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人工智能的虚火烧出一地尸骨

导读: 作为未来基础工具的人工智能,由于内核只可能被极少数群体掌握,去影响人们生活的方方面面,因而会使人类之间已然失衡的权力变得更加失衡。

人工智能的虚火越烧越旺,有狂欢的地方必有人浑水摸鱼。很多初创公司普遍开始在自己的商业计划书中加入很多机器学习等的技术与说辞,并斩钉截铁地宣称他们是一家人工智能公司。尽管这些公司做的事情与人工智能毫无关系,但是在融资上却可能会有很大帮助。可以肯定的是,绝大部分在人工智能风口自我包装、搞到融资的公司,最后一定是不了了之,留下一地尸骨。

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在好莱坞的科技大片中,人工智能总被定义为一种有自我意识的机器,威胁着未来的人类生存。在《西部世界》、《机器公敌》、《机械姬》、《星球大战》以及《超能查派》等知名科幻电影中,具备人工智能的机器人或计算机总是富有感情、具备意志力和决断力,能够以自我意识实施行动。比如,在《超能查派》的人工智能机器人“查派”就设定为一个自我觉醒的机器人。

在一系列机器人科技大片刺激中,人们对人工智能的想象与期盼也随之被激发出来。而在科技发展的现实中,我们也的确看到一些人工被机器取代的事实。

2000年时,高盛集团纽约总部的美国现金股票交易柜台有600名高薪的交易员。而今天只剩下两名交易员,因为自动交易程序逐渐取代了其他交易员的工作,这就是机器替代人力的现实场景。越来越多的公司开始布局无人工场、自动化交易。甚至很多人工智能专家开始幻想,有一天机器本身进行自我进化,进入所谓的“以人工智能开发人工智能”时代。

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Google的AlphaGo不断挑战围棋高手的成功,“人工智能”这个词汇不再是科技人士口里的专有名词,而是全民在街头巷尾热议的话题。很多专家纷纷表示,世界上90%的工作十年后都会被人工智能所取代,这涉及到翻译、新闻记者、保安、司机、交易员等工作。这给人们在空中画了一个热气腾腾,看似味道鲜美的大饼。

在万众垂涎三尺的热切期盼中,中国人工智能在近两三年中掀起了一阵阵高潮。根据投资界的统计,2017年中国人工智能领域公开的融资案例就已经超过150起,其中不乏寒武纪(A轮1亿美元)、旷视科技(C轮4.6亿美元)、商汤科技(B轮4.1亿美元+阿里15亿元投资)这样动辄上亿美元的大手笔。来自IT桔子的数据则显示,截止至2017年6月,我国创业投资机构共发生767项针对人工智能的投资案例,半年产生的融资已经超过150亿元,累积融资额攀升到635亿元,占据全球融资总额的33.18%。

尤其是从工业革命开始,经济增长的根本动力一直是技术创新。蒸汽机、电力、内燃机等通用技术的出现,的确催化了许许多多创新和机遇的浪潮。人工智能技术,必然也会总体朝着这个方向发展,但人们对AI也产生了许多不切实际的奢望。

瑞士神经学家Pascal Kaufmann认为,Google AlphaGo尽管在挑战成功人类所尊崇的、最苛刻的战略游戏围棋,但他坚持认为创造AlphaGo奇迹的并不是“真正的人工智能”,而仅仅是机器在游戏规则之内容制定策略的能力。AlphaGo并不能应用到实际的生活中,甚至在其他的游戏中,只是废物一个。

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1950年,年仅23岁,后被人称为“人工智能之父”的马文·明斯基和他的同学埃德蒙一起,建造了世界上第一台神经网络计算机。一些人把这个时间看做是人工智能的一个起点。

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马文·明斯基

就在同一年,被称为“计算机之父”的阿兰·图灵在编写的《曼切斯特电子计算机程序员手册》一书中,提出了举世瞩目的“图灵测试”。与此同时,图灵还大胆预言了真正具备智能机器的可行性。

在图灵预测的带动下,当时很多学者心潮澎湃、激动不已,认为人工智能的时代马上就要来临了。有个别的学者甚至明确预测:二十年内,人工智能会做到人类能做到的一切。

6年之后的夏天,在达特茅斯大学举行了一次人工智能的头脑风暴会议。当时全球最显赫的专家们都聚集在一起,集中讨论如何解决智能模拟的问题,并宣称取得了一系列让人热血沸腾的成果。

