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99696大富豪棋牌:比如当墨西哥警方逮捕贩毒头目

文章作者:新闻动态 上传时间:2019-10-05

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面对无法预测的未来,人类应该怎么办呢?伊藤穰一从 9个角度谈了他的破局方法。

雷锋网 AI 科技评论按:3 月 18 日,由李飞飞担任所长之一的「以人为本人工智能研究所」自启动以来不短的时间后,终于完成了正式成立的高光时刻。而正式上线的官网日前也更新了两条博文,一篇是详尽介绍 HAI 的文章;另一篇则是今天要给大家介绍的斯坦福 HAI 版人工智能简史图,图中涵盖的信息包括:人工智能大事记、全球人工智能初创公司布局、人工智能的普及度进展、人工智能的研究和教育进展以及斯坦福的人工智能突破性成果和人工智能课程。

面对一个复杂,不对称,不确定的未来,人类应该怎么办呢?美国麻省理工学院的伊藤穰一从9个角度谈了他的破局方法。

保罗·萨夫(Paul Saffo)

保罗·萨夫:资深科技领域预测专家;投资研究机构Discern总经理;独立研究机构IFTF(Institute for the Future)前任主管;斯坦福大学工程系顾问教授。

我在研究未来趋势时关注四个指标,矛盾(contradictions),颠倒(inversions),怪异(oddities),巧合(coincidences)。

矛盾:比如在2007年,股票和金价都在上涨。但从经验的角度来看,股价和金价同时高企的情况实属异常。这种矛盾的出现预兆着根本性改革即将发生。

颠倒:颠倒就是事情发展出现了不合时宜的场景。比如当墨西哥警方逮捕贩毒头目时,头目们对着摄像机露出骄傲的表情,而警方却戴着滑雪面具以遮掩容貌,这就是颠倒。它预示着墨西哥警方和毒贩的斗争还有很长的路要走。

怪异:在2002年,一款机器人吸尘器发售了。我认识的工程师们都十分兴奋,但是呢,他们并没有买吸尘器。这就太奇怪了。这当然不是说他们不打扫卫生,而是他们看到了一些我们没有看到的东西。

巧合:在2007年的第四届DARPA无人驾驶机器大赛(DARPA Grand Challenge)中,自动驾驶汽车成功地在模拟郊区环境中完成驾驶任务。而就在同一天,在加州的一条高速公路上发生了118辆车的连环相撞事故。这种巧合预示着,机器人比人类更适合驾车。

第一,涌现优于权威

而之所以给此图加上「斯坦福 HAI 版」的前缀,则是因为本图笼罩着满满的「斯坦福」光环。本图虽然不够详尽,但是作为大家一窥人工智能历史以及目前相关进展的精简版素材,还是足够的。

第一,涌现优于权威,意思是说新的事物(比如新技术)比过去的权威更重要。在这种前提下,人类唯一能做的就是接受新的事物。伊藤穰一举了一个例子,麻省理工学院的一名高级研究员汤姆·奈特,他在计算机科学的诸多领域有重要的发明,但是他却在年纪很大时跑去和大二学生们一同去学生物课了,因为他知道今天半导体集成电路的密度已经接近极限,未来很难再提高了。

埃丝特·戴森(Esther Dyson)

埃丝特·戴森:商务通讯《Release 1.0》创建者;每年3月在亚利桑那州Scottsdale高科技PC论坛主办人;高新科技、卫生保健、太空旅行领域公司天使投资人;23andMe、the Long Now Foundation、the Santa Fe Institute、 Evernote等组织机构董事会成员。

我在预测未来趋势时做的第一件事就是到很远的地方去。比如我离开了硅谷,到俄国这样很远的国家去。我认为只有作为局外人,才能避免熟视无睹,才能发现自己想要发现的东西。我喜欢到处去旅行,旅行的见闻让我得以了解每件事情存在不止一种的解决办法。

