《人工智能会取代人类吗？》-完-4.7
作者: [澳]托比·沃尔什
出版社: 北京联合出版公司
副标题: 智能时代的人类未来
译者: 闾佳
出版年: 2018-6
页数: 256
定价: 59.80元
装帧: 平装
ISBN: 9787559621221
出 版 社：哈佛商业评论
丛 书 名：《哈佛商业评论》增刊
出版时间：2017-05-01
在读上本之前，先说这本。几篇译稿，整体感受翻译质量的还不错，文章表达的内容也有扯蛋的。最后一篇可看。4篇文章，3篇强关注就业问题。
文章一：《自动化大潮来袭 华尔街人也要失业了》
开篇传达，机器的自动化取代人已经是进行中的显而易见。工作岗位骤减，但笔者也给了安慰：人的工作为机器取代了，别害怕，你还可以干点看着机器干活的营生么。
嗯，如果以前需要10个人，这个“看工”要几个？笔者没说！
文章二：《超越机器人 人类保持竞争力的5剂药方》
对于这篇，就更扯蛋了，“乐观”得头头是道。药方：主动升级；另辟蹊径；介入干预；专精于业；顺势前行。人与机器人的关系是——增益！
笔者：知识型的工作领域将被机器所取代，所以人要为了保住饭碗重构思维方式。主动升级，达到更高认知水平；另辟蹊径，找寻机器人缺乏的人类所特有的才能；对机器决策进行监督调整；在极其专业化领域中占有一席之地。
嗯，这5剂药方，对于大众就业而言，怎么下药？都是少量的工作机会，失业的人却是大量。
文章三：《机器人和未来工作》
这篇就更有意思了，一个老板出来发话了，我们肯定要机器化的。我就想要一双干活儿的手，怎么每次都带着脑子？——亨利·福特
老板们需要金字塔顶端的人，淘汰中部及尾部，却大言不惭，愿意花钱给中尾部的人进行培训提升。
嗯，我招募来的都是最年轻的鲜活生命力，你们这些老家伙，嗟，这点钱拿着去整个容，看上去年轻点。
文章四：《如果你的老板是机器人》
这篇文章，其实在讲述人与机器人的相处关系，其实在重点强调人对机器人的态度，因为人并不那么理性，甚至存在刻板印象的任性，所以，日后机器人的大力发展，规避和利用人类的倔强和脆弱的感情即可。
一声叹息！
对于AI人工智能，本人的态度一直是悲观的，人在作死的路上越跑越快活。迷恋的崇拜，科学就成了邪教。人，真是无所不能，无所不及，无所畏惧！
明天的人自然有适合环境的活法。机器人是仆人，是伙伴，亦或是老板，也非个人所能左右的，趋势已然，你穿着的匡威，骑着摩托车，可依旧在这潮流里。风口浪尖，或被拍死，明天存在的风险，今天依旧是风险。害怕了吧，无敌的中年危机。
回归本书《人工智能会取代人类吗？》，豆瓣评分9.6奇高。晚上看了2篇代序，推荐者都很中肯，没有哗众取宠。200多页，快速看下。
序中提及的内容：中国把未来押注在人工智能上，计划2030年成为人工智能的全球领跑者。
一个了不起的人——图灵
OpenAI：开发安全的人工智能，再将它开放给全世界。——马斯克
这本书作者写了一篇诚恳的引言。
第一部分 人工智能的前尘旧事
第一章 人工智能之梦
约翰·麦卡锡：“人工智能”概念提出者。
莱布尼茨：微积分。
乔治·布尔：计算机逻辑0 or 1。
以前，我以为对于这个世界来说，唯一存在的绝对真理是数学（如果存在绝对真理，那就是数学）。原来，并非如此。数学基础的不稳定性，在人工智能的极限可能性上暧昧不清。“人类写不出最精准的规则”，“存在计算机无法计算的问题”，人工智能无法突破人类智慧？！
约翰·麦卡锡，他与图灵并列为人工智能领域的奠基者之一。
达特茅斯夏季研讨会：组织者约翰·麦卡锡。研究人工智能，制造思考机器。
1966~1972 摇摇（Shakey）项目，第一台移动机器人，能感知环境，对周围和行动推理。
