人工智能2016-2017大家的观点发生了什么变化
今天的人工智能没有像一六年吹得那么牛逼了。很多当时的假想，在今天也以不成立了。
不多说今天直奔话题
这一次我从罗胖讲的第一期关于人工智能话题开始，直到今天的得到诸位大神如何看人工智能。
罗胖的第一期观点2016.3
《人类灭绝的一种可能》
这是罗胖子第一次讲人工智能，也是当时我听着挺震撼的一期节目。
他讲的是，人工智能如果发展会给人类带来什么样的危害，与什么样的的机缘，以及人工智能今日的发展状况。
在我今天来看他的主旨就是“如果怎么怎么样……就怎么怎么样……”
而且和今天的发展扯的有点远，扯到我们根本无法预测的那一天。
总体来说，传达了一个最重要的信息。就是人工智能不得不防，它很有可能会马上超越我们。
这篇文章核心：防备
万维钢老师观点 2016.10
《人工智能，能婴儿乎？》
这篇文章主要讲的是人工智能模拟婴儿的大脑学习。给我们讲述了人工智能学习模式与人类的学习模式。
人工智能学习模式
这种模式的人工智能，我们现在已经很熟悉了。机器翻译也好，疾病诊断也好，基本都是这个思路。表面上看很厉害，其实背后并没有多少真正的“智能”，都是大数据训练的结果 —— 就好像一个棋手之所以下棋厉害，都是因为他背的棋谱多……非常，非常多。
人类的学习模式
人类的学习模式不是靠数据积累，而是靠对周围人和环境的探索和测试。换句话说，这叫“贝叶斯方法”。
人类哪知道什么定理，但是他们天生会用这个定理！用一句话总结，贝叶斯定理的精神就是 ——
观点要随着事实发生改变。
这篇文章核心：人与人工智能区别
薛兆丰老师观点2017.4
《为什么人工智能不能替代人》
薛老师认为需求是不可预测的，因为人们的需求是无限的，需要不断得到满足，这一点是确定的。但是他们通过什么样的方式，来满足他们的需求呢？这些可能的方式是多种多样的，是不断变化的。
你比方说十来岁的小朋友，他们攀比什么？可能就比一双新的鞋、一套新的衣服、一个新的玩具。再长大一点，在中学读书的同学呢？他们比的是他们的手表，比他们的iPad。当大家刚出来工作的时候，比什么呢？比你买的手机，比你去过什么地方旅行、去了一个比较有情调的餐厅。
攀比是永远存在的，需求是不断增长的，但是攀比什么需求什么，这跟当时的条件、当时的技术水平、生活水平高度相关，而这些都是不可预测的。因为创新本身，顾名思义就是一些明天才知道、今天不知道的东西。
还有我们把这个问题看得再深一点，大家今天都在说，使用大数据可以做出预测，但是我们想想大数据，数据本身是怎么来的。你要知道，数据永远是根据观察、观点、立场和理论而来的。如果没有理论，没有观察的角度，就不存在数
我们在进行大数据收集的时候，本身就需要理论的创新、角度的创新、维度的创新。你得先有想法、先有角度，才会有数据。
这是大数据，但你要收集用户敲密码的节奏，也就是他敲一个键与另外一个键之间的时间间隔。这个指标，你必须先有了想法，才能让计算机去记录这样的数据。如果没有这样的想法，那大数据就不会把这个信息给记录下来。
简单地说，在大数据背后我们还需要观点、立场和理论。而这些观点、立场和理论，是人的想象力造出来的，而人们可能造出来的理论、观点和立场，数量上是无限的，我们必须通过人类的价值观、取向、好恶来做一个选择，选择那些有用的观点，选择那些有用的理论、有用的角度，而这些都必须由人来完成。
计算机和人工智能，他们当然很厉害，但是我们人的想象力、价值判断，也会随着技术的变化而变化，最终世界走向何方是不可能预测的。
薛老师更多的意思其实是人工智能搞不懂需求，因为它们没有需求。
这篇文章的核心：人工智能没有创造力。
万维钢老师观点2017.7
《我们对人工智能可能有点想多了》
