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科技教父KevinKelly谈未来:效率就交给机器,而创造是

发布时间:2020-07-27   来源:I恵生活    
科技教父KevinKelly谈未来:效率就交给机器,而创造是

最近 Kevin Kelly 进行了一个名为《回到未来》的 主题演讲。主要分享了对 AI 等先进科技的看法。

KK 提到:「要预测未来是非常困难的。但是我们有我们的优势,因为技术都是有偏见的。通过技术的物理的特性,我们能够预见、能了解未来技术会到哪里去,未来技术很长一段时间会是怎样……」

以下是 Kevin Kelly 的演讲内容:

今天我想预测一下未来 25 年的技术发展趋势:什幺即将到来,哪些是不可阻挡之势。很多未来会出现的事物其实无法预测,因为技术是一种趋势,会侧重某些方向,任何一门科学的发展都有其规律,包括数位技术。技术又会随着实际情况的变化而发生趋势性的变化,所以我的兴趣在于探讨技术发展趋势变化的方向。

电线发明之后,人们希望寻找它的工作模式,而无论在什幺国家,甚至什幺星球,其实它的模式都是一样的,这种反复出现的工作模式会为技术发展指明方向。

这些趋势都是 25 年内的趋势,具体的技术发明没有办法预测,因为具体的预测是不可能的,我们不知道未来苹果是否仍然是一家成功的公司,iPhone 是不是还会继续受消费者喜爱,也不知道 BAT 会不会继续存在。

这里谈的都是长期趋势的预测,技术将走向何方。我们理解事物的形态是没有办法改变的,比如四个轮子的车,四只脚的动物,这是都是事物自身规律决定的,这种形态也就必然的,但是就某种物种或者产品而言,比如斑马或者某种机器人,就是偶然出现的,是我们可能没有预料到的,我这里要讨论的是关于技术的大方向。

想像一下,山谷中飘来一阵雨,每一个雨滴的路径是不可预测的,但是他们运动的方向是可以预测的,都是向下的。像数位技术产业中哪家公司会赢,哪家公司会输的问题,我在这里不做讨论,我要讨论的是不可逆转的大方向。电话的出现是必然,而 iPhone 不是,互联网的出现是必然的,但 Twitter 不是。我会讨论电话,互联网领域的发展趋势。

人工智慧早已来临,只是你没有感受到

最为重要的技术发展趋势之一是人工智慧,感知并让产品更为智慧的技术。大家可能对人工智慧都不陌生,但是我想从一个不一样的角度解释它,让大家对未来的智慧製造业有所了解。

首先,人工智慧的时代已经来临,只是很多时候扮演幕后的角色,我们并没有直接的了解。人工智慧系统解读 X 光片的本领已经比医生更高;查阅法律证据的能力也比律师要高;我坐的飞机大部分时间也是由人工智慧系统,而不是飞行员在控制;开车的时候,带有人工智慧技术的剎车系统比人的判断更好。Google 的人工智慧技术可以分析照片,告诉你照片里面正在发生什幺事情。

最近 Google 的人工智慧系统战胜了顶级的围棋人类选手,这个系统甚至还可以不断地学习如何下棋。过去十多年的电脑游戏,都是在和人工智慧系统对战,现在的系统不过知道如何对战,还知道如何学习新的对战本领,这有很大的不同,机器学习也是当今人工智慧系统的最重要功能。

其实 Artificial Smartness 要比 Artificial Intelligence 可能更适合来形容这种技术,因为现在应用这种技术的产品已经比人更聪明。比如,电脑要比人脑的计算能力高很多,GPS 导航设备要比人对空间的认知好很多,百度可以记住 6 兆个网页,这远远超出人脑的记忆能力。

我们在汽车上採用人工智慧系统,是因为它没有人的那些不良驾驶习惯,去年死于交通肇事的人数有 100 万,人类本就不应该开车,所以我们希望用人工智慧技术来代替人,人工智慧系统不会因为其他事情分心,也不会像人一样想问题。

