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大家好，我是永城。在上一期節(jié)目里我們聊了聊高科技的商業(yè)化以及資本運(yùn)作中可能存在的陷阱，我們這一集我想要跟大家就聊個(gè)稍微輕松一點(diǎn)的話題，我們就聊一聊什么是大數(shù)據(jù)，什么是機(jī)器學(xué)習(xí)，什么是人工智能AI，還有什么是區(qū)塊鏈。

在我的小說(shuō)中就涉及了一些技術(shù)的概念科普，比如大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，還有暗網(wǎng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等等。比如書(shū)中的老陳，在硅谷求學(xué)期間進(jìn)行創(chuàng)業(yè)，創(chuàng)建了一個(gè)求職網(wǎng)站，有點(diǎn)像普通的獵頭網(wǎng)站，但是比獵頭網(wǎng)站多了一個(gè)求職預(yù)測(cè)的功能。

求職預(yù)測(cè)功能是什么意思呢？就是網(wǎng)站會(huì)收集和積累其他求職網(wǎng)站的求職信息，當(dāng)你登錄本網(wǎng)站進(jìn)行求職的時(shí)候，網(wǎng)站會(huì)根據(jù)你上傳的簡(jiǎn)歷，結(jié)合網(wǎng)站數(shù)據(jù)，幫你判斷這個(gè)簡(jiǎn)歷能夠讓你找到哪樣的工作，讓你去哪家公司面試會(huì)獲得成功的幾率會(huì)比較高，你要是去哪家公司面試某個(gè)職位，你可能會(huì)被錄用的機(jī)會(huì)就少。

這個(gè)判斷的依舊不僅僅是根據(jù)你簡(jiǎn)歷上的學(xué)歷、性格、特長(zhǎng)等等，還靠面部識(shí)別等技術(shù)，你的照片上你這個(gè)人會(huì)不會(huì)對(duì)于那家公司的這個(gè)面試官、對(duì)于經(jīng)常的那家公司會(huì)去面試別人的這些團(tuán)隊(duì)、HR，對(duì)于他們來(lái)說(shuō)你這張臉是不是會(huì)讓他們覺(jué)得更容易被錄用的或者不被錄用的。

這其中他用到的就是一種機(jī)器學(xué)習(xí)的理念了，就是用機(jī)器學(xué)習(xí)的理念來(lái)增加這種判斷和推斷的成功率。另外，這個(gè)故事里面還涉及了大數(shù)據(jù)的概念、機(jī)器學(xué)習(xí)的概念。

機(jī)器學(xué)習(xí)的概念其實(shí)就是通過(guò)大量的數(shù)據(jù)積累，比如說(shuō)我學(xué)習(xí)你的平時(shí)的一些習(xí)慣，我學(xué)習(xí)你每天幾點(diǎn)起床去什么地方，吃什么樣的早餐，通過(guò)哪條路徑去上班，工作到幾點(diǎn)在下班，去哪兒吃晚餐，我就收集你生活中所有的這些數(shù)據(jù)，當(dāng)我收集的這些數(shù)據(jù)足夠多的時(shí)候我可能就能夠比較高精度的去預(yù)測(cè)出你將要做什么，你下一步可能要做什么，這其實(shí)是數(shù)據(jù)算法的一個(gè)主要的算法。

現(xiàn)在人工智能這個(gè)話題非?；馃?，一說(shuō)人工智能就會(huì)涉及數(shù)據(jù)算法或者說(shuō)大數(shù)據(jù)，所以很多人會(huì)以為大數(shù)據(jù)對(duì)等于人工智能，雖然大數(shù)據(jù)可以做到我們之前很多做不到的事情，比如說(shuō)對(duì)別人的行為進(jìn)行預(yù)測(cè)，對(duì)別人的喜好進(jìn)行預(yù)測(cè)，對(duì)于一些自然規(guī)律的事情進(jìn)行更精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)等等。但其實(shí)它是利用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法來(lái)進(jìn)行計(jì)算的一種算法，大數(shù)據(jù)并不是人工智能的一切，所以我們并不能說(shuō)人工智能就是大數(shù)據(jù)，這個(gè)肯定是不能畫(huà)等號(hào)的。

