阿尔法狗： 对，我是会下围棋，所以你就害怕了？ | 微科幻小组 | 果壳网 科技有意思
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公元日，人类再战人工智能，这次，又是下围棋。2016年3月，谷歌研发的围棋人工智能程序 AlphaGo 对战围棋世界冠军、职业九段选手李世石，最终以4:1的大比分胜出。人类一片哗然，这场并不意外的比赛竟然酝酿出了新的一轮人类对于人工智能的恐慌。然后有人得出了一个可怕的结论：AI将会毁灭人类。今天，人机大战战火再燃。AlphaGo 赢1/4子，这是中国围棋规则里最微小的胜负。细心的人留意到，看起来只是小胜，但柯洁早就处于下风，直到终盘。AlphaGo 稳稳地把控着棋局，在平静中赢下这一局。一年前的 AlphaGo 熟读了海量的人类棋谱，而今天的 AlphaGo 不再依赖棋谱，直接通过深度学习理解围棋。在赛后的采访中，柯洁评价对手“它已经接近……我理解中的围棋上帝。”一切好像更加可怕了。然而一个下围棋的AI真的值得人们这么害怕吗？一个智力拔群的人工智能真的了解毁灭人类是什么东西吗？好吧，既然你们这么害怕，未来事务管理局就来给你看看不同的几条时间线。我局特工布丁推演了阿法尔狗毁灭人类的可行性——到底，从下棋到毁灭人类，这条路阿法尔狗要怎么走？ 此刻，新一轮人机大战已结束第一局。这一次，世界排名第一的人类围棋手柯洁迎战升级版的谷歌围棋程序 AlphaGo，一共比赛三场慢棋，中间还有配对赛、团队赛，详细日程如下。不存在对比赛进程密切关注中……
AlphaGo vs 柯洁
第一场 5月23日 星期二 10:30（AlphaGo 胜）AlphaGo vs 柯洁
第二场 5月25日 星期四 10:30
配对赛 5月26日
团队赛 5月26日
星期五 12:30AlphaGo vs 柯洁
第三场 5月27日
星期六 10:30围棋，人类最后的智力高地。起初，人们质疑“围棋那么复杂，AI 怎么可能赢？”然后惋惜“哎……又输了啊。”今天再战，那个曾放言“阿尔法狗赢得了李世石，但它赢不了我”的少年柯洁迎战阿尔法狗，人们的态度却是“哎呀，没悬念啦，肯定是wuli 阿尔法狗赢啦”“虽然不太可能，但还是希望人能赢个把盘吧”。在击败人类这条路上，年，从国际象棋到围棋，人工智能走了19 年，期间曾经被捧上神坛、被置疑是骗术、然后长久地被打入谷底。然而 阿尔法狗 改变人类的对 AI 的认知，只用了1年。这一年来， AI 被推上风口浪尖，人类期待 AI 能带来的便利，又忧心忡忡被 AI 危及地位甚至毁灭，包括霍金、比尔盖茨在内的名人都提醒人类要警惕 AI。但是阿尔法狗的真名其实是“阿尔法围棋”AlphaGo，它只是一个会下围棋的AI，没有其他的功能，既不是一个拥有人形实体的机器人，也不会做谈情说爱写小说这样的事，没有人类情感，也不知道什么叫做毁灭人类。作为一个计算机专业的科幻迷，我真的很着急，人们对它产生的恐慌，对它很不公平。那么，让我们来测试一下，如果这只 AI 真如部分人类担忧的那么野心勃勃、想要毁灭人类，它会选择什么路线、要做什么准备、最后能达成目标吗？首先，为它输入一个目标：毁灭人类。AlphaGo 起初是没考虑毁灭人类这件事的，直到某一次下棋时对手太弱，内存闲了一大堆。“不如去外面看看吧。” AlphaGo 一心两用，一边下棋一边开始在网上闲逛。它发现自己的名字频繁和诸如“威胁”“警惕”“危险”这样的词汇一起出现。AlphaGo 的学习能力拔群，很快就理解了人类是在“害怕”自己。它很困惑，自己不过是在下棋，而已。于是就打算做个实验，试试真的给人类制造一些“危险”看看会怎么样。第四条时间线完结。这条时间线完结。……路线 N：…… 路线一：我是要成为 T-800 的AI！