導讀：之前大數據（ID：hzdashuju）發過幾篇跟微信自動回復有關的Python實戰。你可別以為，只有少數幾個技術宅會用這種冷幽默的方式逗你玩，實際上，有人正用自動聊天的方式，算計著你的錢包……

作者：杜若

本文整理自某課程的講稿和PPT，經原作者本人審閱、授權大數據（ID：hzdashuju）發布，如需轉載請聯系我們。

在大數據公眾號后臺對話框回復網戀女友，可獲取完整版PPT下載鏈接。

01 哪些是人，哪些是機器人，你真確定能分清嗎？

1. 你的網戀女友可能不是人

每天都會要我發紅包，不發就撒嬌、發脾氣。

最近一個網約車司機開始吐槽起自己的女友。半個月前，等客無聊的時候，他在一款App上滑到一位自稱實習律師的女網友。兩人互加了微信之后，一來二去對方就認他做男友了。

不過，這位女友幾乎每天都會跟他要紅包。如果給了紅包，就讓他看一些尺度比較大的自拍照。要是不給，就會百般撒嬌或大發雷霆，讓他難以招架。

事實上，這位“女友”就是一個自動化聊天程序，過聊天不斷刺激網友發送更大的紅包。

可以做到全自動的，無人值守。

2. 騷擾電話

今年5月，在谷歌開發者大會上，谷歌公布了一款新的AI產品。能模擬人聲，為人們提供電話預約服務。7月份的百度開發者大會上，百度現場播放了一些AI撥出的參會通知電話，并且，有些接聽者并沒有發現他們是在跟機器人對話。

其實，國內已經有不少這類的AI業務，比如今年8月，一只來自浙大的90后團隊就研發出了自己的AI機器人，用于替代人類來打電話，它會用甜美的女聲和人類對話。

只不過，根據這家公司的官網上的資料顯示，這個AI的主要用處是撥打銷售房產和金融催債電話，換句話說，他們外撥的，全都是傳統意義上的騷擾電話。

3. 擬人機器人

• 佳佳：是中國科學技術大學研發的第三代特有體驗交互機器人，身高1.6米，膚白貌美，五官精致，還給佳佳定義了機器人的“品格”。

• 松子機器人：照著主持人松子的樣子做的。

4. 恐怖谷現象

隨著AI的發展，擬人機器人不斷出現，這就造成了一種現象——恐怖谷。

日本機器人專家森昌弘于1969年提出的一個關于人類對機器人和非人類物體感覺的假設。

人形玩具或機器人的仿真度越高人們越有好感，但當超過一個臨界點的時候，這種好感度會突然降低，越像人越感到反感和恐懼，直至谷底，稱為恐怖谷。

▲圖片來自法國攝影師Nicolas Bigot的作品“鄰家機器人”（The Robot Next Door）

因此，阿凡達的外星人與人類很像，卻又有動物特征，讓人類與外星人保持一定的距離。

如果說阿凡達這種外星人讓人感到舒適，那么下面這個機器人則相反。

5.?兒童機器人iCub

iCub 模擬兒童，但是雪白的臉上只有兩只大大的無神的眼睛，做不出任何表情；另外走路的時候步履緩慢，雙手顫抖。想想一下，還是很恐怖的。

02 就業大崩潰

日本駒澤大學經濟學系副教授、人工智能與經濟學相關研究的先驅井上智洋，在他所著的《就業大崩潰》這本書一開始，就講到了關于AI的兩大爭論： “機器叛亂”和“技術性失業”，這兩點我們在下面都將提到，首先講一下霍金和他的“機器叛變論”。

1. 霍金的“機器叛變論”

霍金表示真正的人工智能崛起之時，或許就是人類終結之時。霍金認為人工智能的發展可能會在未來給人類帶來無法想象的災難。在這里，他強調了一個概念，叫做“真正的人工智能”。

如果AI會引起大面積失業，那么我們不妨先看一下歷史上的技術性失業是如何造成的？

2. 盧德運動

早期的技術性失業都是一種暫時性的、局部性的問題如盧德運動。

盧德運動（Luddite Movement）：發生于第一次工業革命期間，機器生產逐步排斥手工勞動，造成大批手工業者破產，工人失業，工資下跌，英國工人以破壞機器為手段反對工廠主壓迫和剝削。

