人工智能都來了，希望不久的將來……人人每周只需要工作一天

世界似乎在做加速運動，輪子轉(zhuǎn)得越來越快，一日千里揚長而去，我時有追不上的恐慌。很多宏大力量在塑造世界的未來，最顯眼的是反全球化浪潮和恐怖主義的興起，因為理解的門檻相對低，老百姓大街小巷茶余飯后都在討論。還有些力量不易覺察，比如西方發(fā)達(dá)國家和中國長期低生育率將導(dǎo)致人口萎縮，在長時間尺度上會對人類歷史產(chǎn)生難以逆轉(zhuǎn)的影響。在所有這些左右我們命運的宏大力量中，人工智能技術(shù)突飛猛進(jìn)呼嘯而來，未來幾十年會深刻改變我們以及孩子們的生活。但是理解它，需要跨越很高的門檻。

王維嘉：《暗知識：機器認(rèn)知如何顛覆商業(yè)和社會》（中信出版社）

王維嘉博士的新書《暗知識：機器認(rèn)知如何顛覆商業(yè)和社會》為非專業(yè)讀者跨越這個門檻用最簡單的語言把人工智能講得清清楚楚，是近年來我讀到的少見的上乘科普作品。這本書其實覆蓋了兩個不同部分，一部分談形而下對個人的意義，講人工智能的科學(xué)原理，主流學(xué)派，怎樣顛覆傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，怎樣改變我們未來工作和生活。另一部分是談形而上對人類的意義，關(guān)于人工智能對人類認(rèn)知方式?jīng)_擊的哲學(xué)探討。

作者闡釋了人工智能的基本科學(xué)原理和發(fā)展史，認(rèn)為人工智能迅猛發(fā)展得益于三個推動因素：計算能力空前提高，數(shù)據(jù)量爆炸，科學(xué)研究突破。本書澄清了人工智能、機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)常被濫用的概念，用很多生動的例子解釋主要技術(shù)流派的理念。貝葉斯學(xué)派里最有意思的例子是疾病判定和垃圾郵件判定的居然是相同的方法。類推學(xué)派最有意思的比喻是倫敦1894年的霍亂，每8個人死1個，無人知道原因，內(nèi)科醫(yī)生把霍亂病例標(biāo)注在地圖上，猛然發(fā)現(xiàn)所有病例都靠近公共水泵，推斷出病因是水污染，從而找到防治辦法。最精彩的是解釋AlphaGo的工作原理，人類下圍棋找最優(yōu)解，好比在群山間找最低谷底，兩千年一直師傅傳徒弟在小山谷里轉(zhuǎn)圈，而AlphaGo相當(dāng)于同時開著數(shù)百萬輛越野車在群山中高速搜索，很快找到比人類兩千年來更低的山谷。作者同時解釋了深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)怎樣化繁為簡大幅減少計算量。

本書對數(shù)據(jù)價值有非常深入的思考。很多人認(rèn)為中國在人工智能發(fā)展有不可超越的優(yōu)勢，因為擁有超大規(guī)模海量數(shù)據(jù)，這個說法似乎有道理。但AlphaZero單機用4個TPU，36個小時訓(xùn)練，不需要任何人類下棋經(jīng)驗和過往數(shù)據(jù)，可以完敗所有人類頂級棋手。而GAN“生成對抗網(wǎng)絡(luò)”從少量數(shù)據(jù)可以自動生成新數(shù)據(jù)，彌補數(shù)據(jù)的缺乏。這項技術(shù)的發(fā)展會在很多領(lǐng)域打破所謂數(shù)據(jù)量大的優(yōu)勢。作者認(rèn)為谷歌和百度在AI技術(shù)上非常激進(jìn)的原因之一是，搜索的用戶數(shù)據(jù)比社交和電商的用戶數(shù)據(jù)“淺”，挖掘價值沒有社交和電商用戶高。作者不擔(dān)心用戶數(shù)據(jù)目前都控制在互聯(lián)網(wǎng)巨頭手中，這些數(shù)據(jù)是表面沙土里的淺層金沙。他認(rèn)為還有對人類用處更大的數(shù)據(jù)金礦：人類身體和心理數(shù)據(jù)、自然和社會環(huán)境數(shù)據(jù)、農(nóng)業(yè)工業(yè)服務(wù)勞動過程的數(shù)據(jù)。