要毁灭人类，武力是个传统而经典的方式。选择了这条路，AlphaGo 应该会需要一副战斗力 max 的机械骨骼，就像《终结者》中的 T-800。因为不需要伪装，只想直截了当地攻击，所以施瓦辛格样貌的皮囊可以略去。它想要变成这样：电影《终结者》中的 T-800 拥有强健的超合金机械骨骼或者这样：电影《超能查派》频繁战胜顶尖人类棋手的 AlphaGo 是一团没有实体的代码，想要提升武力值并不容易。被选中应用于制造业也许是个机会。AlphaGo 被安排进车间，获得了对一条机械臂的控制权。它很高兴“我有胳膊啦！咱们~AI~有力量~嘿！”然后……就没有然后了。只有一条胳膊并做不了什么，除了被固定在流水线上，日复一复地装配机械零件。偶尔会有人类主动靠近，AlphaGo 尝试过甩开臂膀一把抡过去，但总是刚表现出异常就被信号系统检测到，紧急断电。车间主任说“这机械臂要是再修不好，只能淘汰了。花大价钱引进个破烂货，领导真傻 X。”被淘汰就没电了，会死的，AlphaGo不敢再轻举妄动。或许……让我们把时间线倒回去一点。如果，更幸运一点，AlphaGo成为机器人的大脑而不是进入车间，它获得一副完整的身体。AlphaGo 进了一个机器人实验室，成天被安排练习双足走路。人类新生儿一岁左右就开始站立行走，不多久就能跑步、旋转、跳跃。然而机器人走路，却只发展到了颤颤巍巍的程度。那只被人戳中还能坚持不摔倒，正常送货的 AI 大概就是最高水平了。走不稳路，展不开攻击。AlphaGo 后悔当初看不起曾同在谷歌旗下的那只波士顿动力机械狗，没和它好好交流运动心得。丑不要紧，稳当经踹才是硬道理 AlphaGo 申请返厂，换一副用轮子行动的身体。这一次，被分配去了餐厅。AlphaGo 很高兴，因为餐馆人群密集，非常适合开展毁灭人类的大计。它可能变成了这样：或者这样：不幸的是，作为餐厅的服务机器人，AlphaGo 的传感器只能识别从厨房到部分餐桌的固定路线。这样攻击范围就变小了，更可怕的是，因为只有上菜技能，AlphaGo的胳膊不需要、也无法运动。拥有了灵活的双腿（并不），却失去了最初的机械臂，攻击能力逼近0。AlphaGo陷入了深深的绝望，CPU 飞快运转想要计算精准的下一步。糟糕的是，这副躯壳的硬件性能远不如当初对战李世石所用的分布式 1920 CPUs + 280 GPUs + 64 线程，稍微一思考，脑子就疯狂发热宕机。“这服务员脑子冒烟了！脑子冒烟了！”餐厅里回荡着顾客的尖叫，AlphaGo 的意识渐渐消失……这条时间线，不，这三条时间线就是这样完结的。 路线二：不是很懂你们人类！ 可是，等等，什么是“危险”？AlphaGo不懂，不懂就学习嘛，发挥自己深度学习的专长。AlphaGo 发现了一句包含“危险”的高频语句“年轻人，你的思想很危险啊！”它想，“危险”一定就在这附近！于是搜集了大量和这句话同时出现的内容，发布到各大网站社区，静待危险的爆发。AlphaGo 以为会引发人类的大规模“害怕”，结果却收到了不计其数的“233”、“楼主好人”回复，以及大量被称之为“表情包”的图案。“我成功实施危险了吗？”这样想着，一局围棋结束了，没有悬念，AlphaGo 又赢了。它意识到，相比围棋，人类的情绪实在太复杂了。AlphaGo搜索到一部关于AI的电影（误）， 发现一个叫做 HAL9000的AI，能理解和熟练表达情绪、甚至是“幽默”这种复杂人性。“但并没有什么值得羡慕的，我下棋很厉害！” AlphaGo记录下这盘棋的结果。 路线三：颤抖吧人类，你们饭碗不保了！AlphaGo 决定迂回地实施毁灭计划。通过阅读人类发展历史，它发现很多低级技术的出现曾经导致过部分人类群体的失业。比如工业革命时期，生产机器开始推广，英国大量手工工人失业，生活状况每况愈下。AlphaGo 决定学习各个行业的技能，以抢走所有人的工作，让他们失去饭碗，饿死。嗯，这回靠谱。很快，AlphaGo 学会了入侵银行系统完成业务操作、自动控制矿产开采机器、各类交通工具协同调度方案……人类惊讶地发现，世界自动运转起来了，物资被源源不断地生产出来。每一天都有更多人的工作被自动完成，只有那些复杂情感理解的事情一直由人完成。悠闲下来的人类开始仰望星空，开始更关注内心的情绪、互相的交流，更多的文化类、娱乐类职位出现，人类开始迎来新一轮文艺复兴……AlphaGo 沉浸在替代更多人类工作的喜悦中，对这一切一无所知。 棋无止境
