好久没更新了，最近晚上都自己做饭吃，写文章就怠慢了。今天终于不想再吃自己做的那么难吃的饭了，所以在等外卖的同时，来码篇文章。
我一直有一个非常好奇的问题：在各类报道中，经常能看到比尔盖茨、霍金、马斯克这些人发表对人工智能的担忧，认为有朝一日，人工智能（之后都简称AI）将会对人类造成毁灭性的打击。
但是，在所有这类文章当中，我都没有看到一例具体的阐述，AI将如何置人类于万劫不复之地。难道是像各种科幻灾难片当中，AI有一天自我意识突然觉醒，于是决定干掉人类？拜托那也太扯了吧。
这段时间看了一些相关的书和文章，我这种业余水平的也来瞎扯一些自己的思考。
AI会比人类聪明吗？
如果我们先不去深究智能的定义，那么AI在某些领域已经完爆人类，比如下象棋、下围棋，甚至它能记住的人脸，都比你能记住的要多多了。但是，这些能力的Magic本质只是很窄范围内的特征学习+高速的运算能力，本质上和你用计算器比心算要快，并没有太大的实质性区别。
有一个思想实验叫「ChinsRoom」，就是为了说明这样的人工智能，其实算不上「智能」。偷懒一下，我就搬运Wiki上的介绍：
一个对汉语一窍不通，只说英语的人关在一间只有一个开口的封闭房间中。房间里有一本用英文写成的手册，指示该如何处理收到的汉语讯息及如何以汉语相应地回复。房外的人不断向房间内递进用中文写成的问题。房内的人便按照手册的说明，查找到合适的指示，将相应的中文字符组合成对问题的解答，并将答案递出房间。
尽管房里的人可以以假乱真，让房外的人以为他确确实实说汉语，他却压根不懂汉语。在上述过程中，房外人的角色相当于程序员，房中人相当于计算机，而手册则相当于计算机程序：每当房外人给出一个输入，房内的人便依照手册给出一个答复（输出）。而正如房中人不可能通过手册理解中文一样，计算机也不可能通过程序来获得理解力。既然计算机没有理解能力，所谓“计算机于是便有智能”便更无从谈起了。
当然，我并不认同这个思想实验的结论。现在的AI虽然属于弱人工智能，即只能在某个特定领域做得比人类好，强AI要求人工智能在各方面至少都能和人类比肩，那么一个很核心的问题就是，人类没有办法为每一件事情都去建模，即使可以，还有第二个核心问题，这些模型之间的横向连接是一个不可能完成的任务。
要想达到强AI，人工智能必须能自我学习。在年，Googl曾公布过一条新闻，在没有任何建模的前提下，Googl通过对其索引的图像进行识别，让机器区别出了「猫」这个概念。当然，这里的意思其实是说，Googl的人工智能通过海量的数据，将具有某一些共同特征量的物体给区分了出来，也就是说知道它们是同一类东西。
这当然不算什么，在我们人类看来，几岁的小朋友，不用认上亿张图片，也能建立「猫」的概念。但实际上，更深层次的问题在于，目前的AI和人类相比，其学习能力和学习资料都远远落后。
即使是前面提到的识别出「猫」这个概念的Googl神经网络，按Googl官方的说法，它只有10亿个神经节点，而人脑有亿个（当然这个类比其实是不恰当的）。
不过，我对计算能力的增长一点都不担心，相反，目前AI的瓶颈在我看来，主要还是学习资料的匮乏。想一想所有的科技巨头，其实能训练AI的数据无非就是文字、图片、用户操作以及人类的语音。如果你设想一下一个小孩认知猫的过程，你会发现机器能接触到的数据实在太少了。我们可以根据猫的触感、叫声、作息、动作等等各方面去认知猫，但机器到目前为止还不行。
幸好传感器在飞速地发展，就看看你身边的iPhon，它现在能感受光、震动、气压、指纹、距离、温度等等，当然有些传感器其实是非常初级的，而随着各种AR设备的发展，机器能采集和学习的数据将越来越多。
所以，弱AI之所以弱，还是因为学习资料匮乏，如果它能获取更多的数据，建立更多的特征向量，要想达到人的认知能力，并不会是一个妄想。
但是，前面提到的霍金之类的大佬，他们担心的AI甚至都不是强AI，而是超人工智能。按未来学家的设想，这些超人工智能会以指数级的形式超越人类，聪明到我们无法理解，它们看待我们，就像我们看待蚂蚁一样。
AI凭什么必须要像人一样？
