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    進擊的人工智能:人類會因AI而變得無比強大嗎?

    發表日期2017/8/14 11:26:01      瀏覽次數:

    每當我們選擇去展望未來時,最好的辦法就是從歷史中總結規律,并以此來尋找不斷變化中的發展邏輯。人工智能時代的到來,并不意味著恐懼,而在某種意義上來說,它帶來的可能是更猛烈的革命。

    AI(Artificial Intelligence,人工智能)最早是計算機技術領域一個專有學術名詞,但近年來,隨著各種科幻小說、電影的熱銷,以及伴隨著知名網紅AlphaGo的一飛沖天,AI成為了響徹大街小巷的熱門詞匯。此外,伴隨著一些列耳熟能詳的AI產品問世和各種媒體宣傳,我們這些奮斗在互聯網領域一線的男女老少們,似乎也不由自主地需要關注起AI來。

    這些年來,我一直保持對AI領域高度的關注和積極的參與,不斷與各種AI的直接從業者進行深入的交流和溝通,我逐漸發現了一些很有趣的事情。我始終覺得,AI所代表的并不是一次簡單的技術革新,相反,它代表著一些列即將或正在發生的深度變革。

    我們需要去預知未來,這樣才能做好充足的準備接受挑戰。從我當前的認知來看,我認為AI和互聯網并非一件事,或者二者并不可以直接混為一談,而且核心的互聯網PM和AI PM甚至也可能不是一類人。我將盡我所能在這篇文章中詳盡我近來的思考,希望能夠一起與更多做AI產品的朋友們深入溝通,交流探討AI對我們未來世界的影響。

    歷史告訴了我們什么?

    今天,我們正生活在一個隨處可以觸網,時刻可以聯網的環境中,并習以為常。社會發展到今天,絕非一蹴而就,當我們試圖了解未來時,我們應該先試試回過頭,看看歷史都發生了些什么。

    大約100多年前,尼古拉·特斯拉(沒錯,就是那個被愛迪生記恨一輩子的大發明家)曾經提到一個有趣的概念,他說,“未來世界中,任何信息都可以通過電被迅速傳送到世界上任何一個角落”,這一概念正是今天互聯網的雛形。在特斯拉生活的時代,電只是貴族們用來點燈狂歡的奢侈品,特斯拉卻在電的身上看到了極其不一樣的未來。

    為什么我們需要互聯網的存在?

    自古以來,人們都需要通過各種媒介來傳遞信息,從幾千年前,馬拉松同志一氣跑完43公里,向村民們傳遞戰爭勝利的消息,到后來人們開始郵寄信件,撥打電話,發送電子郵件,使用即時通信,等等。信息的傳遞對于人類這種群居動物而言,是必不可少的。在《人類簡史》一書中,極為精彩地描述了我們的祖先如何通過信息傳遞與同步(語言)來組成部落,最終戰勝其他物種。

    科技的進步,在最大限度地降低信息傳遞的成本,提升效率。因此,每一種媒介的產生都是時代必然的產物,互聯網是替代了幾千年來車馬勞頓的郵差,通過電作為媒介,實現了信息光速傳遞。

    信息傳遞的是為了什么?

    作為我們人類而言,難道只是因為天生的秉性才需要進行信息傳遞嗎?實則不然,我們傳遞信息最重要的原因是,我們需要生活,需要戰勝困難,x需要解決問題。

    每一條信息都有它的價值,而這些價值的直觀反映,就是解決問題。

    比如,在玩“王者榮耀”時,如果隊友A發現對方要來打塔,他需要第一時間將這條信息告訴隊友,以防不測。最佳的方法是他立刻通過聲音傳遞給隊友,其次是打字告訴隊友。其實,還可能存在一種方式—— 一個團隊伴游機器人,時刻幫你和隊友間同步著戰況信息。

    信息傳遞的本源,是為了讓所有人知識不斷統一,從而去解決越來越棘手的問題。

    AI的生長與互聯網并不一樣

    信息的深層含義,可以譯作“知識”。

    互聯網只用來承載信息

    互聯網是一層物理層面的工具。

    我讀大學時,通讀了《TCP/IP詳解:卷2》(現在已經基本忘光所有細節

    ),我意識到一個很直觀的問題:網絡本身是一個充滿規則和制度的舞臺,在上面傳遞的信息,依靠信息狂歡的人們,其實都是在把現實世界的情景,搬到網絡世界上來而已。

    過去二十年互聯網的飛速發展,最大的變化始終是物理層面網絡條件的變遷,從最早的ADSL,到3G時代,再到如今的全網覆蓋,CPU從早年的586,到如今的酷睿i7,我們是通過愈發便利的網絡硬件條件,來不斷在其之上搭建各種服務和應用。

