阿尔法反映的是当今什么领域的突破
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发布时间：2022-04-25 00:31
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时间：2023-10-17 16:26
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这两天最火的新闻是李世石与AlphaGo的围棋之战，到现在为止李世石连输两局，这个事件很可能会成为一个标志性的事件而记录在历史中，你可能会在有生之年甚至在30年内就能看到机器人开始大规模替代你现在的工作，AlphaGo获胜让我感觉距离奇点临近真的不太远了。
在文章开始之前，应该先解释一下什么叫奇点？
奇点
计算机先驱约翰·冯·诺依曼在20世纪50年代说过，“一直在加速的进步……表面上接近人类历史上的一些重要奇点，我们知道没有它们，人类事务不能继续”。1993年数学家弗诺·文奇写的一篇论文中进一步扩展，文章题为“即将到来的技术奇点”。论文开头就写道：“在未来30年间，我们将有技术手段来创造超人的智慧。不久后，人类的时代将结束。”
在天体物理学中，奇点是指一个黑洞，通常的物理规律不再适用。在黑洞的边界或视界，引力强到光线自身也无法逃脱。文奇从类似的角度来看待技术奇点：它代表了人类进步的中断，直到奇点发生之前，所有的进步基本上都不明显。试图预测奇点之后未来将会是怎样的，就好比一个天文学家想要到黑洞里去看一看。
2005年雷·库兹韦尔写了一本书《奇点临近：当人类超越生物学》。在书中介绍了未来将是什么样子的。预测第一台真正的智能机器将在21世纪20年代末建成，奇点本身将在2045年左右发生。书中最重要的预言观点是，我们将不可避免地与未来的机器相融合。人类将通过植入大脑极大地增强智力，变得更强大。事实上，如果我们想要理解和控制奇点之后的技术的话，这种智力的增强是必不可少的。整个硅谷的科技巨头Google、FB、微软等公司始创人、合伙人等等都对奇点表现出了非常强烈的兴趣，Google还特意聘请雷·库兹韦尔进行指导人生智能的开发。
2014年5月霍金写了一篇文章，发出了人工智能迅速发展的危险警报。在英国的《独立报》上，霍金以及其他的合著者，包括麻省理工学院的两位物理学家马克斯·泰格马克和诺贝尔奖获得者弗兰克·维尔切克，以及加利福尼亚大学伯克利分校的计算机科学家斯图尔特·罗素，一起写文章警告说，创建一台真正能思考的机器“将是人类历史上最大的事件”。台超出人类智力水平的计算机可能会“超越金融市场，超越人类研究者的发明，超越有控制能力的人类领导者，研发出一些我们甚至无法理解的武器”。把这一切视为科幻小说，则“有可能是我们历史上最糟糕的错误”。
李世石与AlphaGo的围棋之战代表了什么？
1997年IBM深蓝与国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫的对战，其中程序员从国际象棋的规则中提炼出信息和获得启发，简单一点的话就是穷举法，利用程度去计算所有可能性（实际上这说法不太贴切，但我没找到更合适的说法）。
2011年2月，IBM沃森最终在两场比赛中战胜了《危险边缘》的冠军 Ken Jennings 和 Brad Rutter，《危险边缘》是一个百科问答类节目在美国非常受欢迎，很多题目的线索是幽默、讽刺，以及微妙的文字游戏，而且知识的范围非常广，如科学、历史、电影、文学、地理、流行文化，都可以拿来比赛。Ken Jennings在这个节目的传奇人物，机器想参加这个节目必须能理解自然语言，要在几秒钟之内在海量的知识中找到正确的回答才行。
AlphaGo 去年年底击败了欧洲冠军樊麾时还只是职业二段的水平，短短几个月时间就提高到职业九段的水平，按这个进度12-16个月内完败人类问题不大。
昨天一直在看直播，在第二盘比赛中的37尖冲，AlphaGo在落子时别人完全看不懂电脑到底在想些什么，包括聂卫平，这步从来没在职业比赛中出现过。但几步之后，这个位置的作用就显示了出来，聂卫平都说要对AlphaGo脱帽致敬了。
AlphaGo下棋，讲究的是每一步增加了多少获胜概率还是减少了多少获胜概率，最大程度上的减少犯错或者基本就不犯错。就象李世石所说，唯一的机会就在开局，等到中盘和尾盘时没有任何机会。
