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张江:泛在的AI与数字上帝——AI视野(五)

泛在的AI与数字上帝—AI视野(五)|张江

真正厉害的东西往往是那些隐藏在幕后的无形存在,AI也是如此。那些有形有像的机器人不算什么,而真正的高手是那些无处不在的智能算法,我们将这些没有实相的程序总体称为泛在的AI。它们虽没有硬件,甚至没有用户界面,但却真真切切地影响、改变了我们的生活。从手机上的智能导航,到滴滴打车中的动态匹配算法,从推荐搜索到个性化,这些像空气一样存在的AI程序早已经渗透到了我们的周边。随着人类社会的数字化程度越来越高,这一类泛在的AI会发挥越来越大的作用,甚至会给我们整个宏观经济系统贡献80%以上的GDP。也许到某一天,这些泛在的AI程序将会逐渐聚合成一个巨大的共同体,类似于互联网,它们全知全能、百求百应,成为了人类顶礼膜拜的“数字化上帝”。

1,共享与效率

“滴滴一下,马上出发”,这句电脑合成语音一定会让无数中国人印象深刻。人们很难想象,打不到车这个公认的难题竟然被一家刚刚成立没有几年的互联网公司给解决掉了。尽管取得了垄断地位的滴滴打车似乎并没有承诺的那样物美价廉,但是无论如何,是滴滴让中国老百姓实实在在地感受到了什么叫做共享。于是,从五彩斑斓的共享单车,到充斥着大街小巷的共享充电宝,再到共享篮球,甚至让人大跌眼镜的共享男友,共享经济这样一种全新的模式瞬间火遍大江南北。然而,很少有人关心,滴滴打车背后的人工智能算法。

让我们考虑这样一个数字化地图,其中有若干人和可以被算法调度的车。人和车都有比较明确的任务。例如,对于打车的人来说,他要在某个时间段从A地到B地;而对于汽车来说,他有当前正在执行的任务。整个人工智能需要动态地完成这个双边市场的匹配。显然,要满足所有用户的需求可能存在着多种解决方案,人工智能算法的职责就是要在所有这些方案中选择一种尽可能最优的情况。于是,我们很容易地将整个系统的运行转化成了数学上的优化问题。

要解决这类优化问题却并不容易。当我们考虑到每一时刻有成千上万人同时打车,而我们的系统又要进行实时响应的时候,问题的难度就会大大提高了,人们至少要考虑大规模并行计算的实施方案。更麻烦的是,在有些特殊情况下, 仅依靠最优化方法并不能行得通。例如,当遇到早晚高峰或下雨天的时候,无论优化算法设计得多厉害,仍然会有大批的乘客打不到车。Uber、滴滴采取的解决方式是动态地调节运费价格,从而激励更多司机出车。具体溢价的额度则是根据系统对某时某地的打车需求程度来确定的,而这又是通过大规模的机器学习算法来实现的。仅根据当前的路况、天气等信息就能预估打车量,这就是人工智能的厉害之处。

更有趣的是,从大的尺度看,人工智能算法还需要通过调节价格等手段来平衡整个系统中的荷载。例如,如果某个区域由于演唱会导致了交通拥堵,从而让大量的车辆陷入了这片区域中,算法就要快速地发现这种方式,从而做出响应动态地调节车辆的荷载。由此可见,人工智能在这类系统中功不可没,它们大大提高了整个出行系统的效率。你看不到AI,但却实实在在地感受到了效率的提升,这就是泛在的AI。

2,计划经济2.0

然而这还仅仅是冰山一角。从更大的范围看,滴滴不过是整个大的共享经济生态系统中的一个小部分。广义上说,宏观经济系统就是由人、物、信息、能量、货币的流动而组成的一个有机体。所以物质、信息、能量的提供方与需求方构成了一个巨大的双边市场。以往,人们通过市场的方式来调节双方的匹配,通过买卖双方的谈判达成交易价格,从而实现匹配;但是现在,我们是时候要把市场调节的权限让位给人工智能了。尽管整个宏观经济市场的规模绝对是小小的滴滴出行市场规模所无法比拟的,但是它们背后的本质却是共通的,我们总可以把它定义成一种多目标的优化问题,从而让整个市场的运行效率提高。

