ZT不容忽視：被資本瘋狂追捧的人工智能,，竟存在五大誤區(qū)

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編者注：本文原作者Luis Perez-Breva，MIT創(chuàng)新項目的負(fù)責(zé)人,，也是工程學(xué)院的研究科學(xué)家,。

公眾對人工智能似乎有著很多不切實(shí)際的傳聞和誤解。

今年6月,，阿里巴巴創(chuàng)始人馬云表示,，AI不僅會對很多工作造成巨大威脅,，還有可能會引發(fā)第三次世界大戰(zhàn),。他告訴CNBC，因為AI,，在未來30年,，我們將會每周只工作4天，每天4小時,。

Recode創(chuàng)始人Kara Swisher在NPR的“Here and Now”節(jié)目中表示完全認(rèn)同馬云的說法,。她還認(rèn)為“如果一個工作是重復(fù)性的，不具備創(chuàng)新力,，那么就會被數(shù)字化”,，“一個幾乎沒有就業(yè)機(jī)會的社會是不難想象的�,！�

她甚至認(rèn)為只有養(yǎng)護(hù)老人和兒童的工作才會留存下來,，因為這些工作需要AI無法提供的創(chuàng)造力和情感,。

但對于我來說，這一切很難想像,。我同意現(xiàn)在很難預(yù)測技術(shù)革命后的新工種,，但主要原因是它們并不是突然產(chǎn)生的。這些新工種需要我們創(chuàng)造出來,。我們不需要的是有關(guān)世界末日的預(yù)言,。

常見的誤區(qū)誤區(qū)1：AI會消滅我們的工作——這不是真的。

馬云和Swisher的想法和許多商業(yè)和政治評論家甚至許多技術(shù)人員的想法一致,。最常見的誤解就在于AI和重復(fù)性任務(wù),。自動化不過是計算機(jī)編程，并不是AI,。Swisher所提到的只需要一個人的亞馬遜未來自動化倉庫并不是AI,。

我們?nèi)祟惙浅Ｉ瞄L系統(tǒng)化、機(jī)械化和自動化,。我們已經(jīng)做了很多年了,。它需要人類的智力來自動化，也就是說自動化本身不是智能的,，這一點(diǎn)很重要,。當(dāng)那些對AI存在誤解的人不斷的重復(fù)“智能”時，他們往往會忽視“創(chuàng)造力”的重要性,。如果用自動化取代一個工作時并沒有創(chuàng)造出一個新的工作,，那只能說明是人類的想象力出現(xiàn)了問題。

在我研究AI系統(tǒng)的20年里,，我看到人們一次又一次的嘗試使用計算機(jī)自動執(zhí)行基礎(chǔ)任務(wù),，并過度營銷為AI。與此同時,，我已經(jīng)將AI應(yīng)用在了本不該存在的地方,，解決了我們無法用傳統(tǒng)方法解決的問題。

例如,，幾年前,，我和我在麻省理工學(xué)院的同事想要通過了解細(xì)胞DNA是如何被閱讀的來設(shè)計個性化的療法。我們并沒有將計算機(jī)限制在我們所熟悉的生物學(xué)知識上,，而是指導(dǎo)AI思考如果把DNA當(dāng)作是經(jīng)濟(jì)學(xué)該是什么樣的,，并讓計算機(jī)以此為基礎(chǔ)建立模型。然后,，AI使用自己的模型在幾秒鐘內(nèi)模擬出了遺傳行為,，而精度和傳統(tǒng)的DNA電路模型一致。

目前,，各式各樣的AI系統(tǒng)被建立起來,，但是卻被限制在解決狹義問題上,。競爭的焦點(diǎn)圍繞著越來越復(fù)雜和通用的AI工具包，而不是AI本身,。大多數(shù)公司的期望是創(chuàng)造一個可以和人類跨領(lǐng)域合作的AI,，比如IBM的Watson廣告。IBM的目標(biāo)是將如今最強(qiáng)大的工具包轉(zhuǎn)變?yōu)闃I(yè)務(wù)的基礎(chǔ)架構(gòu),。

AI的更大目標(biāo)是合作建立一個認(rèn)證機(jī)構(gòu),，圍繞我們所關(guān)心的但是現(xiàn)在無法解決的問題。這是一個巨大的機(jī)會空間,，但是如果不打破關(guān)于AI的那些誤區(qū),，我們將會面臨著很多困難。

誤區(qū)2：機(jī)器人就是AI——錯,。

工業(yè)機(jī)器人,、無人機(jī)、倉庫中的自組織貨架,，甚至我們發(fā)送到火星上的機(jī)器都僅僅只是運(yùn)行程序的機(jī)器而已,。

誤區(qū)3：大數(shù)據(jù)和分析是AI——錯。

大數(shù)據(jù)和分析,，以及數(shù)據(jù)挖掘,、模式識別、數(shù)據(jù)科學(xué)等等都只是人們賦予的很酷的名字,，而計算機(jī)所做的僅僅只是基于人類所創(chuàng)造的模型,。它們也許很復(fù)雜，但并不是AI,。數(shù)據(jù)就像你的感官,，不能僅因為嗅覺可以觸發(fā)記憶，你就認(rèn)為嗅覺是智能的,。

誤區(qū)4： 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)是AI——錯,。

這些只是用于編程計算機(jī)對復(fù)雜模式做出反應(yīng)的工具，例如你的電子郵件通過學(xué)習(xí)數(shù)百萬用戶識別垃圾郵件的模式來過濾掉垃圾郵件,。它們是AI工具包的一部分,。它們看上去很智能，但并不是AI,。

誤區(qū)5： 搜索引擎是AI——不對。

你也許可以通過各種不可能的方式來搜索信息,，但是作為搜索者的你才是智能的那一部分,。計算機(jī)所做的是識別出你的搜索模式，并向別人推薦相同的模式,。它并不了解它發(fā)現(xiàn)的任何東西,，作為一個系統(tǒng),，這是夠蠢的了。

在我自己的AI研究中,，我在面對還原方法過于復(fù)雜時才會使用AI來解決,。那是因為AI可以讓我們提出在傳統(tǒng)科學(xué)環(huán)境中不容易提出的問題。例如,，20多年前,，我和我的同事使用AI來更快更精準(zhǔn)的定位手機(jī)。傳統(tǒng)科學(xué)沒有幫助我們找到定位的方式,，所以我們通過AI來解決這一問題,。

順便說一下，我們的AI解決方案實(shí)際上創(chuàng)造了工作崗位,。

AI最重要的屬性并不是處理數(shù)據(jù)或者執(zhí)行程序,，而是通過學(xué)習(xí)完成我們?nèi)祟悷o法做到的事情。這是一種合作伙伴關(guān)系：我們?nèi)祟愐龑?dǎo)AI,，并學(xué)會提出更好的問題,。

不過有一點(diǎn)Swisher是對的。我們應(yīng)該弄清楚下一代的工作是什么,，而不是糾結(jié)于目前的工作是具有創(chuàng)造性還是重復(fù)性,。我注意到，AI工具包已經(jīng)在各大科技公司創(chuàng)造了數(shù)以千計的工作崗位,。

我們可以選擇繼續(xù)對反烏托邦的AI恐慌,，或者我們利用AI來解決傳統(tǒng)手段無法解決的問題，并發(fā)揮我們的想象力來創(chuàng)造出新的工作崗位,。

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