当人工智能考上名校

这本书跳出AI万能的热潮，冷静剖析人工智能的能力边界。它警示传统应试教育培养的人才极易被机器替代，启发读者转向人类独有的深度理解能力，是面向智能时代极具前瞻性的思考。

人们好像对2030年充满了期待，日新月异的发展，科技创新随处可见，未来已在眼前层层展开 人类的实际寿命延长了，但人的精华时刻却在缩短 人工智能更加速了人类失业的进程 本书观点： “那些很容易通过工作手册进行管理的工作，即劳动者只要按照给定的规则操作即可，因此也被认定为容易被人工智能取代的职业。 因为我们的认知并不能都转换成逻辑、统计和概率。所以人工智能无法理解语言的含义。因此，反过来说，只要具备举一反三的能力、灵活变通的能力、不被框架所限的创造力等，人工智能就不足为惧。 人与人之间的差距并不在于他是否毕业于名牌大学或者有没有读过大学，能不能读懂课本，才是差距的根源。 阅读理解能力以及逻辑思维能力的提高并不会在高中或者在某个年龄停止，无论多大年纪都有可能继续提高。 不要再躲到人工智能擅长的记忆或计算等领域，要思考事物的真正含义，从生活中寻找人们觉得不便或感到困难的场景。当然，只有自己一个人觉得不便或困难还不行，必须是相当多的人都觉得“想要这种服务”“我正为此发愁”的事情，才能成为业务 “幸存的职业”有一个共同点，即很多都是需要沟通力或理解力的工作，或者需要灵活判断力的体力劳动” 事物在不断变化，时代的发展无法改变，自身变通，适应环境，洞悉需求，终身学习

作者从数学家的角度，回顾观察及分析人工智能之发展历史及日本在人工智能领域的进展。太对于 AI 现代及未来职业，工作，及企业的新挑战都有比较通俗易懂介绍。 可惜，就是它没有看到或者预测现在生成式人工智能ChatGPT 能力及革命性突破，因此在内容上似乎已经落后了，不过应该依然有参考价值。

对于 ai 智能的演化速度还是超出了我们最为乐观的想象力，其实其中的核心就是算力和数据，如同人类很多的科学发现也是非常类似的状态，是人类认知和知识体系不断的发展而在某个时间进行大爆发，这个也算是我们在回忆科学史时的感慨，最为典型的量子理论的发展，因为话题很多，而且当前 si 的算力基础也算是量子理论，可能人类的智能已经很难再次获得跨越式发展，最为典型的就是在数学领域，达到能够完成突破的学习时间太久了，使得我们在能够形成突破之前，已经过了智慧的巅峰，或者说人类的学习能力已经接近了极限，在现代社会之中，基础知识还是非常之多，然而我们又没有很好的办法进行压缩，也许形成社会教育的固定模式，使得我们知识体系在不断扩大，但是真正形成的突破倒是限制很多。对于 ai 的发展也许人类很多时间都难以理解，在写作的时间还是 ai 还是没有考上名校，但是在阅读的时候也是可以轻松考上名校的，多参数模型的 chatGPT 4.0 以后似乎就可以非常轻松的完成入学考上，给我们带来危机感，当然伴随着模型参数的暴力增加，使得 chatGPT 的能力也在快速增加，似乎人类再次面临着危机，在机械时代是体力的危机，在电气时代学习能力危机，而在 ai 时代则是智能的危机，当然了解 ai 的学习过程对于人类的学习完全没有任何借鉴作用，但是反思我们的教育模式还是没有太多用处的，其实更应该反思在 ai 时代过剩的东西到底是什么，怎样解决过剩，似乎人口数量的逐渐下降，也许就是 ai 时代带来的必然结果，但是对于我们的生态系统也许是一件好事。

