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3认知的要素——资讯输入
刚才讲到生物的进化的方式，那我讲影响认知的要素有三点，第一个是算法的结构就是学习认知体系，二是存储介质，那第三点我来讲一下资讯的输入。资讯的输入对于人工智能来讲是非常重要的，只有足够多的资讯就是数据输入，才能够训练出模型来解决某些问题。当然像棋牌类的，可能不需要实际的人类经验数据，但也需要基础逻辑规则，才可以训练出模型。现在规则的提炼还是由人来完成的，所以人类的经验可以完成规则的提炼，再给到人工智能。人工智能在这个规则下进行反复的优化，反复的计算，发现应对这个规则的一个机制或者一种方法，甚至这个方法是通用的能够被迁移的，这个就是人类经验对人工智能一个非常大的作用。当然，如果需要数据输入的情况会复杂一些，因为人类的输入的数据可能是有经过选择的，甚至是带有偏见的。在这种情况下，人工智能会获得一个有偏差的数据。现在做人工智能的研究中也在努力的规避这方面的问题，对数据的结构化然后进行清洗，尽量让它是无偏差、相对客观的或者是公正的，那这对于人工智能训练来说也是特别重要的。而我们人类的信息输入相对来说相对人工智能来讲是比较有限的，人工智能可以连接互联网海量信息以及大型数据库、还有对接各种传感器，所以它的数据几乎是无处不在的，只要有电力、有网络、数据产生，它就可以作为输入。虽然现代人人相对祖先原始人来说信息量已经非常大了，我们的原始人祖先在非洲生活，每一天都是静态的。你会看到一副茫茫大草原的图像，每天基本是一样的。只有你在打猎的时候有那么两到三个小时动态图像，把猎物打回来之后又变成静态。大部分时间大脑都在休息，不需要处理这么多资讯，所以那时候的人可能也比较休闲，每天都是吃饱了就睡，大概是这样一种生活节奏。
现在互联网的发明，人类差不多是实时的方式接入的网络，资讯随时随地会推送到你的面前，随之而来的是信息过载的问题。我们之前已经讨论过大脑对于信息的处理是优先于那些动态的，而静态的会选择性的忽略，因为静态的没那么重要，而且不会有太多的危险。而长期的关注这些动态的、碎片化的信息会给我们大脑形成很大的负担，然后深层次的思考会慢慢的减少，转变为浅层次的，就是一划而过的这种。我们对于动态的资讯有很强的成瘾性的。你可能在资讯类的APPs里面刷个几十分钟，然后在短视频APPs里面刷几十分钟，再看看社交的APPs刷几十分钟，一整天的时间都消耗在里面了，实际上在这过程中你并没有学到任何东西，你只是消费了一些无关紧要的资讯。并且这种因为需求变得浅层次为主，导致资讯供给端的相同变化。对资讯供给端来说，就是写文章就起一个劲爆的标题，也就是标题党，没有什么内容，一张图片编一个新闻。你原来可能打开一篇文章看三到五分钟，到后面就变成一分钟，再后面变成五秒到十秒，越来越碎片化，接收资讯变得更加没有耐心，然后更加碎片化。想要获得体系化和结构化的知识就更加困难。所以现在要一个人静下来把手机关掉，专注思考一些问题是非常困难的，因为我们的生理习惯已经被资讯的方式所引导了。虽然短期内不会在遗传或者生物学上造成影响，但是对我们的行为已经有比较大的影响了。
资讯获得的差异也是人类跟人工智能的一个比较大的差异，现在人类的经验非常有价值的部分就是把我们已经研究出来的客观规律，和已经总结出来的那些正确或者是定理性的东西，把它抛给人工智能，让它去学习认知然后帮我们去干活。这件事从难度上来讲会分为几个级别，如果是宏观的、参数特别多的而且又是充满不确定的这种情况，人工智能要实现是非常困难的；但是如果是微观的机械化重复的任务，判断逻辑比较简单的，那这些都是可以人工智能控制机器人来实现。举例子来讲我们之前讲的客服中心的案例，虽然现在也实现了远程客服，但这并不是人工智能的技术。这里注意远程客服是指你在面对一台终端，而终端的背后通过网络连接到一个异地的客服中心，企业通过一个集中的客户中心来服务全国甚至全球的客户的需求。这样的技术并不是人工智能，而是远程客服，通过一些在线视频和远程控制软件来实现。在客服需要处理的问题中，绝大部分很多都是有规则性的，有标准答案的，仅仅需要简单判断逻辑，这些90%都可以交给人工智能来处理。包括银行的那些自助服务，现在银行也在鼓励大家使用网上银行手机银行，尽量不要到现场去办排队办理，银行业人力资源比较少，同时也会增大柜台人员的基础工作量，而柜台这些工作无论是基础身份得核验、还是指纹信息的采集都可以通过手机终端来实现，所以以后这方面的人员也会被替代。还有之前讲的物流例子也是一样，人工智能的线路规划加上无人机配送，完成最后一公里的自动化配送，这种简单的体力劳动加上简单的判断逻辑，如果AI做结果肯定是比人类好的。