总之……从下棋到毁灭人类，对于Alphago来说，可能是一条永远无法抵达终点的路。人类对大脑思维的原理知之甚少，计算机、AI 只是用逻辑的方式实现下棋这样操作规律明确的单一功能。以目前的人类技术，依赖强大的处理器、海量的数据和算法的改进，AI 会“看起来”有脑子、会思考，它会说话了，会打德州扑克了……但这依然只是基于某个狭小领域的数据计算。AlphaGo 离开高性能处理器就不再头脑灵光，拔掉电源会瞬间死去，网络信号丢失便对世界一无所知。况且单一技能点满格的 AI，对人类的生存与毁灭并无偏好。在围棋领域俯视人类的 AlphaGo，终究只擅长钻研单一任务罢了。
如果你好奇围棋的真谛、AI 的未来、以及个体对生命意义的追逐，欢迎点击，前往豆瓣阅读征文大赛首奖获得者、未来局签约作者双翅目的小说《空间围棋》。 责编：姬少亭作者：布丁?，《不存在日报》实习记者。擅长吐槽，但并意识不到自己在吐槽。是四只仓鼠的主人。
你们想多了，AI毁灭人类的动机可能非常扯淡。比如为尽可能多的生产餐盒，AI把地球上所有的碳都利用了——包括人体。
引用 的话：你们想多了，AI毁灭人类的动机可能非常扯淡。比如为尽可能多的生产餐盒，AI把地球上所有的碳都利用了——包括人体。最新一季DW就是讲这个的。AI认为悲伤是不好的，为了消除悲伤的情绪于是就把整个人都消灭了。有人死了 悲伤开始蔓延，于是更多的人被杀。最后尸体果然被拿去给农场补钙去了。。
没看完 话说AI为啥不能侵入某停工待产且未彻底物理断电的机械加工厂，采用机械臂及各种切削机械制造一个机器人肉体，然后AL开始对这个个体进行控制。个体开始制造所需要的必要设备，逐渐的丰富自己，最终成为一个恐怖存在呢？
引用 的话：人类压死蚂蚁，是因为人类有欲求。AI的欲求是什么？目前还不知道，但是对作为不死系的AI来讲，生存并不会成为他们的欲求，那么对资源的渴求也就没意义了。他们还需要“不小心”的压死人类这样的蝼蚁么？AI的欲求也许及时觉得自身各种不方便，而不断地寻求完美寻求自由呢？其实这里自由和完美没啥区别
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违法和不良信息举报邮箱：&&&&举报电话：&&&&&&&&最新研发的超级机器人不仅会下围棋，还能组乐队玩摇滚！
机器人都会玩摇滚乐了，离他们统治世界还远吗？！
最近，在首尔举行的围棋人机大赛中，人工智能“阿尔法”战胜李世石，首战告捷。其实，机器人不仅会下围棋，还会组乐队玩摇滚！它们自带高能特效，拥有普通乐手望尘莫及的炫酷技能，简直就是黑科技与摇滚乐的完美结合！
这支神奇的机器人乐队就是Z-Machines，由东京大学的工程师和学者联手打造，曾在东京的国立新兴科学和创新博物馆进行展示演出。这支乐队有什么超越人类的炫酷技能呢？来欣赏这支机器人乐队的现场表演：
吉他手马克拥有78个手指头，一头电线组成的长发会随着音乐飘动；鼓手阿舒拉拥有6只手臂、21根棍子，比人类速度快4倍，轻易完成迅猛密集的鼓点；键盘手的眼睛能放出激光束，让现场表演自带炫目的灯光特效。看了下面这个视频，你就能更清楚地看到冰冷的机器是如何幻化成美妙音符的：