人工智慧总在某方面超过人类,但不可能和人类一模一样

人类对智力和智慧的理解是错误的,单一维度的,片面的,只是认为老鼠的智力水平没有猴子高,一般人的智力没有天才高,这种理解可能并不正确。智力其实是一套思考方式,知识体系和工具,而这些方式,体系和工具构成了我们的思考和学习能力,每个人都不同,数量有几百种,比如演绎推理,归纳推理,符号推理,逻辑,空间导航,记忆等等。

动物的智力也是由很多思维方式构成的,有的时候他们看待人类的方式也是它们所独有的。一只松鼠或者其他啮齿类动物的记忆能力超过人类,因为即使过了好多年,它们还可以记得当初在什幺地方埋下了成千上万颗橡果,这一点没有人可以做到,所以某些动物的智力在某些方面下是超出人类的。

在设计人工智慧系统的时候,我们遵循同样的原则,让它们可以用某一种特定的方式看待人类,而不是像人类一样思考,其中有一条设计理念所有的工程师都会铭记心中,那就是产品不可能每一方面都能做到最优,总要做出选择。

各种人工智慧系统产品总会在某一方面超出人类智力,但不可能做得跟人类一样。在看待人类智慧的时候,我们可能会将自己视为中心,其他智慧围着我们转,就像宇宙学的地心说理论,而其实我们并不是什幺中心。

我们对人类智慧的理解会随着人工智慧技术提高而改变,而开发人工智慧系统的过程就是不断发现不同智力和思考模式的过程,而每一种模式对于研究人工智慧都有用。很多时候,人类智慧无法或者有相当大的难度去理解一些问题,无论是科学上的还是商业上的。

我们可以通过两步法来解决这些问题,第一是开发一套异与人类思考方式的人工智慧系统,第二是利用这些系统加上人类智慧来共同解决这些问题。这个过程就是证明我们不是智慧中心的过程,思维方式真的是多种多样。

新经济的财富引擎就是在接触社会的同时拥有创造性思考的能力。一个人如果不接触社会,可能会有异于常人的想法,但是如果他一直接收各方面资讯,很难有创造性的想法。有些人工智慧系统可能没有人类聪明或者反应更快,但可能拥有不一样的想法,这就是价值所在。

人工智慧带来的优势不在于用不用,而在于怎幺用

我还想介绍一下关于人工智慧另一方面的观点,人工智慧还是第二次工业革命。第一次工业革命是从自然能源到人造能源的变革,那之前的农业时代都是靠人或者牲畜的肌肉力量,比如马,驴等等的畜力:想修路就只能靠人力,而那之后有了蒸汽机,电动机等等设备;日用品,工业品都是用这些设备製造出来,人类也有了驾驭自然力的能力。比如驾驶一辆汽车,你就拥有了 250 马力的功率,也可以使用机械设备盖摩天大厦,铺设贯通全国的铁路系统,建设生产鞋和椅子的工厂。

我们之所以有现在的生活,都是因为我们将人造能源作为一种商品进行交换,这些商品通过电力形式在全国範围内流通,所有人都可以购买人造能源。农民不需要创造人造能源,而只需要购买就可以得到。

人造能源的流通是创新和创业精神的巨大引擎,比如一个农民有一套人力水泵,有了人造能源之后,他可能就会产生将其改造为自动水泵的想法,因为有了电和水泵,就可以製造电动泵。而将电动泵的例子放大几万倍,也就有了我们的城市,这就是我们所说的第一次工业革命。

现在人工智慧的研制也要达到同样目的,我们会在电动泵中加入人工智慧系统,让它变成一款智慧水泵。而将智慧水泵的例子在城市建设中放大,就是第二次工业革命,也就是让电能驱动的设备具有认知功能,变得智慧。这个进程不只包括製造业,而是整个经济的升级。而如果没有公司经营的智慧升级和消费者的智慧升级,製造业的智慧升级也是不可能实现的。

第二次工业革命将实现整体经济的智慧化。在 250 马力的汽车上匹配 250 种思维方式,不是人类的思维方式,而是人工智慧的算法。问题是,如果你的企业有 1000 种思维方式 24 小时为你服务,你会用它们来做些什幺?

