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今天我们讲智能时代人
和机器的和谐之道
增强智能
在上一讲
我们看到智能机器
在和人竞争工作岗位
那么
智能机器和人的关系难道
只能是你死我活的竞争关系吗
如果是这样
人类为什么还要大力发展人工智能呢
希望通过今天这一节课的讲解
大家能够想明白这个问题
首先我想问大家一个问题
alpahgo设计者的初衷是什么
为什么做alphago
有一个说法
认为这样做是为了羞辱亚洲人
逻辑是这样的
因为亚洲人的智商高
围棋下的好
西方人就做个智能机器打败亚洲人
说明他们的智商更高
是这样吗
显然不是的
AlphaGo的设计者们
这样做显然不是为了羞辱亚洲人
更不是为了羞辱人类
他们有更高的抱负
他们最后的目标是要做出通用人工智能
用它来帮助所有的人
这个通用的人工智能实际上是
相对于狭义的人工智能说的
现在的人工智能都是所谓狭义的人工智能
为什么这样说呢
因为现在的人工智能只能在
一个领域做事情
我们把它换到另外一个
差别很大的领域就不灵了
对吧
反观我们人类
人是很容易做迁移学习的
比如我们可以把我们的智力
用在打乒乓球上
但是把这种能力迁移到打网球上也可以
我们甚至可以把这种能力用在爬树上
跳舞机上
当我们学会了使用windows操作系统
就可以把这个能力迁移到使用苹果电脑上
但是机器就不行了
为什么
因为我们说机器学习的做法
是在一个具体问题上建立一个的模型
比如 alpahgo是
针对围棋游戏建立模型
而一旦这个模型建好以后
就只能在用在这个特定领域了
或者问题非常相近的领域
而且机器学习用到的训练数据集
是这个特定领域的
比如说围棋领域
当迁移到另一个领域
如果两个领域的差别很大
比如从下围棋
迁移到医学诊疗上
就需要重新设计模型和算法
而且需要从新的领域采集数据
然后再训练
在这种情况下的话
现在没有任何一个人
敢说他做出了通用人工智能
也没有任何一个学术团队
敢声称他们做了通用人工智能
当然
alpahgo已经运用到了游戏上
做人机博弈
但这也离真正意义上的通用智能差很远
从人机博弈的角度讲
围棋本身就是一种博弈游戏
比如围棋是对手出棋我们来预判
给出策略
而游戏也是根据对手出招以后
智能机器通过算法给出相应的策略
都是在博弈
alpahgo稍做调整
就可以进行游戏博弈了
他的算法模型只简单做了调整
它的数据集从围棋
棋谱变成了游戏攻略
实际上
alphago的升级版
alphago zero已经做出来了
它是在完全没有人的
先验知识的情况下能够自主学习的机器
也就是说
它的学习不依赖与某个行业的经验和知识
也就又向着通用智能迈进了一步
我们讲
alpahgo实际上有更高的目标
就是作出通用智能帮助人
他们希望做出通用的智能
在各个领域都适用
比如
通过少量的修改就能
迁移到医学领域
迁移到智能驾驶领域
其实核心的就是Intelligence Augmenting
也就是增强智能
-0.1我们为什么设计这门课
--0.1
-0.2我们聊什么
--0.2
-0.3你们能学到什么
--0.3
-短片:AlphaGo
--Alphago
-1.1本章概述
--1.1
-1.2人与机器的本质区别
--1.21
--1.22
--1.23
-1.3我们会被智能机器抢了饭碗吗
--1.31
--1.32
--1.33
-1.4人和智能机器的和谐之道-增强智能
--1.41
--1.42
--1.43
--1.44
--1.45
--1.46
--1.47
-1.5项目指南一:如何找到好的项目
--1.51
--1.52
--1.53
--1.54
--1.55
-第一章测试
-2.1本章概述
--2.1
-2.2创业能力模型
--2.21
--2.22
--2.23
--2.34
--2.25
--2.26
--2.27
--2.28
--2.29
-2.3创新是人类的本能
--2.31
--2.32
--2.33
-2.4创新能力培养——创新心智模式
--2.41
--2.42
--2.43
--2.44
--2.45
--2.46
-2.5创新能力要素培养-思维方式
--2.51
--2.52
--2.53
--2.54
--2.55
-2.6项目指南二:创新项目的开发
--2.61
--2.62
--2.63
-2.7互联网心理学
--2.7
-第二章测试
-3.1本章概述
--3.1
-3.2机器有“智慧”吗?
--3.21
--3.22
--3.23
--3.24
--3.25
--3.26
--3.27
-3.3机器是如何学习的?
--3.31
--3.32
--3.33
--3.34
--3.35
--3.36
--3.37
--3.38
--3.39
--3.310
-3.4智能技术带来的认知升级
--3.41
--3.42
--3.43
--3.44
--3.45
-3.5项目指南三:投资者和创始人的心得经验
--3.51
--3.52
--3.53
--3.54
--3.55
-第三章测试