AI会统治人类？两本书带你体验人类与人工智能的博弈之道原创

大家好，这里是会想月书，从今天开始，我将定期分享最近所读书的所思所想，以及作者在书中表明了一些独到的观点。其实这个栏目呢，早在去年就想做了，但是受限于自己没有这个设备的窘境呢，一直拖到现在，等到近期呢，啊，我终于有了闲钱去买了全套的设备来支持我完成这件事情。关于做这个视频的想法呢，其实更多的还是想从大家一道分享自己读书中的一些感悟。其实会想一个书说起来的话，还是一个有声有画的读书笔记吧，那么既然是我的一个读书笔记，那么难免就有一些主观的观点在里头，俗话说得好吧，1000个读者就有1000个哈姆雷特。如果说视频前的你有更精彩的观点以及更独到的见解的话，欢迎在弹幕和评论区里留言，当然视频中有什么错误的话，也欢迎指出。本期介绍的图书呢，是两本一本呢？

啊，是吴军博士所著的智能时代，大数据与智能革命，重新定义未来，另外一本呢，是特伦斯谢诺夫斯基所著的深度学习，智能时代的核心驱动力量，这两本书出版呢，前后间隔了三年左右，呃，而且两本书所偏重的方向是不同的，吴军博士所著的智能时代呢，是偏重于科技在当下的发展的现状趋势以及未来预测的一些宏观的观点，而谢诺夫斯基呢，写的这个深度学习呢，更是因为其本人是美国的思院院士，而更偏向于学术专著，一般的这个科普读物，那么可能提到切诺夫斯基本人呢，视频前的你可能不太熟悉，那么提到他的这个发明呢，哥们儿可能会耳熟能详，他是。

发明了这个波尔兹曼基，也就是深度学习的经典算法，其共同发明人呢，就是2018年牯灵奖的获得者，也称为深度学习之父的结婚里辛顿了。当然，说句实话啊，这个深度学习后者虽然说是科普读物，但肾呢，如果没有神经网络和高等数学的体子的话，呃，可能阅读起来有一些磕绊。但是呢，两本书都提到了关于未来机器智能带给人类的改变，同时呢，两位作者在未来的变化上的观点也有许多一致之处啊，值得我们去分析和探讨。在智能时代中呢，吴博士所指出的智能时代可以总结为当下，即一段时间内基于随时随地无。

处不在生成中的数据所汇集而成的大数据，并通过一系列数据挖掘、机器学习等手段将大数据分析为知识与商业信息，并将此过程逐步日常化的一个时代。智能时代与信息时代和信息时代不同的是，它给人类带来了新的思维方式与新的处置途径。大数据思维与智能化决策大数据思维是指以数据为中心的数据驱动思维方式，没有了持之以恒与可靠的、可信的数据以及可信赖的分析数据工具，那么大数据思维就无同谈起。而智能化举措与大数据思维是相辅相成的，是大数据思维通过海量数据挖掘出来的有相关性、关联性形成的信息，呃，数据仓库、信息积累。

形成知识。可以这么说，智能时代是一个智能化走出高高在上的学术与科技发烧友圈子，逐步被商业和社会所接受的时代，从而与电器时代、信息时代一样，同现有的产业相融合，逐步形成新的产业。而吴博士认为，现在的产业已然开始与大数据和机器智能相结合，智能时代已经载入我们的脚下。深度学习这本书呢？从上个世纪50~80年代的机器学习发展路线之争开始，是符号表示还是统计学习成了当时机器学习发展路线的争论焦点。而那时信息时代才刚刚初见端倪，谁都无法想象信息时代会给人类带来一个什么样。

未来虽然经过历史的证明，统计学习，也就是后者才是真正的机器学习发展道路，但是后人对待历史不应以上帝视角来评判，历史的局限让当时的人们无法来判断深哪个方向才是作为深度学习的正确道路。这海象大流三七中航天飞船是否为工制飞船的发展方向的这个桥段是很相似的。不过现今流行的深度算法，其实最早的话五六十年前就出现了，半个世纪前的算法却能知道现在翻天覆地的机器智能时代。另外还有现在的神经网络仅仅是作为应用来提供给深度学习和人工智能使用的，其绝大部分仍然是参考了视觉神经网络模型所研究的应用成果，但是无论是人还是动物，仅仅是一个。

