第39章深度學習
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戴教授說：“你問為什麽會失控？這就要從人工智能的技術原理說起了。”
鄭易這個時候就想起來，智偉傑博士那天和他談到人工智能會不會失控時，也曾說過：這要從人工智能的技術原理和運行機制上去分析，我們得搞明白人工智能到底是怎麽進行思考的？
鄭易說：“我知道了，在你的那本書上，曾經提到過人工智能技術當中非常重要的一點，就是深度學習。”
戴教授問：“好，那我考考你，人工智能是怎麽樣深度學習的？”
鄭易說：“打個比方說，如果現在我們要教會人工智能使用筷子，起筷吃飯！深度學習所采用的方法是：先讓人工智能觀看大量使用筷子夾菜的視頻，其中既有成功地把菜夾起來的視頻，也有夾了半天怎麽也夾不起來的視頻，還有夾到中途不小心讓菜掉下去的視頻，然後讓人工智能自己去“學習”怎樣使用筷子。
人工智能需要大量地、反覆地觀看這類視頻，然後才能從中總結出規律。當然，光看視頻而不進行實戰是不行滴。
接下來我們就要發給它一雙真正的筷子，讓它自己去實踐。人工智能一邊看著視頻裏的示範，一邊練習使用筷子，它會自己去感受如何正確地握筷姿勢，以及掌握好手上所用的力度。
另外還需要給它配備各種不同的菜品讓它去進行反覆的試驗和比較，比如先練習夾起一大塊紅燒肉，這個相對比較簡單。
當它成功了以後，再讓它嘗試去夾起一顆花生米，這兩者所使用的力度和方法是完全不同的。
最後再提高難度，讓人工智能用筷子去夾起一個剝了殼的滑滑溜溜的鵪鶉蛋。
當所有這些都做到了以後，我們就可以說，人工智能已經學會了使用筷子。
當然，人工智能肯定學不會使用筷子去吃披薩，因為我們從來都不會拿著筷子去吃披薩，那是無知者對我們使用筷子的一種誤解。
綜上來說，我認為人工智能的整個學習過程，其實和我們人類的學習方式並沒有太大差別。”
戴教授點點頭，說：“沒錯，正是這樣的。看來你去認真看過我寫的那本書了。你要知道，以前人工智能下圍棋戰勝了世界冠軍，正是采用了這種類似的方法。”
鄭易說：“是嗎？我原先還以為，人工智能戰勝圍棋世界冠軍，靠的是強大的計算能力呢！”
戴教授說：“人工智能的計算能力肯定比人強，但它贏得勝利不是單憑計算能力，它采用了人類下圍棋的方式，即依靠經驗和直覺。
人工智能像我們人一樣，先觀看別人下棋，了解別人在下棋時如何落子、如何布局、如何贏棋。然後它不斷地自己跟自己下棋，通過實戰獲取經驗，在實踐中不斷地提高水平。這與我們人類學習下圍棋是多麽相似，和你剛才所舉的例子——學習使用筷子也是一樣的道理。
我們人類在下圍棋的時候，即便是世界冠軍級的選手，也不可能在下棋過程中推斷出每一步棋之後的所有可能性。人類只能靠自身慢慢積累經驗，怎麽選擇落子其實都是在經驗基礎上的直覺而已，棋手並不確定每一步棋所能產生的可能性和後果。
你要知道，人工智能戰勝世界冠軍所采用的方法也是這樣的，它並非依賴強大的運算能力，並非是把每一步棋的後面幾十步棋、每一種結果都去一一推算出來，而是真的像人一樣在下圍棋。”
鄭易不禁嘆道：“我原來一直以為人工智能仰仗的只是強大的計算能力，現在我才明白：如果它們是依靠計算能力強而贏棋的話，那充其量也就是一臺超級強大的計算機而已。然而事實上它們贏棋，居然靠的是學習和思考的能力，人工智能居然擁有學習和思考的能力了。”
戴教授說：“所以可怕就可怕在這裏。戰勝了圍棋世界冠軍，這本身並不可怕，電腦早就擁有比人類更強大的計算能力和記憶能力，但是過去的電腦，仍然是人類讓它做什麽它就做什麽，只要不出現故障，所有的結果都是已知的。