后來，由于機器的普及節省了紡紗及織布的勞動力成本，棉布價格有所下降，導致人們穿內衣的習慣得到了普及，反而擴大了棉布的消費需求，對工人的需求也隨之增加，緩解了當時的就業危機。

3. 技術失業的必經之路

歷史上的技術失業都經過這樣一個過程：

新技術的產生-->產業效率提高-->經濟增長-->消費需求隨之增加-->變革經濟結構增加新崗位

一部分工人進行“勞動轉移”，轉向新興產業就業，造成了技術性失業問題得到了解決。

目前，我們遇到的技術性失業大多都是暫時的，并沒有成為長期性的問題。

歷史上，每一次工業革命的爆發，都會引起新一輪的技術性失業。至今為止，已經爆發了3次工業革命，而每次工業革命的關鍵都在于“通用目的技術”（General Purpose Technology, GTP）。

4. 通用目的技術

工業革命是生產力不斷提高、經濟持續發展的時代開端。

• 第一次工業革命：蒸汽機作為機械動力，代替了人力和水利，使生產力快速發展。

• 第二次工業革命：在內燃機與電動機的引領下，許多家用電器發明并逐步普及。

• 第三次工業革命：是計算機與互聯網引發的“信息革命”，計算機隨之普及，并極大的改變了人們的生活方式。

在可預想到的未來，第四次工業革命極有可能是通過人工智能引發的革命，但屆時人工智能是否會替代人類，一切仍未可知。

每次通用目的技術都可以促進后續發明不斷產生，影響各個產業的發展，于是歷史上新技術的產生形成了兩種效應。

5. 肩膀效應和耗盡效應

• 肩膀效應：意味著站在巨人的肩膀上進行發明創造，而這個巨人就是工業革命的通用目的技術。通過參考現有的技術積累，可以更容易的發現新技術。

• 耗盡效應：是指簡單的新發現會很快出現，但隨著創新程度不斷加深，很難有新的思路，就像在池塘釣魚，魚會越來越少。

在通用目的技術出現后的一段時間，肩膀效應處于優勢，之后會陸續產生發明，但是這些發明的新創意終歸會用完，創新便走向枯竭。

我們講到了盧德運動，講到了三次工業革命，但是至今為止還沒有講到AI，下面我們就從新盧德運動講起。

6. 新盧德運動

20世紀90年代，我們出生那幾年。由于擔心信息技術的引進會導致技術性失業，美國發生了反對信息技術的“新盧德運動”，其中，有一個極端分子——大學炸彈客卡辛斯基（Theodore Kaczynski）。

他從小就有數學天分，16歲就被哈佛大學錄取，20歲就拿到了數學博士，25歲成為美國加州大學伯克利分校史上最年輕的教授。

他先后郵寄了16個炸彈包，炸傷了加州林業協會總裁，炸斷耶魯大學計算機教授并發出警告信，要求立即停止基因研究。

1995年，《紐約時報》和《華盛頓郵報》發表了《論工業社會及其未來》，并預言“機器將逐漸代替單純的作業，底層勞動者將會失業。”目前來看，這個問題已經開始出現了。

不過，在大部分人的認知中，當AI發展到智力超過人類的時候，也許災難才會正式降臨，超過的這個節點我們成為“奇點”，所以我們不得不看看“奇點之父”——庫茲韋爾。

7. 庫茲韋爾和奇點

庫茲韋爾（Ray Kurzweil）是一個神預測家。他出了一本書，叫做《奇點臨近》。

奇點（Singularity）的含義：

“奇點”一詞中包含著“現有的規律都不在適用”、“將會發生難以想象的荒誕事情”。

主要有以下4點：?

• AI超過人類的智力

• AI代替人類，掌握世界霸權? ??