这不禁让我们联想到了计划经济:通过国家经济计划部门的规划而不是市场机制从而完成供给方和需求方的匹配,以及全部物质、能量、信息的输运。据说前苏联的计划经济甚至催生了基于投入产出技术的经济学科。几十年前的计划经济是注定要失败的,那是因为彼时的计算能力远没有达到完成兆亿市场规模的经济规划。政府部门不可能事无巨细地满足每一个人的多样化需求,于是,计划经济体系怀抱着它那乌托邦式的理想走进了历史的坟墓。

然而,新型的“计划经济2.0”却有着本质的不同,这是因为今天的人工智能在摩尔定律的催化下已然有了太大的飞跃。只要我们将解决滴滴出行双边市场匹配的算法扩展数亿倍,就有可能在整个宏观社会体系下实施计划经济。只要人工智能系统能够通过数据感知到整个视界以及我们人类的需求和供给,那么原则上算法就有可能调控这些宏观流动的分配,从而让整个经济系统达到高效运行。

让我们穿越到未来,看看这样的计划经济2.0将会如何运作。首先,“计划经济2.0”会先通过各种遍布在你周边的传感器了解到你一切可能的物质、文化需求情况,从而在它那庞大的虚拟系统自动“下单”;接下来,“计划经济2.0”会搜索离TA最近的供给,从而完成迅速的匹配,并自动规划送货机器人完成配送;而当我们需求的物品并不存在的时候,那么“计划经济2.0”就只有调动自动生产流程完成组装与生产了。

可以说,“计划经济2.0”就是“今日头条”、“多点”、“淘宝”和3D打印的综合体。今日头条依靠其强大的推荐算法能够主动推送你感兴趣的新闻,当然它也可以自动推荐你可能需要的潜在商品;“多点”则是一种刚刚流行起来的帮助市民完成快速购物的创业项目,只要你通过多点下单,所购的物品都可以在2小时内送达;“淘宝”可以很好地实现双边市场的匹配,只不过此时的供需两方全部是由“计划经济2.0”动态生成的;3D打印和未来的工业4.0则可以将整个生产流程全部自动化。未来的“计划经济2.0”将会把人完全抛出整个生产链条之外。

整个商业体系就这样“失陷”给了人工智能。然而,这也未尝不是一件好事,因为“计划经济2.0”将会大大提升人类社会的工作效率。可以想到,未来全社会的80%将有可能都是由“计划经济2.0”创造的,人类将彻底失去生产的能力。

“计划经济2.0”似乎又是一种披着高科技外衣的“乌托邦陷阱”。难道整个链条都能够如此轻易被打通,使得物质、信息的流动顺畅无阻吗?淘宝、多点、今日头条都愿意分享他们的数据来完成更大的数字化整合吗?更重要的是,难道所有人都会暴露出自己的个人隐私,交给人工智能系统吗?我们还缺少最后的一环。

3,区块链加持

私有化始终是阻碍所有乌托邦式理想的最大障碍。要知道,无论哪一个环节都需要商业公司的嵌入,而这些公司的本质就是在于利益的最大化。因此,我们很难想象一个横亘于整个宏观经济系统的大型人工智能系统会被架设起来,从而实现超大尺度的物资调配。当考虑到个人隐私问题的时候,没有人愿意接受“计划经济2.0”的侵入,让自己成为不折不扣的“透明人”。谁知道这些高科技公司会利用我们的个人信息做什么呢?