未来,人工智慧系统将部署在云端,作为一种商业资源,所有公司都可以购买这些资源来为商业拓展提供动力,人工智慧将成为像电一样的能源和人人可以购买使用的服务,这就是第二次工业革命的结果,让人工智慧的资源自由流动。

未来一万家的新创企业所採用的模式可能非常相似,就是将他们的业务加入人工智慧系统。正如第一次工业革命,将一种工具自动化一样,第二次工业革命令自动化设备具有感知能力。Google 认为人工智慧就是下一次浪潮,所以它抓住这个机遇,从行动优先战略过渡到人工智慧优先战略。现在,一些公司,比如 Google,微软,亚马逊和 Facebook ,已经开始出售云端人工智慧系统的服务,价格大概是每 100 次查询 6 美分。

未来製造业的竞争优势不在于使用人工智慧,因为所有人都会使用人工智慧,竞争优势在于用人工智慧系统做什幺事情,和别人有什幺不同。真正实现将人工智慧技术应用于自动可移动机器人,可能还有很长很长的路要走,因为功耗是一个很大的问题。人体的效率是非常高的,功率只有四分之一马力,大脑的功耗也很小。

追求效率的工作归于机器,不追求效率的工作归于人类

虽然将人工智慧技术应用于自动可移动机器人有困难,我们可以製造其他类型的机器人,比如那些并不用编程,只需要观察你是怎幺做一件事情的,然后就可以学会的那种机器人。这种机器人也有试错的能力,在不断的尝试中,逐渐学会并掌握技能,这些已经实实在在地发生了。

有人担心这些机器人会夺走工人的工作。是的,机器人可以帮人们完成某些任务,任何一份工作都需要完成许多任务,而人工智慧和机器人所创造的任务数量要比他们拿走的任务数量多很多。

对于那些追求生产效率的工作,机器人最合适不过,反过来说,人类对于那些追求效率的工作并不重要。不追求效率的工作也有很多,创新这件事情本身就是不追求效率的,因为在创新的过程中,必然会有很多失败;科学工作也是不追求效率的,因为实验室的工作就是不断试错的过程,如果不犯错误,就不可能学到东西;艺术也是不追求效率的;人际关係也是不追求效率的。

很多我们认为重要的事情都是不追求效率的,这些就是需要人适合去完成的工作,也是需要我们付出更高代价得到的东西。所以,追求效率的工作归机器人,不追求效率的工作让人去做。创造,探索,实验的工作,人可以比人工智慧做得更好。

国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫 20 年前输给了超级电脑「深蓝」,卡斯帕罗夫跟组织者抱怨说比赛不公平,因为 IBM 的深蓝把所有与它交战棋手的记录都存储在数据库里面,如果卡斯帕罗夫也能使用这样的数据库,他也能取得胜利。

卡斯帕罗夫于是就发起了一项全新的国际象棋赛事,参赛者可以以拥有人工智慧数据库的人类身份参赛,参赛者也可以是人类「辅助」的人工智慧。他把这个合成人工智慧和人脑智慧的「团队」比喻成「人头马」,一半是人工智慧,一半是人脑智慧。过去四年,世界上最强的棋手还是这样的「人头马」,有人类智慧的人工智慧系统,它比单纯的人脑智慧或者单纯的人工智慧都要聪明许多,因为它的思维方式与他们都不相同。

美国军方也在利用人工智慧来装备部队,让人工智慧和士兵共同完成任务。未来工人工资的高低也要视他们与人工智慧,与机器人合作的情况而定,所以人类与人工智慧的关係不是对立的,而是合作关係。人与人工智慧的沟通交流方式採取的也应该是对话,而非打字的方式,而互联网就是对话的途径;未来,使用互联网本身就是与人工智慧系统对话。

这就是我们会看到的根本转变,人工智慧将对製造业产生影响,也会影响机构和公司。没有智慧的公司就没有智慧的製造业,这些準备拥抱人工智慧的公司需要知道自己利用人工智慧可以干什幺,需要有敏锐的决策能力,需要分权管理。对于製造业企业而言,最大的挑战是建立与人工智慧相适应的生产流程和企业文化。

