由猜畫小歌想到的：被AI取代以後，你能去做什麼？
google出了一個小程序，叫做「猜畫小歌」，如果你沒玩過，可以去小程序里搜索「猜畫小歌」看一看：
它的玩法很簡單，就是程序會給定你一個詞，讓你畫，你畫的時候ai會根據你的畫實時猜你畫的是什麼，如果猜對了，你就能進入下一關。
比如說它讓你畫一根線，你就畫一根線就好了。只要猜出來了，你還能看到其他人是這麼畫的。
研究這個程序，其實對探尋我們是怎麼認知這個世界的很有幫助。
在猜畫小歌里，可能你畫一隻鴨子，它也能猜出鸚鵡來，因為大家在面對「鸚鵡」這樣的難題時，都不會畫，都只能畫個鴨子出來，所以經過幾千幾萬張鴨子的洗禮，ai已經認定了鸚鵡就是長下面這樣的。
還有比如你畫個十邊形，ai也能猜出來這是六邊形，因為你的起筆，你最後的樣子，和其他很多人畫的六邊形一樣，所以其實你不用畫出完美的六邊形，只要畫出其中一些「關鍵特質」，以及和別人畫的一樣就可以了。
所以在這個小程序里，其實你畫的和真正的那東西像不像並不重要，只要你畫的和大多數人能畫出來的東西一樣，或者說，畫出你要畫的東西的「關鍵特質」，基本就能過關。
最典型的例子是這個長頸鹿了。雖然這張圖和真的長頸鹿，除了脖子長以外沒有半點相似之處，如果要我這個人類猜，可能會猜「蛇頸龍」，但是因為關鍵特質對，所以AI還是可以猜出這是長頸鹿。
這就是模糊識別能力。
在上世紀90年代，模糊識別能力一直被認為是人類和機器最大的區別。我記得在國內那本最著名的青年百科全書里，它這樣寫：
在精確計算上，人類當然比不過計算機，但是計算機很難識別出一隻貓或者一隻狗，而人類可以輕易地分辨出它們。
這是真的，很多哲學家都有關於此的討論。
比如柏拉圖在解釋上面問題的原因時，說人類腦海里有一個「理想的概念世界」，裡面有完美的馬，完美的房子，而現實世界則是這個概念世界的投射，所以即使你看到一隻瘸了腿爛了皮膚的馬，也能認出這是馬，因為它有馬的「關鍵特質」。
而現在，AI通過非常大量的學習，也逐漸有了這種能力，可以說AI和人類之間，又近了一步。
再引申一點。
我是非常看好ai未來可以完美模擬人類的，並不是我覺得ai有多牛逼，雖然關於AI有非常多值得說道的技術，但追根究底確實還是些若P則Q的套路（如果某個條件達成，那麼就作出XXX的反應）。但仔細想想，人類所謂的學習，認知世界，包括人和人之間的交往，人類做的決策，難道就不是一層層套路嗎？
你做這個決定，是因為以前人的經驗告訴你，在這樣的情況下做這個決定得到的結果是你願意看到的——我們完全可以把這每個行為賦予價值，然後用AI完美模擬，最後你會發現，其實這也還是套路。
就像人際關係里，所謂的「真誠」，有可能只是多套了幾層的套路罷了。
你看這是小冰寫的詩。
這是deepmind畫的畫。
雖然不說這是多好的作品吧，但作為一個人類，我已經能感受到其中的情緒和美了，快要從中得到共情了，如果能根據人類的審美再改一改，未嘗不是好的作品。
是的，你可以說，這裡面沒有感情，這是機器利用圖片識別，大數據統計，根據前人的做法以及大家的喜好，一個個套進去得出的東西，微軟的科學家也是這麼說的。但據我認識的詩人和畫家的說法，人類何嘗不是這樣寫詩和作畫的呢？
一個更深層次的問題是，我們現在有的這些情感，思維，自由意志，究竟是生下來就有的，還是後天習得的？一個不會任何語言，沒在人類社會生活過的人，會寫詩作畫嗎？
不作回答，因為我也不知道。
我知道的是，在不遠的將來，一定會有越來越多的工作，可以被AI取代。
不說谷歌了，就連百度的自動駕駛技術都已經成型可以上路了，雖然很多人說自動駕駛處理不了極端複雜路況，還是會出事，但統計學上來說，其實人類開車也會出事，只要AI開車出事的概率遠低於人類開車，就有應用價值，一旦自動駕駛大規模運用，那現在開車謀生的許多人都會失業。
更別說現在許多新聞通稿，簡單海報設計，金融交易的工作，早就已經交給AI去完成了。
那麼如果我們所有人的工作都被AI取代以後，我們該去做什麼，是進入共產主義的烏托邦社會，還是進入「美麗新世界」的新極權時代？
讓人心生期待，又滿心恐慌。
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我是雷斯林，我回來了
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