可是現在這種人工智能就不一樣，人工智能在這種程序下，最終會做出什麽事情來，結果是未知的，我們不知道它將要做什麽！而這就會存在失控的風險。”
鄭易說：“我想起來了，你以前曾經用核武器作比喻，說：即使人類發明出了力量超過全人類總和的東西，也不可怕，就是因為它仍然可控，可控就不可怕。
但是現在我們發明了這種人工智能，就存在著失控的可能。”
戴教授說：“對。”
鄭易想了想，又問戴教授：“我聽說剛開始的時候，反AI聯盟最主要的的宗旨就是為了防止人工智能失去控制，從而反客為主地掌控整個世界，但是後來為了迎合那些潛在的失業者，才把人工智能的發展會造成人類大量失業這個問題提上來的？”
戴教授見鄭易提到了這件事，便笑了笑，斜著眼問鄭易：“你聽誰說的？”
鄭易尷尬了，他感覺自己可能太過直率，又說錯話了，只好吱吱唔唔地說：“嗯……反正有人這麽說。”
幸好戴教授並沒有對聽誰說的這個問題窮追不舍，他而是平淡地說：“從某種程度上來講，這種說法也沒有錯。
因為大多數人只看到了人工智能給我們帶來的諸多便利，給我們帶來更加美好的生活，但是他們並不會去關心人工智能將來到底會不會失控這類問題。
後來，人工智能的發展造成了一大批人的失業，還有很多人感覺自己即將失業，便都有了一種深深的危機感。
所以我們反AI聯盟為了贏得廣泛的支持，這才把人工智能會造成大量失業這個問題提到一個非常重要的層面上來。”
“哦……”鄭易心中暗想：看來智偉傑博士所言非虛哪，反AI聯盟確實是用了這方法才贏得了廣泛支持！
鄭易嘆了一口氣，說：“現在社會上的好多人並不理解我們反AI聯盟，他們嘲笑我們是杞人憂天，他們認為我們應當多想想人工智能所給人類帶來的好處，應當更多地去發掘人工智能積極的、好的方面。”
戴教授聽罷，深思片刻後說：“這樣，我來給你講一個故事吧……”
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鄭易這個時候就想起來，智偉傑博士那天和他談到人工智能會不會失控時，也曾說過：這要從人工智能的技術原理和運行機制上去分析，我們得搞明白人工智能到底是怎麽進行思考的？
鄭易說：“我知道了，在你的那本書上，曾經提到過人工智能技術當中非常重要的一點，就是深度學習。”
戴教授問：“好，那我考考你，人工智能是怎麽樣深度學習的？”
鄭易說：“打個比方說，如果現在我們要教會人工智能使用筷子，起筷吃飯！深度學習所采用的方法是：先讓人工智能觀看大量使用筷子夾菜的視頻，其中既有成功地把菜夾起來的視頻，也有夾了半天怎麽也夾不起來的視頻，還有夾到中途不小心讓菜掉下去的視頻，然後讓人工智能自己去“學習”怎樣使用筷子。
人工智能需要大量地、反覆地觀看這類視頻，然後才能從中總結出規律。當然，光看視頻而不進行實戰是不行滴。
接下來我們就要發給它一雙真正的筷子，讓它自己去實踐。人工智能一邊看著視頻裏的示範，一邊練習使用筷子，它會自己去感受如何正確地握筷姿勢，以及掌握好手上所用的力度。
另外還需要給它配備各種不同的菜品讓它去進行反覆的試驗和比較，比如先練習夾起一大塊紅燒肉，這個相對比較簡單。
當它成功了以後，再讓它嘗試去夾起一顆花生米，這兩者所使用的力度和方法是完全不同的。
最後再提高難度，讓人工智能用筷子去夾起一個剝了殼的滑滑溜溜的鵪鶉蛋。
當所有這些都做到了以後，我們就可以說，人工智能已經學會了使用筷子。
當然，人工智能肯定學不會使用筷子去吃披薩，因為我們從來都不會拿著筷子去吃披薩，那是無知者對我們使用筷子的一種誤解。
綜上來說，我認為人工智能的整個學習過程，其實和我們人類的學習方式並沒有太大差別。”