但另外一些宏观的，比如经济学或者是国家之间的博弈、策略，这些东西参数特别多，涉及的面特别广，这些是短时间之内没有办法通过人工智能来求解的，因为参数太多的话整个模型变量和运算量都会特别大。这是一类，还有一类是数据太少的也没办法建立模型，比如说手工艺人，或者快失传的一些民间技艺，这些也是永远不会被人工智能所所替代的，属于非物质文化遗产类的范围，需要有一定的方式，视频记录或者是全息摄像来把它拍摄下来，电子化保存起来，这也是现在应该要去做的，这种也不会被人工智能替代。而职场白领这一块呢，就不太好说了，要看具体情况——从事的工种还有具体的岗位职责，大的方向来讲人工智能会形成一些助手，那些助手将会从你的工作、学习方面会给你一些帮助。但是，短期来说还不太会完全替代。
4人工智能时代的人类经验
人工智能既然能够完成一些人类的任务，那人类的经验在人工智能时代是变的更加值钱了呢还是贬值了，这是我比较想去聊的一个话题，我们人类的经验其实是非常难以习得的。我们在把世界改造的更加适应我们生存、更加便捷，但同时为了达到这目标发明的太多的东西、太多的方法、太多的知识，至于现在的人要读书读到二十三四岁，大学本科毕业才能去找到一份工作。我们现在平均寿命没有超过一百岁，那你的生命三分之一的时间都在学习一些基础技能，能工作的就只有三分之一，剩下三分之一还要养老，不得不说这样的学习成本是非常高的，需要有一定的人工智能的介入或者加快我们学习的速度和过程，提升学习的质量和效果。有的东西甚至都不用学，你只需要用的时候直接使用那就可以了。比如语言就是这样的，语言学习我认为是非常快速会被人工智能替代掉的一个领域，机器翻译设备研究出来之后，就不需要我们去专门地去学习语言，而是直接母语对母语的进行沟通，虽然是不同的语种，但中间有人工智能翻译机来进行翻译。这是一个很好的例子，其他的东西也是一样的。
但有一点需要强调，从整个人类历史上面来看，从来没有出现一个工具，可以从认知方法论和存储介质和资讯输入三个方面，同时与人类形成比较的关系。最接近的计算机的主要功能也只是资讯和存储和简单计算，而第三点资讯输入又和第一点认知方法论相关，所以在人工智能时代之前这样的工具都不会出现的。我们现在获得了这样强大的工具，就像原始人学会用火和工具一样，这将不可避免的会改变我们社会发展的轨迹，甚至影响人类进化的历程。
今天的主要讨论人类经验在人工智能时代的价值，也讲到了工具的变化会给生物的进化带来哪些变化，而如何使用和认知这些工具也是引人而异的。就像到今天，你还是可以写纸质的信寄给你的朋友，也可以发邮件、电子贺卡、甚至是拍视频，这些只是展现形式方面的问题，但是他们确实会有差别。比如，你现在开始准备给你的下一代一件物品去传承你的人生阅历，跟你的经验，所有的学习成果和认知，那么你想象一下这一件物品应该是什么样子的？比如你学习某个事情，达到一个进度节点之后，下一代是不是需要再从头来一遍，还是把你的学习成果给他，就能够再继续往下面去学呢？如果这样的世界可以实现的话，那我们人类的进步速度将会大大加快，社会的很多基础工作都会交给人工智能和机器人来做，人类就在自我的发展、还有追求宇宙的终极问题、在研究和娱乐方面，还有文化艺术方面多花精力，这些都是要花大量时间的，花时间就是我们人类最擅长的事情。
人工智能是综合的前沿学科，需要比较宽泛理解能力和宏观的世界观体系来理解，所以也许你听一两遍还是不能很好的理解这些内容，可以多听几遍，尝试跟着我的逻辑和视角来学习。相信只要坚持，一定会有收获，另外也欢迎在下面留言与老张互动。
今天的节目就到这里，希望你喜欢，我们下期再见。
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