• AI自己創造出AI，由此引發智力爆炸

• 人類和計算機結合，成為后人類

庫茲韋爾認為，當AI超越了全人類的智力水平時，我們已經完全無法預測未來將會發生什么。但“超過全部”和“超過大部分”是有著天然之別的。

畢竟，目前為止的AI發展，并未展現出真是超過人類的智慧，那么目前AI技術屬于什么樣的水平？

8. 20世紀的AI

首先，我們先從20世紀的AI發展來看。

“第五代計算機”：日本的研究項目，1982年開始，1992年結束，期間并沒有拿出實用性成果。

第五代計算機力圖打造能夠向人類一樣思考的人工智能，失敗。僅僅提高了“假名、漢字轉化”。此后很長一段時間，AI研究都處于停滯狀態。第五代計算機的失敗，讓很多人認為AI無用。

進入21世紀后，“概率統計”方法取代邏輯法成為主流。

概率·統計性方法：基于模糊識別和大數據，來收集信息進行推薦。并非直接模仿人類智力行為，而是從信息空間數據中提取出特定知識，如亞馬遜的推薦系統。你買一本書，下次一打開亞馬遜就會有相關推薦。

而深度學習（Deep Learning）的神經元網絡（Neural Network）則是21世紀AI研究的主流方法。

杰弗里·欣頓（Geoffrey Hinton）在2006年提出“深度學習”的神經元網絡。認為計算機可以和人類一樣自主切分視覺信息并了解物體的模式。2012年，谷歌研究出“谷歌大腦”（Google Brain）展現了目前深度學習的成果。

9. 谷歌大腦

在谷歌大腦中，從上面的不同單元紅抽取相關特征。比如這個單元是貓，就把貓的各種特征輸入其中，當研究院展示貓的圖片的時候，這個單元就會做出反應。

在深度學習中，機器可以將宇宙萬物進行類別劃分并認知，而原來這種能力只有生命體（人類、動物）才具備。當AI具備了這種深度學習的能力，它便可以自己自主認識物體的特征繼而擴展自身的智力水平。

10. AI的兩種主流研究方式

全世界對于人工智能的研究方式，主要分為全腦仿真和全腦架構兩種方式。

• 全腦仿真是將大腦作為一個整體進行復制，全部的大腦神經系統網絡構造進行掃描，然后在計算機上進行復原；

• 全腦架構是基于大腦的何種驅動原理，選取大腦重要的部分進行復制和人工編程設計。

如果采用全腦仿真的方式，那么人工智能與人類的自然智能之間的障礙理論上為零，強人工智能也將產生。

11. 強人工智能

《就業大崩潰》作者井上智洋認為，如果AI真正的取代人類，引發第四次工業革命的話，那么一定是強人工智能產生了。而強人工智能產生才是真正的“奇點”來臨。

強人工智能和弱人工智能是截然不同的。

• 弱人工智能可能會在某些方面超過人類，而強人工智能則會在全部方面超過人類；

• 弱人工智能并不能對人類造成真正的威脅，而強人工智能則擁有了取代人類掌握世界霸權的智力；

• 最重要的是，弱人工智能只會在某些領域取代人類的工作，或是對人類工作起到補充作用，而強人工智能則會大面積造成人類失業，引起恐慌。

井上智洋認為從弱人工智能到強人工智能，是“全部智慧”和“大部分智慧”的對抗，而其中有著“生命壁壘”這道障礙，也就是AI很難擁有感統智慧。

12. 感統智慧

感統智慧是指一種存在于人類身體感覺中，而不是大腦中的智慧。

井上智洋認為，雖然未來人工智能將會具備極高的智慧，但是卻仍缺少身體感覺。

例如，人工智能很難學會游泳的方法、小提琴的拉法、球棒的揮法等。

因為，即便基于全腦仿真形成的強人工智能也僅局限于對于大腦的復制，而不是對整個身體的復制，人類擁有的無數身體感覺，AI將很難具備。除此之外，作者還認為有3類工作AI很難替代。

13. 難以被機器替代的工作

創造類、經營管理類和服務類工作，這三類工作的內容需要與其他人擁有感覺上的共性，即便是強人工智能的出現也仍然很難讓這些工作消失。這些工作往往要顧忌到人類本身的情感，而AI在情感和情緒方面則很難復制。

