• 您当前的位置:首页 > 体育资讯 > 棋牌娱乐 > 马云:未来应该让人活得更像人 机器更像机器
  • 马云:未来应该让人活得更像人 机器更像机器

    时间:2017-07-01 20:22:40  来源:  作者:

    马云

    今年4月份,AlphaGO迎战人类围棋选手大获全胜,马云不以为意,“大家把 AlphaGo说得天花乱坠,很恐怖的样子。我个人觉得,So TM What?”在他看来,机器做人能做的事情,我觉得没有什么了不起,机器要做人做不到的事情才了不起。而在今天的世界智能大会上,马云发表了“智能改变世界”的主题演讲,他认为不应该让机器像人,而是要让机器有像人一样学习的能力。机器也不应该成为人的对手,机器和人合作才有未来。

    以下为演讲全文,略有删减:

    “人工智能”这词把人带跑偏了

    我挺喜欢“世界智能大会”这个词,或者说我很喜欢“智能”这个词。我们很快进入智能世界。

    中国人对有些词的翻译,我认为是不对的,“人工智能”这几个字听起来,我就很生气。我觉得这是不对的,人把自己看得太高大,把自己过分的提升。“大数据”这个词也有问题,很多人讲这个“大”,造成很大误解,人家以为大数据就是数据量很大,其实“大数据”的“大”是大计算的“大”,大计算加数据,称之为大数据。

    关于人工智能,我是这么看,人是有智慧的,机器是讲究智能的,动物是有本能的,这三个东西是不一样的。要记住一点,蒸汽机释放了人的体力,但并没有要求蒸汽机去模仿人的臂力。计算机释放了人的脑力,但并没有让计算机去按照大脑、人脑一样去思考,机器必须要有自己的方式,人类必须要尊重、敬畏机器的智能。机器必须要有自己独特的思考,这是我自己的一些看法。

    如果我们让汽车去模仿人类,汽车应该是两条腿走路,两条腿走路的汽车永远跑不快。在两千年以前,人类就在思考,要是能飞就好,总是希望自己能够长出翅膀来,但是没有想过飞机取代了人的飞行。很多的问题,我们都要有不同的思考。

    所谓的智能世界,我们不应该让万物像人一样,而是让万物像人一样去学习。如果万物都学习人,麻烦就大了。应该是万物要拥有像人一样去学习的能力,机器是具备自己的智能、具备自己的学习方式。

    所以我觉得,人工智能这几个词,artificial intelligence 这几个词翻译过来总有一点误解,使得所有人都希望机器像人一样去干。

    智能世界有三个最主要的要素:

    第一、互联网;

    第二、大数据;

    第三、云计算。

    互联网,首先它是一个生产关系;大计算、计算能力、云计算是一个生产力;而大数据是生产资料。

    单独的一台机器是不可能智能的,所有数据,以互联网为基础设施,基于互联网这一个生产关系,基于所有数据联通,基于强大的计算能力,只有这样,我们才能进入到所谓的一个大的智能世界。智能世界是一个系统性思考,而不是单一的东西。

    所谓人工智能,不是云计算炒完以后炒这个概念。人类进入到智能世界,是因为互联网的发展,产生了大量数据,大量的数据逼迫我们必须有强大的计算能力去进行处理,这是一个自然的结果。

    今天我们对于人工智能的理解还是非常之幼稚,就像一百年以前,人类对电的理解非常幼稚,认为电那就是一个电灯泡,事实上他们没有想到今天会有电饭煲、洗衣机,有各种各样的电器,人类会离不开电。

    今天我们对AI也好,还是MI(机器智能)也好,还是混合智能也好,都没有清楚的定义。没有清楚的定义很正常,有清楚的定义就很不正常了。对于未来,我们都是婴幼儿。

    智能时代到底为了什么?

    第二个,智能时代到底为了什么?我的理解,智能时代是解决人解决不了的问题,以及了解人不能了解的东西。机器做人能做的事情,我觉得没有什么了不起,机器要做人做不到的事情才了不起。

    我最近发现很多美国学者,特别是脑外科专家进入到了人工智能的研究,并且讲出人脑怎么样,机器要像人脑一样学习,我觉得这是一个悲哀。我们人类对大脑的了解不到5%,我们希望机器去学5%,那不是愚蠢吗?

