人工智慧帶來的巨變，也許正好滿足了人類的需求

這是你的晚間習慣：你把手機放到床頭櫃充電板上，手機詢問你一天的生活。你告訴它，就像你和一個朋友聊天一樣，你和這個虛擬個人助手聊天。

為何不呢？你手機的人工智慧了解你，就像你了解你自己一樣（也許更了解）。所以，當手機推薦如何完成明天的日程表時，你相信它的建議。

朋友們，準備好，這並不遙遠。

人工智慧幾乎無處不在，而且總是越來越智能。未來的計算機能夠找出癌症的新療法，譜寫交響曲，開車送你的小孩上學。

60年前的達特茅斯學院會議上，人類首次開展人工智慧研究工作,從那以後，人類一直在研究基於計算機的系統，這些系統能自我學習並且自我適應。大學、初創公司以及世界最大的科技公司的工程師們都在連接強大的計算機，旨在創建神經網路-與人類大腦線路相似-讓它們吸收並且理解海量數據。

這些神經網路已經能夠在照片中識別你的臉、識別欺詐、理解人類言語、推薦歌曲、推薦回復郵件。谷歌的Project Magenta能夠譜寫音樂，這是一個關於機器創造力的早期例子。Comma.ai公司從現實中的駕駛員學到模式，正在使用這些模式示教人工智慧技術，讓其為我們開車。這家公司希望年底出售這項技術。

那些是通往完結遊戲道路中的大舉措：創建能夠實時抽象思考並適應的機器。就像我們。

谷歌、臉書、微軟、蘋果、美國國際商用機器公司都在研發人工智慧項目。谷歌獨自擁有100多個致力於研發人工智慧的團隊。據稱，谷歌公司2014年花費了4億多美元收購一家名為DeepMind的機器學習初創公司。今年早些時候，DeepMind的AlphaGo項目打敗了人類圍棋冠軍，這場競賽被認為是世上最難的戰略博弈，引起了轟動。

福雷斯特分析家Diego Lo Giudice預測，再過幾年，各大公司將在人工智慧方面每年花費數十億美元。

然而，計算行業才剛剛開始。關於計算機可以完成的事，希望人工智慧挑戰你的想法。儘管微軟共同創建者比爾?蓋茨擔心人工智慧也許會製造傷害，他仍然稱人工智慧為計算的「聖杯」。

超能人工智慧將擁有缺點。The human touch現在處理顧客來電、填寫納稅申報表格、駕駛卡車、關心病人和老人，尤其在這些場合下，工作會消失。

Andrew Moore是卡內基梅隆計算機科學學院的院長，曾在谷歌公司研究機器智能，他說，「這將是巨大的社會變化」，希望「你的肩膀上有一個小助手，在你的耳邊悄悄提出建議，總是安排好所有的事情。那個認知助手將讓我們更聰明。」

私人助手

人工智慧的發展將不僅僅來自數學專家和功率程序員。我們都在促進人工智慧的發展。每次谷歌搜索、亞馬遜購物、Instagram發帖都更新了史上最大數據量。這是促使人工智慧系統發展的養料。

今天，諸如蘋果的Siri，亞馬遜的Alexa，谷歌助手和微軟的Cortana，數字語音助手能夠加速網路搜索，並且回答問題。新計劃Viv的目的是為用戶完成在線行為。五年內，人工智慧可以讓私人助手和我們聊天，核查我們的數據，從而診斷出疾病，而我們自己都不知道自己患病。Moore預測。（微軟本月稱，微軟的研究人員在癥狀中匿名搜索，識別患胰腺癌的人們）

Moore相信，10年內，「我們可以像朋友一樣聊天」。

通過分析它們已經掌握的知識，我們的私人助手甚至可以給予我們情感建議。它們能告訴你，你的女朋友只是沒那麼喜歡你，或者建議你邀請同事過來吃烤肉，以便你更好地了解他們。它就像被給予了長久幸福的秘密，你不需要看精神病醫生或專家。

根據我們在臉書社交網路上分享和喜歡的東西，臉書已經知道我們很多事了。最終，臉書「人工智慧項目數量會有用戶那麼多」，臉書人工智慧研究主任Yann LeCun稱。每月幾乎有17億人使用臉書。

想想這種場面吧。

和嬰兒一樣聰明

人工智慧允許計算機教它們自己，就像人類從我們面對的雜亂信息中學習一樣。這和現在的情況不一樣。現在，工程師向神經網路提供具有準確結構和注釋的數據，神經網路吸收這些數據。

Jeff Dean是谷歌的高級員工，他設計了公司的許多關鍵搜索和數據中心技術，他說，「我們的最終目標是，試圖製造智能機器，我們實現這一目標的主要方式是製造能夠學習的機器。」

通過機器智能，計算機能觀察世界，「就像任何學習有機體」一樣運行。

Bryan Catanzaro帶領矽谷神經網路研究團隊，研發中國互聯網大亨百度，他看中了同樣的值得追求的東西。他提出了最終學習機器：年輕人。他說，「小孩的大多數學習都是無人監督的」。