还有一个很关键的点,就是保持好奇心。我的父母都是科学家,我自小问得最多的问题就是“为什么”。基本上我只研究自己感兴趣的东西,当然这些东西并不是大家都感兴趣。

意思是说新的事物(比如新技术)比过去的权威更重要。在这种前提下,人类唯一能做的就是接受新的事物。伊藤穰一举了一个例子,麻省理工学院的一名高级研究员汤姆·奈特,他在计算机科学的诸多领域有重要的发明,但是他却在年纪很大时跑去和大二学生们一同去学生物课了,因为他知道今天半导体集成电路的密度已经接近极限,未来很难再提高了。

下面就一起逐个看看吧 ~

在细胞层面基于化学反应的集成电路板或许能代表未来,因此,即使作为一个计算机科学的权威人士,奈特仍认为自己必须读一个生物学的硕士学位,以便应对涌现出来的新技术的挑战。

璜·安利奎斯(Juan Enriquez)

璜·安利奎斯:投资机构Excel Medical Ventures总经理;风险投资Biotechonomy主席兼CEO;著有《The Untied States of America》及《As the Future Catches You》。

对未来的准确判断常常被“理所当然”的想法所羁绊,比如说“我们是人类”,这又是理所当然的吗?你的祖先可能是克鲁马努人(Cro-Magnon),或者南方古猿( Australopithecus ),古人类经过了很多年的进化过程才成为了现在的你我。难道进化的结果就是让你我都成为鲁什·林堡(Rush Limbaugh)和霍华德·斯特恩(Howard Stern)(两者皆为美国著名主持人)吗?你必须要去思考,我们的进化是否存在其他的可能性。

或比如说,“美国的国旗在接下来的五十年内仍然有五十颗星”,你能够预测未来五十年将发生什么吗?所以我们只有拿自己最习以为常的观点开刀,才能发现最绮丽的宝藏。

在细胞层面基于化学反应的集成电路板或许能代表未来,因此,即使作为一个计算机科学的权威人士,奈特仍认为自己必须读一个生物学的硕士学位,以便应对涌现出来的新技术的挑战。

人工智能大事记

第二,拉力优于推力。所谓推力,就是用各种方式推销给你东西,而所谓拉力就是自己有需求而主动获取。在互联网时代,分布式的、来自底部的主动需求,显然要比从上面推下来的东西有价值。

提姆·奥莱理(Tim O’Reilly)

提姆·奥莱理:奥莱理媒体创建者,该公司既是出版开源代码书籍的先驱之一,也常承办许多开源社区的研讨会议,知名的研讨会议有Web 2.0,Foo Camp,Maker Faire等。

我不认为我预见了未来,我只是看到了现在,而这些东西和未来有那么点关系。我喜欢有意思的人们,喜欢创意十足的孩子们。我看到他们然后开始思考——他们在干什么呢?

有关创新,普遍认为它们似乎来自于企业家,但创新真正的源泉是好玩。当莱特兄弟(The Wright brothers)发明飞机时,他们说:“喵了个咪,你说我们能飞起来吗?”发明滑雪板的人是群小孩,他们把雪橇黏起来说:“喵了个咪,试试这货吧!”而在互联网领域,当时没人认为这能赚钱。他们说:“ 这些文件不懂从世界哪个地方跑出来的,喵了个咪!”

第二,拉力优于推力

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第三,指南针优于地图。在能够预测的年代,我们看到地图就能找到路径,但是在未来,很难画出一份准确而具有时效性的地图,因此使用指南针找准方向,要比按图索骥有意义得多。

温特·瑟夫(Vint Cerf)

温特·瑟夫:二十世纪七十年代斯坦福大学教授;TCP/IP协议和互联网架构的联合设计者之一;邮件服务和媒体控制接口(MCI)数据基础架构的领导者;Google公司副总裁兼首席互联网专家;总统自由勋章获得者。

