11月2日,科学家颜宁在微博公开回应回国就职事宜,瞬间引发全网热议,当日微信搜索指数就超3亿。
在此次的“舆论旋涡”中,除了又一次被提及离开清华前往普林斯顿大学就职的往事,还包括颜宁一直以来的研究方向——结构生物学。其间最为引发讨论的信息点是:颜宁的研究方向,是否已被人工智能替代。
据媒体报道:英国人工智能公司DeepMind发布的AlphaFold2,以原子水平的准确度预测了2/3的蛋白质结构。
有网友将AI技术AlphaFold2比喻为珍妮纺织机,将科研人员进行的结构生物学实验则喻为手工作坊。
在这样或那样的“猜疑”中,明显、重要,但又一次被“轻描淡写”的关键词是AI。这不仅仅是生物科研领域的关键词,更是与关联所有产业行业的关键词,这更是关乎人类“今日与明日”的火种。
科技不是坏事,也不是好事;科技是我们做事能力的放大器。
比如,在“完成科研,迅速获得PhD”方面胜过人类,在“提供正确的医疗诊断”,“多语言翻译”,“极端环境作业”等方面,AI也都超过人类。
但关于AI技术极其容易发生的误会,也是有关颜宁的舆论核心——“AI技术可以替代科研工作者”。
我们尚不能够专业地评判科研领域,但生活确实给予我们一种错觉,犹如人类学家玛丽·格雷和计算机科学家西达尔特·苏里曾指出的:
即使是那些看似“自动化”的服务,其实都是人类和软件协同工作的结果。人类被隐藏在平台之下,多数人意识不到他们的存在。他们也被称为“幽灵工作者”。
关于AI,有太多需要我们关注的方向。以湛庐出版的相关书籍为例,《智能学习的未来》:如何用AI释放学习者的潜能,《深度医疗》:AI在医疗领域的应用,《生命3.0》:与AI共进化的人类图景……
有关AI的一切,我们首要厘清的是:人工智能和人类智能的关系。
目前,也许只有《AI3.0》一书可以回答。
论稀缺,它直指当下人工智能发展的问题核心;论权威,它承载着大神侯世达的加持和光芒;论专业,它是《复杂》作者10年思考的诚意之作。
人工智能对你我的影响都将必定持续加深,我们理应撇去浪漫(这期间有假想也有误认)的外衣,这无关任何外界的争论。
有人揶揄说,AI为什么比人“聪明”,因为你给它知识,它会真正学习。是时候了,我们也该认真学习:借用《AI3.0》去探究它们的运作方式、它们取得的成就、它们面临的挑战……
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这是一本什么书
发人深省:AI时代的清醒剂
了解人工智能“技术内幕”的专业人士都知道,算法在外行人看来的确神秘莫测,但计算能力和符号演算的逻辑基础才是理解人工智能的关键。
米歇尔的论述有一条清晰的线索,她细致地分析了人工智能在视觉、游戏、机器翻译等领域最新的进展后指出:迄今为止令人眼花缭乱的智能突破,其实尚未触及智能问题的核心——自然语言理解和意义问题。《AI3.0》,就是为回答这些问题而生的。
超越技术,引爆AI3.0时代新赛道
作者米歇尔清晰地道出AI3.0时代四大赛道:视觉识别、机器翻译、无人驾驶、语音识别的核心议题、发展线索、关键性问题以及现状和趋势。
如何开发具有更接近人类水平的学习和推理能力的机器?如何进一步厘清人工智能与人类智能的区分?
媒体正在传播的对人工智能的夸张描述和误解,在此被米歇尔纠正;第三波人工智能热潮的发展痛点,在此被一一击中。
终极思考,激发AI终极潜力
1.自动驾驶汽车还要多久才能普及?
2.人工智能会导致人类大规模失业吗?
3.计算机能够具有创造性吗?
4.我们距离创建通用的人类水平AI还有多远?
5.我们应该对人工智能感到多恐惧?
6.人工智能中有哪些激动人心的问题还尚未解决?
米歇尔将自己在书中呈现的观点串联起来,引导我们思考6个关键问题,激发人工智能终极潜力。还有哪些激动人心的问题尚未解决?她的答案是:几乎所有问题。
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这本书出自谁手?
梅拉妮 · 米歇尔
畅销书《复杂》作者、复杂系统前沿科学家
霍金曾说过,“21 世纪将是复杂性科学的世纪”,而圣塔菲研究所就是复杂性科学的世界第一研究所,米歇尔更是铸造圣塔菲口碑的神人。
在圣塔菲研究所时,米歇尔主导了复杂系统领域的研究工作,并教授了相关的在线课程。她的在线课程《复杂性入门》已经被近30 000名学生选修,成为Coursera排名前50位的在线课程之一。
米歇尔现任波特兰州立大学计算机科学教授,主要的研究领域为类比推理、复杂系统、遗传算法等。她曾师从“GEB”作者侯世达,两人共同创建了Copycat程序。大神侯世达曾逐章审读本书,并为每一页都写满了意见!
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这本书适合谁读
·它立意清晰且不为谁站队,如果你是投资人或从业者,看懂这本书,比研究任何“X+人工智能”的商业计划书都会让你有收获。
·它是从AI出发的宏大篇章,如果你是政策制定者或科技领袖,本书将带你科学地审视人类与人工智能的关系,探索如何确保人工智能的安全边界。
·它专业且可读性强,如果你是普通读者,本书能让你理智判断人工智能对我们工作和生活的影响,知道它能做什么、不能做什么。
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米歇尔在《AI3.0》引言中写到,“谷歌某些研究人员对于很快达到通用的、人类水平的人工智能如此乐观,这让我感到震惊。”但她接下来又说:“如果说人工智能研究人员低估了人类的复杂性,那么我是否也低估了当今人工智能的力量和前景呢?”
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