《人工智能》读后感.doc

1、人工智能（李开复）读后感 本书内容框架如下： 1.关于人工智能的五种定义 2.人工智能发展的三个阶段 3.人工智能是否会威胁人类 4.人类将如何变革 5.AI 行业的创业概况 6.AI 时代下的教育和个人发展 一、关于人工智能的五种定义 首先，请抛开人工智能就是人形机器人的固有偏见。 人工智能目前作为一种技术手段，已经成为了不少应用的核心驱动力。 苹果的 SIRI、微软的小冰是常见的人工智能助理。当用户与他们对话时，他们会通过事先积累好的人类对话库和互联网资料库中，查找最有可能匹配的回答。 今日头条、淘宝购物推荐，会根据你的浏览习惯、购物历史 ，学习你的爱好。所以用的越久，它就会越懂你。 人脸

2、识别是目前应用最广泛的机器视觉技术，是人工智能大家庭中的重要分支。用刷脸的方式替代门禁卡，支付宝正在开发的刷脸支付也是依托于人脸识别技术。广义上的机器视觉还包括图像、视频中各种物体识别、场景识别、地点识别乃至语义理解。比如手机中的照片自动分类就是运用了场景识别的功能，还有清理重复照片的功能，也运用到了这个技术。此外，百度中的图片搜索、淘宝中的商品图片搜索，也运用到了人工智能技术。 我们现在用的美图秀秀中 的一键 P 图软件、三生三世画风的一键美妆，都是运用到了人工智能技术。机器通过从大量经典画作中学习到的上色技法、笔触技法、干湿画法、上妆技巧等 ，来对原始图片进行处理。 搜索引擎根据问题给出最

3、直接的答案，也与 SIRI 的运行原理相类似。 在机器翻译这一块儿上，通过对语言、语言学的学习，得出的翻译结果也具备较强的可读性。甚至可以通过中文与英文的翻译数据、英文与阿拉伯文的翻译数据，自动学习如何从中文翻译到阿拉伯文。 还有目前在商业化方面已经取得长足进展的自动驾驶技术。也是通过数百万里的驾驶里程学习，来完成车速调整 、控制转向、避免碰撞等操作。当然，目前相对比较成熟的还是半自动驾驶技术。完全的无人驾驶或许还要等到十年之后。 还有我们经常在电影中看见的机器人行业。快递分拣机器人、无人飞机、工业机器人，都极大的提高了商业效率。但目前机器人还无法做到像人一样具备完整的思维。大家所期待的人形机

4、器人，其实投资人也是不看好的。原因很简单，机器越像人，就越容易被拿来和真人比较。由于人工智能技术尚未达到十分成熟的阶段，这个机器人的蠢笨会暴露的非常彻底。 使期望与现实之间的差距加大，因此难以获得市场认可。 那讲了这么多现象，到底什么是人工智能？ 目前常见的定义有五种： 第一，人工智能是让人感到不可思议的计算机程序。几十年前的人类，如果能见识到现在手机上常见的人机对战的象棋、跳棋游戏，恐怕会被吓一大跳，甚至怀疑是有人在背后操纵。可现在的人都见怪不了。所以，用这种方法定义，会使得人工智能随着技术的成熟，失去一个客观的标准。 第二， AI 就是与人类思考方式相似的计算机程序。这种说法在早期非常流行

5、。本质上与仿生学无异。但弊端在于，人类至今也无法说清楚大脑是如何进行学习、记忆、归纳、推理等思维过程的。因此，也很难教会 机器去模拟人脑的运作。再一点就是，通过为程序输入大量专业的知识、常见的思考逻辑，使得计算机应用难以扩展到较为复杂的领域当中。比如 面对语言中的歧义和丰富的表达方式，得出的翻译结果往往也是漏洞百出。 第三， AI 就是与人类行为相似的计算机程序。 这一定义与仿生学派的说法是对立的。实用主义者并不在乎人工智能要遵循什么思考框架，也不在乎计算机到底是如何处理采集到的数据。只要模型可以工作，最终的结果是对的就行。 第四， AI 是会学习的计算机程序。 最近的这波人工智能热潮里，深度

6、学习作为一种技术手段确实是一枝独秀，几乎垄断 了所有流行的技术方向。而在此之前的专家系统、统计模型都未能使人工智能获得如此大的进步。所以，把学习等同于 AI，虽然过于狭隘，但也是比较符合时代精神的。但要注意的是，机器的学习方法和人类的学习方法还有很大的差距与不同。如果人工智能是一种会学习的机器，那么需要着重提高的就是其抽象理解能力。 第五， AI 就是根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程序。不同的定义分别适用于不同的人群和语境。如果非要得出一个看上去比较合理的定义，那也只能是比较模糊的概念。那么这一种就是学术界的教科书式定义，全面均衡 ，偏重实证。 二、人工智能发展的三个

