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人工智慧的学习速度 超乎你想像

2020-06-16


人工智慧的学习速度 超乎你想像
图片来源:unsplash


由于机器学习和机器人科技还会持续进步,所以,其实任何人类工作都有可能受到自动化的威胁。就算某位四十岁失业的沃尔玛收银员,靠着超人的努力让自己改头换面,成了无人机操控员,很有可能过了十年之后会因为无人机也自动化,而必须再改头换面一次。职场波动如此剧烈,也会变得难以组织工会或保障劳工权利。我们现在就已经看到,即使是已开发经济体,很多新工作的形态都是无保障的临时工、自由业者和计次的聘雇。如果某个专业在十年间就迅速起落,又怎幺可能组起工会呢?

同样的,「人类搭配AI」组合很有可能变成一场人类与电脑之间不断的拔河角力,而不是安稳的终身伙伴关係。完全由人类组成的团队(像是福尔摩斯和华生),常常会形成长期的阶级和例行程序,能够延续数十年。然而,如果侦探和IBM的「华生」AI系统合作〔华生AI系统于2011年赢得电视益智抢答节目《危险境地》的首奖〕,会发现所有的阶级都可能遭打破、所有的例行程序也都可能被干扰。昨天的搭档,明天可能就成了你的主管;所有的规章和守则也都必须每年重写。

仔细观察西洋棋坛的动态,或许可推估未来世界将走向何方。确实,深蓝战胜卡斯帕罗夫后的几年之间,人机合作是西洋棋坛热门的形式。但近几年来,电脑已经学得太好,与人类合作也不再有价值,这些人类棋手可能很快就会完全无关紧要。

是另一个西洋棋的重要里程碑,但这天并不是电脑击败人脑(那已经是旧闻了),而是谷歌的AlphaZero程式击败了Stockfish 8程式。Stockfish 8是2016年的全球电脑西洋棋冠军,运用的是几百年来累积的人类西洋棋经验、还加上几十年的电脑西洋棋经验,每秒计算七千万个棋步。相较之下,AlphaZero每秒只计算八万个棋步,而且写程式的时候完全没教它任何西洋棋规则,它连标準开局下法都不会!AlphaZero完全就是运用最新的机器学习原理,不断和自己下棋,就这样自学西洋棋。

虽然如此,在这个新手AlphaZero与老鸟Stockfish下的一百场比赛中,AlphaZero竟然赢了二十八场、平手七十二场,完全未尝败绩。AlphaZero完全没向任何人类学习任何东西,于是许多获胜走法和策略对人类来说,完全打破常规,可说是创意十足、甚至是天纵英才。

在你猜想之中,AlphaZero从零开始学习西洋棋,是花了多久时间,才準备好与Stockfish对弈、而且发展出天才般的直觉?答案是四小时。你没看错,就是四小时。曾有几世纪的时间,一直认为西洋棋是人类智慧的绝顶展现。但AlphaZero只花了四个小时,完全没有任何人类指导协助,就从一无所知,变成创意十足的大师。

AlphaZero绝不是市面上唯一能够拥有想像力的软体。现在许多程式已经不只在单纯的运算次数上超越人类棋手,就连「创意」也不在话下。如今,在限定人类参加的西洋棋巡迴赛里,评审会不断注意是否有棋手偷偷用电脑作弊。而抓到作弊的方法之一,就是观察玩家所展现的原创性高低。如果有人走了极具创意的一步,评审常常就会怀疑这不是人走出来的,肯定是电脑才下得出来。

所以,至少在西洋棋领域,创意已经不是人的注册商标,而是电脑的注册商标!以前会用金丝雀来侦测煤矿坑里是否出现有毒气体,而如果西洋棋是我们的煤矿金丝雀,我们已经看到警讯,发现这只金丝雀已面对死亡。很悲观的是,现在发生在西洋棋领域的事情,未来也可能发生在警探、医药业和银行业。

因此,要创造新工作、让人接受再培训而就职,并不是能够一劳永逸的解决方案。AI革命不会是单一的分水岭事件,可别以为在这之后,就业市场就会达到新的平衡状态。相反的,破坏只会像雪崩般扩大。现在已经很少有劳工认为,自己能够一辈子都做同一份工作。而到了2050年,不单单是同一份工作,就连在同一个专业领域,也不太可能让人待一辈子。

【书籍资讯】
《21世纪的21堂课》
人工智慧的学习速度 超乎你想像




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