例如，有了無人監督學習，計算機能夠理解工廠感應器的海量數據，推斷何時會出現麻煩。你的手機也許知道你度假期間焦躁不安。

現在，那不是正確的事情。要讓神經網路懂得言語，必須訓練神經網路。那意味著處理數萬個小時的錄音的、帶注釋的語音。

這些工作需要許多馬力。為了打敗世界頂級圍棋選手，AlphaGo使用了1200個處理器和170枚圖像處理晶元。

下個十年，那種計算能力將運用到手機、自動駕駛汽車以及家庭網路伺服器。但是，從美國國際商用機器公司的S/360主機電腦（大概是書櫃的大小）得到那種計算能力，到將它運用到蘋果的iPhone，這耗時半個世紀。

失控？

計算機有可能成為主動工作的、開放的思考者，有些人擔心智能機器的黑暗面。

包括史蒂芬霍金以及Tesla Motors的總裁Elon Musk在內的數百名科學家和科技領袖，已經在生命未來研究所的一封公開信上簽名，呼籲人類在可控制範圍內發展人工智慧。比爾?蓋茨去年告訴Reddit網站，他是「關注超級智能陣營中的一員」。

儘管「超級智能」作者Nick Bostrom看到了人工智慧的希望，但是，他還是花大量時間檢查一切可能出錯的事情。其中包括這種可能性：我們不能充分描述計算機的人性化目標。當它們比我們更聰明時，會發生什麼事呢？

Bostrom 在他的2014年書籍中寫道，「在智能爆炸可能發生之前，我們人類就像玩炸彈的小孩。」

自主是促進人工智慧發展的關鍵，自主即控制未來的能力。今天的計算機沒有預先編寫的腳本，也能很好地運行，但是人工智慧讓計算機規划出它們自己的道路，通過一個複雜的世界。

Moore說，「自主-你不能只使用傳統技術了。」

谷歌、沃爾沃、優步公司工廠里的自動駕駛汽車，是關於自主的引人注目的例子。Motus Ventures是一種創業投資基金，該基金被投資到自動駕駛汽車的初期市場，Motus Ventures希望截至2026年，數百萬的全自動駕駛汽車行駛在許多國家的公共道路上。

「10年內，你將看到那些比人類駕駛者好得多的汽車，」谷歌的 Dean說。機器學習也將降低成本。自動駕駛汽車模型需要昂貴的激光掃描器產生它們周圍世界的三維模型，識別並跟蹤汽車、行人、建築物以及交通路標。然而，神經網路能使用更便宜的數字攝像頭。

今天，機器人視覺對於特定預先編程的工作是有用的，譬如，排列被裝入生產線的擋風玻璃。但是，人工智慧視覺意識會更像我們自己的意識，能夠識別周圍的東西，所以，清掃機器人能夠區分玩具和垃圾。

今天，計算機幾乎是靜止的電子產品。但是，具備人工智慧的設備將擅長移動。嘗試了80萬次在箱子中抓取不同的塑料製品後，谷歌機器手臂基本提高了手-眼的協調性。缺乏人工智慧的機器人笨拙地開門或者走過碎石，但是人工智慧可以讓它們無論是開車、清掃房屋、還是在倉庫儲存物體時，自信地移動。

取代人類的工作

X.ai公司的總裁Dennis Mortensen確信，自然語言能力將讓他的公司出售一種看似簡單實際很難的服務：找出能讓人們見面的時間。

X.ai公司的排程器潛入你的郵箱系統，尋找一個雙方同意的見面時間，使用人性化的語言，通過郵件聊天。它能處理人與人之間難以捉摸的微妙之處，譬如：查明已經商定的時間，或者，令人討厭的同事重新安排了一個會議，它知道如何應對他。那與今天嚴格定義的計算機界面很不一樣。

2013年牛津大學研究預測，47%的工作將處於危險中。然而，人工智慧熱衷者認為這一切會按照他們設想的方式發展，這是傲慢的。一些人仍然不相信。

Lattice Engines的總裁Shashi Upadhyay說，「機器甚至在10年內都不會懂得講故事的藝術」。Lattice Engines的軟體試圖預測我們會買什麼，我們會什麼時候買。Shashi Upadhyay認為，那種缺陷將阻礙人工智慧的發展。

營銷、醫藥、法律、城市規劃領域的職業要求僱員們能夠理解並領會故事。不能理解人類的故事-他們的問題、他們的害怕、他們的勝利-大多數專業人士不能以一種產生持久影響的方式，成功地完成他們的工作。

儘管如此，當計算機知道我們真正是誰，知道我們真正需要什麼時，我們可能發現我們自己和計算機套近乎。

「我們沒理由成為競爭者，」臉書的 LeCun說，「除非我們在它們身上安裝了一個驅動，讓它們與人類競爭。」

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