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人工智能如何驱动未来文明
How Artificial Intelligence Powers the Future
机器学习因其巨大的发展潜力，已成为现在最主流的科研探索方向，未来更多地应用人工智能是大势所趋。但机器模拟的是人类行为，所以我们如何建立一个充满公正与理性的社会，是如今亟待思考的问题。
赵巍：人工智能如何驱动未来文明
@ TEDxNingbo2016
* 以下为演讲内容节选
我们谈论的是一个现在最主流最重要的东西，就是「机器学习」。
「机器学习」实际上是一种通过训练，然后来获得会改善一种完成特定任务的技能的技术。它是一种很特殊的算法，它不是完成特定任务的算法，而是产生完成那个特定任务的算法的算法。
这听起来有点绕嘴，但是正因为它这个特点，所以它才这么有趣和有潜力。
还有它的目的是获取和发现新的知识。那么谈到知识，知识从何而来？实际上从人类历史文明的发展的话，我们看到知识有四种主要获取途径：从进化、经验、文化，但实际上这三种都会慢慢地被边缘化，越来越显得不是未来社会。
获得知识技能的最主要的途径应该是通过人工智能来获得——未来世界绝大部分的知识都将是在机器中获取，而且存储在机器中的。
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那么计算机如何发现新的知识呢？
通过五种最常见的对智能对认知比较全面的一种看法：填补知识的空白、模拟大脑、模拟进化、减少系统的不确定性，以及找出不同事物之间的类比。
这五种认知的方法和角度，实际上对应着机器学习中非常重要的技术的五大学派。这五个学派致力于推动我们人类的技术最前沿的科技。当然在媒体上获得最多关注的是「连接主义学派」，就是「深度学习学派」。
这个领域本身，应该是计算机科学的最酷最有趣，也是整个科学领域我觉得是最酷的一个分支。实际上我非常希望期待有一些年轻人有此爱好。
不过你真正热爱一件事情的话，还是要因为它本身的价值而去热爱它。
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我们希望机器学习下一步为我们做什么呢？
希望下一步它有更广泛的科学的研究能力，比如说我们希望机器学习——可以你扔给它行星的运动定律，它就可以推测告诉你推测出万有引力定律；你给它高能物理的这个对撞数据，它就可以帮你发现新的粒子。
我们希望它具有这个能力，实际上这个能力背后是我们最强烈的一个愿望，就是新的计算手段。
比如说对抗性学习就是很好的一种新的计算和思路，它是指让两个机器学习系统，一个欺骗另一个，互相地竞争以达到类似进化的目的。还有就是量子计算，计算的能耗效能太低了，非常需要提高。
机器还可以理解知识，理解思想。机器学习可以发现人类表层各个文化、各个历史之间那种非常肤浅的理解，然后进行语言的本质的研究。
另外机器学习还能扩展人类思维的范畴。比如 AlphaGo 它下出了被古力九段称为「神之一手」的那步棋，AlphaGo 的计算显示人类棋手下那步棋的概率不到万分之三，但是它会下，就因为它知道那步棋的赢率很大。
媒体里经常会谈到人工智能威胁论，这个实际上是媒体的一个误导，也是一个失误。大家更应该关注的是人工智能本身的价值。
那中国人工智能技术发展在未来要面对什么呢？
一个是，比如刚才我提到的机器学习五个学派，他们之间怎么样去融合？怎么样去合作？还有就是计算能效的降低。科研人员要面对的一个新的技术上的挑战，是数据驱动的未来对我们意味着什么。
实际上大家注意到机器学习，就是通过数据来学习获得智能的。
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康德有一句话说，这个世界上两件事让他最为惊叹：一个是他头顶浩瀚的星空，另一个就是他心理的道德的定律。
那我觉得随着人工智能技术的不断前进，也许对星空的探索会越来越不需要人耗费太多的时间了，反而我们可以花更多的时间去观测我们的灵魂和内心。
正因为这样的话我们才会有一个未来，是由我们主导和驱动的未来，是由一个高度聪明、高效的人工智能助手去帮我们去发展的未来。但这个未来应该是一个充满爱充满公正和公义的未来。
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