在这里我想复制这一篇文章一部分，然后我想请你在下方留言，你这些年来如何看人工智能。
（我们专栏经常说些人工智能的事儿，今天我想说个反方的意见。这几年人工智能的话题越来越热，媒体似乎得了一种病，叫“人工智能恐惧症”。可能有的人真的害怕人工智能，也可能有的人只是觉得这么说比较好玩，总之人们很喜欢夸大人工智能的威胁。
人工智能恐惧症的一个最新例证，是这几天 Facebook 关闭了一个聊天机器人项目。
最早的说法是这样的。 Facebook 开发了两个聊天机器人，让他俩互相聊，想看看能聊出什么。结果两个机器人聊着聊着就不用人类语言了，他们似乎发明了一种自己的语言！Facebook 工程师已经看不懂他们聊天的内容了，担心这么下去可能会失控 —— 也许两个机器人演化一个什么危险的技术毁灭人类 —— 于是赶紧把插头拔了，终止了这个项目。
这个说法不仅仅是危言耸听，而且是胡说八道。事实是 Facebook 想用两个聊天程序模拟人类谈判的过程，事先的设定没有搞好，导致机器人说着说着说出来的话就不符合标准英文语法了 —— 但并不是发明了什么新的“高效”语言 —— 工程师完全理解他们的“语言”，都是一些低效率的、语法错误的话。
Facebook 关闭这个项目，并不是因为人工智能太强了超出了工程师预期。正好相反，是因为这两个程序的表现太弱了，没有达到预期，项目不值得继续进行。整个事件的报道乌龙并不是中文媒体的错，最早是几个英文媒体起的头，中国记者只是跟进。Quartz 网站有篇文章（https://qz.com/1043365/facebook-didnt-kill-its-language-building-ai-because-it-was-too-smart-it-was-actually-too-dumb/）详细考证了事情的来龙去脉，中文的“品玩”网也有个很好的分析（http://www.pingwest.com/facebook-ai-didnt-lose-control-and-create-new-language/）。
所以不用担心，Facebook 并没有发明差一点毁灭人类的人工智能。虽然现在人工智能的水平已经在围棋上超过人类，已经能做出更好的医疗诊断、能在一定程度上实现机器翻译，能开车，但是距离对人类产生威胁还有本质的差距。
新东西往往是这样，刚开始出来的时候人们不怎么重视，一旦重视了就会过分重视。学术界 —— 大概除了霍金之外 —— 没有几个人相信人工智能对人类有迫在眉睫的安全威胁，但是学术界的确有很多人担心人工智能会导致人类的大规模失业。
这个观点，现在也慢慢有点冷静下来了。
我想根据我这几年所了解的情况，给你梳理一下学者们 —— 特别是经济学家 —— 对人工智能取代人类工作这个问题的认识演变。
关于机器取代人类工作的担心，从工业革命以来一直都有，历史上都有过教训，那就是人类总会发明新的工作，无非是蓝领工作被机器取代，大量的人转进到白领工作。这个道理非常简单，本来严肃学者并不在乎什么人工智能对工作的威胁。）节选
本篇文章核心：对人工智能看重了
你可以对比一下这几篇的文章，你会发现一个很有趣的现象。那就是人对一个重视的新事物越来越理性了。
从最开始的防备到之后的了解再至经济学的角度最后到认识自己彻彻底底的看重了。
回想历史，你会发现很多事情都是这个套路
先是恐慌，在是了解，最后接受。
我认为这个12字是人工智能发展至今，我最大的感悟。
那么，你的呢？欢迎你的留言
“愿明天的自己更加美好”
“我是蒲柏宇这是我们共同学习的第6周”
再见
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