    由此,站在商業的角度來看,由于信息光速傳遞,迸發出了全民購物、全民社交、全民游戲、全民娛樂等等場景,互聯網作為一個巨大的效率工具,極大地節約了許多業務運營的成本,特別是邊際成本的降低,演進出各種新型的商業模式,許多商業經營第一次真正意義上實現了全球化擴張,人們的經濟和生活水平,也因為網絡的便利所帶來的信息傳遞而變得更加美好。

    可是本質里,互聯網仍然是一個用來承載信息的載體,作為產品經理的我們,做產品時的思考方式始終是圍繞著“社會自有的現象+網絡世界的交互”,信息仍然置身于我們人類社會之中。

    AI“學會”了信息背后的知識

    可是,AI帶來了在縱深層面上的不同。

    當我們稍稍深入了解一點AI時,我們知道它背后站著的是各種高深的計算機科學算法,以及大數據背后所隱藏的各種莫測的秘密。

    計算機在做的,首先是“記憶”知識。

    早期的計算機科學是通過規則邏輯來讓計算機記憶知識的。

    比如,一條知識信息是“如果C羅出現,那么就尖叫10秒”,通過最簡單的“if-else”語句就可以告訴計算機這條知識信息,然后計算機在執行時,每當C羅出現時,就會尖叫10秒。

    這種方法便是workflow(工作流)的基本單元ifttt(if this than that),計算機依靠這個基本知識就可以按照規則執行了。但是怎么看都覺得很死板,是吧?

    所以,這時候機器學習和神經網絡進來了,它可以依靠無數個ifttt整理出一套復雜的網絡結構,也就是大名鼎鼎的“知識圖譜”。其實類比我們人類,我們在最早學習知識的時候,學到的都是一大堆的ifttt,直到能夠舉一反三融會貫通的時候,才產生了更多的知識單元,從而建立起一套自己的知識網絡。

    現在AI可以做類似的事情了,它可以把更復雜的ifttt,或者干脆就直接是數據層面的知識,“學習”起來形成一套知識網絡。往大了說,AlphaGo所實現的第一步,就是學習了幾千萬份棋譜之后,實現了最基本的知識圖譜,然后通過蒙特卡洛算法在每一步尋找相對最優解。

    知識積累得越多,新知識產出的速率就會越快。在社會學中,有一個理論是,歷史上積累的所有知識,后人學習的速度變得越來越快,這是科技指數級增長的秘密所在。牛頓總結出三大定律花了十來年,而今天中學生只要一年就可以全部學會??梢钥隙ǖ氖?,今天的人類所擁有的知識前所未有得多,以后也會越來越多。人類的知識被AI“學會”,那么AI的知識圖譜就會越來越豐富,越來越復雜。

    AI提升的已不是效率這么簡單 那么問題來了,AI學會了這些知識又能怎么樣呢?

    AI要做的,是賦能人類,節約人類進步的成本。

    在這里,我必須插播一個概念——效率。效率這個詞的核心含義是,在單位時間里能夠產出更多的價值,無論是單位時間里賺更多的錢,還是單位時間里寫更多的字,或者單位時間里傳遞更多的信息。本質上來說,效率的提升與否,是使得人們可以騰出更多時間去做其他的事情,但是在價值本身上并不是疊加關系。

    比如說,由于視頻電話的存在,醫生和患者可以遠程完成會診,患者不必千里迢迢來尋醫,節約了醫生和患者的時間。多出來的時間,患者可以在本地開藥做手術,醫生可以治療更多的患者。

    然而,這種效率的提升,并沒有在單件事情上產生質的飛躍,醫生沒有因為遠程會診的存在而變得醫術更加高明,也沒有因為省出更多時間而能夠攻克疑難雜癥。

    所以,效率是在一系列事情疊加上來看價值的,單一價值點上的價值疊加效果有限。

    AI做了些什么?

    我的核心觀點是——AI不僅提升了效率,還可能幫助人類極大地進步。

    2015年,《Nature》發表了一篇來自Google的論文,在文中,Google邀請了美國資深的皮膚科專家,對150張皮膚病變切片進行診斷,找尋其中有皮膚癌的切片。專家花費近30小時,最終得出約75%的準確率。而AI花費了數十分鐘,得出的準確率大約87%。多出來的12%準確率,就是多出來的多少條鮮活的生命!

