谷歌人工智能機器人對戰李世石引發全球關注,機器人兩戰兩勝令人驚嘆,人工智能也成為了熱門話題,有人感慨機器戰勝了人類,還有人憂慮和警惕人工智能的未來。
其實并不是機器戰勝了人類,而是系統化和科學化的人類智慧戰勝了個人智慧,好比是一個體弱少年拿著一只手槍,輕松地干掉了一個滿身武藝的持刀大漢,這不是武器的勝利,而是人類智慧的勝利。
把視角拉回二百年,清朝人看現在的飛機高鐵那簡直就是怪獸,能隨時隨地通話甚至視頻的手機,那簡直就是通靈的神器,他們產生憂慮警惕是必然的,而我們現代人卻毫不擔心飛機高鐵手機會統治了人類,即使再先進它們也只是個工具。
有人會反駁“你咋知道未來的人工智能就一定不會產生獨立意志?統治甚至奴役我們?”這個問題我還真的無法回答,因為這個問題本身顯示提問者根本不懂人工智能,也因此而缺乏了理性對話的基礎。
人工智能根本就是人的智慧,跟機器毫無關系,機器本身并無智慧。如果楞把計算機的處理能力當作智慧的話,那機器智慧也就相當于小學一年級,因為機器只會極簡單的邏輯運算,例如兩個東西長得一樣就得0,兩個東西長得不一樣就得1,這就是計算機較高級的異或運算。您瞅瞅,這最多只能算小學一年級水平,絕對達不到二年級水平。
計算機的運算,其實就是人類完全掌控的一些物理現象,例如半導體的獨特性質,這種物質本身是個毫無智慧的死物。所有的智慧都來自人類,是人類利用半導體等物理性質的可靠性和高速性,一點點地搭建起了人工智能的宏偉大廈。
這場人機對戰有眾多圍棋國手來點評,最有意思的是他們普遍把機器當作了一個跟他們棋力相近的高手,用換位思考的方法來分析解讀機器的意圖,這是很可愛的想法,同時也說明了這些國手并不懂人工智能中的智能是咋回事。
前面說過,機器本身的智能是非常低級的,最多也就小學一年級,可以理解成具有極強簡單算術能力的自閉癥患者,例如雨人。它們認識所有事情都依靠其變態級的簡單算術能力,假設有兩座山峰的圖片,是個人都能分辨出哪一座巍峨哪一座秀美,但對于機器來說那太難了,除非科學家們把巍峨和秀美問題轉化為最簡單的算術運算。
圍棋也是如此,棋手們所關注的“勢”,科學家將之轉化為最簡單的算術運算。把所有智慧問題都轉化為最簡單的算術題,這就是人工智能的偉大之處。那如何轉化呢?這是個極高深的科學問題,但并非講不清楚,可以通過具體的簡單事例令外行人有所啟發。
在這場由人機大戰引發的人工智能討論中,有個術語經常被提起,那就是“蒙特卡洛法”。二戰期間馮.諾依曼和烏拉姆兩人把他們所從事的研究原子彈的工作,以賭城名蒙特卡洛作為秘密代號來稱呼,這就是蒙特卡洛法的來由。
這兩位科學家要研究原子彈裂變物質的中子隨機擴散規律,當然不能靠天天核爆來采集數據,只能依靠計算機來模擬計算,因此關鍵就在于如何把這個復雜的物理過程轉化為最簡單的算術問題。這兩位采用了試驗數學的一種方法,有效地解決了這個問題,這種方法就是蒙特卡洛法。
那什么是蒙特卡洛法呢?想研究的去看專業書籍,而我這里只是通過簡單事例對外行的科普。有人會質疑“咋啥事都有你啊,又跨出通信本行強行科普了。” 這樣想就錯了,因為蒙特卡洛法是通信專業的必修知識,甚至是我當年考博時的專業課大題,而當時我做對了。
順便安利一下通信專業,這個專業的門檻很高,課程數量多難度大,對數學能力的要求很高,明顯比其它專業苦逼,學生通常都會被虐得不要不要的,我深有體會,好在現在輪到我虐別人了,嘿嘿。
言歸正傳說蒙特卡洛法,例如求下面這朵云的面積,您肯定有很多種辦法,我拿這個問題考了上中學的兒子,他的方法是找一塊均質的已知面積的木板,先秤重,然后把這朵云畫上去,割下這朵云后稱重,因為重量比就是面積比,可求出云的面積。
蒙特卡洛法的思路很類似,先畫一個已知面積的方框套住這朵云,然后往上均勻地拋灑黃豆,然后數落入云朵中的黃豆數和落入方框中的黃豆總數,用這個比例乘以方框的面積,就得出了云朵的面積。
可計算機不會撒黃豆啊,于是黃豆就變成了計算機生成的隨機數,某個點的橫縱坐標都是隨機的,然后這個點就是一顆均勻拋灑的黃豆。計算機的簡單計算能力是變態的,它可以輕松地生成上萬甚至上億的隨機點,而隨機點越多,計算出的面積就越精確。
把所有復雜問題都轉化為基于隨機數和各種分布的簡單算術問題,這就是蒙特卡洛法的精髓,不要去百度這句話,書上肯定沒有,因為這是我的個人體會。
不要用人的思維去套人工智能,因為機器思維只是極為簡單的基礎算術,智慧全部來自設計它們的科學家們。但人工知能也并不是科學家對這個具體問題的個人智慧,例如設計谷歌人工智能機器的科學家只是個圍棋六段,遠遠不是李世石的對手。
人工智能會不會產生機器的獨立意志?基于我個人對人工智能的認知,這根本不可能,即使產生了類似人類的自我學習自動進化的意識形為,那也只是人類意志的體現,跟機器本身毫無關系。
人工智能剛剛起步,其服務于人類的潛能遠遠沒有發揮出來,現在就有人憂慮擔心,這跟清朝人擔心火車站起來吃人一樣是杞人憂天。
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