1.2 人工智能对人类的影响

人工智能的发展对人类有什么影响呢？我们可以结合图1-1所示的人工智能发展历程来思考。在每一个人工智能的发展高峰，都有人说“人类要毁灭了”，但是到了人工智能的发展低谷，又有人说“人工智能是骗子”。包括一些知名人士在内，总有人在不断提醒大家要警惕人工智能的影响，如埃隆·马斯克；还有人担心人工智能会在某些工作岗位上完全取代人类，BBC和纽约时报等知名媒体都曾经对这个话题展开过讨论，甚至还有一些研究人员给出清单，预测什么行业在什么年代会被人工智能所取代、有多大比例被取代等。

现阶段的人工智能和人类相比到底是什么水平？下面举例说明：图1-3（a）中的鸟是鸵鸟，图1-3（b）和图1-3（c）中只有一张图中是鸵鸟，另一张图中是鸸鹋，我相信读者一下就能分辨出来图1-3（b）中的鸟是鸵鸟，即使它们不是同一只鸵鸟，而且图片背景和一些具体的细节也不一样。站在人类的角度，区分生物种类是很简单的一件事。但这么简单的一个问题，如果让机器学习去完成，至少需要几万个训练样本才有可能分辨出来，而且就算是训练几万个样本得出的结果，也很可能远逊于人类，也许人为替换背景、图片颜色或者亮度后，机器学习就很难识别出正确的结果了。

（a）参考图片

（b）样本1

（c）样本2

图1-3 鸵鸟和鸸鹋

现在的深度学习，对于局部、短期的问题的理解还能胜任，例如让机器学习进行语音识别，如果只识别一句话，结果可能很好，但是如果让它去完成长期的、全局的事情，例如做会议记录，还是存在很大的障碍。再如，更长期的股票交易、外汇交易这类金融产品的趋势预测，无论是机器学习还是深度学习，其结果完全没有办法跟人类所得结果相提并论。

而且人脑相对于机器学习所需要的样本量非常少。还是以鸵鸟为例，我们只需要一张图片就能掌握很多抽象的东西，如鸵鸟的脖子又细又长，而且没有羽毛，鸸鹋却完全不同。但是如果让机器学习去分辨，它可能需要把几万张图片中的每一个像素都提取成特征，再进行大量运算才能得出结果，这个过程需要的样本和运算能力远远超过人类。

机器学习虽然能完成很多事情，但是归根结底都属于概率运算范畴。机器学习并不具备真正的理解能力，看到图片里的鸸鹋，机器并不会将其作为鸟类去欣赏，因为机器并不能理解这个东西是什么，对它来说，所有的事物仅仅是一堆数字及其对应的概率而已。表1-1所示为深度学习和人脑的对比。

表1-1 深度学习和人脑的对比

随着深度学习一直向前发展，未来人工智能是否可以和人类相提并论呢？

先来看看人工智能发展的两个阶段，即弱人工智能阶段和强人工智能阶段。所谓弱人工智能是指人工智能可以处理某一特定领域内的具体问题，在特定领域中进行决策，并且产生一些应对的行为。例如，假设未来语音识别发展到完全可以做一名速记员，那它也仅仅是在速记领域可以达到一个人的水平，并不能解决其他的问题，如同时进行翻译，因为程序不像受过专业训练的人一样，既会速记也会翻译，还可以去学别的东西。这种特定领域内的人工智能就是弱人工智能。强人工智能指的是通用的人工智能，也就是程序或者机器可以在各个领域中进行认知、感觉、行动和学习，并能做出决策。它既可以是一个好的速记员，也可以是一个好的翻译，还能通过学习音乐成为一个优秀的作曲家。图1-4列出了强、弱人工智能的对比。

图1-4 强、弱人工智能对比

显然我们现在连弱人工智能都没有完全实现。科学技术日新月异，假设有一天我们实现了弱人工智能甚至强人工智能，那么人脑和人工智能又该作何对比呢？下面分别将人脑与强、弱人工智能进行对比。

先来对比人脑与弱人工智能。弱人工智能虽然可以在一个具体的领域里进行学习、行动和决策，但这一切仍然建立在计算的意义上，并不能真正理解事物内部的含义，也看不到整个世界。这只是在一个狭小领域内表现出来的智能，并不是真实意义上的智能。特别是对于人类的情感情绪，弱人工智能根本不可能有人类的体会，即使现在有很多人在做情感识别和情绪识别等方面的研究工作，但也只不过是把情绪和情感转换成一个标签而已，而并非让机器真正变得有感情。因此弱人工智能显然不可能跟人脑进行对决，因为人类的学习能力是全方位的，弱人工智能只能在具体的某个领域里和人类一较高下。

