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人工智能救不了养老 #F2340

字号+ 2019-05-23 14:18

人工智能救不了养老 #F2340 本篇为科学 参考阅读《Master不是人工智能》 一)信息时代 前二天哥哥的血压又高了。 周二水库推送了一篇《养老只有一个解》...

 

人工智能救不了养老 #F2340

 
本篇为科学
参考阅读《Master不是人工智能》
 
 
一)信息时代
 
前二天哥哥的血压又高了。
 
周二水库推送了一篇《养老只有一个解》。讲到了“老龄化”“少子化”,未来中国的GDP可能断崖式下跌。
数亿绝后老人,可能无人养护。
 
留言是重灾区。
无数韭菜纷纷评价说:“30年以后AI也普及了,请不起佣人咱请机器人”。
 
哥哥看着同胞,太阳穴不停地跳。

 
我其实想问韭菜们一个问题:“30年以后,shzy没实现怎么办”。
 
61年前,呃,六十一年前事不能讲。
180年前,美国的“阿拉巴马州”发生了一次宗教改革试验。
 
当时一群狂热的天主教移民,举行了“耶稣复活”的试验。
根据某某大法师的预言,耶稣会在三十年后复活。然后大家谁也别干活了,直接上天堂。
别建设固定资产,无需积蓄。
把所有的生产资料都交给牧师。吃吃喝喝,一起跳舞。
 
三十年以后,弥撒亚没有在美国降临。
整个社区,死得只剩老头子。最后几个老年人,是饿死的。 
 


30年以后AI也普及了,请不起佣人咱请机器人


万一30年以后,AI没普及怎么办?
AI这种东西,吹起来牛逼,听起来唬人。


可是他对人类世界有多大推动,是不是真能达到“天降馒头,七种七熟”
 
AI对生产力的推动,是肯定不如“电脑”的。
Computer对人类文明的洗礼,是全方位的,深入骨髓的。可即使这样,电脑的威力,也没使你不耕不作,饭来张口。
 
 
三十年前,你的父母,依然是飞机汽车。交通工具已经很久没进化了。
楼上电灯,楼下电话。
土豆炖牛肉,化肥技术,靠的是二百年前的化学。
空调,要感谢威利斯开利的发明。
生病了,依然是青霉素。
 
人类80%的科技,在过去五十年,没有任何换代。
信息领域的革新,不足以带动全社会颠覆。
 
再过三十年,大约相当于Windows出十个版本的日子。
难道你相信iPhone XXV会自己烧小龙虾塔可?  


更为严重的是,我们今天谈论的AI,
其实是一场骗局。
它不仅连“计算机”的高度做不到,它连Wifi的高度都不如。撑死就是一台PS4.


 
 
二)AlphaGo
 
AlphaGo就是智商税。
 
这轮以AlphaGo挑战李世石所引发的“AI热潮”,乃至“风口”,彻头彻尾就是一场骗局。
 
虽然Google公司本宣,保持了矜持和静默。也并没有把“狗”和“AI”牵涉在一起。
但之后媒体的跟踪报导,则是100%无耻,完全瞎扯错误的。
 
AlphaGo根本不是什么“人工智能”程序。
难度连游戏机都不如。 
因为AlphaGo的本质,依然是“穷举”算法。这是一条完全走偏的科技树。



例如1997年,IBM的“深蓝”首次击败国际象棋冠军卡斯帕罗。
“深蓝”的程序很短,只有不到3000行。
深蓝用的穷举算法。
 
国际象棋的“分支”比较少,一共只有16个棋子,数十种弈棋可能。
计算机通过“蛮力”硬算,可以穷举到T+20步左右。
后期甚至可以穷举到棋尾。
 
当你“穷举”完所有下棋可能性后。你就战无不胜。
 
 
 
可是当IT界侵入到“围棋”领域时,他们遭遇到了麻烦。
围棋的“选择点”极多,有361个可能性。
普通的计算机,预测几步就爆满了。
 
而吹得神乎其神的“深度神经网络”呢,它的本质,依然是穷举算法。
Google搞了一个小技巧。
 
在数以千万计的“未来可能”中,google并不是以蛮力,每一条路都试到。
AlphaGo会“猜”。
 
 
例如围棋中稍有常识的,都知道“落后三子”的情况下,一般不用尝试了。
无论双方棋力相差多远,专业九段对一段,三子也是难追。
 
AlphaGo遇到这种情况,就自动判断这下面几百万条可能性“全部为负”。
试也不用试了。
 
我们看这篇文章《当“心法”遇见“算法”》

 
在这篇文章中,针对著名的“耳赤之局”,AlphaGo给出了四种下法。
每一种,都比历史中“妙到吐血”,还要更牛三分。
 
但是我们仔细看上面的数字,发现最大不过63.4%,而并不是100%
这是不合常理的。
 
 
一个通透的“人工智能”,或者说已经穷举了“围棋”的所有可能,所有走法。则电脑给出的判断,必定是100%,绝无第二可能。
63.4%,说明AlphaGo还是“非完备体”。
 