    所以我个人觉得,不要让机器去模仿人类,而让机器去做人做不到的事情。

    我们应该让机器做人类做不到的东西,让机器去发展自己智能的力量,尊重机器、敬畏机器,一个巨大的系统的诞生,它会走出与众不同的路。

    其实数据最可怕的是比你更了解你。工业化的发展到了顶点就是IT,就是Information Technology(信息技术),IT让自己越来越强大,IT让人对外部的了解越来越多。我们人类的眼睛是往外看的,所以我们看到了月亮,我们看到了火星,我们天天在考虑是否到其它行星做一点事情,其实人类最不了解的还是自己。

    而大数据有可能解决一个了解自己的问题,把行为数据集聚起来以后,我们才开始对自己有一点点了解。

    有一点是肯定的,未来的机器一定比你更了解自己。人类最后了解自己,是有可能通过机器来了解的,因为我们的眼睛是往外看的,IT往外看的,但是DT(数据技术)是往内看的。

    至于前段时间比较热门的AlphaGo,跟人下围棋,我在深圳互联网大会上讲了一下,我认为这是一个悲剧。围棋是人类自己研究出来,自己玩的东西。人要跟机器去比围棋谁下得好,就跟人要跟汽车比谁跑步跑得快,那不是自己找没趣吗?它一定比你算得快。我认为从一百年以后来看,人类会为自己的天真和幼稚感到可笑。

    未来,智能社会的利与弊

    第三,智能社会会给我们带来什么?喜欢的人看起来都好,不喜欢的人看起来都是问题,这是我们人类的本性。

    人类进入智能社会也是一样,有很多人特喜欢,也有很多人反对。反对的人总能提出很多的威胁的理论,支持的人也能找出各种理由,例如“这是未来,这是趋势”等理由。我认为这种东西你没有办法停止它,你只能拥抱它,改变自己,适应它。我们不能改变未来,那就学会改变自己,我认为人工智能,你是改变不了的,这是一个巨大的趋势,你只能改变自己。

    未来,三十年也好、五十年也好,对人类的冲击一定会非常之大,而且一定会非常疼。任何高科技带来的问题,带来好处也会带来坏处。

    有好一定带来坏。互联网带来好处,也带来社会治理的问题。现在我们天天想活得长一点,我告诉大家,今后,由于大数据和计算能力的提升,人将活得越来越长。这是好事还是坏事?不知道。

    人均年龄20岁的时候,我们只有七八亿人口,年均年龄到30岁的时候,我们已经到了20亿人口,现在我们人均年龄到了六七十岁的时候,人类人口已经到了76亿。那么,如果人均年龄到了100岁,这个世界会有多少人?我们该怎么解决这些问题?

    直接的影响就是很多工作就会没有。我记得我小时候,我爸说马云,你必须要有一技之长,我们要学会一技,可以傍身,走遍天下都不怕。我刚好相反,我认为要啥都懂一点,可能更好,我能把边上的东西都串起来。事实上一技之长在二十年以后,可能无计可施,你不改变自己,可能都不知道该干什么。就业迭代,大批就业岗位消失,会很正常,需要早做准备。你今天的专业技能,三十年以后都不一定存在了。

    大家讲大数据很厉害,数据技术的分析师很重要。我告诉大家,大数据要靠人去分析,基本上也就完了。这个行业以后不会有,一定是计算机进行分析。火车刚出现的时候,人人讨厌,说那些挑夫,挑担子的人工作没有了,但它至少增加了两百多万个与铁路相关的工作,这些东西都是产业之间的变革。

    另外一点,现在司机很多,无人机、无人汽车、无人驾驶出来以后,大批的司机可能就没有了。但是每次技术革命都会诞生很多新的职业,只是人类要去做更多有价值的事情,而不是去做机器要做的事情。过去的几百年,工业的发展,人类让工业做了很多人类做的事情,我们觉得很轻松,但是人类从来没有找到什么是自己可以做得最好、做得最舒服、做得应该是人要有的东西。我觉得对于就业要有新的价值的发现,对就业,对新的价值的判断,这是要解决的。

    有一点是肯定的,三十年以后的就业,五十年以后的就业,一定比今天多,工资一定比今天好,但是未必是你的。因为如果你不改变,就没机会。所以我们这一代人还算运气比较好,但是我们的孩子如果不改变,麻烦就大了。

    我经常讲,过去的工业化,我们把人变成了机器。未来的数据化,我们会把机器变成人。机器会越来越聪明,未来所谓的程序化的工作、技术化的工作,都会变得越来越麻烦,所以我这么觉得,未来的社会应该想办法让人活得更像个人,机器更像机器,这样才是我们应该要有的社会。