虚拟实境带来的不是知识,是体验

我在这里想讨论的另外一个趋势就是,人类需要与产品进行更多交流。史蒂芬·史匹柏导演,汤姆·克鲁斯主演的电影《关键报告》就描绘了 2050 年的时候,汤姆·克鲁斯所扮演的角色用各种方式,身体各个部位夸张的肢体运动与电脑的交流,手指,眼睛和面部表情细腻的姿态被智慧设备或雷达所捕捉。而与电脑互动的最终途径就是进入电脑,这就是我们称为人工智慧的技术。

杰伦·拉尼尔在 1989 年提出了虚拟实境的概念,通过一个头戴式眼镜打开了通向虚拟世界的大门。那时候很多人认为只要 5 年时间就可以实现,但其实花了 25 年的时间。为什幺没能马上实现?因为那时候拉尼尔发明的头戴式设备,按照现在美元的币值要 100 万美元,这个价格根本没有办法创造消费市场。

20 多年以来,科技业发生了一些变化,其一就是智慧手机的出现,智慧手机研发的技术正是将虚拟实境推向市场所需要的,头戴式设备的价格也因此大大降低。目前市面上有两种虚拟实境技术,当然这两种技术也是会演进的,一种沈浸式虚拟实境,一种是混合虚拟实境。

沈浸式虚拟实境可以让人感觉置身从未到过的地方,比如山巅或者火星;混合虚拟实境让人在真实的体验房间中看到虚拟物体就像真实存在的东西一样,体验者甚至可以操控这些物体。

混合虚拟技术的研制更有挑战性,但是如果开发混合虚拟技术不是问题,那幺纯虚拟实境的技术就也不是问题。

沈浸式虚拟实境可以带人到去那些平时到不了的地方,或者因为这些地方不能去,或者太危险。而混合虚拟技术的用途其实更多,可以用于教学和训练,比如去探索星系,从事设计工作,在虚拟情境中试用产品;也可以有虚拟多萤,想要多少有多少,微软就有这样一个系统,可以在头戴式设备中创造虚拟的办公室,可以读书,看高画质电影,视觉效果非常不错,也可以有虚拟的同事。将现实和虚拟世界结合会产生非常有力的效果,比如 Pokémon Go 将虚拟物体和现实世界结合,造就了非常流行的游戏。

虚拟效果的产生需要用到手指和听力,更重要的是虚拟实境得到了大脑的配合。一个很着名的虚拟实境技术试验,就是让体验者站在一个房间,戴上虚拟实境设备,虚拟世界当中的地突然塌陷出一个洞,并出现一个窄板横跨在坑的两端,需要实验者配合从上面走过去。对于大脑不同部位,这个虚拟实境实验有不同作用,对于阅读区域和感受区域的作用是不同的;可能实验者感觉要掉落下去,但其实他们知道并不会出现这种情况。

虚拟实境技术给人们带来的不是知识或者资讯,而是体验。未来我们通过互联网获得的不只是知识,还有体验,我们购买的是头戴式设备体验,下载的是体验,分享的还是体验。通过虚拟实境技术,我们可以体验坐在别人旁边,参加游行等等,而摘下设备之后,我们可能不记得看到了什幺,但是那种经验可能是难以忘怀的,这就是虚拟实境的力量。

虚拟实境技术在社交属性方面,超过一切社交媒体,因为我的感受是,最令人惊叹的不是虚拟世界,而是这个虚拟世界之中的人,我与他们分享经验,我知道这些人并不真的存在,但是我真真切切地感受到他们的存在;我不会离他们太近,要保持距离,但可以和这些虚拟的人有情感上的联结。虚拟实境技术创造的这种感觉和现实世界非常不同,可以帮助社交媒体提高社交属性。