 
很多人或许会有一个奇怪的想法。如果你拿二台AlphaGo,二台电脑互相对弈,结果会是谁胜。
答案是:“看运气”。
 
因为目前的Alpha是“非完备体”,他并没有穷举完围棋的“所有”走势。
 
小说虚竹巧破玲珑局,自己被提掉六子之后,居然还可以大破苏星河。这种战绩在AlphaGo里面,就是没有记录的。
你遇到类似的局,你就可以赢。
 
 
而二台AlphaGo对弈,它们其实是在围棋数万亿种可能中,一步步再试。
地图一块块探明。
每当二台AlphaGo对弈完一局,它们就留下记录,“原来从这条路走下去,是黑/白胜”。
 
围棋的天地,广袤无垠。但是AlphaGo躲在“闲置计算产能”背后,利用人类无限的联网资源。
只要时间足够久,最终“非完备体”会变成“完备体”。
 
也就是Alpha的数据库如此完善,每一个分支都已经预先标明。
电脑下任何一步棋,都是100%确信,一定会赢。
 
AlphaZero就走在这个方向。
 
 
 
三)智能等级
 
花了比较长的篇幅讲AlphaGo,主要为了阐明“狗”的原理,依然是“穷举”。
狗中之魁的穷举。
 
但是再聪明的“穷举”,依然是穷举。
这不是量的区别,而是“境界”的区别。
是恐龙时代—石器时代—能源时代—太空时代的区别。
 
 
穷举的问题,是它不能应对“变化”。
设想我们把围棋棋盘,当中抠掉几个窟窿。作为一个新的棋盘,我们继续玩。

 
在这样的情况下,人类棋手,是非常容易上手的。
“气,劫,手筋”各种技法,依然都可以使用。
 
而AlphaGo就傻眼了。
它几乎要把它“数据库”里面,花费了几十年,累积出的数百万亿条对战记录,全部都重新算一遍。才能确定最佳概率。
 
 
人类的文明世界,几乎时时刻刻处在“变动”之中。
一套只知道机械式操作的“机器”,是最Low的,最初级的。智能=0
还不如工厂里的切削机,锻压机,印刷机。
 
所谓智能,其实是灵活性。
 
你可以在19*19的棋盘上,稍加变通,挖个洞。或者格子增加到21*21。
你依然会下,这才叫智能=1


你学会了围棋。别人只要告诉你象棋的走法,无师自通,你也学会了象棋。
这才叫智能=2
 
你学会了下象棋,顺便也领悟了小学奥数《三年模拟五年高考》,直接进北大。这叫做智能=3


 
很显然,目前基于“穷举法”的全套逻辑框架体系,只能徘徊于智能=0的水准。
而且这个还是无法救补的。
酷狗穷举法,无论设计得多么聪明巧妙。换了一个棋盘,你的Alpha就是不能用。
 
 
 
四)高级智能
 
那么,什么才是“高等级人工智能”呢。该领域,目前国内根本就没有人做。国际上,也仅有少数的学术论文。
 
高等级人工智能,智能=1那个档次,被称为“分布式神经网络”。
 
 
高等级的人工智能,简直不是信息学。是生物学。
我们想象一下,一堆单细胞,拼在一起,如何成为一个多细胞生物。
 
你有很多很多个血团,很多很多器官。
有的负责觅食,有的负责消化,有的负责输送红血球,有的负责淋巴排毒。
 
 
程序员编写了很多很多“功能组团”。彼此之间,再预留数据接口。
然后把这么多杂七杂八的细胞,拼成一个“科学怪人”生物体。
 
99.999%情况下,这个“生物体”是会嗝屁的。
“狩魔手记”中,写了无数无数基因崩坏的例子。
 
万一活下来了,才是下一代“人工智能”的雏形。

 
而对于这一代“人工智能”=1的研究,人类发现,基于传统“冯诺依曼”体系,是不可行的。
 
因为“冯诺依曼—图灵机”,是高度稳定机器。
同一个算法,你运行一百万次,其输出的结果不会有任何改变。
 
 
但是精确冷血的“拼装生命体”,很容易死。也不易扩展。
你只要有一个数据接口不对,整台系统就宕机了。
 
未来的机器,应该更接近于“混沌热力学”。有一定的秩序,但不是非得如此精确不可。
 
意思就是,我们要发展“非冯”体系,一整套的系统学科。
这绝对不是一朝一夕可以完成的。
 
 
1979年,Intel发布8086/8088芯片。
按今天的眼光看,当时的计算机产业,真的可以用“一片荒芜”来形容。
 
40年的时间,数千万从业人员不断努力。打造了庞大的信息产业生态。
剃光了海淀程序员的无数秃顶。



 
从最乐观的角度讲,再过40年,AI才能达到昆虫级的水准吧。
 
 
 
五)结语
 



 
写这么多,只想告诉各位一句话。
 
“现在咋咋呼呼嚎‘核心科技’的,都是扯蛋”
 
 
(yevon_ou@163.com,2019年5月22日晚)
 

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