AlphaGo与李世石之战的结果基本代表一个历史上的关键节点，哪怕李世石赢上一局，或者柯洁能多赢几局，从大势来说，已经没用了，AlphaGo在围棋上完全赢过人类只是时间早晚的事情。
AlphaGo基本思维模型可以简化为：预断、评估、选择，而且所用的技术，属于通用技术，可以很方便的转移到其它领域。
但并它不代表 AlphaGo 无所不能，象国际象棋、围棋属于棋艺，按博弈论里面分类属于完全信息，可以在棋盘上看到所有的相关信息，而且都是已知的，但类似多人无限押注的德州扑克 这类属于不完全信息博弈，信息本身是不完全，整体的方向和思路还需要进行很多的调整。
虽然距离科幻电影中无所不能的智能机器人出现还有很多的技术障碍，但我们能看最近的变化可能就是距离机器*规模替代我们的工作只是时间早晚的问题，很可能在30年之内。
机器人替代我们的工作只是时间早晚的问题
1997年的世纪之战之后，在国际象棋中计算机赢人类已经没有任何悬念了，然后“自由式”比赛登上了舞台（参赛者可以使用任意人数和任意多台机器。）
在这个过程出现一种很有趣的趋势。一对同时使用3台计算机的美国业余棋手。他们操作和“指导”自己计算机深入、有效观察棋局的能力，胜过了国际大师级对手的象棋理解力，也胜过了其他参赛队伍更强大的计算能力……“人类中的弱者+机器+出色程序”的组合，胜过了单纯的强大机器，更值得注意的是，还胜过了“人类中的高手+机器+低劣程序”的组合。
1949年，数学家诺伯特·维纳就提出一个观点：“如果我们能简单明了地做成一件事，那这件事都可以用机器来完成”，他还警告说，这最终可能导致“一场十分残酷的工业*”，即机器能“使从事日常工作的工人们的经济价值降低到雇主们花任何低价都不愿雇用的程度”。
注：维纳建立了控制论领域，在应用数学方面做出了重大贡献，奠定了计算机科学、机器人和计算机控制自动化的重要基础
去年有本书《机器人时代》，里面提出的观点非常明确，现实世界人工智能的专业化性质并不一定会阻碍很多工作最终实现自动化。大部分劳动力从事的工作任务在一定程度上是常规和可预见的。我们已经看到，迅速升级的专业机器人或依据大量数据的机器学习算法，最终将对各种技能水平的职业构成威胁，这一切都不需要机器能像人一样思考。计算机要取代你的工作并不需要复制你所有的智力，它只需要完成你为获得报酬所做的具体事情就好。
多个行业的部分现状
虽然现在距离电影中的智能机器人还有些距离，但在我们身边，机械化、信息技术已经开始大规模大范围的解决和代替传统的人工岗位。汽车可以无人驾驶，无人机可以完成快递员的工作，当然，还有医生、律师、记者等一长串的行业都会起到*性的变化。
计算机要取代你的工作并不需要复制你所有的智力，它只需要完成你为获得报酬所做的具体事情就好。这等于说，发明蓝领机器人并不需要在做好事方面有多高的能力，只要能达到抢人饭碗的要求就够了。大部分劳动力从事的工作任务在一定程度上是常规和可预见的。
以前出现某项单一的机器人可能需要很长时间的研究和设计，但类似AlphaGo出现之后，可以直接使用海量的资料。来分析、整理和学习不同的行为模式，很容易的就通过互联网上的海量资料和数据来找到最优化的处理方式，在很多领域可能会在很短的时间内出来技术突破，能完成初级职位中的日常工作。
制造业：
技术变革提高了对高技能劳动力的需求，同时减少以至消除了对低技能劳动力的需求。大量的工厂自动化就属于这类情况，例行的重活累活交给了机器，更复杂的编程、管理和营销决策等仍保留在人类手里。大家可能都知道现在已经有小范围全机械工厂已经开始成规模的取代了人工制造，一个工厂只需要几个工作人员进行日常维护，可以全自动生产。
律师行业：
普通人对律师最直接的印象在在法庭进行妙语连球的辩论，实际上这样的情况非常少，他们更常遇到情况针对各种案件中的法律条文进行的大量文书工作，2011年3月，约翰·马科夫在《纽约时报》上发表了一篇报道，着重强调了法律行业如何大举利用计算机的模式识别能力，光是在案卷调查过程中，从人力劳动转为数字劳动后，一名律师能完成过去需要500人才能做完的工作。在国内也开始有这方面的尝试，已经有些网站和程度能大幅提高工作效率，几个人就可以完成过去几十人才能完成的工作，甚至一些初级的法律问题不经过律师直接通过程度来提供。
记者：