特別是在1997年的時(shí)候，我是那一年到斯坦福大學(xué)的人工智能實(shí)驗(yàn)室里面去開(kāi)始讀研究生的，我的導(dǎo)師是全美國(guó)乃至全世界最著名的一個(gè)仿生學(xué)機(jī)器人專家。其實(shí)，當(dāng)時(shí)我們的實(shí)驗(yàn)室基本上被認(rèn)為是全世界最先進(jìn)的人工智能實(shí)驗(yàn)室之一，但是當(dāng)時(shí)實(shí)驗(yàn)室里其實(shí)沒(méi)有多少人在做跟數(shù)據(jù)有關(guān)的東西，更多的都是做機(jī)器人本身，讓機(jī)器人的行為，通過(guò)運(yùn)動(dòng)學(xué)或者計(jì)算的方式等等能夠讓機(jī)器人更接近人或者更接近生物動(dòng)物，而且這其實(shí)本來(lái)也是人工智能最早的一個(gè)定義。

包括后來(lái)的圖靈測(cè)試，他其實(shí)也是以此為標(biāo)準(zhǔn)的，所以從大數(shù)據(jù)算法上來(lái)說(shuō)，本身它可能并不真的就是我們想象的真正人工智能跟這個(gè)定義，并不真的完全的吻合，而且大數(shù)據(jù)只不過(guò)是許多種人工智能的算法中或者是處理方法中的一種。

大數(shù)據(jù)在某些方面可能會(huì)強(qiáng)于其他的一些算法和其他的一些編程方法，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)的算法是通過(guò)收集大量的數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)之后在某一些具體的事情上就能夠表現(xiàn)的很好，但是這并不代表說(shuō)作為人類我們擁有的智能就是大數(shù)據(jù)算法，其實(shí)人的智能里面大數(shù)據(jù)算法能夠?qū)Ρ鹊哪且徊糠种悄芷鋵?shí)是很少的，并不占主流。

比如說(shuō)一個(gè)人從生下來(lái)就擁有的智能，一直到我們成長(zhǎng)過(guò)程中通過(guò)學(xué)習(xí)，通過(guò)慢慢發(fā)展出來(lái)的邏輯思維的這種強(qiáng)化的邏輯思維能力很多時(shí)候是跟數(shù)據(jù)算法或者經(jīng)驗(yàn)積累并不直接相關(guān)的。當(dāng)然也有一部分是相關(guān)的，比如熟能生巧，或者知識(shí)是可以融會(huì)貫通的，這兩個(gè)詞成語(yǔ)其實(shí)都是跟大數(shù)據(jù)相關(guān)的，在我們?nèi)祟愓嬲膶W(xué)習(xí)過(guò)程中會(huì)采用的。

但是我們?nèi)祟愐灿泻芏喔匾倪壿嬎季S和做決定的這些方式又是跟所謂的經(jīng)驗(yàn)積累和數(shù)據(jù)沒(méi)有太直接的關(guān)系的，很簡(jiǎn)單的一個(gè)例子像我們剛才提到的人臉識(shí)別，所謂的人臉識(shí)別是什么呢？這個(gè)算法其實(shí)還挺復(fù)雜的，對(duì)于電腦來(lái)說(shuō)，它首先看到了一張照片，這個(gè)照片里面有沒(méi)有一個(gè)人呢？這其實(shí)首先是對(duì)電腦的第一個(gè)困難。它看到的只是一堆的色點(diǎn)，就是每一個(gè)色點(diǎn)呈現(xiàn)的顏色是什么，這些色點(diǎn)都用一定規(guī)律組合在那兒，采用機(jī)器學(xué)習(xí)的方式來(lái)進(jìn)行人臉識(shí)別首先就是讓這個(gè)電腦看了1萬(wàn)張帶著人臉的照片，慢慢的它就學(xué)習(xí)找出了這個(gè)規(guī)律，它就可以識(shí)別出這個(gè)照片上有一張人臉。