在达特茅斯大学会议内容公布后,政府开始大手笔投资人工智能领域,迎来人工智能第一个春天。在学术界,乐观的气氛弥漫滋长,在算法方面出现了很多世界级的发明,包括当前AlphaGo算法核心思想——增强学习的雏形(即贝尔曼公式)。

但终究乐观的情绪不抵现实的骨感。研究人员经过十几年的探索之后发现,实现人工智能是非常困难的,短时间内根本不可能的。于是在上世界60年代末,相关的基金开始撤资,人工智能迎来第一个寒冬。

1973年,莱特希尔报告较为客观的评估了在当时的客观情况,并对智能思考的机器的可能性做出了消极预测。该报告使得该领域研究的幻想宣布坍塌,人工智能甚至成为整个时间段非常不光彩的事。

尽管在80年代,日本政府在支持人工智能发展方面热情高涨,这也迫使美国及英国政府感到了对抓不到前沿趋势的危机感,客观上支持了他们对人工智能的投入。但是这些并没有激起大面积政府和民间机构的新投资热情。

到80年代中期,随着苹果、IBM、微软等的崛起,人们发现之前所谓的初级人工智能还不如这些个人电脑强大。到1987年,人工智能的产物开始被很少人提及,这就是“第二次人工智能之冬”的开始。而且,当时的美国国防部高级研究计划局明确表明立场反对人工智能的探究和投资。

这两次人工智能的冬天都基于一个事实:人工智能的现实发展与人们的预期相差甚远,专家给予的乐观估计远远落后的现实,热情被消磨之后就是冬天。

这种情况直到1997年才发生逆转。这年,IBM开发的深蓝打败世界棋王,这才让人工智能重新回到人们的视野。之后,在二十多年的发展中尽管出现了很多人工智能领域的学术突破,但是直到2012年年末才真的被大众认识,人工智能开始迎来又一个春天。

到2016年3月,Google AlphaGo与围棋世界冠军、职业九段的李世石进行的围棋人机大战,世人皆知。此后,人工智能开始迎来狂欢。

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有狂欢的地方必有人浑水摸鱼。

于是,很多初创公司开始在自己的商业计划书中加入很多关于机器学习、神经网络和其他形式的技术,宣称他们是一家人工智能公司。实际上,他们做的事情与这些技术基本上没有一点关系。

我前些天遇到一家做儿童书包的公司,他们宣称就是一家人工智能公司。结果了解下来,就是在书包里面放了一个可以定位的传感器。尽管这些公司做的事情与人工智能毫无关系,但是在融资上却可能会有很大帮助。

阿里巴巴的前CEO卫哲说:目前人工智能的泡沫巨大无比,媒体吹捧,市场过热。市面上很多公司号称自己是“人工智能”公司,但有九成的人工智能公司都是“伪人工智能”。

ReadMe公司的CEO格雷戈里·科贝格(Gregory Koberger)甚至在Twitter上告诉人们如何建立一个人工智能创业公司的两个步骤:第一步是雇佣大量廉价劳动力假扮成假扮人类的AI,第二步就是等着AI被发明出来后,再模仿出来。他甚至认为,这种做法已经是业界周知的秘密了,只是大部分看客都还蒙在鼓里。

换句话说,一些创业公司所谓的人工智能,比如一些机器语音对话,背后不是“人工智能”,而是真正的“人工”;一些所谓的人工智能翻译,背后可能是很多人在翻字典。

早在2008年,一家号称能将语音留言转化为文字的Spinvox的公司,他们真实的工作就是海外电话中心的人工来完成的。据彭博社2016年的报道, X.ai和Clara公司员工每天都要花12小时假扮AI聊天机器人。2017年,业务支出管理应用Expensify承认,他们通过人工转写收据,而不像对外声称的那样用“智能扫描技术”。

在这场造假的游戏中,媒体与机构各有所求:媒体求得关注、吸引眼球,而公司或者机构则可以提升股票的价格,提升产品的销量,获得一轮又一轮的融资。

一旦人工智能的外衣被揭穿,对他们实际影响也不大,他们早就做好了跑路的准备,而中小投资者才是真正的买单者。可以肯定的是,绝大部分在人工智能风口自我包装、搞到融资的公司,最后一定是不了了之。

世界顶级黑客凯文·米特尼克(Kevin David Mitnick)在2017年8月参加中国互联网安全领袖峰会时,残忍的表示:“我还没有真正接触过真正符合人工智能的核心工具和技术,现在都还没有真正的人工智能产品,所有的AI都是假的。”

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