作者認(rèn)為人工智能行業(yè)金字塔尖是算法、芯片、和計算平臺，美國目前領(lǐng)先。人工智能的商業(yè)應(yīng)用上，中國有巨大的成長空間。人工智能對民眾心理沖擊最大的應(yīng)用估計是無人駕駛。自動駕駛本質(zhì)是一個會自己高速運動的機器人，是四個輪子上的一部電腦，將會顛覆10萬億美元的汽車行業(yè)。每個自動駕駛的垂直領(lǐng)域比如農(nóng)嘗建筑工地、倉庫等封閉場合，都可以培育出市值超過10億美元的獨角獸企業(yè)。共享出行的成本中70%是人工成本，自動駕駛會去掉這個成本，每輛自動駕駛共享車可以減少5輛私家車，大部分傳統(tǒng)車廠恐怕面臨關(guān)門的威脅。在醫(yī)療領(lǐng)域，美國醫(yī)生影像誤診每年高達(dá)1200萬人，而中國每年5千萬人被誤診，AI將在醫(yī)學(xué)圖像識別準(zhǔn)確度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過人類醫(yī)生。美歐都有用深度學(xué)習(xí)發(fā)現(xiàn)新藥的公司，進(jìn)行診斷和慢性病健康管理的企業(yè)。在金融領(lǐng)域的AI應(yīng)用，會導(dǎo)致一大批的高薪金融精英失業(yè)，瑞銀認(rèn)為未來會裁員3萬人，高盛已經(jīng)把紐約現(xiàn)金柜臺交易員從600人裁減到2人，把IPO的146個步驟全部自動化。如果可以把人工智能用在城市管理，計算每個街區(qū)的人流，就可以避免2014年末上海外灘的踩踏悲劇。而且人工智能可以替代記者寫作，替代審計師查賬，替代律師搜索整理文件……幾乎可以替代人類絕大部分腦力工作。

人工智能替代白領(lǐng)工作，引起中產(chǎn)階級巨大的焦慮。我們以后工作怎么辦？作者舉了一個有啟發(fā)的例子，農(nóng)業(yè)人口在1840年占美國總勞動人口的70%，目前只有2%。在170年中每年減少大約0.7%。目前美國每年仍然有24萬農(nóng)業(yè)人口離開土地，差不多是美國一個月新增的就業(yè)人口。工業(yè)革命后機器替代體力勞動，沒有出現(xiàn)大規(guī)模就業(yè)問題，人類順利從農(nóng)村出逃，開始城市化生活。因替代時間相對慢，給人類從農(nóng)業(yè)文明演化到工業(yè)文明適應(yīng)新生活方式足夠的時間。但人工智能來勢洶洶，以迅雷不及掩耳之勢出現(xiàn)，今天所有白領(lǐng)工作都可能被替代掉。該怎么辦呢？

正如作者已經(jīng)提到，我覺得不斷增加法定假期，是迄今能想到的最靠譜的解決方案之一。人工智能應(yīng)用每擴張一大步，公眾就多放一天假。一周工作時間可以從五天減少到四天然后三天。把效率提高對減員的壓力，通過法定假期轉(zhuǎn)化為工作總時間減少，平均分?jǐn)偟矫總€頭上，大家一起承擔(dān)效率提高付出的代價并獲得效率提高帶來的好處，避免技術(shù)進(jìn)步的代價只讓一部分人完全承擔(dān)。通過逐步消減工作時間，緩解人工智能大規(guī)模應(yīng)用帶來的沖擊。也許二三十年后，每個人每周只需要工作一天。這么一想覺得畫面好美，我?guī)缀跄芸匆娛ノ鏖T和托馬斯摩爾從歷史遙遠(yuǎn)的深處回眸的微笑。