戴教授點點頭，說：“沒錯，正是這樣的。看來你去認真看過我寫的那本書了。你要知道，以前人工智能下圍棋戰勝了世界冠軍，正是采用了這種類似的方法。”
鄭易說：“是嗎？我原先還以為，人工智能戰勝圍棋世界冠軍，靠的是強大的計算能力呢！”
戴教授說：“人工智能的計算能力肯定比人強，但它贏得勝利不是單憑計算能力，它采用了人類下圍棋的方式，即依靠經驗和直覺。
人工智能像我們人一樣，先觀看別人下棋，了解別人在下棋時如何落子、如何布局、如何贏棋。然後它不斷地自己跟自己下棋，通過實戰獲取經驗，在實踐中不斷地提高水平。這與我們人類學習下圍棋是多麽相似，和你剛才所舉的例子——學習使用筷子也是一樣的道理。
我們人類在下圍棋的時候，即便是世界冠軍級的選手，也不可能在下棋過程中推斷出每一步棋之後的所有可能性。人類只能靠自身慢慢積累經驗，怎麽選擇落子其實都是在經驗基礎上的直覺而已，棋手並不確定每一步棋所能產生的可能性和後果。
你要知道，人工智能戰勝世界冠軍所采用的方法也是這樣的，它並非依賴強大的運算能力，並非是把每一步棋的後面幾十步棋、每一種結果都去一一推算出來，而是真的像人一樣在下圍棋。”
鄭易不禁嘆道：“我原來一直以為人工智能仰仗的只是強大的計算能力，現在我才明白：如果它們是依靠計算能力強而贏棋的話，那充其量也就是一臺超級強大的計算機而已。然而事實上它們贏棋，居然靠的是學習和思考的能力，人工智能居然擁有學習和思考的能力了。”
戴教授說：“所以可怕就可怕在這裏。戰勝了圍棋世界冠軍，這本身並不可怕，電腦早就擁有比人類更強大的計算能力和記憶能力，但是過去的電腦，仍然是人類讓它做什麽它就做什麽，只要不出現故障，所有的結果都是已知的。
可是現在這種人工智能就不一樣，人工智能在這種程序下，最終會做出什麽事情來，結果是未知的，我們不知道它將要做什麽！而這就會存在失控的風險。”
鄭易說：“我想起來了，你以前曾經用核武器作比喻，說：即使人類發明出了力量超過全人類總和的東西，也不可怕，就是因為它仍然可控，可控就不可怕。
但是現在我們發明了這種人工智能，就存在著失控的可能。”
戴教授說：“對。”
鄭易想了想，又問戴教授：“我聽說剛開始的時候，反AI聯盟最主要的的宗旨就是為了防止人工智能失去控制，從而反客為主地掌控整個世界，但是後來為了迎合那些潛在的失業者，才把人工智能的發展會造成人類大量失業這個問題提上來的？”
戴教授見鄭易提到了這件事，便笑了笑，斜著眼問鄭易：“你聽誰說的？”
鄭易尷尬了，他感覺自己可能太過直率，又說錯話了，只好吱吱唔唔地說：“嗯……反正有人這麽說。”
幸好戴教授並沒有對聽誰說的這個問題窮追不舍，他而是平淡地說：“從某種程度上來講，這種說法也沒有錯。
因為大多數人只看到了人工智能給我們帶來的諸多便利，給我們帶來更加美好的生活，但是他們並不會去關心人工智能將來到底會不會失控這類問題。
後來，人工智能的發展造成了一大批人的失業，還有很多人感覺自己即將失業，便都有了一種深深的危機感。
所以我們反AI聯盟為了贏得廣泛的支持，這才把人工智能會造成大量失業這個問題提到一個非常重要的層面上來。”
“哦……”鄭易心中暗想：看來智偉傑博士所言非虛哪，反AI聯盟確實是用了這方法才贏得了廣泛支持！
鄭易嘆了一口氣，說：“現在社會上的好多人並不理解我們反AI聯盟，他們嘲笑我們是杞人憂天，他們認為我們應當多想想人工智能所給人類帶來的好處，應當更多地去發掘人工智能積極的、好的方面。”
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