1965年 DENDRAL项目，把专业领域只是编码到计算机程序里。专家系统，演变为SAP、Oracle、IBM等销售业务规则引擎。
1975年7月15日，计算机程序BKG 9.8 击败了西洋双陆棋世界冠军。按学习编程，而非更优秀的规则。
1997年5月11日，IBM开发的计算机象棋程序“深蓝”击败国际象棋冠军。
1964~1966 计算机心理治疗室“伊莉莎 Eliza”，算是聊天机器人的智能始祖之一。
人会出于能力的欠缺而忽视机器造成的错误。人类的对话充满了错误，但我们视而不见。
自然语言通常是指一种自然地随文化演化的语言。英语、汉语、日语为自然语言的例子，而世界语则为人造语言，即是一种为某些特定目的而创造的语言。 不过，有时所有人类使用的语言（包括上述自然地随文化演化的语言，以及人造语言）都会被视为“自然”语言，以相对于如编程语言等为计算机而设的“人造”语言。这一种用法可见于自然语言处理一词中。
一旦我们知道怎样把特定的 任务加以自动化，往往就不再把它叫成人工智能，而将之视为主流计算的一部分。人工智能的技术淡出视野，暗示了成功。
第二章 测量人工智能
图灵测试：评委区分对面是程序还是人，无法区分则通过。
恐怖谷：心理现象，如果机器人看起来跟人差不多，行动也差不多，我们就会因为它们的外表产生不安。随着机器人越来越像人类，我们的心理舒适度就会向谷底陷落。微小的差距愈发明显，也承担了越来越大的重要性。
自然谷：当程序接近我们自己的智能水平时，我们会迅速认为它们比实际情况还要聪明。
2004年，斯坦福大学开发了自动驾驶车辆在未勘测的沙漠道路行驶100多千米，赢得200w美元。此后，各大公司竞相建立价值数万亿美元新行业。
超级人工智能的实现存在乐观和悲观，专家认为21世纪内存在机器与人一样思考的可能。
一个疑问？很多人工智能研究员花钱把自己的身体冷冻在200度以下，这是期待AI，还是基因工程？
第二部分 人工智能的现状
第三章 当今人工智能的情况
四大部落：
a.学习部落：符号派、连接派、演进派、贝叶斯派、类比派
b.推理部落：
c.机器人部落
d.语言学部落
两大洲：
a.褴褛洲；b.整齐洲
技术学习攻坚：
1、机器学习算法无法解释答案是怎么得出的
2、从数量有限的数据中学习，达到人类水平，路长
3、在不同的问题中学习，人可以把一个领域迅速应用另一个领域，机器大多从头
4、无监督学习
第四章 人工智能的局限
弱人工智能：在一项需要智力的具体任务上，制造出一台等于或者超过我们能力的机器。eg.国际象棋，医疗。
强人工智能：思考机器最终成为思维，或至少具备思维的所有特征，eg.意识
通用人工智能（AGI）：制造出来的思考机器有能力解决人类能解决的任何问题，甚至超过人类的水平。与强人工智能相比，有时同义使用，但区别是AGI并不一定拥有思维，具备意识，以及跟思维相关所有一切的思考机器。AGI跟超级智能（远超人类智能）概念同义使用，但其实是通往起路上一步而已。
超级智能：几乎每个领域都比最优秀的人类大脑聪明，包括创造力、一般智慧和社会技能。
强人工智能。这个概念，来自哲学家约翰·希尔勒（John Searle），他曾对人工智能提出过最具雄辩、最响亮的批评。
通用人工智能有时和强人工智能同义使用，但两者有一个很大的区别。通用人工智能并不一定是拥有思维、具备意识，以及跟思维相关所有一切的思考机器。通用人工智能通常跟超级智能（或者远超人类的智能）的概念同义使用，但真正的通用人工智能其实只是通往超级智能之路上的一步而已。
波兰尼悖论
莫拉维克对悖论
阿西莫夫定律 1．机器人不得伤害人类，或坐视人类受到伤害。 2．除非违背第一定律，机器人必须服从人类的命令。 3．在不违背第一及第二定律的前提下，机器人必须保护自己。