所有权本身是一种累赘,不如思考产品怎样向服务转化

未来技术发展的另外一个趋势是财产所有权的淡化,Uber 是世界上最大的计程车公司,但是它本身不拥有计程车,Facebook 是世界上最大的媒体公司,但是它本身没有内容的所有权, 阿里巴巴是世界上最大的零售公司,但是它没有库存,Airbnb 是世界上最大的住宿服务提供商,但是它没有地产。

所有权已经没有以前那幺重要,如果你随时都可以使用到各种各样的商品或者服务,那幺所有权就没有太大意义,因为所有权本身也是一种责任和负累。这种转变对于製造业而言有非常重大意义,比如消费者只是使用而不是拥有车,对市场会产生很大影响,有计算表明,城市的汽车只有六分之一是真正必需的。

在数位领域也一样,我已经不会去买电影光碟,因为如果随时随地可以看到电影的话,有什幺必要买光碟呢?音乐和图书也是一个道理。我可以通过订阅的方式的看书,看电影,玩游戏,我也可以用同样方式来预订车辆来解决我的交通需要,或者预订其他什幺东西。

这种趋势在交通领域非常明显,Uber 就是一个很好的例子。这种按需服务的模式还可能在其他领域不断出现,比如 3D 列印,一小时递送,其实就等于即时服务。

目前整个经济中出现一个趋势就是产品向服务的转化,比如汽车是产品,但是在交通领域,可能人们并不买车,而是用其他方式获取车辆带来的便利,这会对汽车厂商的生产造成影响,对他们製造的车型造成影响。还有什幺事情可以做?现在硅谷有超过 9 千家新创企业正在从事产品转化为服务的业务,比如帮助食品,家具,酒店,医院,医疗测试,玩具等等产业实现产品向服务的转化。

分享经济正在成长,这个毋庸赘言,而这个经济形态还仅仅处于初期,还有很多待开发的领域,可以通过分享经济增加他们的价值。

我所说的分享不仅是指汽车,还有许多可以通过协同合作,去共享那些可以共享但还没有共享的东西,比如衣服,任务。我们正在开发这方面工具来帮助不同国家,不同大洲之间的人们合作完成共同的任务。比如维基百科就是技术发展的成果,很多互相不认识的人可以通过这个平台分享知识;阿里巴巴和 eBay 也是一样,互不认识的人在进行买卖。这个产业还处于初期,未来需要找到和 100 万,500 万人协作的方式。

区块链是另外一种分享经济,一个基于信任的分布式计费协作系统;技术的进步让我们可以使用加密系统来构建信任,有办法与陌生人共同完成複杂的任务。分享,协作,追蹤,消息传播,都可以实现商业变现。

流动、短暂的萤幕阅读是未来趋势,所以真实性将成为稀缺资源

另一个产业趋势与萤幕有关,萤幕无处不在。很多大楼中有萤幕,甚至有些萤幕和纸一样薄,可以弯曲。电子书不必只是一块萤幕,可以是很多萤幕的合成。萤幕也不是单一的,可能会有多萤,第二张萤,第三张萤。

我们在使用萤幕浏览资讯的同时,萤幕也在审视我们,软体会监测,分析用户的浏览内容,哪些内容吸引用户的注意,甚至感知用户的情绪。现在有软体可以识别用户的 28 种情绪,比如用户是否是困惑的,心烦意乱的,不知所措的,感兴趣的或者不喜欢的,软体可以进而根据用户的反应对内容做出相应改变。就像有人和你说话,会根据你脸上的表情变化来调整谈话方式内容。

无论是东方还是西方,书籍都是文化的核心,法律具有权威,发生的事情都会记录下来,几千年来都是如此,而现在萤幕成了文化传播的媒介,并且拥有和书籍完全不同的属性。

书籍的内容是固定的,有权威的,而萤幕的内容是一直变化的,流动性很大,短暂存在的和开放的。所以我想从萤幕上得到真实性的东西会更难,更具挑战性,但这就是萤幕文化的特点,数据流更大。

