人工智慧時代人類經驗價值（下）
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認知的要素——資訊輸入
剛才講到生物的進化的方式，那我講影響認知的要素有三點，第一個是演算法的結構就是學習認知體系，二是存儲介質，那的三點我來講一下資訊的輸入。資訊的輸入對於人工智慧來講是非常重要的，只有足夠多的資訊就是數據輸入，才能夠訓練出模型來解決某些問題。當然像棋牌類的，可能不需要實際的人類經驗數據，但也需要基礎邏輯規則，才可以訓練出模型。現在規則的提煉還是由人來完成的，所以人類的經驗可以完成規則的提煉，再給到人工智慧。人工智慧在這個規則下進行反覆的優化，反覆的計算，發現應對這個規則的一個機制或者一種方法，甚至這個方法是通用的能夠被遷移的，這個就是人類經驗對人工智慧一個非常大的作用。當然，如果需要數據輸入的情況會複雜一些，因為人類的輸入的數據可能是有經過選擇的，甚至是帶有偏見的。在這種情況下，人工智慧會獲得一個有偏差的數據。現在做人工智慧的研究中也在努力的規避這方面的問題，對數據的結構化然後進行清洗，盡量讓它是無偏差、相對客觀的或者是公正的，那這對於人工智慧訓練來說也是特別重要的。而我們人類的信息輸入相對來說相對人工智慧來講是比較有限的，人工智慧可以連接互聯網海量信息以及大型資料庫、還有對接各種感測器，所以它的數據幾乎是無處不在的，只要有電力、有網路、數據產生，它就可以作為輸入。雖然現代人人相對祖先原始人來說信息量已經非常大了，我們的原始人祖先在非洲生活，每一天都是靜態的。你會看到一副茫茫大草原的圖像，每天基本是一樣的。只有你在打獵的時候有那麼兩到三個小時動態圖像，把獵物打回來之後又變成靜態。大部分時間大腦都在休息，不需要處理這麼多資訊，所以那時候的人可能也比較休閑，每天都是吃飽了就睡，大概是這樣一種生活節奏。
現在互聯網的發明，人類差不多是實時的方式接入的網路，資訊隨時隨地會推送到你的面前，隨之而來的是信息過載的問題。我們之前已經討論過大腦對於信息的處理是優先於那些動態的，而靜態的會選擇性的忽略，因為靜態的沒那麼重要，而且不會有太多的危險。而長期的關注這些動態的、碎片化的信息會給我們大腦形成很大的負擔，然後深層次的思考會慢慢的減少，轉變為淺層次的，就是一划而過的這種。我們對於動態的資訊有很強的成癮性的。你可能在資訊類的APPs裡面刷個幾十分鐘，然後在短視頻APPs裡面刷幾十分鐘，再看看社交的APPs刷幾十分鐘，一整天的時間都消耗在裡面了，實際上在這過程中你並沒有學到任何東西，你只是消費了一些無關緊要的資訊。並且這種因為需求變得淺層次為主，導致資訊供給端的相同變化。對資訊供給端來說，就是寫文章就起一個勁爆的標題，也就是標題黨，沒有什麼內容，一張圖片編一個新聞。你原來可能打開一篇文章看三到五分鐘，到後面就變成一分鐘，再後面變成五秒到十秒，越來越碎片化，接收資訊變得更加沒有耐心，然後更加碎片化。想要獲得體系化和結構化的知識就更加困難。所以現在要一個人靜下來把手機關掉，專註思考一些問題是非常困難的，因為我們的生理習慣已經被資訊的方式所引導了。雖然短期內不會在遺傳或者生物學上造成影響，但是對我們的行為已經有比較大的影響了。
資訊獲得的差異也是人類跟人工智慧的一個比較大的差異，現在人類的經驗非常有價值的部分就是把我們已經研究出來的客觀規律，和已經總結出來的那些正確或者是定理性的東西，把它拋給人工智慧，讓它去學習認知然後幫我們去幹活。這件事從難度上來講會分為幾個級別，如果是宏觀的、參數特別多的而且又是充滿不確定的這種情況，人工智慧要實現是非常困難的；但是如果是微觀的機械化重複的任務，判斷邏輯比較簡單的，那這些都是可以人工智慧控制機器人來實現。舉例子來講我們之前講的客服中心的案例，雖然現在也實現了遠程客服，但這並不是人工智慧的技術。這裡注意遠程客服是指你在面對一台終端，而終端的背後通過網路連接到一個異地的客服中心，企業通過一個集中的客戶中心來服務全國甚至全球的客戶的需求。這樣的技術並不是人工智慧，而是遠程客服，通過一些在線視頻和遠程控制軟體來實現。在客服需要處理的問題中，絕大部分很多都是有規則性的，有標準答案的，僅僅需要簡單判斷邏輯，這些90%都可以交給人工智慧來處理。包括銀行的那些自助服務，現在銀行也在鼓勵大家使用網上銀行手機銀行，盡量不要到現場去辦排隊辦理，銀行業人力資源比較少，同時也會增大櫃檯人員的基礎工作量，而櫃檯這些工作無論是基礎身份得核驗、還是指紋信息的採集都可以通過手機終端來實現，所以以後這方面的人員也會被替代。還有之前講的物流例子也是一樣，人工智慧的線路規劃加上無人機配送，完成最後一公里的自動化配送，這種簡單的體力勞動加上簡單的判斷邏輯，如果AI做結果肯定是比人類好的。
