郝景芳 科幻小说家,雨果奖获得者

如何做一个不被未来折叠的人

造就 TALK · 2018-06-11 · 18:20:30

造就第243位讲者 郝景芳

作家

大家好,我今天的演讲题目是——如何做一个不被未来折叠的人。起这个名字也和我去年获奖的一部小说《北京折叠》有关,我今天要跟大家聊聊人工智能和人类智慧的区别,聊聊未来需要什么样的人。

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当时写作《北京折叠》时,我在其中写了两个我们可能会面临的挑战,其一是收入不平等的固化,其二是人工智能取代人类的工作。这两个话题在四年前我的小说出版时并没有引起特别大的反响,但到了今年它们都变成了热门话题。

在小说里面,我可能还错误地估计了现实。当时我以为最危险的工种是体力劳动者,我想着他们会很快被人工智能取代,但现在我发现并不是这样的。诸如看护老人、打扫卫生这样的工种并没有统一标准,机器人并不能完全取而代之。

只有产业工人才会非常容易被取代。真正的高危行业反而是那些白领,脑力工作者,我们已经听说过写稿机器人、律师机器人,医生机器人还有人工智能在金融行业的应用,那么未来是不是就像预言家所说,99%的人都是无用之人呢?

如果真是那样,可能城市折叠都不够用了。

人工智能给不出“正确”答案

我们已经看到Alpha Go战胜了人类所有选手,如果人工智能什么都能学会,那我们还能做什么呢?让我们来看看,人工智能和人类到底有哪些不一样?有哪些能力是目前的人工智能还做不到的。

首先,人工智能和人类的目标不一样。我们先来看看人工智能的目标,《Super intelligence》一书中提到,人工智能是一个用来做工具性优化的智能,能为任何目标服务,它的智能和动机是彼此独立的。

这也就意味着,无论是深度学习,还是其他算法,人工智能都是为了一个现有目标去做优化,是为了在所有可行的解决方案中去找寻最佳路径,为了达成目标而存在,而这个目标本身又由程序员设定。

当程序员让Alpha Go去下围棋时,它不会拒绝,更不会说想去看金融或者喝咖啡。只要人工智能的目标还由程序员设定,我们就永远不需要担心人工智能会对人类不利。

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那么,人类的目标又从何而来?我们人类并不需要依靠程序员来设定目标,人类有自己的智慧去做出选择。在认知心理学的入门级书籍里提到,除了学校考试和事实的计算型问题,我们日常生活中的多数决策本身都没有正确答案。

应对不确定性,是人类大脑额叶最著名的功能。人工智能擅长解答人类提出的确定性问题,而人类大脑可以处理多种目标、冲突、优先级等复杂问题,这又是目前单一的人工智能达不到的。

会下围棋的人工智能不会写稿,会金融的人工智能不会做医疗。如果人工智能在未来一直这么功能单一,那么它们将永远只是人类的助手。

真正可怕的是那种通用型人工智能,各个领域的知识都能懂一些。但如果真的有那么一天,它们又将面临我们今天面临的前额叶问题,例如如何去给不同的目标排序。

人工智能不具备抽象思维

第二个我要谈到的人工智能目前还不能做到或者说觉得难的,就是只有统计思维而不具备抽象思维。统计思维是从现有的大数据中学习,学习现有的规律再进行推导预测;而抽象思维则是站在高处去理解事物。

举个例子,假如我们看到一群小孩子在这边,一个小孩子在那边,他们随机的奔跑。以统计思维看,你从中总结不出什么规律,但是以抽象思维看,这就是老鹰抓小鸡的游戏。

再举个例子,以统计思维看,你会说过去几年来,房价一直在上涨,人均GDP一直在上涨,那么未来房价也一定会上涨,我们应该去做房地产生意。但是以抽象思维看,这就叫消费升级,未来别的很多领域也会有发展。

拥有抽象思维可以帮助你去理解这个时代,从而做出一些不同于统计数字的判断,这也是一种综合认知能力。当你去问一个小朋友,树上有5只鸟,打掉一只还有几只,他可以给出自己的猜测和理由。但是你去问人工智能,他们就不能回答。

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对于人工智能来说,由于他们缺乏对他人、对世界、对常识的理解,他们给不出一个合理的回答。他们缺少对世界的整体性认知,头脑中没有一个固定的世界模型,因而无法将语言与一个世界模型相对照。

而我们人类拥有最强大的常识系统,我们知道自然界的样子,知道人与人的关系,知道自己生活的物理空间与社会空间。我们每一天接触到的碎片化知识都可以被总结成一个完整的系统,这个能力帮助我们理解世界,做出趋势判断。

一个下围棋的人工智能和一个做医疗及金融的人工智能还以为他们生活在不同的世界。

人工智能没有世界观

人工智能和人类的第三个区别就是逻辑学习和联想学习。逻辑学习指的是从一个明确的逻辑前提出发,经过一定的规则推导出一个明确的与之相关的逻辑结果。但其实在现实生活中,我们很少使用逻辑学习的方法,我们大多使用联想学习。

与此同时,我们的想象力也不是无源之水。一个小说家想象一个故事往往来自于他对现实人世的理解,再加上自己的转换从而联想到其他领域。在这个方面,小孩子的能力又是非常强大的。

