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拥抱智能时代 改变你的思维

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    关键词:大数据   人工智能   机械思维

    大数据思维   隐私  贫富差距

    共计:3530 字 | 建议阅读时间 6 分钟

    今天我们来聊一聊这本书——《智能时代》

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    按照惯例,先来介绍一下作者。

    《智能时代》出版于2016年8月份,豆瓣评分8.5,它的作者是吴军,吴军博士可牛啦!他是计算机科学家,原腾讯副总裁,谷歌中日韩智能算法的发明人,活跃在硅谷的投资人,同时还是一名非常高产的作家,一共写了六本书:《数学之美》、《浪潮之巅》、《文明之光》、《大学之路》、《硅谷之迷》、《智能时代》,这些都是非常受欢迎,畅销的书籍。

    我们今天的主角《智能时代》更是在罗辑思维首印1万5千册,10个小时之内卖光,非常之畅销。

    现在对于如何看待人工智能,有比较乐观的,也有比较悲观的。

    乐观派认为,我们很快就能像科幻电影里面一样,人机合一、上天入地,彻底从重复性的体力劳动中解放出来,从此过上没羞没躁…不对,应该是衣食无忧、欢歌笑语的美好生活。

    悲观派则认为,人工智能崛起之后,我们人类的末日就不远了,人工智能的智力水平可是指数级增长,很快超越人类,到时它看我们人类就像我们人类如今看蚂蚁一样。我们人类只不过就是他们眼中一个帮忙充电的生物电池而已。

    问你怕不怕,好可怕。咦——这听起来像不像当下生活中的首席铲屎官?简直就是铲屎官的即视感好不好,这有什么好怕的。因为要铲屎,你难道从此就不养宠物了吗?

    不管是乐观也好,还是悲观也罢,以上说的这两种情况都比较极端。

    一、一头数据喂养的怪兽

    其实,人工智能早在60年前就已经有了,就有人在研究如何通过人工智能来服务人类,当初就有以人工智能为主题的科幻电影上映。

    1973年上映的科幻电影《西部世界》,距离现在也有44年了。里面讲的就是用人工智能打造的一个成人旅游乐园,里面除了游客,就是高仿真的机器人,游客可以在里面为所欲为,脱离了现实世界的法律约束,只有乐园的游戏规则。影片高潮机器人有了反抗意识,干掉了所有游客(除了主角),摧毁了乐园。

    2016年以这部电影原型改编的美剧《西部世界》一播出也是大受好评,豆瓣评分8.8。

    那么为什么当年就有人在做人工智能,电影也上映了,一直到最近这两年人工智能才异常火爆,成为热门话题呢?

    答案就是 —— 大数据

    以前研究人工智能的是鸟飞派,鸟飞派是个比喻。

    开始设计飞机的时候,人们觉得要想飞的话就应该像鸟一样扇动翅膀,结果都失败了。莱特兄弟想明白了,飞机不应该是鸟,飞机应该靠空气动力学,而不是仿生学。

    人工智能的鸟飞派也认为人工智能应该像人一样思考,所以设计各种算法来模拟人脑,这就像飞机拍翅膀一样根本行不通。

    后来一位叫贾里尼克的教授在研究语音识别的时候换了个思路,与其让计算机理解人类语言不如把大量的语音数据输入电脑里让它进行快速匹配,数据量越大那么识别的能力不就越高吗,一下就把思路打开了。

    智能问题被转换成了统计学问题,处理数据可是计算机的强项,从此人们就知道了要让机器拥有智能的钥匙其实是大数据。

    现在互联网的蓬勃发展让大数据有三个特征:体量大、多维度、完备性我们日常用的地图APP里面就包含了大量的道路信息,比如谷歌拍摄街景的汽车每天一辆汽车产生的数据就有1TB,1TB=1024G(一部两小时超清电影约3G),相当于340多部超清电影。谷歌的无人汽车就是通过这些数据进行无人驾驶,没有数据的地方,无人汽车是去不了的。

    还有多维度,谷歌通过手机号就能知道你的搜索习惯,通讯信息,性别,年龄,位置,文化,口味,特殊癖好一系列信息,然后通过算法提供符合你个人需求的服务,它就像福尔摩斯一样你透露一点点信息它就可以了解你的一切,在它眼中你就是一个透明人,比你自己还了解你自己。

    完备性,以前要搜集全世界所有人的面孔是不可能的,现在就有可能,只要人们都用手机自拍,你就能想办法获得所有人脸数据。

    最近这几年这把钥匙的体量呈指数级增长,人工智能也就越来越强大,越来越有可能实现,也就越来越走进人们的视线成为热门话题。

    二、我们如何面对智能时代

    首先,我们就要从机械思维转变到大数据思维。

    机械思维并不是名称听起来那样显得古板、僵化、顽固、一成不变。

    它可是一种非常牛的思维方式,牛顿的力学三大定律和万有引力定律、焦耳的能量守恒定律、麦克斯韦的电动力学,他们都是用的机械思维。

    机械思维的特点就是,确定性、因果性。

    默认世界万物都有其规律可循,牛顿就是找到了大自然的规律。

    如今这个世界有太多的不确定性,机械思维就不那么管用了。

    大数据就可以解决不确定性的这个问题。

    “信息是用来消除不确定性的东西” —— 香农一个很简单的例子:你回家的路上,你不知道今天到底堵不堵,这个是不确定性的。这时只要你打开地图APP就能明确的知道现在哪条路是畅通的。