所有业务都是数据业务,业务的开展就是数据的流动

产品是静止的,而加工处理和服务是流动的。流媒体,标籤和云端计算都是流动的,不是一成不变的,因为数据是一直变化的,无论从事什幺产业,比如钢铁业,製造业或者运输业,所有产业的业务都和数据有关,业务的开展就是数据的流动。

智慧製造业意味着无论你生产什幺产品,你都必须成为一家软体公司,和数据打交道,追蹤数据,了解客户数据,以数据为中心。很多大的互联网公司都意识到,数据其实比客户本身更为有价值。所有能够被跟蹤的数据都会得到跟蹤,这是不可避免的。比如经营一家店需要跟蹤顾客的数据,来分析购物时间,选择商品类别,这样就可以对经营策略做出调整。

虚拟实境技术也是对数据跟蹤的技术,所有的数据都被追蹤。《阿凡达》的製作就是通过追蹤人身体,手和脸部肌肉的运动完成的动效,角色的创造就是通过数据跟蹤完成的。

在虚拟世界中,我们对彼此的数据跟蹤要远比在现实世界中对彼此的关注更多,我的预测是未来最大的公司一定是虚拟实境技术公司,因为虚拟实境公司会掌握更多的数据,更多的个人数据。

比如我们的运动轨迹,浏览内容和大脑活动,无所不在的数据追蹤帮助那些虚拟实境技术公司建筑他们的基础设施。有很多像苹果公司,Fitbit 一样追蹤我们的健康数据,我们其实也在通过这些技术追蹤自己的健康数据,以前可能每年进行一次的体检,通过这些技术,其实时时刻刻都在发生,贯穿整个生命过程。

你的身体是否正常将会是可见的,我的身体是否正常的标準可能和你的不一样,因为年龄和季节的不同;这些情况只有通过数据追蹤我们才能了解,也只有在数据完整的情况下才能做出个性化的诊断和药物使用。

你的历史数据很重要,同样这种个性化的诊断也会随着新数据的出现和分析发生变化。别人也在追蹤我们的数据,我们的朋友在追蹤我们的数据,这也是社群网络的功能之一。还是在那部《关键报告》的电影,连广告都在追蹤汤姆克鲁斯。

这些数据追蹤可能让人感到不舒服,所以我们要考虑如何摆脱这种不舒服的感觉,对称追蹤可能是一个解决办法,也就是我需要知道谁在追蹤我的数据,他们要对我的数据负责任,并且我需要从这种追蹤中获益。

如果这些都可以实现,那幺这种数据追蹤就是没有问题的。另外,数据追蹤和隐私是相关联的。如果你想得到个性化的服务,无论是来自政府或者企业,又或是交朋友,他们必须对你有所了解,你需要介绍自己。所以完全的个性化就意味着完全的透明,你需要对数据追蹤持开放的态度,反之,你就不可能得到个性化的产品和服务,这都是每个人可以做出选择的,是否愿意接受这种数据追蹤意味着会得到个性化的服务。

我感觉比较吃惊的是,人们更倾向于选择保持透明,接受数据追蹤来获得某种技术带来的便利,而不是相反。

未来 25 年最伟大的产品还没被发明,你还没迟到

这仅仅是一个开始,未来是难以预测的,如果时间倒退 20 年,我们不可能预料到会有现在的技术,线上地图,数位相机,资讯技术等等。过去这三十年电脑和人工智慧设备越来越小,未来可以将每个设备装上一个晶片,就可以连接到物联网,比如在灯泡上装晶片,在椅子上,在鞋上,在门上,这些在以前都会被认为是不切实际的想法,可是现在,饭店的每扇门上都有一个联网设备。

对于未来不可知的世界,我们要保持开放的心态。我们目前只是出于虚拟实境技术发展的早期,我们对这个领域知之甚少,没有在虚拟实境或者人工智慧领域的专家。这是人工智慧发展的最好时代,去放手创造些什幺吧。开发工具比以往都更加优化,价格更加便宜。

未来 25 年的科技趋势可能难以预测,不过有一件事是确定的,那就是我未来 25 年中,最伟大的产品今天还没有被发明出来。

也就是说,你没迟到。


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