人工智能到底会替代人类哪些岗位,人工智能又是怎么学习人类的知识的

一席 2019-04-14 随笔 11 ℃ 0 评论
专业去湿气

人工智能这个词越来越火,2017年就入选中国十大媒体流行语之列,但什么是人工智能,想必很多人其实并不了解。随着5G网络的逐渐商用,超高网速和超高设备吞吐量的特性,使得无人驾驶技术在逐渐走向成熟,但人工智能远不止这点能量。

人工智能的出现,当然是为了服务于人类,所以电脑也需要学习,这样才能成为人类的帮手,那么电脑是如何学习的呢?

在人工智能领域,存在监督和强化两种学习方式,而监督又分为有监督、半监督和无监督三种学习方式,那么他们都是什么意思呢?

简单来理解,所谓监督学习,就是把数据(知识)传输给机器,机器会对数据进行大量的分类、整理,最后给出符合现有人类知识框架的结果或者机器自认为正确的结果,当然这样理解有其片面的一面,但可以便于我们理解机器是如何学习的,可以看到,这种方式的学习,重点在于数据的输入和不断的训练。

我们仔细思考一下,这是不是很像我们当下人类的传统学习方式,孩子们每天不断的输入新的知识(数据),按照老师教的方法不断的练习(分析、整理),最终得到让人们满意的结果。

不同之处在于,人类在输入知识之后,还需要反复的记忆,而机器是可以瞬间记忆的,机器的训练速度也比人类要快的多,试想如果我们还是靠记、靠背的方式去学习,怎么可能去跟机器竞争。

当然,人工智能还有一种学习方式,叫做强化学习。

简单来说,强化学习只需要输入一定的规则即可,机器可以自己去探索未知,例如谷歌研发的阿尔法狗,就是强化学习的范例。我们告诉阿尔法狗围棋的规则,机器就可以跟自己对弈,阿尔法狗一晚上依靠对弈学习的效果,相当于人类学习了100年。

关于强化学习,还有一个范例,这次是在游戏界。

DOTA2是一款风靡全球的竞技游戏,每一届的奖金就高达几千万,由OPENAI研发的OPENAI FIVE系统,成功击败了DOAT2 2018年的世界冠军,而且输的很惨。

OPENAI FIVE同样采用强化学习,不需要人类数据,其每天的训练时间,相当于人类的180年。

不过让我们焦虑的,不是人工智能的这种强化学习,这种方式的人工智能最终会成为人类的助手,是对电脑应用的一次延伸,让我们焦虑的是采用监督学习的人工智能。

机器代替人类工作的趋势已经开始,例如无感支付代替人工收费、机械臂代替流水线工人,就连医院的挂号,都可以在手机上完成。

监督式人工智能未来会代替大量的基础性工作,而现在的教育模式,造就了大量的此类“人才”,这才是让我们感到焦虑的所在。

所以为了适应未来社会对人才的要求和需求,改革教育方式就显得颇为重要,早在1968年,美国就诞生了采用探索式主动学习的瑟谷学校,可以看出,这种学习方式,很像人工智能中的强化学习方式。

未来社会需要具备创造和创新能力的人才,尤其是社会中的那20%部分,社会财富越来越倾向于集中在此精英阶层,而到了人工智能时代,这一速度将会更快。

在这样的背景和趋势下,瑟谷学校的学习模式重新走入人们的视野,并开始在全球范围内被学习和推广,而在中国,学习中心+主动式学习的教育模式,将会成为高端教育的标配。

对于当下的教育模式,该到了焦虑的时候了。

专业去湿气

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