在国外象“StatsMonkey”、“Quill”这类自动新闻写作程序越来越多，《福布斯》、《纽约时报》之类的顶级媒体都开始使用，这类程度的原理是首先通过各种渠道搜集数据，包括交易数据库、财务和销售报告系统、网站，甚至是社交媒体等。然后开始分析，梳理出最重要、最有趣的事实和观点。最后，它将所有信息汇总成一篇连贯文章。在国内，去年的腾讯财经上就已经有程序自动生成的财经新闻出现，新华社也有。有些简单的新闻可以在1秒之内就自动生成。
注：写稿机器人上岗：仅用0.3秒完成一篇新闻稿_Media 全球媒体_cnBeta.COM
零售行业：
零食行业一直稳定可靠地提供着就业岗位，每10个美国人里就有一个在该行业就业。可现在，这个行业里的公司，却越来越希望利用更少的员工卖掉更多的产品……虚拟助手正在取代客户服务代表的位置。自动售货亭和自助服务机，则减少了对收银员的需求。最近几年我们周围开始能越来越多看到各种各样自动售货机。
厨师:
象机械人餐厅之类的新闻已经是旧闻了，前段时间有一个视频很热门，日本有家回转寿司连锁店只需要少数几个员工，其它的部分完全由机械自动化完成。虽然现在不能完成过于复杂的菜式，但一些可以标准化的东西，已经可以通过机器人来自动完成。
金融股票：
高效交易越来越多，近2/3的股市交易都在运用自动交易结算，而华尔街的公司已经在离交易所很近的地方建起了庞大的计算中心，就是为了在分秒之间获得交易优势。
翻译：
Google和微软的在线翻译功能已经支持几十种语言的互译，他们可以通过搜索引擎找到大量满足其自主学习算法的素材，建立了历史上最大的语言模型。虽然现在还无法与熟练的翻译人员竞争，但你免费得到几乎任何语言任何文件的简单翻译，旅游时可以直接用APP了解大概意思。前段时间微信升级之后，直接在对话里就可以实现几十种语言跟中文的翻译。
除了文本翻译、图片翻译，象Google已经可以“近乎完美”的英语和葡萄牙语实时语音翻译，把它扩大到所有语言的互译也只是时间早晚的问题。
作曲：
2012年7月，伦敦交响乐团演奏了一曲《通向深渊》（Transits—Into an Abyss）。一位评论家称其“充满艺术感且令人愉悦”。这件事标志着顶尖乐团第一次演奏了完全由机器创作的作品。已经有程序可以自动设计出极为复杂的曲子。
画画：
已经有绘画傻瓜软件可以识别照片中人的情感，然后画出一幅抽象的肖像来完整表达出他们的情绪状态。
大量机器人+高级算法的出现会改变政体和国家
人工智能、信息技术和机器人的出现对未来最直接的变化，就是会直接干掉中产阶级，把阶级从三种变成两种，只有顶层和底层，*差距急剧扩大，而且会一直持续下去。
象以上提到的各种职业中，只需要改进后的高级算法+少量人员+机器就可以完成以前几百人、上千人的工作，比如最近一、二年开始看到美国的制造业开始回流，工厂开始从中国搬回美国，为什么会出现这种情况，就是因为科技的进展，全机械人工厂越来越多，只需要少数人员就可以运转，而且成本跟中国中低成本人工相抗衡或者更低。
美国劳工统计局的统计数据显示，每10年美国创造的就业机会少创造了900万个就业岗位。失业工人找到新的就业岗位的速度大幅减慢。从2007年12月大萧条开始到2013年8月期间，大约有500万个全职工作岗位消失，但兼职岗位却增加了近300万个。兼职工作的增加纯粹是因为工人们的工作时间被削减或是想找全职工作根本找不到。
经济有消灭中产阶级稳定工作的倾向，然后用要么是低工资的服务性工作，要么是专业的高技能工作取代它们，这一现象被称为“就业市场的两极分化”。职业两极分化造成了沙漏状的就业市场，求职者如果不能在顶端找到理想的工作，就只能跌落到底部。日新月异的信息技术使他们可以无须重新雇用工人也能使企业正常运转。
在美国的*势力中，工会是整个中产阶级强有力的支持者。但在最近10年内工会的势力已经大大降低，各种工作场所也越来越不适合工会组织的存在。经济危机已消灭了数以百万计的中产阶级岗位。最直接表现就是本次美国选举特朗普的受欢迎，特朗普的受众比例大都是蓝领工人，收入有限，如果大量的中产阶段存在，特朗普这种人完全不会被认可。
一个只有两种阶级的世界，就会变得非常不稳定。而且人工智能会直接导致垄断大公司的出现，先进入的公司通过海量的数据进行自动学习，积累到足够的优势，会直接导致其它的公司无法进入，然后出现少数几家垄断性的大公司。*极端分析和少数垄断性大公司的出现，会直接改变现有国家的政体结构。追问那它就是电子计算技术领域的突破了
追答准确的将是人工智能的突破，深度学习网络和蒙特卡罗算法的结合，倒不是计算机硬件的突破