假设到了强人工智能的时代，真的存在一个程序，它自己能在所有的领域中学习、行动和决策，那又会怎样？到那个时候，可能普通人无论是学习的速度还是深度都已无法和强人工智能相比，我们还能说人工智能无法跟人脑对决吗？这里需要提到“人类智慧”这个词，它是人类集体或者所有人类中某一个领域的最高智慧。如果真的到了强人工智能阶段，在创造力上，人工智能还是无法和人类的最高智慧进行对决，因为真正的创造力是从无到有，可能人工智能有一些形式上的微小创新，或者是叠加一些既有事物创造出的新事物，但是真正的原创，真正发明某种东西，或者发现新的规律，是人类所独有的能力，毕竟人工智能学习到的一切都是人类已经创造出来的知识和成果。因此，人工智能并不具备凭借某种灵感创造出新事物的能力。

上面所述是强人工智能和人类最高智慧的对比，但即便是和普通人比较，在美感的体会、情绪的感知与抚慰等方面，人工智能仍然不能和普通人相比。也许人工智能可以通过数字化来描绘一种美，或者提取出关于美的数学模型，但是真正去感知美，去获得那种愉悦的感受，还是不太可能。

虽然人类有着属于自己独到的地方，但是人工智能的发展已经对我们的生活产生了影响，而且将来会产生更大的影响。作为人类，我们在未来要学会和人工智能共存，让其成为改变我们工作的一种形式。

提到改变工作的方式，最早期的人类是和工具一起工作，那个时候的工具大多是一些手持工具，原始且落后；在工业革命之后，人类开始和机器一起工作，那时的机器在力量、工作速度和强度上已远超人类，但是无法代替人类；在未来的人工智能时代，我们会和机器人一起工作，极大地改变我们的生活。

根据上面人类相对于强人工智能的优势，可以发现机器在三个方面没办法和人类竞争：首先，作为原创者的人类，在任何时代都是无可替代的；其次，即便不是原创者，人类作为美感和情感的承受者，也有机器所不能取代的成分；最后，假设一个普通人在前面两点上都无法与机器抗衡，至少还可以避开机器。人工智能要从弱到强发展，初期也只能在一个个领域中追赶人类智慧，假设在某一个领域人类智慧真的被追上了，我们至少还可以换一个领域工作，所以我们应成为一名终身学习者，保持自己随时可以学习新知识和新技能的状态，这是人类天然的优势。

相对于工作方式的改变，人工智能引起的人类教育方式的改变对人类的影响会更大，呈现的时效也会更久。在几十年前，学生在学校中学习到的主要是一些非常具体的知识，以记忆为主，但是在人工智能时代，单纯地记忆知识恐怕很难比得过机器，而且人类的脑容量终究是有限的，记忆速度也是有限的，这时我们需要从一个新的角度进行学习。

教育方式的改变主要体现在三个方面。首先，是学习内容的转变。未来学习一个事物，我们需要从三个方面去学习，一是它是如何运作的；二是它为什么会影响我们；三是如果想对它产生影响，或者想消除它的影响，我们需要整合哪些资源以及向谁求助。其次，随着学习内容的变化，相应的教学方式也会发生变化。现在学校的教学方式已经在慢慢地变化，如在线教育的出现，虽然在目前的在线教育中，互联网只是提供一个平台，两端的学生和教师还都是人类，但或许将来有一天教师就会变成人工智能，而不再是人类。因此随之就会有AI“个人导师”的出现，它可以一对一地进行教学定制，包括学生能接受到什么程度，需要学习什么内容，以及如何来指导学生进行练习，从而让所有人都可以以最高效的方式进行学习，这都是未来值得我们期待的变化。

人工智能的出现，对于现行的法律法规和道德观念的影响和冲击，也是一个很有争议的话题。例如，自动驾驶带来的车祸问题，其责任应该由谁来承担，产品的购买者、制造者，还是核心的算法工程师？又如，人类自身的数据是人工智能最直接的一类数据来源，而人工智能的大量使用会产生大量的用户隐私被盗用或滥用的问题，到那时我们该如何保护自己的隐私？而如果过于强调对隐私的保护，也可能会影响人工智能的发展，这之间的矛盾又该如何协调？这些都是我们需要面对的新难题，但目前对于类似话题的讨论并没有定论，我们还需要在发展中探索答案。