我并不是嗣魅这些产品完全没有价值。我用过 Siri 和 Google Assistant，我发明它们对于我独一的价值，只是在开车的时刻。因为开车时操作手机轻易出事，所以我可以应用语音控制。比如我可以敌手机说：“导航到比来的加油站。” 然而这些“小我助手”的用处，也就止于这里了。我根本不想在家里和公共场合应用它们，很简单的原因：蚊粤得措辞，或者不便利措辞。点击几下屏幕，我就可以精确地做到我想要的工作，这比措辞省力很多，也精确很多。
很多人看到 AlphaGo 的成功，认为所谓 Deep Learning 毕竟有一天可以或许实现仁攀类级其余智能。在之前的一篇文┞仿里，我已经指出了这是一个误区。很多人认为人认为艰苦的工作(比如围棋)，就是表现真正仁攀类智能的处所，然而事实并不是那样。我问你，默算除法(23423451345 / 729)难不难?这对于人是很难的，然而任何一个傻电脑，都可以在 0.1 秒之内把它算出来。围棋，国际象棋之类也是一样的道理。这些机械化的问题，根本不克不及反竽暌功真正的仁攀类智能。
有人据说我想创业，给我提出了一些“忽悠”的设法主意。他们说，既然你是法度榜样说话专家，而如今人工智能(AI)又异常热，那你其实可以搞一个“主动编程体系”，号称可以主动生检法度榜样，代替法度榜样员的工作，节俭许很多多的人力支撑，如许就可以趁着“AI 热”拉到投资。
主动编程是弗成能的
如今回到有些人最开首的提议，实现主动编程体系。我如今可以很简单的告诉你，那是弗成能实现的。微软的 RobustFill 之类，全都是在扯淡。我对微软比来乘着 AI 热，各类煽风焚烧的做法，表示少许小看。不过微软的研究察也许知道这些器械的局限，只是国内小编在夸大年夜它的功能吧。
你细心看看他们举出的例子，就知道那是一个玩具问题。人给出声量例子，想要电脑完全精确的猜出他想做什么，那显然是弗成能的。很简单的原因，例子弗成能包含足够的信息，精确地表达人想要什么。最最简单的变换也许可以，然而只要多出那么一点点例外情况，你就完全没法猜出来他想干什么。就连人看到这些例子，都不克不及知道另一小我想干什么，机械又若何知道?这根本就是想实现“读心术”。
所以让机械可以或许猜进出想要干什么，等于请求机械具有“读心术”，那根本就弗成能。对于如斯弱智的问题，都不克不及100%精确的解决，碰到稍微有点逻辑的工作，就更没有欲望了。所以 RobustFill 所能做的，也就是让这种极其弱智的玩具问题，达到“接近 92% 的成功率”罢了了。别的，这个 92% 是用什么标准算出来的，也很值得困惑。
任何一个负责的法度榜样说话专家都邑告诉你，主动生检法度榜样是根本弗成能的工作。因为“读心术”是弗成能实现的，所以要机械干事，人必须至少告诉机械本身“想要什么”，然而表达这个“想要什么”的难度，其实跟编程几乎是一样的。实际上法度榜样员的工作，不就是告诉电脑本身想要它干什么吗?最艰苦的工作(数据构造，算法，数据库体系)已经被固化到了库代率攀琅绫擎，然而表达“想要干什么”这个义务，是永远无法主动完成的。
所以，法度榜样员其实是一种弗成被机械代替的工作。固然好的编程对象可以让他们工作起来加倍舒心，任何试图代替法度榜样员工作，节俭编程劳力开销，克扣法度榜样员待遇，试图把他们变成“可调换原件”的做法(比如 Agile)，最终都邑倒戈，使得雇主收到拔苗助长的后不雅。同样的道理也实用于其它创造性的工作：厨师，发型师，画家，……
所以呢我认为，“傻机械”才是对人最有价值的。有许很多多对人有效的傻机械，在等待我们去发明。这些机械设计起来固然须要灵机一动，然而实现起来难度却不高，给人带来便利，经济上奏效也快。这些器械纰谬人的工作造成竞争，反而可能制造更多的就业机会，可以说是利国利平易近。应用人的聪明，加上机械的暴力，让劳动人平易近又省力又能挣钱，擦?鲱合理的成长偏向。
傻机械的价值
所以设计新的，造福于人的傻机械，应当是我创业的目标。
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既然我决定不蹚人工智能这摊浑水，那我要怎么创业呢?很简单，我认为人其实不须要很“智能”的机械。比如，有些公司想研制机械家丁，可以主动清除卫生做家务，我认为这问题几乎弗成能解决，还不如直接请真正智能的——阿姨来协助。给她配备更好的对象和通信举措措施，让她工作晦气又便利，让主人家也宁神，那岂不是分砂茨??哪里须要什么智能机械人，难度又高还不好用，还伤害社会。
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本文标题：我为什么不在乎人工智能
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