我们处在一个拥有无限可能和变化的时代,技术的研发、推出、使用速度不断加快,从出现文字到印刷术、从印刷到计算机、从PC通用互联网到无线内容个性化……在我们还没有听说过人工智能、算法这样的专有名词时,我们的生活已经与它们深深结合。购物APP总是“猜你喜欢”,打车APP智能匹配我们与司机,外卖APP根据我们的位置推送评分高与热门的餐厅,并安排合适的快递员以合适的行程安排送到。你是否思索过这背后的逻辑?它是机器人或者电脑的超能力吗?它究竟以怎样的方式改变着世界也影响着我们的生活?

这个我们与技术协同发展的时代,被称作the age of A.I.。AI 是算法,是一组带有步骤的指令,它不是计算机的超能力,而是我们大脑的超能力。

《人工智能商》的作者是两位数据科学家尼克·波尔森、詹姆斯·斯科特,他们打开了一直以来关于AI的黑盒子,告诉我们能做很多事情的算法并不是潘多拉魔盒,也不是突然出现,如“千人千面”的智能推荐、“神经网络”的深度学习与预测、自动驾驶时的“定位”、Siri的“自然语言处理”… 这些常用的算法,其模式背后的思想都源于历史曾有的研究。它们在历史上的出现,是为了解决实际中的问题,演变成算法,是为了更好地帮助人们解决问题。读这本书不能让我们知道未来是怎么样的,是不是会有如科幻电影一般的乌托邦或反乌托邦的结局,它能给我们的,是关于人工智能及其背后思想的理解,是帮助我们来思考算法与人合作的未来,隐藏在数据和算法规则背后更重要的,是我们自己的创造力与价值观。

《人工智能商》算法与思想:打开AI的黑盒子

《人工智能商》

从瓦尔德的条件概率到社交网络上瘾

二战期间,为了提高战场上飞机的的存活率,一位统计学家瓦尔德通过建模假设“插补”了估计飞机受损时安全返回数据的缺失,依此得出了重要的条件概率并给出了飞机个性化的幸存建议。“个性化建议”,一个熟悉的词语,在我们的音乐软件上,它是“今日推荐”;在购物软件上,它是“猜你喜欢”;网飞给你的,是你可能感兴趣的“影视推荐引擎”。这些APP的背后,是算法对千万用户数据和潜在特征的深度学习,如瓦尔德一样,在缺少你或我的私人数据的情况下算出了你我喜欢某件服装、某一首歌、某一部电影的条件概率。

只需要轻滑指尖,内容和产品就不断刷新,我们看到兴起时的点赞收藏和转发,积累起越来越多的数据和行为,算法因此更加了解我们的神经类型和性格特征,带来了越来越精准的推荐,个性化量身定制的精彩内容又使我们更加上瘾,陷入了人工智能的注意力陷阱中不可自拔。

《人工智能商》算法与思想:打开AI的黑盒子

近年来,Facebook因为其个性化政治广告影响美国大选而陷入舆论漩涡,在这样算法主导挖掘提取人类轨迹数据的环境中,挖掘者隐藏在技术背后,终究走向了干预用户行为的道路,即使是政治和民主亦可被出售。

而需要为算法使用划定规范的立法者不仅慢于技术的发展速度,甚至不懂算法,当扎克伯格因为Facebook因涉嫌“操纵用户信息盈利”接受质询时,参议员们竟不知道不向用户收费的Facebook如何盈利,让人无奈又叹息。算法与人类社会,至亲又至疏。

从莱维特“烛台”到人脸识别的伦理困境

百年前的一位女性天文学家莱维特,在观测脉动变星亮度周期变化时提出的一个等式,或者说发现的一条直线,给了天文学计算恒星距离的“烛台”。这个“输入”与预期“输出”相对应,输入脉动变星的周期,可以输出它的真实亮度与距离,用人工智能的术语来讲,她给出的是一个良好预测规则。而“识别”,需要的就是这样一个但更加复杂的预测规则,它有一个很酷的名字——“神经网络”。

在有了足够复杂的预测规则、足够多的数据和一次又一次的试错后,计算机用它的深度学习,完成了原本只有人类可以做到的“识别”。它可以根据图片识别位置信息,根据语音识别文字,根据单词语句识别书本…甚至达到很高的准确性。

《人工智能商》算法与思想:打开AI的黑盒子

这种准确的识别给我们带来很多好处,例如帮助我们从大量图像中提取信息,抓捕逃犯等等。但同时,也将“监视的范围”不断延伸。曾有新闻报道Amazon利用AI识别技术监控员工行为,以此来解雇“偷懒”的员工,提高工作效率。今年315的报道中,人脸成为了店铺商家精准营销的数据,消费者只要进了一家店,就会被摄像头抓取并自动生成编号,以后顾客再去哪家店,去了几次商家都会知道。

这样的人脸识别侵犯隐私式的滥用屡见不鲜,我们仿佛生活在一个边沁所说的圆形监狱,AI和算法如同瞭望塔上的强光灯,随时扫射探视着我们的隐私。网飞的一部纪录片《监视资本主义》中有这样一句话:

“如果你没有为产品付费,那么你就是产品本身。”

脉动变星的亮度与周期成为了计算恒星距离的参考,而我们成为了数据本身,烛台的光应该为黑夜照明服务,而不是成为日夜监控的瞭望塔。

但这是否意味着我们要阻拦人工智能的使用?

《人工智能商》第一章的最后写了这样一句话:

“即使是最好的推荐系统偶尔也会做出糟糕的推荐。”

算法会犯错,我们也一样。在我们依赖智能与机器的同时,它们的运行与学习也依赖着我们。技术的发展拓展了我们生活和思考的边界,帮助我们看到更远的未来,创造出无限的可能。

携手AI前行如同柏瑞尔驾驶夜航西飞,

“过去的岁月看起来安全无害,被轻易跨越,而未来藏在迷雾中,叫人看来胆怯,但当你踏足其中,就会云开雾散。”

我们终将寻找到那一条更好地应用AI的正途!