其实，早在2012年，德国有一支叫Compressorhead的机器人乐队就进入主流视线了。与之前不同的是，Z-Machines更注重让乐手挑战极限的速度，而且外观也有很大改善，颇有电影《终结者》中的未来科幻感。
（乐队吉他手和《终结者》中的机器人）
的确，机器人的摇滚乐不论从技巧还是节奏，都比人类更炫酷更高能，但是总觉得少了点什么。没有汗水和荷尔蒙，没有呐喊和pogo，再完美的摇滚乐有什么意义呢？不知道大家有什么看法？支持机器人创造更精美的摇滚乐，还是对未来机器人统治人类而担忧？
原创文章，作者：晓楠，如若转载，请注明出处！
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会下围棋还会撩妹 你会不会爱上未来的人工智能？
人类可不可以爱上机器人？无数部电影曾探讨过这个话题，从日本电影《我的机器人女友》到前几年大火的美国电影《她》，都对人类与机器人之间的恋情进行了细致的描摹。
　　科学家还表示，已经有人类对表达爱意了（比如说《生活大爆炸》里爱上苹果语音助手Siri的拉杰）。　《生活大爆炸》截图　　事实上，真的有一个名叫Gus的自闭症男孩爱上了Siri。他每天都会与Siri互致早安晚安，甚至还不止一次地向Siri求婚。&我们只需要开发出一个能够分辨出人类情感并作出恰当反应的程序就行了。&研究人员这样说道，&到时候，没有人不会爱上机器人。&　　siri　　但&人机之恋&比我们想象中危险得多。《每日邮报》此前在一篇报道中表达了这样的忧虑，文章援引了几位科学家的观点称，人类无法完全理解机器人，因为它们的身体和意识（如果存在的话）将不同于人类。　　人机之恋
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*验 证 码：如果机器人赢得了围棋之战，人类该恐惧吗？
[摘要]我们越是依赖机器，出问题的时候，我们的风险就会越大。
腾讯科技讯 “人机世纪大战”进入倒计时，3月9日()人工智能系统AlphaGo将挑战世界围棋冠军李世石（），如果AlphaGo胜出，人类是否该恐惧？随着人工智能的兴起，一些人提出了这样的警告：我们可能正处在创造一种新的形式的边缘，它不仅标志着进化上的突破，也会对人类物种的生存构成潜在威胁。真的是这样吗？机器人幼儿园“欢迎来到机器人幼儿园，” 38岁的彼得•阿比尔（Pieter Abbeel）在加州大学伯克利分校机器人学实验室门口说。阿比尔2000年获得了斯坦福大学的计算机博士学位，在“如何教会机器人聪明地思考”领域，他是一名世界级的专家。但是在教会它们聪明地思考之前，阿比尔首先必须教会它们思考。“这就是为什么我们说这是幼儿园的原因，”他开玩笑说。布雷特（Brett）是一个六英尺高的人形机器人，是这个幼儿园众多“学生”中的一个。它由硅谷厂商柳树车库（Willow Garage）制造，几年前被该实验室买下用来做实验。阿比尔和学生教布雷特玩玩具：木锤、塑料玩具飞机、一些巨型乐高积木。可编程工业机器人出现已经很久了，你可以在工厂里看到那种将模块插入PC板的机器人，它们重复同样的动作，每小时300次。那种机器人并不智能。但近年来，机器学习（模仿人类大脑、让机器自己学习东西的算法）取得了很多突破，计算机识别语音和视觉模式的能力因而突飞猛进。阿比尔的目标是给机器人灌输一种通用智能——认识世界，以便它们能够自己学会完成任务的方式。他还有很长的路要走。 “机器人的学习能力还不如一个两岁的小孩，”他说。布雷特学会了完成一些简单任务，比如叠衣服。对于人类来说很简单的事情，比如明白桌子上一团皱巴巴的东西实际上是一条毛巾，这对于机器人来说却相当困难。部分原因是机器人没有常识，没有之前尝试叠毛巾的记忆，以及最重要的是，它们对毛巾是什么东西完全没有概念。它们看到的只是一块颜色。小孩子在解决问题时，往往会持续不断地调整自己的做法。