我喜欢一句话“预测未来最好的办法就是创造未来”。在很多时候,预测未来就是发掘现行世界还未实现的可能性,然后再把它变为现实。拿我自己做个例子,我当时和鲍勃·卡恩(Bob Kahn)一起研究开发出了TCP协议,但如今的互联网并不完全是我们的功劳,它还得益于其他条件的成熟——大家要能买得起电脑设备,相关技术得要完全成熟。所以发明只是你看着此刻的状况,然后突然觉得你能做出来什么。然后,世界就发生改变了。

所谓推力,就是用各种方式推销给你东西,而所谓拉力就是自己有需求而主动获取。在互联网时代,分布式的、来自底部的主动需求,显然要比从上面推下来的东西有价值。

1955 年,在达特矛斯会议上,当时备受尊敬的计算机科学家约翰 · 麦卡锡首度提出「人工智能」这一概念。之后,本次会议也被视作人工智能正式诞生的标志,而提出者约翰 · 麦卡锡也被誉为「人工智能之父」。

第四,风险优于安全。在这一章中,伊藤穰一举了深圳的例子。为什么这个地方成了全世界很多高端硬件产品部件的供应源头,伊藤穰一认为这是因为深圳的小企业更愿意承担风险,在未来,没有什么是绝对安全的。美国只有像深圳那样愿意拥抱风险,愿意承受失败并从头再来,才能够与深圳相竞争,这其实等于是让美国回到当初的成长阶段,看似是倒退,其实是进步。

克里斯·萨加(Chris Sacca)

克里斯·萨加:Google前任高管,风险投资代理人,其公司投资Lowercase Capital投资了包括Facebook, Instagram, Posterous, Twitter 和 Uber在内的互联网项目。

你问我是如何预测未来的?好吧,我告诉你,我靠的是时光机器。不开玩笑了 ,我认为我们这些风投们被太多地冠以准确预测未来的荣誉。虽然我们在进行一项新的投资是目光长远的,瞻前顾后的,但事实上,我们通常是错的。我们只是错了很多,然后就对了。

之前的惯例是,当准备投资一家公司时,就看它的项目计划书。不过我现在不这么做了,我上网,我从网络可触碰的世界里获取投资信息。我相信广大网络用户们已经帮我把核心的工作完成了。我只要上twitter搜索,看看我想投资的东西在用户们眼中是个如何模样。比如对Heroku的收购,当我在twitter在看到了对它的大量好评后,我就做出了自己的决定。 我也会隔三岔五地去一次百思买,看看普通人是如何做选择商品,看看他们的心里价位是多少。对于抓着大把大把股票期权的富豪们来说,110美金和80美金没有任何区别,但对于普通的工薪族来说,这里面的差别可大了。

第三,指南针优于地图

1963 年,「人工智能之父」约翰 · 麦卡锡创建了斯坦福人工智能实验室(SAIL,Stanford Artificial Intelligence Laboratory)。该实验室拥有多个领域的专家,涉及机器人技术、计算机视觉、机器学习、图像处理、自然语言处理等多个领域,代表人物包括一大批在人工智能领域闻名遐迩的人物,如 Christopher Manning 、吴恩达、李飞飞等。

第五,违抗优于服从。我在《硅谷之谜》中讲到,叛逆和对叛逆的宽容,才是硅谷成功的第一要素。伊藤穰一在这本书中用一个故事说明违抗的重要性,即20世纪初杜邦公司(DuPont)发明尼龙的故事。卡罗瑟斯(Carothers)的老板斯泰恩(Stine)给予下面的科学家足够的自由做自己的研究。但是,他后来的老板博尔顿(Bolton)要求大家研究能赚钱的东西,所幸的是卡罗瑟斯仍继续专注于自己的兴趣,并且利用过去自由研究时期积累的科研成果,最终发明了尼龙。伊藤穰一认为,没有违抗就没有大发明,因为创造力需要摆脱束缚,这其实就是在违抗那些出于善意的(和不那么善意的)管理者的意愿。

