确率大约87%。多出来的12%准确率,就是多出来的多少条鲜活的生命!

这件事情背后的意义十分深远。对切片做诊断,在过往被认为是需要丰富的医学知识和丰富的临床经验,才可以进行的医学专业行为,如今AI在这方面已经大幅。这很像AlphaGo之于柯洁,柯洁站在人类围棋的,却惨败给只有区区一年经验的AI。二者之间已经不是一个维度的思考方式,AI帮助人类在进步层面大幅提升。

回到切片诊断的案例,因为AI可以作为辅助诊断助手,在多诊断出来的12%的切片中,它可能会发现医生遗漏的问题点,极有可能帮助医生发现过往多年从未发现的问题。也许一群科学家需要10年才能发现的问题点,AI只要几个月就发现了。

这种现象带来一个结果,一方面,专业的医生们会变得越来越高明,通过源源不断地新知识,弥补过往体系中的盲区,科技进步突飞猛进,而另一方面,那些混吃等死的庸医就再无用武之地,AI将全面替换他们。

AI做了什么?AI正在将知识体系不断标准化,不断赋能给更多的人类。

这是我们要的未来吗?

一定是。

随着老龄化社会的到来,人类社会将经历一个新的拐点,生产力不足将成为下一个十年辣手的问题。WHO(世界卫生组织)对老年人的定义是65岁以上,我们国家有时会定义为60岁以上。中国社会老龄化将在2020年全面爆发,届时60岁以上的人群将突破3亿,也就意味着每5个人中,就有一个是老人。

对老年人而言,衰弱是的天敌,由于新陈代谢的原因,人老了机能就会衰退,进而产生一系列的病变或风险。养老更多的时候依靠的是人力,而人力常常被认为是的本钱,如何让单个人在单位时间产生更大的生产价值,是未来要解决的核心问题。

如果人力本钱不解决,老龄化社会劳动力越来越贵,生产能力不提高,大量的钱都要花在家里的老人养老上,而其他生活支出就变得捉襟见肘。社会将陷入无人消费的消极局面,没有消费,就不会产生价值流转,也就不会有创新,社会也就会停滞不前,挣钱就变得更困难。这是一种恶性循环。

所以,必须未雨绸缪去解决老龄化社会问题。

那么,AI是出路吗?

也许是,或者我相信是。

其实,回到我上面阐述的观点,AI正在做的事情其实是赋能更多的人类。

举个例子。在养老中,直接的是为老人提供相应的康复护理服务,而其中关键的是如何降低人力成本。下降人力本钱完美解决方案是让机器代替人进行康复护理的操作,而这其中关键的一环是,让机器知道该如何操作。

当我们需要对一个老人进行康复时,我们来看看这整个过程是如何产生的:

【STEP 1】专业的康复师采集老人的一系列生命体征;

【STEP 2】康复师诊断,得出老人有衰弱风险,随时可能跌倒;

【STEP 3】康复师为老人制定一系列计划,比如餐饮计划、锻炼计划、安全防护计划;

【STEP 4】康复师根据制定的计划,产出需要支付的费用;

【STEP 5】专业的康复师依靠专业器材,进行具体的康复操作。

在这个过程中,目前的机器多替代一步通过专业智能装备,辅助老人自主进行康复锻炼。前面这四步,机器目前无能为力,缘由就在于,这些知识只存在于各种专业人才脑中。

AI要做的,就是把这些知识学过来,然后不断标准化,变成辅助诊断助手,赋能给一些浅层次的人,从而下降人力本钱。

这个过程,在康复护理领域具有一个专业的名词,叫做评估,没错,这也正是我和我的团队正在做的产品,我们称之为优护家智能评估引擎,用来为康复护理行业赋能。

所以,AI会觉醒吗

也许我们人类需要防备AI的觉醒。

由于知识体系的不断积累,AI在模拟人脑的程度上只增不减,那它对于知识的积累将进入方方面面、各行各业,一个的AI可能具有了多重领域的专业知识,乃至把一些看似难以标准化的事情也给标准化了,比如写歌、写诗、写文章,甚至发号施令。如果AI可以根据复杂的环境变化,找出解,从而发号施令时(其实进程很像我上面描述的智能评估引擎),觉醒也就不远了。

总结

在这篇文章中,我阐述了一个核心观点AI与互联不是一回事,AI是知识的载体,用以赋能人类。

我所从事的医疗领域中,AI的产品层见叠出,从智能评估,到辅助决策,从案例循证,到基因测序,每个小的进步都代表了整个行业无限光明的未来。

我坚信AI所将带来的革命是颠覆性的,颠覆的是我们对于未来世界的想象,和对知识体系的认知。站在这个历时拐点,我感受到的前所未有的冲动和兴奋,希望携手一样兴奋的你,并肩前进!

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