视神经就让人类研究了近半个世纪，并且还在继续研究，一些未解之谜仍未展开，例如神经网络内部是如何进行处理数据并做出决策的。另外，量子计算机的出现会不会给深度学习和神经网络带来一个非常美好的前景？谢诺夫斯基呢？这本书更其实更多的不只是解答，而是带来更多的疑问。毕竟专门称作深度学习或者是人工智能的学科才出现了区区半个世纪，而历史之剑近在眼前，如何避免一叶障目而丢失正确的发展方向？这是摆在现代人的一个非常棘手的考卷，而这份考卷的阅卷人则是未来的后代，无论是智能时代还是深度学习两者。

必然会讨论起人工智能这个话题，作为两个科技从业或者计算机科学领域都从事多年的权威人物，对于人工智能的态度，两位都是十分的正面且积极的，人工智能必须发展，且人工智能终将造福于人类。吴博士对机器智能上的发展呢，从行业和社会两个角度分为两章进行了举例分析。在行业上，他对农业、教育、制造业、体育、医疗、律师、记者和编辑进行了举例与预测。而谢诺夫斯基在深度学习提到的是学术的发展，毕竟搞了一辈子研究，侧重点固然是不同的。谢诺夫斯基提出了一个名词叫算法驱动，这个名词很新鲜啊。他指出，在过去，技术是由物理定律驱动的二。

这世界，我们试图用微分方程和连续变量的数学原理去理解物理世界这些变量在时间和空间上平滑的变化。相比之下，今天的技术是由算法驱动的。在21世纪，我们试图通过离散数学和算法来理解计算机科学和生物学复杂的本质。他还设想是否在自然界存在一个原算法能够派生一切的行为的算法。而我的理解，如果这个算法存在，那么它将类似于物理学的原子、质子、电子等粒子定义算法，也会有一个原子算法来定义每个物种和每个生命的轨迹步骤。呃，当然呢？呃，这已经是哲学的范畴了。而对于神经网络现在的发展呢？谢诺夫斯基在深度学习气道的原理中。

我发现其实神经网络，呃，与人类有着十分相似的学习路径，现在的网络呢，可能仅仅是一个三岁小孩的这个水平啊，嗯，可能只能干一件事，嗯，而且干的并不怎么样，嗯，但是随着时间的推演呢，训练样本越来越多，这样的网络呢，会逐步成长为一个成人的水平，而这是谁拥有了这样的网络模型，谁就是圣旨。而同一个神经网络模型呢，在不同的环境下成长，在同一个世界上的判断也是不一样的，这与人的自身发展状况是类似的，环境决定基因表达，每个人对一件事的判断就是不同的，在不同的机器上，不同样本训练的神经网络，其实就是一个个不同的人不一样。我觉得。

也是很正常，所以当下的机器智能经常被人说成是人工智障，呃，也是情有可原的，跋竟现在的神经网络仍然处在自我学习、自我修正的循环阶段，而在智能时代呢，无菌博士他提出了人工智能使得产业变化，会让仅仅2%的人将控制未来剩下98%的人将以咸鱼一样的存在。我觉得这个是很恐怖的事儿，虽然这句话有一定的夸张的成分，但也抛出来一个非常现实的问题，剩下98%的人的出路是什么？要知道离世的霍金近两年一直在警告人类两件事，第一件呢是不要与外星人联系，另外一件事就是警惕人工智能的发展。当然呢，吴博士呢，并没有在书中写告要怎么样值得。

呃，留了一句宛如鸡汤的话啊，正当那2%的人吧，而我呢，思考了些许，呃，发现未来呢，可能有两种可能啊，一个呢，是我们通过智能时代进入理想共产主义啊，那种生产力依靠智能高度发达的时代，呃，还有人人均等发展的理想社会吧。而另外一个就是98%的人被2%的人和机器所控制，或许呢，霍金所担心的可能就是后者吧。呃，不过呢，我们也不用担心这样的时代在我们当下发生啊。呃，胡博士在书中也提到，人类消化信息时代和智能时代的速度会变得比社会发展的速度要慢，毕竟现在信息时代的发展还有很多领域、很多产业没有消化和产出，紧接着智能时代就现在来了，又。

带来了新的机遇和发展，那人类肯定是hold不住的。不过我认为，呃，现在的我们只要用好现在已有的机器智能，呃，给我们自己和下一代创造一个更美好的生活就够了。如果聪明一点的话，我觉得那就创造新的智能算法和成果吧，其余的事考虑其实我觉得也没什么用啊，毕竟给子孙去考虑这些事儿比我们现在瞎操心要好很多呀。好了，首期的会想阅书到这里就结束了，如果你有什么新的想法和更新的观点，欢迎在弹幕和评论区中发表，一同讨论。同时呢，也可以关注会享智宁公众号，与我在独特视角。

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