以上提及的几点总结成一个词,就是“世界观”,也就是说,我们人类比人工智能多了世界观,也可以说是世界模型。我们人类有一个非常稳固的世界观、世界模型来作为一切知识的背景。

当我们向前行走时,视网膜上接收到的所有视觉信息都是碎片的、不停移动的,那是因为我们的眼球在连续不停地收集各种信息,但我们又会感到自己走在一个连续的物理空间里,眼前是深度的三维图像,这就是我们大脑对信息的自行处理。

我们会用世界模型去指导眼睛,这种视觉指导能力对脑科学家而言是一个公认的常识。这种能力对人类而言很基本,但目前人工智能却完全不具备。在目力所及的将来,我也不觉得光靠深度学习、大数据,它们可以建立起这种世界模型。

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人工智能不及小孩子

还有什么能力是人工智能没有而我们人类有的呢?如果你们家里有小孩子,可以观察他们,小孩子身上有几个在我看来是非常宝贵的人类才有的特点。

其一,求新求变。如果你告诉小孩子学一个东西,他刚开始学了两下觉得有意思,后来说太没意思了,觉得不想学了。恭喜你,他已经超过人工智能一次了,只有懂得厌倦才能够懂得求新。

而Alpha Go就在不断地下围棋、下围棋、下围棋,下一百年也不厌倦,那他就没有一种冲动说要去学习新的东西,要去突破自我认知的边界。只有人类才会学会一样东西后觉得无聊,要求新求变,这是本能,也是我们创新的一个心理源泉。

其二,叛逆反抗。当你家的小孩子在小学或者青春期阶段对你说,我不要听你的了,不管你说的对还是不对,我要听自己的了。这个时候,恭喜你或者你的孩子已经有了战胜人工智能的第二个特点。

这种不喜欢听从权威指导,渴求自我独立的强烈的叛逆的心理欲念,人工智能现在没有。将来有没有不清楚,至少现在你让Alpha Go去赢,它就努力的去赢,你让它去输,它就努力的去输。

其三,冒险精神。有很多时候我们并不是在寻求一个最优路径,即便别人告诉你按照一个套路走,你就会成功,但你还是不愿意。我们就想去那个没有到过的、哪怕会犯错的地方。我们想要去尝试和探索,我们不怕犯错。

小孩子更是如此,你越是告诉他要怎样,他越不会这样。所以当小朋友大胆地去冒险的时候,他已经有了第三个超过人工智能的地方。人类很多伟大的真知灼见都是在错误中发现的,一个科学家会在他从没想到的地方有新的发现。

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人工智能没有情感

前些天听一个科学家说,Alpha Go最惨的一点是,他战胜了人类所有的高手却不知道高兴,他甚至都不知道自己战胜了这么多高手。而我们呢,我们所有的提升都和情感紧密相连,我们每一次的小成就都能伴随强烈的快乐的情绪。

我们对世界的整体认知都经过了情绪的加工,情绪给到我们的信号让我们对世界做出有意识地抉择,帮助我们选择目标,自我调节。因为有情感,人类也可以快速学习和成长,可以在理解自己的同时理解他人,这都是人工智能不具备的。

人工智能没有情绪情感,它无法推导自己的思绪,无法推理他人。而这种情绪、情感以及沟通、共鸣、人与人之间的相互理解,正是未来职场中需要的一大部分能力。

人工智能也许可以分析很多市场数据,但做出可以打动人心的、真正贴近消费者的产品,却仍然需要我们内心代入的情感共鸣。

人工智能没有自主性

最后一点,人工智能没有自主性,而人类能自我决定,自我判断,自主人生。所有人都希望有自主感、胜任感及归属感,当我们觉得这是我的人生,我做到了,有人为我高兴时,我们会觉得获得了人生最大的满足体验。

不知道Alpha Go和人工智能什么时候才会诞生自我意识,但它们并没有独立的个体概念,也没有强大的与生存相关的人际互动需要。在目前短暂可见的未来,它们也不太会有这个自我推动性。

如果一个工作是程序化、可被大规模复制,可被执行加工的,就可以交由人工智能去做;如果是需要策划新产品、新方案,新体验的,就需要人的战略思维,需要人对世界的理解力、预判力、创造力、理解力、共情力等等,而这一切,按照目前人工智能的算法,在未来的一段时间内,人工智能都不会具备。

因此,未来并不是所有人都会失业。即便我们把大规模的生产领域都交给人工智能,但只要我们每个人的内心都在不断地创新、寻求新知,我们每个人都会给彼此制造新的需求。

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创新性(发现新事物、创造新事物),情感性(寻觅美的感觉、寻觅新的连接),独立性(掌握选择的自由),领导开创事业以及综合性这些素质都是我们未来所有人都需要具备的。

理解人生的意义、理解世界的意义,把握世界格局等等,这些能力都是目前人工智能算法所不能带来的,你要说很遥远的将来,多少次革命之后的情景我不知道,但我自己对于未来的十年、二十年甚至三十年并不悲观。

我相信人的心理适应能力,相信人的智慧,相信人的精神解放,人可以站在一个更高维的层次上去理解这个世界,理解你自己。如果你能做到这一点,具有这样的创新性思维和自我更新的能力,你就永远不会被这个时代折叠。


编辑丨Liz

文字丨方芳

校对丨其奇、LUSEN

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