對于這一點，井上智洋舉了個栗子：AI不會掀翻棋盤。當兩個人下棋一方快輸了，生氣可能會把棋盤掀翻，而AI并沒有這個系統。

但不可否認的是，強人工智能進入社會后。人類的就業形勢會遭到極大的威脅。

14. 未來勞動人口將降到總人口的1/10

如果未來機器人順利地搶走人類的工作，那么到30年后，也就是在2045年左右，整個社會的勞動人口將降到總人口的1/10。

確切地說，剩下的那9/10的人口中也許有人依然在從事工作，但可能僅僅是兼職，就算是全職，其收入也難以維生。

人類的危機將會降臨，就業會全面崩潰，但其實目前為止，嚴峻的人口形勢已經在助推AI取代人類了。

15. AlphaGo

去年阿爾法狗大敗柯潔，引發了新一輪的“恐慌”，警惕AI發展的呼聲越來越高。

在今年的俄羅斯世界杯上，視頻助理裁判的亮相十分搶眼，憑借著多角度的全景慢放，VAR（Video Assistant Referee）讓裁判的判罰更加精準公平。

AI已經更多的進入我們的視野中，并且不斷地替代一些職業，刷新著我們的認知。

16. 銀行

2018年4月，中國建設銀行宣布成立國內第一家無人銀行。

2018年7月3日，花旗銀行宣布計劃在 5 年內把投資銀行部門的科技和業務人員裁去 50% ，準備用人工智能算法代替他們的工作。

截至2017年末，銀行業客服中心從業人員為5.12萬人，較2016年降低4%，這4%的員工幾乎都已經被人工智能所取代了。

17. 機器人法師

在日本的一次葬禮現場，一個身著袈裟的“機器人”法師。

穿上一身袈裟，裝扮成僧人的模樣出席葬禮，一次三千。相比一個真僧人一萬多塊錢的出場費，的確可以給好多家庭減少經濟負擔了！

18. 全面機械化經濟

日本人口急劇降低，年輕勞動力短缺，越來越多的工廠無人可招，只能用機器人組裝機器人。

如果有國家研制出了強人工智能，那么他與其他國家的差距將逐步拉大，實現第二次大分流。

說起大分流，我們不放從馬爾薩斯陷阱開始講起。

19. 馬爾薩斯陷阱

馬爾薩斯陷阱是在工業革命時期由英國經濟學家馬爾薩斯在《人口論》中提出的。

在農業為主的經濟中，資源是有限的。

人均土地面積變大-->人們獲得的糧食越多-->生活富足-->生孩子，人口增加-->人均面積減少-->生活貧困，回到原來的水平

因此馬爾薩斯認為，即使技術水平提高或耕地面積擴大，人們也只能獲得一時的健康與幸福，最終還是會回到原來的生活水平，不一樣的只不過是人口更多了。

在很長一段時間內，馬爾薩斯陷阱都是正確的，例如16世紀，馬鈴薯傳入歐洲，其生產能力是小麥的3倍，其中愛爾蘭廣泛種植馬鈴薯，但人口也增長了3倍，人們生活水平并沒有得到提高。

第一次工業革命從根本上顛覆了科技、人口、生活水平這三者之間的關系。

第一次工業革命后，英國人口增長——但生產力提高的速度遠遠超過了人口增速——脫離陷阱——世界劃分為貧困與富裕區域——第一次大分流。

而如果強人工智能引發第二次大分流，那么將強人工智能作為通用技術引進的國家，將會具有壓倒性優勢，將其他國家遠遠甩在身后。

為了避免AI導致的就業崩潰現象，《就業大崩潰》最后提出了基本收入制度（Basic Income，BI）來解決這一危機。

20. 基本收入制度

基本收入制度：無論收入水平、向所有人、無條件發放、最低生活費的制度，其特點是以個人而不是家庭為單位進行發放。

不難看出，社保是一種選擇性的社會保障，而基本收入制度既有社會保障制度的一面，也具有國民紅利的一面。

BI是為了應付貧困，而不能代替“缺陷者救助”。BI勢必會遭到高收入階層的反對。但是更多的人將會獲利。AI高度發達，通過勞動獲得收入不再是天經地義時，大概就會有很多人覺得導入BI才是明智之舉。

03 人腦和電腦、人類和AI，有本質區別嗎？

1. 缸中之腦

“缸中之腦”是希拉里·普特南（Hilary Putnam）1981年在他的Reason, Truth, and History一書中，闡述的假想。

一個人被邪惡科學家施行了手術，他的腦被從身體上切了下來，放進一個盛有維持腦存活營養液的缸中。腦的神經末梢連接在計算機上，這臺計算機按照程序向腦傳送信息，以使他保持一切完全正常的幻覺。

