雖然我本人也是科技業（IC設計），但我對李開復的樂觀是抱持懷疑的！很多企業界的專家，都會有非常濃厚的本位主義，而且以為只要努力就好，但他們忘了，即使是他們自己的成功，都不全靠自己的打拼，那裡面，多少有其家庭背景或者運氣在裡面。機器人，為還沒有獲得社會利益的弱勢，打造了一座更高的牆。然而人類的進化，並非是量子式躍進的。既得利益的子孫，在高牆內被保護著，只要平庸就好，而未得利益者，再怎麼卓越，可能也只能餬口飯吃。。。。

這些牽涉到很多社會學、人生價值觀、人性、政治。。。可是，我們也只能對著這條不歸路興嘆！

我們對於『制度』和『科學』的虔誠信仰，跟我們對任何一種宗教的虔誠信信仰一般，最終都會逼使我們走上絕路───除非我們願意改變。

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人工智慧對人類真正的威脅是什麼？ (2016-03-10 11:17:05)轉載▼  李開復

標籤： 雜談        

昨天AlphaGo第一盤棋戰勝了李世乭，激起了各種“機器超越人類，科幻小說將成真”的討論。特別有趣的是有人揣測AlphaGo下面會不會故意輸下幾盤棋，以免人類起疑心，阻擋了它統治人類的野心。其實，雖然機器在邏輯分析推算方面，能力會遠超人類，但是依然是屬於人類操控的工具 。AlphaGo這類的“人工智慧”機器真正可能帶來的危機，不是奴役人類，而是讓人類喪失鬥志，無所事事。

有些人描述AlphaGo是“和人一樣的方式思考，但是比人快無數倍”。這麼說並不精確。AlphaGo確實比人快無數倍，但是AlphaGo的思考只能說是“被人的大腦啟發”，而非和人類思考一樣。AlphaGo是一個能自我學習的深度學習，經過專家的調節，它能在任何在可以純憑邏輯分析推算的問題上，把人類遠遠低拋在後面。機器速度會越來越快，學習能力會越來越強，資料會越來越多。

基於深度學習的人工智慧將帶來什麼改變呢？我們將看到無數的商機和產品，能夠解決問題、拯救生命、產生巨大的商業和用戶價值。未來， 自動交易能得到更高的投資回報和風險比例，自動診斷 基因排序會達到個性化精准醫療，推薦引擎將能推薦你最可能會買的產品、想吃的菜，想認識的人。在擁有大資料 大計算 專家調節的領域，就不必再跟人類相比了，因為人類根本差的太遠了（就像沒有人能打敗搜尋引擎一樣）。

這些技術可能輔助專家，也可能取代專家。非專家的工作者很多將會面臨失業。未來十年，大部分今天的人類工作可被機器取代。機器將取代許多的護士、記者、會計、 教師、股理財師。。。的工作。任何帶有“助理”、“代理”或“經紀”等字樣的職位都很可能被取代。 這些機器不需要工資， 只需要供電和網，就會一年365天，一天24小時“上班”。這些機器將幫助我們創造世界上的大部分財富。

雖然這些機器確實很“聰明”，而且又高效、勤奮、低廉，但是他們並不“人性化”，只是冷冰冰的機器和工具。比如說，AlphaGo第一場就戰勝了李世石，但是它不會感覺高興，也不會理解我們對於它的討論。甚至，它說不上這局棋是怎麼贏的。因為，它的思考雖然周密，但是它不懂“贏了有什麼感受？”， 也不懂“為什麼圍棋好玩”，更不懂“人為什麼要下棋？”，甚至連“你今天怎麼贏的？”都說不上。今天的機器完全無法理解人的情感、喜怒哀樂、七情六欲、信任尊重、 價值觀等方面 。對於人文藝術、美和愛、幽默感，機器更是絲毫不懂。有位元AI研究員做了一套研究幽默感的系統，然後輸入了一篇文章，這個系統看了每句話，都說“哈哈”！ 今天的機器連個兩歲小孩都不如。對人工智慧的研究者，這應該是一大未來的挑戰。

所以，今天這些機器僅僅是我們的工具，會為創造價值。至少今天，我們不必擔心人工智奴役我們（不過要盯好擁有機器學習 大資料的公司，別來作惡傷害用戶）。那我們該擔心什麼呢？這些強大的機器，將帶來人類能否度過有史以來最大的“下崗潮”。這次的“機器取代人類”將遠超過去的工業革命和資訊革命。不過，“下崗”還不是最可怕的， 因為這些機器會產生巨大的商業價值，養活著這些下崗者，進而養活著人類。人類最應該擔心的是：一旦當機器供養著人類，人類達到了馬斯洛需求的基本需求，人類真的還會有動力去追求更宏偉的目標，自我實現嗎？還是會醉生夢死、無所事事地或者？

面對這個擔心，我們應該：

①關注啟發式教育，用互動式教育啟發孩子對學習的興趣和效率。AlphaGo願意跟人類學習，我們當然也要善用最善於分析，最博學的機器。善於學習，樂於學習的孩子，是不會醉生夢死的。

②正視發育右腦的學科領域，平衡文理。塞翁失馬，焉知非福？機器超越人類的左腦（工程邏輯思維），也許就是要人類從過去幾十年重視理工，傾斜回來，花更多的精力在機器不擅長的右腦，例如： 文學詩歌、藝術音樂、電影話劇、文創設計、工匠之美、宗教哲學、溝通情商。這不是說就不要學理工了，而是說應該讓適合理工，愛好理工的人學理工，適合人文，愛好人文的人學人文。我們應該平等看待文理，並且鼓勵發展文理雙全的人才。

③鼓勵有上進心的年輕人挑戰自己， 孜孜以求，成為專才。不要把時間浪費在“安穩”但是重複性的工作上，而要 以“成為某個特殊又有用領域的最頂尖人才”為目標，為己任。