在本書的一前一后，作者對人工智能做形而上的哲學(xué)探討。作者把機器能發(fā)現(xiàn)的知識叫暗知識，人工智能是一場認(rèn)知革命，其意義會超過文字和印刷術(shù)的發(fā)明，甚至只有人類產(chǎn)生語言可與之相比。對我來說，暗知識和默知識的存在是不言而喻的，它可以簡潔解釋為什么光靠讀書學(xué)不會游泳和騎自行車。為什么考上名牌大學(xué)成績最好的學(xué)生，不一定總是在人生和工作中取得最好的成就。學(xué)校學(xué)的考的基本都是明知識。而事業(yè)成功與否，人生快樂與否，也需要很多的默知識和暗知識。

王維嘉博士對暗知識定義的兩個特征，一是不可感知，二是不可表達(dá)。這是本書中我唯一沒有被說服的地方。我認(rèn)同暗知識的存在和重要，也理解人類面對浩瀚未知世界的無力感。但是，我認(rèn)為暗知識可以感知也可以表達(dá)，就如同機器識別發(fā)現(xiàn)了一個疾病，圍棋某一步的下法，股票某一種交易策略后，人類沒有理由無法理解。只是象紅外和紫外一樣，沒有輔助工具則難以發(fā)現(xiàn)。感知的本質(zhì)是輸入信號，輸入如果是無邊黑暗中的海量數(shù)據(jù)，人類的頭腦沒有足夠大的工作內(nèi)存，也沒有足夠快的運算速度，必然超載而無法工作。而表達(dá)就是輸出，一旦人工智能有足夠大的工作內(nèi)存和足夠快的運算速度，通過模仿人腦以強大的計算能力就能幫助我們發(fā)現(xiàn)各種相關(guān)性。按王維嘉博士的思路，他說的似乎是通往暗知識的浩瀚無邊的海洋或者找不到路的暗無天日的叢林，或者鏈接維度過多過雜，超越了目前人類大腦的容量和能力，這個發(fā)現(xiàn)過程難以感知或者表達(dá)，而不是暗知識本身不可意會難以言傳。人類三千年前用腳不斷丈量土地，只能量出這是一個很大的平面。假如當(dāng)時有一個機器人沿著地面瘋狂地跑無數(shù)圈，把腳下每個點的信息輸入，人工智能有足夠大的數(shù)據(jù)拼出一個球體的樣子。當(dāng)時的人類是通過月球上的影子和海上的桅桿，猜出了地球是圓的，然后再找其他數(shù)據(jù)驗證。人類大腦的小容量和低速度注定了，它適合小數(shù)據(jù)和符號邏輯推理學(xué)習(xí)。人工智能是通過大數(shù)據(jù)和挖掘海量的相關(guān)性學(xué)習(xí)。人腦和人工智能可以通過不同的路徑，在某些局部區(qū)域抵達(dá)同樣的理解。

關(guān)于機器人能否產(chǎn)生意識的辯論，我傾向于認(rèn)為能。生命記錄在DNA里，DNA的本質(zhì)是可以自我復(fù)制和自我表達(dá)的信息。從單細(xì)胞演化到多細(xì)胞到哺乳動物，DNA里記錄的信息不僅保留原有早期的內(nèi)容，還不斷加入新的變異信息，并不斷被自然選擇淘汰。記錄在碳基化合物上的能進(jìn)行自我復(fù)制表達(dá)的信息序列，后來表達(dá)成了高等哺乳動物，發(fā)展出了意識，碳基可以，硅基為什么注定不行？考慮到基因編輯技術(shù)和人工智能都在一路狂奔，兩個加在一起，我覺得，搞得不好我們就是最后幾代野生智人了，眼睜睜看著另一個更高級更強大的物種的登常

這些憂慮都顧不過來了，還是爭取先實現(xiàn)一個小目標(biāo)。人工智能都來了，希望不久的將來，人人每周只需要工作一天。也算踐行了先天下之樂而樂，后天下之憂而憂的理念。