未来世界会不会被机器人统治？———精读书籍04《当人工智能考上名校》 作者：新井纪子 自人工智能概念的提出，到打败国际象棋冠军的“深蓝”，再到现在无处不在的大数据。高铁检票员的消失、淘宝产品广告的精准推送、语音人脸识别的出现，我们的生活发生了翻天覆地的变化，我们是否能跟得上这个世界的变化？我们有时候真的会产生一定的担忧，我们的生活会不会被人工智能所操控，我们的世界会不会被机器人所统治？ 作者发起了一个很有意思的项目，像造亲儿子一样的造了一个智能机器人，用来干嘛呢？专门用来参加日本名牌大学的入学考试，参加高考，并且取得了惊人的成绩，可以说日本80%的大学想上哪个上哪个，这个结果无疑是震惊的。 但是作者作为深耕人工智能领域的专家，也道出了人工智能所不能企及的高度，呼吁大家不要对大数据过分盲从。并精炼出了为什么人工智能始终无法取代人类的本质原因，从数学常识的角度告诉大家奇点为什么不会到来！ 这本书我觉得理解到以下几个方面就算很有收获了！ 一、什么是奇点？奇点会不会到来？ 我们很多人会讨论人工智能在何时真正意义上超越人类，这个点在哪？这个奇点在哪？奇点又是什么？ 作者打了个比方，小于1的数字无论相乘多少次，结果都不会大于1，相乘次数越多反而越接近0，但是只要比1大一点点，哪怕是1.000001，重复相乘的乘积就会无限变大。如果人工智能真正意义的超越了这个奇点，之后便会通过极高速的重复操作创造出拥有无限能力的人工智能。就像在那些科幻片中，往往会有一个boss突破了逻辑程序的限制，拥有了意识，开始无限的制造无数个机器人妄图统治世界一般。因此人们决定将这个能力开始迅速提高的时点叫奇点。 作者也断言了，只要计算器依旧是只能运用数学语言运行，那么在可预见的未来，奇点也就不会到来。这和我之前看到的一句话不谋而合，话是这么说的，自从图灵提出了计算器的架构，到现今提升的只是运算速度而以，所以我也认为对奇点无需担心。 二、不要盲信大数据 我们生活的周围充斥着各种大数据的产物，可以说是无孔不入。但是在2017年所有TED演讲中，最大的亮点不是Siri，也不是埃隆-马斯克的演讲，而是一篇题为“盲目信仰大数据的时代必须结束”的演讲。 我们平常混淆了人工智能和人工智能技术的含义，人工智能技术是指为了实现人工智能而研发的各种技术，包括最近比较热门的语音识别技术、图像识别技术等，如Siri。人工智能技术的研发有两种思路，一种是有因才有果，就像我们大脑思考的模式，我们可以通过理解得到结果。一种是有果才有因，就像现在很多的大数据智能，需要拥有庞大的数据库，然后在从结果中筛选出符合特征量的数据推导出原因。 早期的人工智能技术都打算从模仿大脑的思维模式入手，无疑例外，全部阵亡，说句不好听的叫连门槛都没摸到。所以现在只剩下有果才有因的大数据模式，现在人工智能的深度学习也并不是模仿大脑，而是模仿大脑构建出数理模型。所以，只要获取数据还存在着边际成本，大数据纵使可以解决很多问题，也不是万能的，这一点我们一定要认识到，万不可盲信大数据。 三、现今大部分人和机器人一样缺乏阅读能力 书中以一道初中生就能解出的简单几何题为例，让机器人求解，平面上有一个四边形，求各顶点距离之和最小的点。机器人一直无法解出来，就算解到宇宙消失都解不出来。就连要充分理解这道题都需要很大篇幅的程序解释。譬如你问问Siri喝可乐具体是什么感觉，Siri就傻了。作者的东大机器人也是怎么也搞不懂“前两天我去了冈山和广岛”与“前两天我和冈田去了广岛”之间的区别。所以机器人可以依仗海量数据库打败象棋高手，但是却无法像孩子一样去打酱油。 本来人类在阅读理解上是有着独特的天赋的，是机器人永远无法学会的。作者做了很多翔实的调查研究，现在的教育制度往往是填鸭式教育，学生老师都是为了考高分，都是教一些机器人都能答对的题目，熟话说能百度得到的都不是真正的知识，那只是数据而已。 作者惊人的发现，现在的孩子在很多考试中都会出现这样的情形，考数学不是题目不会做，而是题目没读懂，这个结果一出简直是毁三观。大部分的学生的阅读能力正在急剧的退化，那些人工智能永远无法取代的的工作，往往就需要阅读理解能力以及沟通能力，那现在全民阅读能力的退化真应引起教育界的重视了。 20201011酆