7、阶段 1962 年， IBM 的 阿瑟萨缪尔开发的西洋跳棋程序曾经战胜过一位盲人跳棋高手， 1997 年 IBM深蓝战胜卡斯帕罗夫的那一天，全世界科技爱好者奔走相告， 2016年 ALPHAGO战胜李世石，就由流传起人工智能将要毁灭人类的言论。 纵观前两次次人工智能潮，每一次都曾让人以为人工智能将会掀起大的变革。但最后回头看，都没有达到人们期望的高度。与其说是人们的心理落差，不如说是人们对机器是否具有智能的判断标准在不断被拔高。 那究竟这一次的人工智能热潮，会超出人们的期望吗？ 从高德纳咨询公司的技术成熟曲线来看，每一项技术在早期阶段，都会被公众追捧，被媒体大肆报道，最终走向一个充满泡沫的膨胀

8、期。 随着盲目追捧者的激增，跟风的公司越来越多。但随着技术遇到瓶颈，市场供过于求，大量没有核心竞争力的公司不是被兼并，就是倒闭。 行业跌入低谷后，迎来了第二轮、第三轮投资，技术上的突破使得第二代、第三代产品得到了普罗大众的认可。投资得到了回报。 20 世纪 50 年代到 60 年代，随着通用电子计算机的诞生，人工智能悄然兴起，比如一些简单的象棋程序设想。但由于当年计算机的运算水平远远达不到要求，很多东 西只能停留在纸上谈兵的层面。 20 世纪 80 年代到 90 年代，基于统计模型的技术悄然兴起，并在语音识别、机器翻译等领域取得了不俗的进展。 人工神经网络也在模式识别应用等领域开始有所建树。但

9、还是不足以超过人类的预期。 那么这一次的人工智能复兴的最大特点就是 AI 在多个领域达到了人们心中“有用”的标准，在商业领域被广泛的应用。 从心理学上说，人们接受一件新事物，就像人们接受外界刺激一样，是有一个阈值的。只有当外界刺激的强度超过了一个人能感知的最小刺激量，人们才会注意到它。而这个人们能感知到的最小刺激量，就是心理学上的绝对阈值。 这一次的 AI 热潮，正是达到了人们的心理阈值才得到了广泛的关注。就拿人脸识别来说，之前的准确率可能只有 20%不到，根本不具备实用价值，只能停留在实验室当中，自然就没有达到人们的心理阈值。但现如今就不一样了。 所以，我们说人工智能来了，其实是说人工智能或

10、深度学习真的可以解决实际问题了。在机器视觉、语音识别、数据 挖掘、自动驾驶等方面都获得了长足的进步。 而这一切，都离不开深度学习。 今天的人工智能研究者，几乎无人不谈深度学习。很多人甚至喊出了“人工智能 =深度学习”的口号。但毋庸讳言，深度学习绝对不是人工智能领域解决的唯一方案，二者之间不能划上等号。但说深度学习是未来很长一段时间内，推动人工智能进步的核心技术，则一点都不为过。 深度学习依赖海量的大数据和强大的计算能力。对于计算机来说，想让它成功识别猫这个物种。需要其学习一千万段视频才行。 三、 人工智能是否会威胁人类 人工智能真的足够聪明以至于会超出人类的控制范 围，最终威胁到人类吗？ 要回

11、到这个问题，首先要理清不同层级人工智能的定义。 弱人工智能：限制领域人工智能，指的是专注于且智能解决某一特定领域问题的人工智能。目前看到的所有人工智能都属于这个范畴。例如 AlphaGo。人们更多的是将其看作一种工具，而不是威胁。当然了，同其他所有工具，如汽车、飞机等一样，都是存在风险的。 强人工智能：指可以胜任人类所有工作的人工智能。就是人可以做什么，人工智能就可以做什么。谈及这个层面，就不得不面对强人工智能是否有必要具备“意识”这个问题。一旦牵涉到“意识”，强人工智能的定义和 评判标准就会变得十分复杂。 超人工智能：比人类还有天赋、还要聪明的人工智能。目前更多的是从哲学以及科幻的角度加以解