    人工智能是中国的巨大机会,谈数据垄断还为时过早

    我觉得对于中国而言,人工智能毫无疑问是巨大机会。我坚信 “换道超车”,我不太相信“弯道超车”,弯道超车,十超九翻车,而且前面那个人也不会让你超。

    我们在不同的道上竞争,才会有今天整个中国的互联网的发展。中国的IT基础设施太差,才会导致中国的电话太差,导致移动互联网迅速崛起,才有可能进入互联网和大数据;中国原来的商业零售环境太差,才有电子商务;中国原来的金融体系太不好,才会有互联网金融。所以不好是一个机会,关键是你怎么样在不好的过程中寻找机会。

    另外,机器智能和人工智能这个发展的前提是海量数据,这是中国独特的国家优势。我们以前的基础设施的优势反而发挥了巨大作用,中国还没有出现大量所谓的信息垄断和数据垄断,大量的信息都在政府机构里面。信息是数据最大的敌人,因为信息是让我自己强,因为它强调我有你没有,我才可以做得更好更强,所以IT会造成垄断,而DT让信息流通起来。什么东西只要不流通的,就是信息,什么东西只要是流通的,就是数据。

    今天有人甚至提出来,中国要防范数据垄断,那太幼稚了,今天的数据跟物联网未来的数据相比,啥都不是。我自己觉得,数据的时代才刚刚开始,零头都没有到,中国是有机会走出一条独特之路,我特别不喜欢很多今天的科技人员,特别是写论文为主的科技人员讲美国做了这个事情,所以我们必须做这个事情,我们这个填补了中国在科技领域里面的空白,干嘛要填补这些空白,应该填补未来的空白。

    如何迎接数据时代的到来?

    下一个问题,我们探讨一下如何做好准备。我们不能让我们的孩子失去竞争力,所以我们必须进行教育的改革。

    教育的准备

    我们要重新思考我们的教育方式。过去两三百年靠知识积累的教育,让人类取得了巨大的红利,但是未来知识会让机器越来越聪明。因为它记性比你好,算得比你快,体力还比你强。这三样东西,人类跟机器都没法比。

    我们要思考教和育是两回事,教让人具备知识,育让人成为真正的人,育让我们在智能时代可以活得更好。所以未来的一百年是智慧的时代,而智慧的时代,我认为是体验的时代,是服务的时代,机器将会取代我们过去两百多年依赖的技术和科技所积累的一切的东西。

    希望大家去思考一下,对我们的孩子,我们应该花什么样的精力时间,让他们以不同的方式学习,让他们学习不同的东西。

    另外教育,我希望我们不只专注在教知识、教文化上,还要多花点精力和时间在价值观上面,因为像创意、创新、创造这些东西,机器要实现还是有很大的难度。

    我坚定希望未来的孩子,多在琴棋书画上面花时间。音乐让孩子能够产生智慧,下棋让孩子懂得格局、布局、舍和得,书、诗歌让孩子懂得执着坚持,画培养想象力。培养想象力、好奇心是我们这些孩子们未来生存必要条件。如果我们孩子们丧失了创新力、创造力、好奇心,那我们人类就会输给机器。我们最怕的不是机器学人,怕的是我们的教育让人开始学机器,这才是真正的威胁。

    创新机制的优化

    另外一个问题,我想谈的是关于创新,而创新的主体是企业。

    就阿里巴巴来讲,我们做人工智能的研究和应用已经十多年了,从支付宝第一天诞生的时候,我们就用机器去学习什么是犯罪行为,因为支付宝里面骗钱的人太多了,每天面临各种各样诈骗的问题。

    但是就从骗钱的角度来讲,一个骗子,再聪明能想出十个骗人的方法,已经是顶尖骗子了,而我们让机器可以学会两万、三万个骗术。我们请了一大批刑警、刑事专家,让他们懂得什么是诈骗,机器学得更牢、更快,从来不忘记,而且24小时不下班,盯得非常牢,有人一上来,机器马上发现,立刻抓住,如果发现机器上一次当,再学习。

    我们并没有觉得这是多了不起的事情,我们不是因为科学需要这么一个课题,而是因为我们不解决这个问题,公司明天就关门了。这个是市场的需求,没有市场这个需求,是不可能做到的,在研究院里面也是很难做出来的。

    关键词:
    最近更新
    推荐资讯