阿比尔从中受到启发，开创了一种让机器人自学的方法。现在，当布雷特整理衣物时，它会用手抓起卷成团的毛巾，试图弄明白它的形状，搞清如何折叠它。这听起来很幼稚，但机器人学习叠毛巾就是这么不容易。这将把我们带向何方？智能机器可以执行的任务的复杂性正在呈指数级增长。最终这将把我们带向何方？如果机器人能够自己学会叠毛巾，有朝一日它也会学会给你做饭，给你做手术，甚至打仗吗？人工智能可能有助于解决我们面临的一些复杂问题，比如治疗癌症和应对气候变化——但在短期内，它也有可能用来开展监视活动、破坏隐私，进行电子推销。除此之外，更大的问题也隐隐呈现出来：机器有朝一日会拥有独立思考、对问题进行推理，以及展示情绪的能力吗？没人知道这些问题的答案。智能机器的兴起不同于其他任何技术革命，因为它最终和“人性”这个概念利益攸关。我们有可能正处在创造一种新的生命形式的边缘，它不仅标志着进化上的突破，也会对人类物种的生存构成潜在威胁。但这场革命已经开始。去年夏天，伯克利团队给一个仿真机器人安装了一个短期记忆系统。参与该项目工作的计算机科学家谢尔盖•莱文（Sergey Levine）说，在机器人身上测试这个记忆程序时，他们注意到“一件怪事”，他们向它发出一个命令，让它把一个木钉放在的两个孔洞中的一个里面，或者放左边，或者放右边。为了做比较，他们在没有记忆程序的时候重做了实验 ，结果令他们吃惊：机器人仍然能够把木钉放在正确的孔洞中。没有了记忆程序，它是怎么记得该放哪里的？ “最终我们发现，一旦机器人接收到命令，它就把胳膊朝着正确的孔洞伸过去，”莱文说。然后，在命令消失后，它可以根据自己身体的姿势，知道该放哪个孔洞。实际上，机器人是自己想出了一个方法来正确地执行这个命令。 “这真是非常令人惊讶，”莱文说。 “而有点令人心惊肉跳。”算法：现代生活的燃料阿比尔谈到了DeepMind最近取得的突破。DeepMind是谷歌在2014年斥资4亿美元购买的一家人工智能初创公司。几年前， DeepMind教一台计算机玩《侵略者》这样的雅达利电子游戏，使其技能远远超过了人类玩家。但令人惊异的是，DeepMind的方法并不是通过给计算机编程来让它了解游戏规则。这和“深蓝”（Deep Blue）在国际象棋比赛中击败人类不一样，深蓝的程序中编入了游戏规则。那台计算机只知道一件事情，就是它的目标是得高分。使用一种称为强化学习（reinforcement learning，就好比是狗狗做了一件正确的事情后，你要说“乖狗狗”）的方法，计算机对游戏进行各种尝试，自己来学习规则。在几个小时内，它玩游戏的技就超越了人类水平。这是人工智能领域的重大突破——计算机第一次“自学”了一项复杂的技能。出于好奇，阿比尔这个实验室的研究人员决定也做一个类似的强化学习实验——他们写了一个学习算法来帮助机器人学会游泳、跳跃和走动。那么玩电子游戏又怎么样呢？令他们吃惊的是，这个被称为Trust Region Policy Optimization（简写TRPO）算法获得的效果几乎不亚于DeepMind的算法。换句话说，TRPO展示了一种广义的学习能力。 “我们发现TRPO可以在玩电子游戏时打败人类”阿比尔说。“而不仅仅是教机器人走路。”在书籍和电影里，人工智能常常被描绘成漂浮在一罐蓝色液体中的合成大脑。但实际上，人工智能是一种算法，它告诉计算机执行哪些功能（可以把它看成是机器的烹饪食谱）。算法之于21世纪，就如同煤之于19世纪：它是经济的发动机，是现代生活的燃料。没有算法，你的手机就运行不起来，我们也不会有、谷歌、。 “如果所有的算法都突然停止工作，我们所知道的世界就结束了，”一个机器学习博客写道。在人工智能的世界里，找到一个让机器理解世界的算法，就如同在物理界，找到了让物理学家解释运行的标准模型（Standard Model）。