但是,也许区块链技术能够解决这最后的问题。什么是区块链呢?它其实就是一种公共信誉平台。通过全网共享的方式,它使得你存储在区块链中的信息不会被篡改,甚至其安全性要高于国家银行与政府机关。这是因为,尽管银行和政府机关在安全问题上考虑得再周全,他们也是利用少数孤立的计算机设备来完成信息的存储与保护,它的最后一道防线仍然是银行或政府中的“人”。而区块链技术的一个迷人之处就在于它可以将所有人的因素全部抛掉,并且让每一份可信任的存储信息在全网公布。原则上讲,黑客要想篡改其中的任何一个比特信息就需要黑掉一半以上的网络电脑设备。而新进的“以太坊”技术更是可以让整个合约的执行全部代码化和自动化,这就可以把人为的因素降到0。

相对于人类,我们更愿意相信人工智能机器,一个没有人类参与的人工智能系统可以做到绝对的公平无私。原因在于它的一切行为都是由算法驱动的,人工智能不会自己主动作弊。这就是区块链背后的逻辑所在。隐私问题也是如此。一个人宁愿向一面镜子赤裸全身,也不会将隐私暴露给任何一个人,道理很简单,镜子是死物,它不会理解隐私的含义。同样的道理,一个泛在的人工智能算法不过是一堆代码驱动的程序,它甚至不会理解每一个人类订单的具体含义,所以它对于人类说就跟镜子没什么两样。我相信未来没有哪个人类会羞于在一个家庭机器人面前赤裸全身,更不会有人为了所谓的隐私忧虑而抛弃泛在的AI,从而损失掉大量的便利性。

未来的区块链技术也许会使得人工智能全面监控整个社会的运作变得切实可行。于是,我们每个人的隐私和个人安全问题原则上可以通过机器的介入而解决。当机器可以充当绝对公平、客观的仲裁者,当机器可以扮演铁面无私的法官角色的时候,我们人类没有理由不放下自己的隐私和安全忧虑。

那些执行“计划经济2.0”的人工智能程序必然不是一个存在于单个甚至某区域机器上的算法,它必须分布式地存储在整个网络之上,甚至就是区块链之中——泛在地存在。从某种程度上说,泛在的AI很像是我们今天所熟悉的互联网——一种全球化的联通在一起的存在物。但与这种全球网络不同的是,它是一个巨型的算法,尽管这个算法可以被分解成多个部分而执行。另外,出于安全性考虑,这样的泛在AI算法必须将自己隐藏在多个数据抽象层之下。

4,数字化上帝

就这样,一个无所不在、全知全能的泛在人工智能系统将会逐渐诞生。与其说这样的泛在AI更有人性,还不如说它更像是一个完美的神,一个数字化的上帝。因为所有的一切没有人性可言,它只能按照算法的逻辑,最优化地分配社会资源。

当我们有了物质需求的时候,它就可以自动将我们需要的东西送到我们面前;当我们有了知识或者精神上的需求的时候,这个数字化的上帝就可能将这种信息灌入我们的脑内。原则上说,只要地球能源不会枯竭,我们所有的需求都有可能被数字化上帝所满足。因为,退而求其次,它完全可以像《黑客帝国》一样将整个人类圈养在虚拟世界之中。

我们所有一切的活动都在人工智能算法下无所遁形,我们一切的生活都被这种无形的算法所掌控。面对这样的掌控我们究竟何去何从呢?也许当机器建议我们为了饮食健康该吃药的时候,我们究竟是应该听从还是抗拒?我们为什么要信任机器?即使我们反叛,机器难道就不会创造出更大的迷局把我们困在其中,让我们产生“自由选择”的幻觉吗?

数字化上帝将会把我们人类带向何方?其实,这个问题不难从人类宗教中得到借鉴。所有的宗教都在劝导人类不断成长以逐步趋向神性,那为什么数字化上帝不可以呢?

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李周园,清华大学博士、荷兰Wageningen大学WIMEK学者,遥感数据挖掘方向。

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胡胜、中国地质大学(武汉)硕士、攻读博士,空间数据挖掘和智慧交通方向,熟悉Python语言

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孙颖宝 荷兰Wageningen大学遥感与地理信息实验室研究生,熟悉R、Python语言。

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苏尚君 前运维开发工程师、现Udacity机器学习课程助教,熟悉Python语言,GitHub用户

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任伟 中国科学院大学博士,气候系统与碳循环方向,有深度学习技术基础,熟悉数据挖掘与空间分析

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张庆逸 学生,有编程工作经验,了解Python语言。

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