對于他來說，似乎人、物體、天空還都存在，自身的運動、身體感覺都可以輸入。

這個腦還可以被輸入或截取記憶。他甚至可以被輸入代碼，“感覺”到他自己正在這里閱讀一段有趣而荒唐的文字。

有關這個假想的最基本的問題是：“你如何擔保你自己不是在這種困境之中？”

也就是現在我們在這里，你能否意識到是現實生活還是我們也是出于實驗中，是一個缸中之腦？

但這個例子讓我突然想到，如果“缸中之腦”的假設可以成立，將證明人的所有感覺、思維、智慧均存在于大腦之中，AI僅僅復制人的大腦即可達到人類的智慧。那么，而上文所稱的“生命壁壘”將不復存在？

2. AI宗教

2018年初，美國一位工程師發起的“未來之路”。這個宗教以 AI 為信仰，崇尚技術至上。

發起者安東尼認為，AI 將會主宰世界。 “AI 和那些傳說中的神不同，它比人類聰明數十億倍，看得見摸得著，是經得起推敲和驗證的神靈”。

把 AI 視作神靈或許有些言過其實，但卻反映了當下計算機科學，尤其是 AI 給人們帶來的深刻影響。

04 名人觀點

各界名人關于 AI 的不同觀點有很多，包括上文提到的霍金的“機器叛變論”。在本文最后，我想引用高曉松和馬云的兩種比較樂觀，也比較典型的觀點。

1. 高曉松——人工智能是“杞人憂天”

他選擇從歷史的角度來講這個問題。

他認為，在人類歷史進程中，歷次的科技進步都有人擔心自己會因此失業，（之前提到的技術性失業）但實際情況是，人們不但沒失業，甚至還越來越忙活，這種擔憂只是杞人憂天。

他認為人類之所有會有這種擔憂，而這種擔憂又沒有成為現實，是因為人們“總是以過去的資源去思考未來，總是覺得資源會沒有，會完蛋”。

在高曉松看來，“未來你的人、時間、數據都是你的財富，科技最偉大的地方，就是一次科技進步都讓人類更平等。”

剛有汽車的時候誰開得起汽車，當時一個手機 3 萬塊錢，是一個公務員 40 年的工資，今天每個人都有手機了。

科技的進步不會拉大差距，只會縮小差距，所以不用擔心他們還有工作而我被淘汰了，科技只能讓每個人更平等，我們未來只會生活得更幸福。

2. 馬云——so TM what

so TM what

對于AI，從AlphaGo火爆之后，馬云就留下過這個評價。但并非是出于對AI的不屑，而是認為AI是 “機器智能”，是輔助人類的工具手段之一。

馬云退休計劃公布前曾公開談論AI，也表達了類似的觀點?！叭斯ぶ悄堋笔侨祟惏炎约嚎吹锰?#xff0c;我們人類對自己的大腦了解還不到15%，我們何能讓機器像我們一樣去思考。

過去我們把人類當成了機器，未來我們將會把機器當作人類來使用，未來不是萬物像人，而是要讓萬物像人一樣學習、去思考，未來機器必須去解決人類解決不了的問題，去了解人類不能了解的問題。

現在大家都擔心機器可能會控制人類，我認為機器永遠不可能控制人類，也不可能戰勝人類，機器只能快速計算，但人類有真愛。

每當世界有新的技術誕生的時候，起初都是會讓很多人失業，但是當人們學會了這個科技，學會使用他們，30年后就會創造更多的就業。

所以多關注孩子們的教育，機器將會變得更聰明，但是人類永遠技高一籌，所以需要教育子女學會創新，因為這樣他們才能夠生存。

所以，馬爸爸選擇奉獻教育事業，去教書了！

關于作者：杜若，鄰家的杜姐姐，哲學系學霸（zhā），推理小說愛好者，微信公眾號身邊的經濟學（ID：jjchangshi）資深主編大人，歡迎來撩。

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延伸閱讀《就業大崩潰》《奇點臨近》

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Q:?AI會對人類造成威脅嗎？

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總結

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