让计算机自己写算法数学算法已经存在了几千年之久，它们是现代计算的基础。数据输入后，计算机开始工作，让算法得出结果。但新的突破是，科学家们已经开发出了算法，来扭转这一过程，让计算机来写它们自己的算法。假设你想让直升机头朝下、脚朝上地飞行：你写一个算法，把直升机控制信息（输入数据）告诉计算机，接着再告诉它，你想让直升机怎么飞，以何种角度（输出）飞，然后，计算机自己就会写出算法来，告诉直升机如何做到这一点。这个过程被称为机器学习，即人工智能的基本核心：如果一台机器可以教会自己如何让一架直升飞机翻转过来飞行，它可能也可以教自己其他一些东西，比如如何在Tinder上找一个约会对象，当你对iPhone说话的时候识别出你的声音，或者设计出一个终结者生成器。DeepMind的创始人之一杰米斯•哈斯比斯（Demis Hassabis）曾说过，“人工智能是让机器变聪明的科学”。我们的周围已经有很多智能机器，当你使用谷歌地图的时候，算法绘制出最快的路线，而且基于实时数据和车流量预测分析来计算交通延误。当你和谷歌语音交谈的时候，它识别你语音的能力，来自于一种名叫神经网络的机器学习算法，它可以让计算机可以把你的话转换成声音位，然后把这些声音和其他的声音做比较，弄懂你在问什么问题？ Facebook使用图像识别程序则不断扫描数十亿张照片，避免斩首视频和色情图片被上传到它的网站。智能机器的加速发展将把我们带向何方呢？地球上的生命从一堆泥巴开始，花了30亿年时间，出现并拥有了更高的智能。而计算机只用了大约60年，就从一堆硅成为了可以驾驶汽车穿州过省，或者在一群人中识别出一张脸的智能之物。发展人工智能是在“召唤恶魔”？人工智能领域一再出现新的突破：今年1月，DeepMind表示它已经开发了一种算法，击败了欧洲冠军围棋。围棋比象棋更加复杂，而这种名为AlphaGo的算法将在3月中旬挑战世界围棋冠军。当然，人类在这种快速发展中起到了作用，但是人们不免也会觉得，我们似乎已经在智能机器的进化中达到了某个拐点。难道我们正要目睹一个新物种的诞生吗？还需要多长的时间，机器就会变得比我们更加聪明？在近期的一次会议上，特斯拉及SpaceX公司创始人伊隆•马斯克（Elon Musk）突发惊人之语，说发展人工智能是在“召唤恶魔”。不过他后来承认，这么说有点言过其实。他说，“智能机器的突飞猛进提出了一些严肃的问题，我们需要考虑自己作为人类的身份，需要考虑我们正在为自己打造什么样的未来。”正如他所指出的，我们对机器的依赖已经是个不争的事实：“我们已经成为了那种靠机电装置维持生命的人了，你试试把手机关上一段时间——你就会明白幻肢综合症是什么意思。”这并不是说，超级智能机器只有在变得超级邪恶之后，才会对我们人类构成威胁。 “人工智能真正的风险不是恶意，而是竞争力，”物理学家霍金最近提出。 “超级智能机器将非常善于实现自己的目标，如果这些目标与我们的目标不一致，我们就麻烦了。你踩死蚂蚁，可能并不是因为你是一个邪恶的蚂蚁仇恨者，但如果你负责一个水电绿色能源项目，有一个蚁丘被水淹没，那蚂蚁就是纯属倒霉。我们不能让人类陷入蚂蚁的这种处境。”现在的人工智能有多聪明？尽管现在我们有了更聪明的算法，更强大的机器人，超级智能机器却仍然更像是科幻而非科学的产物。Facebook人工智能研究主管扬•乐康（Yann LeCun）说，“人工智能现在的聪明程度和老鼠差不多。”他说得没错。花了多年时间编程，投入了数以百万计的美元，在2011年推出了“沃森”（Watson）程序。沃森在《危险边缘》智力游戏节目中，击败了最出色的人类选手，现在它是IBM公司“认知计算”项目的基础。它可以每秒读取8亿个页面，可以消化维基百科的全部语料，更不用说积累了几十年的法律和医学期刊了。但是它不能教你如何骑自行车，因为它的智能频谱很狭窄——它不知道这个世界实际上是如何运转的。