I．J．古德（I．J．Good）提出了一条简单得多的定律。这条定律简洁而优美：“对待不如你的人，就像比你优秀的人对待你那样。”
EPSRC的机器人原则 1．机器人是多用途工具。除非是为了国家安全，设计机器人的时候，不应以杀死或伤害人为唯一或主要目的。 2．人类是负责主体，而非机器人。在设计、操作上，只要切实可行，机器人都应遵守现行法律及基本权利及自由，包括隐私权。 3．机器人是产品。在设计上，它们所使用的流程，应确保其自身安全可靠。 4．机器人是工业人造物品。在设计上，它们不应以欺骗性方式来利用弱势用户；相反，它们的机器性质应当一目了然。 5．对机器人负有法律责任者，应遭到追责。
约翰·冯·诺依曼
第一台超级智能机器也就成为人类最后的发明了……
假如说科学史能教会我们一件事，那就是：人类并不像我们自己以为的那么特殊。
在处理更大的复杂性时，其他科学已经退回到更侧重于描述的理论。
共同学习的定义 集体性团体的代理人直接为自己学习，或是间接从其他代理处学习
第五章 人工智能的影响
我们真正应该担心的，不是人工智能，而是自主权。我们绝对不应该对智能不足的系统下放自主权。
技术性失业
涓滴
牛津报告确认了据称未来几十年里难以实现自动化的三种工作技能：创造力、社交智能以及感知和操纵能力。但这三种技能，每一种我都无法完全认同。
牛津报告罗列的确切数字掩盖了一个难以准确预测的事实，那就是：未来几十年，我们到底会有多少人失业。对牛津大学的研究，我举出了若干保留意见。不过，很明显，白领和蓝领都有许多岗位受到威胁。以我之见，失业率可能会增加，但大概是预测的一半左右，也即20％到25％。即便如此，这也是个巨大的变化，我们今天就需要开始为它做好规划
第三部分 人工智能的未来
第六章 技术变革
人文学者兼作家尼尔·波兹曼（Neil Postman）在丹佛发表讲演，提出了他从过往技术变革中确认的五大重要教训。
教训一：要付出代价 波兹曼提出的第一条教训是，技术既有所予，也有所取。
教训二：不是所有人都会赢 波兹曼提出的第二条是，会有赢家，也会有输家。
教训三：技术内嵌着强大的观念 波兹曼提出的第三条教训是，每一种技术的出现，都伴随着强大观念的出现。
教训四：改变不是渐进的 波兹曼提出的第四条教训是，技术变革往往不是增量变化。也就是说，它给生活带来的改变，不是小幅的、渐进的，它可能彻底改变我们生活的整个生态系统。
技术变革的后果可能极为庞大，无法预测，基本上不可逆转。
教训五：新技术成为常态 波兹曼提出的第五条，也是最后一条教训是：新技术将迅速成为天然秩序的一部分。
波兹曼认为，这种把技术视为天然秩序的一部分的观点，有着危险性。也就是说，人们接受了技术原本的样子，于是很难去修改、规范它。
亨利·福特说过一句名言：“如果我问人们想要什么，他们会说，想要更快的马。”
在什么时候、什么地方使用思考机器，我们必须作出谨慎的选择。
第七章 十项预测
比尔·盖茨说过：“我们总是高估未来两年会出现的变化，低估未来10年出现的变化。”
我们对复合增长理解得不够好。进化给我们配备的焦点，是放在短期变化上的；长期变化，特别是多年里的复合变化，人是很难理解的。养老金和赌博行业就证明我们理解不了复合增长和概率。
预测之一：禁止你驾驶汽车
预测之三：玛丽莲·梦露重返银幕
预测之四：计算机能聘请你，也能炒了你
预测之五：你对着房间说话
预测之六：机器人抢银行
预测之七：德国队输给机器人队
预测之八：全球各地穿梭着无人驾驶的船只、飞机和火车
预测之九：电视新闻不再由人类制作
预言之十：我们死后继续“活”下去