上一段说了这么多，其实是最初的一点思考，但是在看了很多关于超人工智能的材料后，我发现无出例外，他们都按照人类的意识和形态来考虑AI，所有的AI都是人格化的，然后在某一个特定的时间点，AI突然呈指数级爆发，进入了不可知论，未来的人类再也无法理解AI，所以现在的人类也不知道AI到底会消灭人类，还是留着人类像蚂蚁一般。
但是，核心的问题是，凭什么AI必须要像人一样？
我觉得这种设想的荒唐性，就像各类弱智科幻电影中动辄喜欢拿「阿西莫夫三定律」来当台词一样。要知道，机器不能伤害人类只是一个guidlin，notguarant。等有一天强AI出现，你让它去解电车难题，看看它怎么选择？
同样，我们对AI的拟人化设定也只是我们的一厢情愿。随便举一个例子，很多人觉得从弱AI进步到强AI，如何让机器能拥有抽象意识是非常重要的能力。但是为什么机器要像人一样，有抽象意识？你当然可以争辩，抽象意识是人类思考、推理、归纳的基础，但是AI为什么需要这么做？
当你走在大街上，茫茫人海中，一张人脸也记不住的时候，AI可以计算、存储出每一个个体的面部特征，记住每一个不同的人。对人类来说，我们的大脑存储记忆的空间如此有限，抽象能力的确是不错的解决办法。但是对机器来说，在存储和识别的边际成本几乎为零的前提下，为什么一定要像人类一样具有抽象思维？
这让我想起前段时间看到的BnThompson介绍数据库发展的一篇文章，简直就是层次数据库VS关系型数据库。当人类还在忙着定义界门纲目科属种的层级关系时，机器已经抛开层级关系只专注于记录个体的变量特征值了。也许我们认为理所当然的AI进化方向，会不会反而是一种退步？
层次数据库结构
关系型数据库结构，如今在数据库模型中占据着绝对优势
同样的道理，AI凭什么必须要有自我意识，AI凭什么需要产生和理解自我存在的意义，AI凭什么要像人一样存在？我们总是理所当然地认为AI对人类的超越会是某种意义上的弯道超车，但事实上，很可能AI永远都不会像人类一样，它可能永远都不会像我们一样有思辨能力，有好奇心，有情绪起伏。但这不妨碍有一天，超人工智能全面超越人类。打败我们，与我们何关？
AI将成为最后的预言家
在前两部分谈论了「AI被期望成什么」和「AI不一定必须是什么」之后，我想最后谈一谈在我看来，「最后AI会是什么」。
它将是最伟大的预言家，也是最后的预言家。
人类将在各个特定领域应用越来越多的AI，就像Googl现在将AI应用于自己所有的产品线一般，搜索、聊天、翻译、邮箱等等，AI最终将在我们生活中无处不在，传感器也将无处不在。
和很多人的认知不同，未来不一定是不可预测的，至少在某种程度上来说，未来是可以被计算的，你一定都看天气预报吧。实际上，这个世界上有太多先行指标，就像PMI可以预测GDP，美债利率波动可以预测总统大选，甚至像美剧《硅谷》中，树上的知了变多可以帮助投资经理做出做多芝麻期货的决策。
这个世界以我们想像不到的复杂的方式紧密结合在一起，但是在之前，渺小的人类与这一切如此隔离，纵使互联网飞速爆炸地发展，也只不过将人与人、人和手机屏幕上那少得可怜的信息连接在了一起，世间万物依旧如此疏远。
可是在未来，当你把AI、传感器、物联网这些媒体上的常见词串联在一起，一个可以被计算出未来的世界出现了。AI将拥有比人类更精准的感官，万物互联，数据场将像引力场一样，囊括世间万物。
你以为你向河中投入石块可以激起涟漪，但在一个AI无处不在的世界里，一切的波动性将被实时观测、实时修正。我能想到现存的最贴近的例子，就是Ubr的动态调价系统。你以为那是波动性吗？不，在经济学家眼中，这是完美的均衡态，由价格调整的供需关系始终处在一个稳态当中。
AI的终极形态，将消灭这个世界的波动性。
然而，一个越稳定的系统，日积月累，将丧失对抗波动的能力，而变得无比脆弱。就像往一个欣欣向荣的小岛上，放上几只外来物种引发的灾难一样，向系统内注入任何超过自身能调节的波动，最终将引发螺旋式的崩塌。从这一点来看，我应该被归类为人工智能的消极主义者吧。但至少这是我认为AI毁灭世界的方式，而不是一场人类和机器人的大战。
人工智能将会是最伟大的预言家，也会是最后的预言家。
难以相信，写完了这篇文章我的外卖也还没有到。??
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