12、析。没有办法和经验去预测这种智能究竟是否存在。 目前大众忧心的人工智能威胁论，主要指的是强人工智能和超人工智能。那么他们会以远超我们预料的速度降临吗？ 目前大多数对于这类威胁的论述都是基于“人类科技发展是越来越快，呈现出不断加速的势头”。但这个假设是否正确，也很难给出明确的答复。 但作者更相信：特定的科技如人工智能，经历一段时间的加速度发展后，会遇到难以攻克的技术瓶颈。 客观的分析看，人类 威胁还相当遥远。问题的根源可能在于人类总习惯把人工智能人格化。人工智能的危险，本质上还是和其他工具一样具备无法避免的弊端，这是我们需要防范的，而并非担心智能机器会像人类一样思考。 “智能”二字本身就是缺乏一

13、个客观的、可量化的定义的。单从计算能力看，人工智能确实超出人类很多。如果仅根据这种限定范畴的技术能力去推测，确实很可怕。但如果综合考虑人工智能的跨领域推理能力、常识和感性、理解抽象概念的能力等，其实人工智能还很难给人类造成威胁。 今天的人工智能还不能做什么： 1. 跨领域推理：比如使用比喻句。人类强大的跨领域 联想、类比能力是跨领域推理的基础。但显然智能机器是不具备的。在今天，迁移学习的概念正在兴起，指的是将人工智能在某一领域取得的经验，通过某种形式的变换，迁移到另一个陌生的领域。 2. 抽象能力：目前的深度学习技术都需要大量的数据来支撑。不像人类可以通过少量样本就总结出规律。 3. 探索原因

14、：人工智能做出行为的原因很简单，就是依赖于设定的一个程序。而不会去追求为什么要设定这个程序。譬如看到苹果落地，智能机器看一万遍也不会去思考背后的原因。 4. 常识：即无须仔细思考就能直接使用的知识、方法和经验。比如虽然小朋友没学习过牛顿定理，但也知道东西会下落。人工智能只能靠人类设定的规则来完成常识的积累，丰富性还不足。 5. 自我意识：这种能力智能机器很难在短时间内拥有。也很难推测有没有拥有的可能。 6. 审美： 审美缺少量化的标准，是非常主观的东西。那种体验到美好事物之后的情感，人工智能也难以领会。 7. 情感：推测判断人类的表情目前是可以实现的。但至于说让人工智能自己具备情感，可能还有很

15、远的路要走。 四、人工智能将如何变革 人工智能不仅是技术层面的一次革命。由于人工智能会对生产效率有大幅的提升，也必然会触及社会、政治、经济、文化层面的变革。 这其中热议最多的就是关于失业的问题。从短期看，必然会造成某些行业、局部地区的失业阵痛。但从长期看，会刺激大量工作转变为新的工作类型，从而为生产力的进一步解放、人类生活的进一步提升打下基础。 这里有一个“ 5 秒钟”准则：如果人可以在 5 秒钟内对工作中需要思考和决策的问题作出相应的决定，那么就很有可能被取代。反之，如果涉及缜密的推理和复杂的决策，就很难被取代。 例如，照着课本讲课的老师可能会被取代 ，但可以重塑知识架构体系 ，创造性的方法

16、为学生授课的老师则不会被取代。 因此，一些简单的重复性工作将被取代，但也会催生更多新型的 、需要判断力、 创造力 、情感交流以及审美和艺术创作 的工作类型。如设计师、架构师、艺术家、文学创作者 。人的独特性会体现出来 ：思考、创造、沟通、情感交流；人与人的依恋、归属感和协作精神；好奇、热情、志同道合的驱动力。 五、人工智能的创业方向 第一阶段， AI 会率先在哪些在线化程度高的行业开始应用，在数据段、媒体端实现自动化。 第二阶段，随着感知技术、传感器和机器人技术的发展， AI 会延伸到 实体世界，并率先在专业领域、行业应用、生产力端实现线下业务自动化。工业机器人、仓储机器人等将大范围普及。 第三阶段， AI 会延伸到个人场景，全面自动化时代终将到来。 AI 创业的五大前提： 第一， 清晰的领域界限，例如仓储、物流、扫地机器人。 第二， 闭环、自动标注的数据 。 第三， 千万级的数据量。 第四， 超大规模的计算机能力。目前一些空调马力不足的机房，甚至会购买冰块儿散热。 第五， AI 技术专家。 六、一些感想 人工智能是一种提高生产效率的技术手段，在未来会大范围的使用。未来人的价值会被无限放大，越独特，越有思想的人就越值钱。当然了，没什么思想的也可以活，毕竟生产效率的提高会使得物资价格有大幅的降低。但在娱乐体验方面，可能就需要支付较高的费用。