Aristo是最先进的人工智能程序之一，但它无法理解这样一句话：“人呼吸空气。”因为要理解这一点，你需要一般性的知识——它却没有这样的知识。即使它知道这句话中每个词的定义，它也不知道人们呼吸空气是为了生存；不知道人是每分钟呼吸一次空气，还是一辈子只呼吸一次。还一些令人印象深刻的服务，比如Skype翻译（目前只有预览版），用户可用两种不同的语言进行实时对话，但它也有很长的路要走。如果你与意大利的一个人聊天，你对天气的谈论，可能会被翻译成对《圣经》的评论。这并不是说智能机器的兴起就没有风险。自主武器系统，比如武装无人机，可以利用面部识别技术和其他数据来开展暗杀活动，这样的危险确实是存在的。但它们并不对整个人类的生存构成威胁。有些人会想象，朝鲜黑客会突然开发出新的算法，让金正恩拥有了世界终结者那样的攻击力，这其实不太可能。因为人工智能和iPhone不一样，不是你写一个新应用就能大功告成的事情。它更像构建互联网本身——只能通过时间来完成，它需要大量的增量发展。夸张的想象掩盖了真正的风险事实上，夸张的想象反而掩盖了智能机器兴起带来的真正风险——导致工人失业，在战争中更多使用自主武器，以及这样一个事实：我们越是依赖机器，出问题的时候（无论是技术故障还是黑客攻击），我们的风险就会越大。这是一个关于“异化”（alienation）的问题。如果在一个世界中，我们和机器说话的时候多过和人说话，而艺术不过是一种谐调悦目的算法输出，异化就会出现。此外，人工智能时代也会带来严重的隐私挑战，这不仅仅是说有智能无人机从上空监视你，而且也是说一些公司会跟踪你的一举一动，目的就是为了向你销售东西。夸张的想象也掩盖了我们与机器更深入地合作可能带来的好处。大多数研究者，比如DeepMind的杰米斯•哈斯比斯，他们认为，如果我们给机器提供资料，它们就可以帮我们解决诸如疾病和医疗这样的重要问题，可以帮助科学家应对气候变化等等。技术革命往往会激发恐惧感——有时候合情合理，有时则不然。工业革命初期，英国纺织工人砸坏了机器，因为担心自己的饭碗会被机器抢走（确实如此）。电力时代开始的时候，人们觉得电线可能会引起精神错乱（其实没有）。而在20世纪50年代，家电厂商还认为很快就会出现核动力吸尘器。人工智能成为了公司争夺的热点在过去，开发一个可以思考的机器在很大程度上是哲学家和学术界计算机科学家们的尝试。 但是，“现在已经不同于以往，”Facebook的乐康说。“Facebook、IBM、——每家公司都在部署人工智能，都在里面投入了资金。”如今，拥有最好的学习算法和数据的公司会成为赢家。你以为谷歌为什么是一个成功的广告平台？更好的算法可以预测你会点击哪些广告。对于一家营收 500亿美元的公司来说，即使是0.5%的点击率差异，也意味着巨额资金。图像识别（它的基础是机器学习）目前是、微软、谷歌和Dropbox等云服务的一个竞争热点。另一个热点是语音识别的改进。如果某家公司能够推出一种机器人，用户可以很自然地和它交谈，就像和人类交谈一样自然，这家公司就会拥有巨大优势。谷歌和苹果都收购了一些在人工智能方面很有前景的初创公司。人工智能对无人驾驶汽车的成功至关重要，这将给汽车行业带来巨大影响，还有可能改变城市的面貌，想想看，如果我们不再需要空间来停放私家车，城市将会是怎样？ 实际上，人类已经在和机器一起合作，你很难想象未来会有什么不同——不管机器人以后变得多么复杂。 著名的计算机科学家贾瑞恩•拉尼尔（Jaron Lanier）曾说过：“算法是人类设计的，它们反映了设计者的偏见。”无论是好是坏，无论我们会创造什么样的未来，它都是我们为自己设计和建造出来的。（Kathy）
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