有一張人臉，再通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)再去識(shí)別說(shuō)這張人臉上眼睛是在哪兒的，鼻子是哪兒的，眼睛是什么樣子的，到10001張照片的時(shí)候它才可能有能力自己去識(shí)別。但人從生下來(lái)就能夠自主去學(xué)習(xí)分辨事物。所以說(shuō)人的邏輯思維和大腦算法，其實(shí)并不是依靠完全所謂的大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)這個(gè)概念的，如果是要依靠這個(gè)概念的話，我們可能到2歲3歲之前根本不知道人是什么東西，或者說(shuō)根本就不認(rèn)識(shí)你的爸爸媽媽，但是這絕對(duì)不是一個(gè)我們自己個(gè)人作為人的體驗(yàn)，所以人的智能跟AI跟所謂的數(shù)據(jù)算法這部分AI其實(shí)差的還很遠(yuǎn)的。

我們經(jīng)常會(huì)聽(tīng)到很多的聳人聽(tīng)聞的說(shuō)法，比如說(shuō)AI將會(huì)戰(zhàn)勝人類，比如國(guó)際象棋電腦下贏了，我們就認(rèn)為電腦要統(tǒng)治人類了等等，一般來(lái)說(shuō)真的在做AI的科學(xué)家或者是工程師們大部分人不會(huì)接受這種想法，認(rèn)為這就是科幻小說(shuō)作者的一些臆斷而已。

除了大數(shù)據(jù)算法還有很多其他的更高級(jí)的AI的算法，只不過(guò)不能夠被特別廣泛的應(yīng)用在商業(yè)界，所以就不會(huì)被大眾廣泛知道，但是那些所有的處理方法沒(méi)有一種是真的能夠一丁點(diǎn)靠近真的人類智能的，還差的很遠(yuǎn)，其實(shí)AI專家們會(huì)怎么說(shuō)？

就是哪一天機(jī)器人可能真的會(huì)對(duì)我們?nèi)祟愒斐赏{，哪一天可能真的會(huì)對(duì)我們的社會(huì)闡產(chǎn)生我們科幻小說(shuō)里寫(xiě)的那種威脅的時(shí)候，是什么時(shí)候？其實(shí)他關(guān)鍵點(diǎn)并不是在于這個(gè)計(jì)算機(jī)技術(shù)，因?yàn)檎f(shuō)到底現(xiàn)在的AI大部分就是計(jì)算機(jī)編程，真正能夠讓機(jī)器像人一樣或者接近人的智能的這個(gè)算法依靠的其實(shí)是神經(jīng)科學(xué)，就是說(shuō)人的腦神經(jīng)是怎么工作的，人的基因就是基因科學(xué)，基因里面怎么帶著密碼讓你一生下來(lái)就知道很多東西的，當(dāng)你能夠破解這個(gè)生物的密碼之后才有可能說(shuō)我們做出來(lái)像人一樣具備人的意識(shí)。

什么是意識(shí)呢？就是你的欲望，你的喜怒哀樂(lè)，你的情緒等等，這一方面的能力才有可能讓我們?cè)谖磥?lái)做出真正的、能夠真的對(duì)我們?nèi)祟愑幸恍┩{的人工智能，我覺(jué)得是還很久遠(yuǎn)很久遠(yuǎn)的這么一件事情。

我下一部分可以講一講我們以前在實(shí)驗(yàn)室里做的這些人工智能的機(jī)器人，還有那些機(jī)器人以及那個(gè)時(shí)候最早應(yīng)用到的區(qū)塊鏈的技術(shù)，也許會(huì)很有意思，那我們下一期再見(jiàn)。