标 题: 说一下AI的前景吧

发信人: wdong (万事休), 信区: Stock
标  题: 说一下AI的前景吧
发信站: BBS 未名空间站 (Fri May 26 14:52:28 2017, 美东)

这一波AI和前两年的big data，根本就是两回事。
big data这一波，主要是用数据分析来支撑起各种现有系统的改进，包括
销售业绩的提高和用户体验的提高等。AI当然也可以应用回这些领域。但
是光这些支撑不起今天AI的火爆。Big data无法解放生产力。

AI之所以火起来了，是因为资本嗅到了解放生产力的味道。人类发展到今
天，能被自动化的东西都是机械性和体力性的劳动。但是最近几年AI的发
展让人看到了自动化脑力劳动的可能。人类目前的脑力劳动主要有两种。
一种靠经验，一种靠创造力。比如开车，看x光片这类就是靠经验。比如
写小说，些程序就是靠创造力。前两种虽然是看经验，但是工资拿得并不
低。比如卡车司机一年七八万肯定没问题，好点的有十多万。在医院看
X光片的赚得更多。类似的工作在各行各业还很多。基本上覆盖了社会上
相当一部分中底层中产的工作。这类工作的大部分岗位，短则十年，长则
二十年，至少有一半岗位会被AI取代。
光这些，就可以支撑起一场产业革命。非但如此，各种希望给AI赋予创造
力的各种研究也在如火如荼地进行，虽然还没啥实质性的结果，也不一定
会有，但是很多人相信这个，并且投资也多momentum也好，说不定就能
做出来。以上才是让资本光嗅到味道就能上串下跳的根本原因。

NVDA之所以现在才卖$140，是因为他只是个做硬件的。硬件有很多原因
可以被取代，不一定能最后摘取胜利果实。事实上NVDA的硬件还有很多
局限性，一不小心就可能出局。原因是NVDA的架构只在用brute force
拟合参数的时候有优势。而brute force注定了用NVDA训练出来的模型
只是低层次，植物性/直觉性的模型（也就是做一些专家能凭直觉进行
的判断）。不可能做出来用知识库进行推理的模型。一旦AI核心算法有
革命性突破，可能直接导致现有的NVDA架构被抛弃。而要实现创造性的
AI，必然会依靠这种突破。


还需要一提的是这拨AI革命不是凭空产生的，而是基于从上世纪五六十
年代就开始一脉相承的理论研究。但是现在至少摘取low haning fruit
的时间真的已经来了。

楼下有人说人类自掘坟墓。其实人类自掘坟墓从几千年前的农业革命就
开始了。人类能从动物界脱颖而出，靠的就是这个自掘坟墓的本事。
其实再往前推，死亡这个功能被进化出来以后，生物个体就注定了都
在自掘坟墓。

楼下还有人提到了big data复兴。从技术上来说，这一波AI突破有三只脚。
理论那只脚早就有了，剩下两只脚是数据和硬件。big data和这里说的
数据有关，但是没有直接的overlap，所以big data从经济上来说没有捞到
credit。但是AI的大规模应用必然还需要依赖大量的行业数据。我觉得
行业数据提供商会在接下来几年处于越来越重要的地位。因为算法都是
开源的，硬件都是commodity，只有训练数据有门槛，不是大家轻易能
够拿到的。

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"从技术上来说，这一波AI突破有三只脚。 理论那只脚早就有了，..." 又从何说起？
如果这里的技术是指数据处理，那倒说得过去，要是指智能，就差得太远了。首先，人
脑思考的机制，迄今为止根本没搞清楚怎么回事，相关的研究医学的也好，数学的也好
，完全是透过现像猜本质，用简单去考量复杂。我还是那句话，没有爱因斯坦的质能方
程，我们仅靠试，能否试出原子蛋？

退一万步讲，就算如某些人所说生物人脑思考方面并非最优，那么现在AI所做的工作就
是在发明另外一种会思考的脑，要发明就得有原理，就象依靠硅的半导体的物理特性，
人类发明了电脑芯片及整个微电子产业。那么现在AI想要发明的那个会思考的脑所依赖
的机制是什么呢？所以原理的问题是绕不过去的，不然就是在瞎猫碰死耗子。你该不会
认为现在AI的各种模型算法就是我说的思考机制吧？

其实迄今为止大多数的科技进步，跟AI没有太大的关系，最近几年deep learning的突
破，给各领域的研究在方法和技术路线方面带来了无尽的联想，但就智能研究本身来讲
，想钞近道，做聪明人注定是要失败的。说来说去现在的AI还是没有走出数据处理范畴
。至于名声为什么这么响，还是因为商业的缘故，比如有些职业，以前叫美工，现在叫
设计师什么的。