    這件事情背后的意義十分深遠。對切片做診斷,在過往被認為是需要豐富的醫學知識和豐富的臨床經驗,才可以進行的醫學專業行為,如今AI在這方面已經大幅領先。這很像AlphaGo之于柯潔,柯潔站在人類圍棋的巔峰,卻慘敗給只有區區一年經驗的AI。二者之間已經不是一個維度的思考方式,AI幫助人類在進步層面大幅提升。

    回到切片診斷的案例,因為AI可以作為輔助診斷助手,在多診斷出來的12%的切片中,它可能會發現醫生遺漏的問題點,極有可能幫助醫生發現過往多年從未發現的問題。也許一群頂級科學家需要10年才能發現的問題點,AI只要幾個月就發現了。

    這種現象帶來一個結果,一方面,專業的醫生們會變得越來越高明,通過源源不斷地新知識,彌補過往體系中的盲區,科技進步突飛猛進,而另一方面,那些混吃等死的庸醫就再無用武之地,AI將全面替代他們。

    AI做了什么?AI正在將知識體系不斷標準化,不斷賦能給更多的人類。

    這是我們要的未來嗎?

    一定是。

    隨著老齡化社會的到來,人類社會將經歷一個新的拐點,生產力不足將成為下一個十年最大最棘手的問題。WHO(世界衛生組織)對老年人的定義是65歲以上,我們國家有時會定義為60歲以上。中國社會老齡化將在2020年全面爆發,屆時60歲以上的人群將突破3億,也就意味著每5個人中,就有一個是老人。

    對于老年人而言,衰弱是最大的天敵,由于新陳代謝的緣故,人老了機能就會衰退,進而產生一系列的病變或風險。養老更多的時候依靠的是人力,而人力往往被認為是最大的成本,如何讓單個人在單位時間產生更大的生產價值,是未來要解決的核心問題。

    如果人力成本不解決,老齡化社會勞動力越來越貴,生產能力不提高,大量的錢都要花在家里的老人養老上,而其他生活支出就變得捉襟見肘。社會將陷入無人消費的消極局面,沒有消費,就不會產生價值流轉,也就不會有創新,社會也就會停滯不前,掙錢就變得更困難。這是一種惡性循環。

    所以,必須未雨綢繆去解決老齡化社會問題。

    那么,AI是出路嗎?

    也許是,或者我相信是。

    其實,回到我上面闡述的觀點,AI正在做的事情其實是賦能更多的人類。

    舉個例子。在養老中,最直接的是為老人提供相應的康復護理服務,而其中最關鍵的是如何降低人力成本。降低人力成本最完美解決方案是讓機器代替人進行康復護理的操作,而這其中最關鍵的一環是,讓機器知道該如何操作。

    當我們需要對一個老人進行康復時,我們來看看這整個過程是如何發生的:

    • 【STEP 1】專業的康復師采集老人的一系列生命體征;

    • 【STEP 2】康復師診斷,得出老人有衰弱風險,隨時可能跌倒;

    • 【STEP 3】康復師為老人制定一系列計劃,比如餐飲計劃、鍛煉計劃、安全防護計劃;

    • 【STEP 4】康復師根據制定的計劃,產出需要支付的費用;

    • 【STEP 5】專業的康復師依靠專業器材,進行具體的康復操作。

    在這個過程中,目前的機器最多替代最后一步——通過專業智能設備,輔助老人自主進行康復鍛煉。前面這四步,機器目前無能為力,原因就在于,這些知識只存在于各種專業人才腦中。

    AI要做的,就是把這些知識學過來,然后不斷標準化,最后變成輔助診斷助手,賦能給一些淺層次的人,從而降低人力成本。

    這個過程,在康復護理領域擁有一個專業的名詞,叫做“評估”,沒錯,這也正是我和我的團隊正在做的產品,我們稱之為“優護家智能評估引擎”,用來為康復護理行業賦能。

    所以,AI會覺醒嗎

    也許我們人類需要防備AI的覺醒。

    由于知識體系的不斷積累,AI在模擬人腦的程度上只增不減,那它對于知識的積累將進入方方面面、各行各業,一個優秀的AI可能具備了多重領域的專業知識,甚至把一些看似難以標準化的事情也給標準化了,比如寫歌、寫詩、寫文章,甚至發號施令。如果AI可以根據復雜的環境變化,找出最優解,從而發號施令時(其實過程很像我上面描述的智能評估引擎),覺醒也就不遠了。

    總結

    在這篇文章中,我闡述了一個核心觀點——AI與互聯網不是一回事,AI是知識的載體,用以賦能人類。

    我所從事的醫療領域中,AI的產品層出不窮,從智能評估,到輔助決策,從案例循證,到基因測序,每一個小的進步都代表了整個行業無限光明的未來。

    我堅信AI所將帶來的革命是顛覆性的,顛覆的是我們對于未來世界的想象,以及對于知識體系的認知。站在這個歷時拐點,我感受到的前所未有的沖動和興奮,希望攜手同樣興奮的你,并肩前進!



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