這幾年互聯(lián)網(wǎng)巨頭不約而同的在人工智能上加大投入，最近就連此前對此無動于衷的蘋果也開始發(fā)力。雖然我們?nèi)匀徊荒芫_預(yù)計究竟什么時候我們會迎來真的強人工智能，但商業(yè)巨頭的競賽至少在暗示著這個地方已經(jīng)面臨著一種用戶可感知層面的突破。這篇文章不會探討商業(yè)，而是來探討下：一旦人工智能領(lǐng)域真的產(chǎn)生某種突破，那究竟會給我們的生活帶來怎樣的影響？
從PC到機器人
現(xiàn)在各種電子產(chǎn)品越來越多，筆記本、Pad、手機、手表等，這些產(chǎn)品從外觀和功用來看無疑差異很大，但實際上它們的基本架構(gòu)和原理卻是相同的，一般來講這種架構(gòu)會被叫馮諾依曼結(jié)構(gòu)。如果回溯這種結(jié)構(gòu)的最初目的，那就會發(fā)現(xiàn)計算機還真是用來做計算的，雖然它現(xiàn)在可以用來干從炒股到訂飯的一切事情，但在大概三十年前，它的主要存在目的就是用來做計算，相當于是大號的算盤。
人的理性思維先天是有做算術(shù)的潛質(zhì)的，所以丈量土地這樣的實際需要一出現(xiàn)，各個文明幾乎都會出現(xiàn)數(shù)字，這思維這部分功用的最大特征是容易規(guī)則化，容易規(guī)則化那就意味著比較容易做量上的伸縮（比如計算速度），計算機最開始就承擔(dān)了這個使命。
雖然現(xiàn)在各種軟件App五花八門，但基本上沒擺脫最原始的設(shè)定，它始終做的是理性思維在量上的伸縮，只不過參數(shù)越來越多，人機交互的方式越來越形象可以并行，可以處理海量的數(shù)據(jù)，編寫的語言越來越容易等。
這類程序雖然偶爾也會有缺陷，但主要原因往往是“如果A條件滿足，那么做B”這樣的條件嵌套過多，再加上并行處理，導(dǎo)致其內(nèi)部的分支變的極為龐大導(dǎo)致的。不管怎么樣，這樣的程序骨子里是可控的，主要是隨著規(guī)模的增加其控制難度在增加。
但機器人需要的完全不一樣的程序，這種程序骨子里是不可控的，其結(jié)果其實是種概率，比如說你訓(xùn)練一個程序去識別圖片里的貓，當這個程序碰到下一張具體的圖片時，其實你沒法控制它到底把它識別成什么，所以會有把黑人識別成大猩猩的情形出現(xiàn)。
這里面很有意思的事情是，前一類程序的大發(fā)展為后一類有獨立智能的程序的發(fā)展提供了充分的條件。沒有大數(shù)據(jù)和云提供的高計算能力，深度學(xué)習(xí)這樣的技術(shù)在語音、圖像識別這樣的領(lǐng)域就很難取得眼下這種顯著進展。圖像識別的技術(shù)在在特定領(lǐng)域比如國家領(lǐng)導(dǎo)人的形象識別甚至可以達到99%的準確率，這是在十幾年前不可想象的。
或許我們可以這么看，技術(shù)上也有從0到1，從1到100的過程。圖靈、馮諾伊曼完成了把理性思維用計算機表現(xiàn)的從0到1的過程，接下來很多年里工程上人們創(chuàng)造了摩爾定律，迅速的把1推向了100。
現(xiàn)在人工智能則還是在從0到1的過程之中，但這種過度要充分依賴于前一類技術(shù)從1到100所帶來的結(jié)果。對于人工智能而言，眼下的關(guān)鍵是什么時候它才可能進入從1到100的快速發(fā)展通道，畢竟當前在NLP上這種進展還不是特別的大。
單只深度學(xué)習(xí)似乎還不足以承載這種從0到1的變化，但有一定可以確定的是，人工智能上從1到100的過程要遠快于前一種軟件。
奇點之后
雖然我們很難準確預(yù)計什么時候人工智能可以完成從0到1的飛躍，但這種變化會發(fā)生是不用特別的懷疑的。那我們就不妨跳過發(fā)展細節(jié)來想象下如果GNR（尤其是人工智能）確實取得了突破，那我們的世界會變成什么樣？
人類如果不特別虛偽的話，那我們就必須直接承認我們創(chuàng)造人工智能的根本目的其實是獲得一個忠誠不二而又神通廣大的仆人，中間也許會夾雜部分情感需求，比如電影《人工智能》里所展現(xiàn)的愛意。但后者是次要的，就和很多小朋友也喜歡毛絨玩具，但它是可以被拋棄而沒有心理負擔(dān)的。骨子里我們并不需想制造出一種完全和我們平等的生靈出來，那樣的話直接生養(yǎng)眾多或者克隆就夠了，當然我們也更不想制造出一種超然的生靈來凌駕人類之上。