但另外一些宏觀的，比如經濟學或者是國家之間的博弈、策略，這些東西參數特別多，涉及的面特別廣，這些是短時間之內沒有辦法通過人工智慧來求解的，因為參數太多的話整個模型變數和運算量都會特別大。這是一類，還有一類是數據太少的也沒辦法建立模型，比如說手工藝人，或者快失傳的一些民間技藝，這些也是永遠不會被人工智慧所所替代的，屬於非物質文化遺產類的範圍，需要有一定的方式，視頻記錄或者是全息攝像來把它拍攝下來，電子化保存起來，這也是現在應該要去做的，這種也不會被人工智慧替代。而職場白領這一塊呢，就不太好說了，要看具體情況——從事的工種還有具體的崗位職責，大的方向來講人工智慧會形成一些助手，那些助手將會從你的工作、學習方面會給你一些幫助。但是，短期來說還不太會完全替代。
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人工智慧時代的人類經驗
人工智慧既然能夠完成一些人類的任務，那人類的經驗在人工智慧時代是變的更加值錢了呢還是貶值了，這是我比較想去聊的一個話題，我們人類的經驗其實是非常難以習得的。我們在把世界改造的更加適應我們生存、更加便捷，但同時為了達到這目標發明的太多的東西、太多的方法、太多的知識，至於現在的人要讀書讀到二十三四歲，大學本科畢業才能去找到一份工作。我們現在平均壽命沒有超過一百歲，那你的生命三分之一的時間都在學習一些基礎技能，能工作的就只有三分之一，剩下三分之一還要養老，不得不說這樣的學習成本是非常高的，需要有一定的人工智慧的介入或者加快我們學習的速度和過程，提升學習的質量和效果。有的東西甚至都不用學，你只需要用的時候直接使用那就可以了。比如語言就是這樣的，語言學習我認為是非常快速會被人工智慧替代掉的一個領域，機器翻譯設備研究出來之後，就不需要我們去專門地去學習語言，而是直接母語對母語的進行溝通，雖然是不同的語種，但中間有人工智慧翻譯機來進行翻譯。這是一個很好的例子，其他的東西也是一樣的。
但有一點需要強調，從整個人類歷史上面來看，從來沒有出現一個工具，可以從認知方法論和存儲介質和資訊輸入三個方面，同時與人類形成比較的關係。最接近的計算機的主要功能也只是資訊和存儲和簡單計算，而第三點資訊輸入又和第一點認知方法論相關，所以在人工智慧時代之前這樣的工具都不會出現的。我們現在獲得了這樣強大的工具，就像原始人學會用火和工具一樣，這將不可避免的會改變我們社會發展的軌跡，甚至影響人類進化的歷程。
今天的主要討論人類經驗在人工智慧時代的價值，也講到了工具的變化會給生物的進化帶來哪些變化，而如何使用和認知這些工具也是引人而異的。就像到今天，你還是可以寫紙質的信寄給你的朋友，也可以發郵件、電子賀卡、甚至是拍視頻，這些只是展現形式方面的問題，但是他們確實會有差別。比如，你現在開始準備給你的下一代一件物品去傳承你的人生閱歷，跟你的經驗，所有的學習成果和認知，那麼你想像一下這一件物品應該是什麼樣子的？比如你學習某個事情，達到一個進度節點之後，下一代是不是需要再從頭來一遍，還是把你的學習成果給他，就能夠再繼續往下面去學呢？如果這樣的世界可以實現的話，那我們人類的進步速度將會大大加快，社會的很多基礎工作都會交給人工智慧和機器人來做，人類就在自我的發展、還有追求宇宙的終極問題、在研究和娛樂方面，還有文化藝術方面多花精力，這些都是要花大量時間的，花時間就是我們人類最擅長的事情。
人工智慧是綜合的前沿學科，需要比較寬泛理解能力和宏觀的世界觀體系來理解，所以也許你聽一兩遍還是不能很好的理解這些內容，可以多聽幾遍，嘗試跟著我的邏輯和視角來學習。相信只要堅持，一定會有收穫，另外也歡迎在下面留言與老張互動。
今天的節目就到這裡，希望你喜歡，我們下期再見。
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