    大数据强关联性可以替代因果关系。

    以前研发一种药物需要找到病原体,然后再找到治疗的药物,需要花费大量的时间成本跟费用成本。

    而现在只要通过大数据匹配,比如现在的疾病有5千种,药有1万种,通过匹配知道某种药对某一种疾病有效,虽然不知道原因,但是只要是有效的我们就可以通过结果倒推原因,从而能够大大缩短研发时间,节省成本。

    美国的一位高中生,他设计了一种确定乳腺癌癌细胞位置的算法,输入了760万个案例,对癌细胞位置预测的准确率就高达96%,基本上没有失误,比一个资深的老大夫要强上很多,相信不久后医生这个职业也很快就会被机器替代三、随之而来的麻烦

    在大数据的算法之下,我们会彻底没有隐私。

    商人可以通过它对我们进行精准营销,亚马逊现在就是这样,不同的人浏览的同一件商品看到却不是同一个价格。

    比如:你是一个注重生活品质的人,买东西只卖好的不太在乎价格,你网购时就会看到比较贵的东西,同时质量也不错。

    如果你是一个比较注重性价比,买东西偏向捡便宜大过对质量的要求,那么你网购时就会看到跟别人同一件商品你的价格要低一些,当然质量相比之下也是较差的。

    美国的很多航空公司也会对不同的人给出不同的机票价格那么你会说不提供这些信息,不留下消费信息不就是了。只要你想要获得更好的服务,提供这些数据就是必须的,你都只能老老实实把这些信息暴露出来,这是跟商家兑换的筹码不可能逃的掉。

    四、争做2%的人

    大数据思维和机械思维不是相互对立的,而是相互补充,它就是新时代的方法论。

    当人工智能在绞杀我们的工作的时候。比如,医生、律师、快递、司机…那么我们要如何应对呢?

    在人类历史上曾经有三次技术变革都让社会发生了巨大的变动,蒸汽机带来的是第一次工业革命,电气化带来的是第二次工业革命,计算机跟互联网带来的是信息革命,现在信息革命的冲击波还没完,大数据和机器智能的革命又来敲门了。

    每一次技术革命都会把原来的社会经济结构摧毁掉,再重新构建。从长远来看对人类是福音,但是对当时的大多数人来说就是一次巨大的动荡,很多人会因此失业。历史证明这个时间至少持续一代人以上,也就是说旧时代的人是没有办法适应新时代,只有等上一代人死了,下一代人在新时代成长起来动荡才会真的结束。

    以前的办法就是拖,国家就是不淘汰落后产能,从而保住大部分人的饭碗,一直拖到新一代人成长起来。

    拖延症也是有其优点的…

    这次有点不一样了,拖可能也解决不了问题,机器智能比较彻底,以前机器替代的是人的手,而智能替代的可是人的大脑,那每个人真的是退无可退。

    在作者吴军看来,预计以后只有2%的人能够真正控制使用大数据和机器智能,其他的98%或早或晚都可能会被机器智能替代。

    15亿中国人只有3千万人能跨过这道窄门。

    解决办法就是,没有办法,人工智能只会把贫富差距越拉越大。

    我们与其恐惧、抱怨,不如拥抱变化,尽早加入进去,成为那2%。接受大数据这个全新的思维方式,学会利用大数据跟人工智能。工业革命那三次动荡,最先受益的那匹人就是和新产业相关的,或者是善于利用新技术的人。

    以后跟智能机器合作能力的重要性要远远大过跟人合作的重要性。

    吴军博士说的那2%,我们听了可能一脸懵逼。其实,这都是比较乐观的估算了,2%就是3000万人,真会有3000万人,还真就未必。

    虽然吴军博士在书中说,贫富差距会被越拉越大,但这不是说富人的财富水涨船高,而穷人的财富就保持不变或者还会下降。

    在上个世纪我们的爷爷辈和爸妈小时候还在吃大锅饭的时期,那个时候每个人都没钱,都吃不饱,物质匮乏。

    当邓爷爷划了个圈,改革开放之后,中国出现了第一批富人,贫富差距也是越拉越大,但我们的生活总体水平都提高了,大家都能吃饱饭了。

    就像刚开始,大家都是一样的兜里只有100块,都不够花。当第一批富人出现,富人财富增长到了100万,而穷人兜里的财富增长到了1000块。虽然大家都不一样了,贫富差距拉大了,但是人人能够吃饱穿暖了,跟随改革开放进入了新时代。

    人工智能可能会替代掉大部分人的工作,跨过去的2%就好比是中国的第一批富人,没跨过窄门的98%跟随时代的潮流其中也是有大把的机会,拥抱变化,不断学习,看准时代的大趋势,努力跟上时代的步伐便是我们当下最重要的事情。

    还有在之前的一篇文章《读书越多反而越“无知”?》中提到一个科学的悖论:每个答案都会孕育至少两个新问题。也就是说,我们使用的工具越多,答案就越多,相应的问题也会更多。

    问题更多随之而来的就是就业机会。


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