机器人是怎么学习的？

机器人是怎么学习的？

"近几年，人工智能一直特别火，从萌化了男女老少的大白，到前一阵打败了职业围棋手的阿尔法狗，似乎人工智能已经无所不能了。可是机器人到底是怎么学会看病、下棋甚至情绪体验这些复杂的本领的呢？最近，“得到”新上架了一本解读版电子书，叫《人工智能狂潮》，这本书不仅给我们解释了机器人学习的问题，还从三个阶段详细介绍了人工智能的发展历程。

第一，作者说，在人工智能发展最开始的两个阶段里，机器人还不会学习。比如说第一个阶段，这时候的机器人只能玩走迷宫这样简单的游戏。你要让机器人知道，迷宫里面每一个节点是能通过还是不能通过，机器人才能计算出所有能走通的路径。这个阶段的机器人比较像最开始的计算机，只能通过是和否两个标准来做判断。第二个阶段的机器人就可以帮人类解决一些实际问题了，比如给病人看病之类的。你只要给它输入足够多的医学知识和实际病例，它就能大致判断出病人的病情了。但这还不叫学习，因为它应用的都是人为输入进去的知识。像肚子疼啊，恶心啊这些比较模糊，不太好描述的症状，它还是判断不了。

第二，书中介绍，机器人真正的学习是从第三个阶段开始的。作者把这个阶段分成了两个部分，第一个部分是机器学习，第二个部分是深度学习。我们先来说说机器学习是怎么回事。

我们刚才说，第二个阶段的机器人就已经能通过输入进去的知识做判断了，但问题是，知识是无穷无尽的，总有些知识是你给不了机器人的，所以机器人就做不出不完整的判断。但是，在这个阶段里，互联网出现了，它成为了机器人的全能知识库。理论上讲，只要机器人联通互联网，它需要什么知识，就可以自己抓取什么知识。如果说学习就是吸收知识的话，那这时候的机器人已经基本掌握了学习的要义了。但是，它还有一个弱点，就是不能自主地选择学什么知识。我们人类天生对“特征量”很敏感。什么是特征量呢？如果你想了解一个人的话，特征量就是这个人的身高、体重、家庭、出生地、性格等等各个方面的信息，人类可以自动搜索到这些信息，帮自己做判断，但是机器人可不知道该关注什么问题才好。所以，想让机器人的学习更上一层楼的话，还是得从抓取特征量入手。

深度学习阶段的机器人就能搞定特征量的问题了。在数据的基础上，人们让计算机自动生成特征量，然后再让机器人来分类。就像婴儿看妈妈一样，先认识了眼睛，又认识了鼻子，再认识到其他的器官，慢慢地，就形成了妈妈的概念。机器人学会了这些东西之间的联系之后，别说下棋、做饭了，就连人类的情感都能感觉到。

第三，说到这，可能有人会问，人工智能到底会进化到什么程度？人类究竟会不会被人工智能取代呢？

作者说，人工智能的发展必然是势不可挡的。为什么这么说？作者提出了一个“奇点”的概念，奇就是“奇数”的“奇”。什么意思呢？如果你用0.9乘以0.9的话，你会发现，乘的次数越多，结果越趋近于0。但是，如果你用1.1乘1.1的话，只乘1000遍，就能达到10的41次方。也就是说，只要过了1，哪怕是一点点，结果都能像自我繁殖一样增长下去。1就是奇点。那对于人工智能来说也存在这样一个奇点。当机器人还不能制造出比自己更厉害的机器人的时候，复制多少都没意义。一旦机器人做到了，超越了自己哪怕一点点，结果都会变成无限大，都会形成具有压倒性优势的智能。

但是在作者看来，人工智能要想取代和征服人类的话，还很遥远。首先，人类在面对美女时产生的愉悦，面对暴力时感到的痛苦，都是人在长期的进化过程里形成的本能，人工智能很难做到；其次，人类有智能的前提是他是一个生命，制造生命可是非常困难的。我们都知道，地球存在多少亿年才有了我们。所以说，要制造出跟人类一样的智能生物并不现实。最后，作者说，只要跟人打交道的工作还存在，管理者的角色还存在，人就不可能完全被人工智能所替代。