在看了这本书时，我注意到日本学校的语言能力问题，特意去看了国内教授莫雷关于国内中学的语言能力研究。几百页的学术研究也没有研究出一个头绪。国内语文教育和写作教育都很差，语文教育也如日本教育，多数人停留在初中水平。现在大学开始开写作课，或许可以提高一点点。 这是教育形式和学习者的学习形式决定的。看到一个很极端的教育者的观点，她说那些真有本事的人都不是考上北大清华的。我特意问了一下清华的一个老教授，他不同意这个人的看法。但今天看到一些人讨论英语主副科问题，让我认知到，那个人说的有一定道理。那些没走高考途径的人，都是不是被填鸭教育的一些人，是掌握自己学习的一些人。 无论国内外，多数人学的东西都是出了校门就忘。这个问题一百年前人们就认知到了。有的国家想办法改变，有的国家打死都不没变。既然多数人学的多数东西都没用，他们获得的东西到底是什么？功利主义者们都觉得学的东西就应当像学开车学炒菜那样的东西，学了马上变现的才是有用的，不然就是浪费资源，说白了就是影响他们即可赚钱。既然这是一个普遍问题，是多数人学的多数学科的命运，拿着外语说事，就有其他目的了。有些人自己无能又逼迫学，就开始找各种高大上的道德和政治原因，到处生事。他们不反思自己为什么无能，为什么学了没用，却怪让他们学的人。美术课 体育课 没有让他们获得看见的好处，所以他们都放弃了，他们觉得这就是浪费他们考大学的时间。他们没想想他们学的化学，真用的人着有几个，比英语用的着的人还少。并且很多还要在大学重新学。他们为什么喊废除化学哪？这个教育系统中教的写作，出了大学校门能写作的也没几个，也就是说十来年的写作教育，也就是白瞎。这个上海国培办王荣生教授写的书中也说了，几十年散文写作教育没任何效果。这怎么不说是浪费资源浪费他们生命？为什么他们不说干脆取缔写作课？既然大家都白忙活，为什么不都取缔了算了。既然人工智能都做的比多数人好，多数人还学这个，这不是脱了裤子放屁吗？ 到底是学的学课有问题，还是人的脑子出了问题？既然每个人都知道多数人十几年学习没剩下什么，为什么没人想想做出改变？为什么让每个人都白学？如果是真的白学的话。这些东西真是只有少数人获益了吗？真的是多数人不是学这个料吗？还是多数人是乌合之众有样学样，结果成了陪练？

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▶首先很明显，新井纪子以专业角度告诉我们人工智能现在已经被过度吹捧，人工智能技术和真正意义上的人工智能区别很大，现有的人工智能技术离真正达到人类级别的智能水平的距离还很远。 ▶但让人震惊的事实是，新井纪子的东大机器人测试水平已经超过了80%学生，而阅读理解能力的测试又揭示了大多数学生并不具备和人工智能竞争的优势（即常识和理解能力）的可怕现状。 ▶这也就意味着，即使是现有的人工智能技术，在不远的将来，很可能将会胜任大多数低智能工作，也就很可能会替代那些不具备常识和阅读理解能力的人，而可能被替代的那些人，却正是这个社会的大多数。 ▶大多数初高中生竟然读不懂课本，和人工智能一样不具备常识和理解能力，新井纪子的发现无疑是让人感到震惊。她说她已经看到了未来，说未来将会面临一个“人工智能大萧条”的时期，一个白领分化，企业重新洗牌的时期。 ▶最后，我觉得新井纪子既是悲观的，也是乐观，甚至是矛盾的，因为她看到了问题，但问题的严重和解决的困难、迫切实在让人感到有心无力，但她说还有一线光明，我总觉得这其中她有安慰读者的成分，当然，她也正在第一线努力地解决问题。 没打五星，是因为期待她的下一本书，我想知道阅读理解能力到底和什么相关。

当人工智能考上名校，当机器人取代了我们的大部分工作，当大数据决定了我们被社会接受程度，我们呢？应该做些什么？ 本书从底层原理、模型逻辑分析、训练数据构建各方面分析了人工智能的历史、前景以及可能造成的影响。 也从当前学生群体、人类能力现状，去分析那些可能会被人工智能取代的工作、人工智能完全无法胜任的职业。 人文关怀（共情）、沟通写作、阅读理解、高智商、随机应变这些能力都是人工智能所不具备的，因此也该是我们能力提升的重点方向指标。加强自己的不可替代性，做稀缺性人才。

还是日本人实在呀，我当初看美国人写的人工智能的书，差点就放弃人生了。这本书里写的。，实际上现在的人工智能并不是真正的AI，而是假冒的，只不过是由工程师加了一种算法，还好还好，有一半儿的概率我还是能保住饭碗的。努力学习。