伊藤穰一(Joi Ito)

伊藤穰一: 麻省理工学院媒体实验室主管;Creative Commons前任CEO;Flickr, Twitter, 和 Kickstarter早期投资人。

我相信意外发现珍宝的本领,相信不同事物间微弱联系蕴含的力量。我和来自不同地区不同领域的人保持联系,然后用模式识别的方法和直觉,来对不同领域的东西进行预测。

敏锐是至关重要的。对于局势突发的转变,是否能够以最快的速度做出应对,决定了是否能够成功。在金融海啸中,屹而不倒的公司往往在事前就做好了应对各种突发情况的准备。而多数人都没有找到这个关键点,往往为不必要的东西做准备,而忽略了核心。人只有足够敏锐,把自己的触角伸到外面的世界去去,才能抓住当前的信息,才能找到未来的趋势,而不是依赖对市场一两年的观察分析。

在能够预测的年代,我们看到地图就能找到路径,但是在未来,很难画出一份准确而具有时效性的地图,因此使用指南针找准方向,要比按图索骥有意义得多。

1966 年,MIT 计算机科学家 Joseph Weizenbaum 开发出首个自然语言处理程序—— ELIZA,它是一个模拟罗杰斯心理治疗的聊天机器人。

第六,实践优于理论。对于理论和实践哪个更重要,在历史上一直有争议。伊藤穰一并不想论述谁更重要,他所谓的“实践优于理论”,意味着由于节奏快、变化成为新常态,等待和计划的成本要比先实践后随机应对更高。在过去慢节奏的时代,做所有事情的时候,都可以规划好了慢慢来,这样可以有效避免损失。今天这种规划变得不现实,因此应该先行动起来再说。

彼得·舒瓦茨(Peter Schwartz)

彼得·舒瓦茨:国际知名的战略家和未来学家;摩立特集团合伙人;全球商务网络( Global Business Network) 创始人;著有《The Art of the Long View》和《The Art of the Long View》。

你要去找寻有可能创造新世界的科学技术,它能够让世界走进转折点,加速人类发展的进程。它们是强有力的,尤其是那些科学领域最新的技术和工具。比如说基因工程领域,DNA测试耗资和耗时和最初比可以说是一落千丈,我们正在见证这一切。当今只要1000美金就可以做DNA测试了。很明显,我们的医疗领域正在进入伟大的转折。

当然,你也可以直接关注聪明人和大量的钱正在流向哪里。如果哪个领域吸引了大量的人才和资金入驻,你就可以闭上眼睛说这个领域是前途无量的了。

 


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本文编译自Wired网站: 8 Visionaries on How They Spot the Future

作者: Joanna Pearlstein

第四,风险优于安全

1967 年,斯坦福大学 E.A. Feigenbaum 领导开发出第一个「专家系统」—— DENRAL, 使得人工智能的研究以推理算法为主转变为以知识为主。

第七,多样性优于能力。简单地讲,就是通才比专才重要,在一个机构中,人才的多样性比单一化有优势。

在这一章中,伊藤穰一举了深圳的例子。为什么这个地方成了全世界很多高端硬件产品部件的供应源头,伊藤穰一认为这是因为深圳的小企业更愿意承担风险,在未来,没有什么是绝对安全的。美国只有像深圳那样愿意拥抱风险,愿意承受失败并从头再来,才能够与深圳相竞争,这其实等于是让美国回到当初的成长阶段,看似是倒退,其实是进步。

1969 年,阿瑟 · 布莱森(Arthur Bryson)和何毓琦(Yu-Chi Ho)提出机器学习领域最重要的算法——反向传播算法(Backpropagation)。这种算法可用于多层人工神经网络,2000 年至今深度学习的发展都离不开它的启发。

第八,韧性优于力量。对这一点的认识,或许来自伊藤穰一东方人的基因,即对所谓的“柔能克刚”的认同。力量在一个机构中的作用当然不消说,但是,如果我们承认未来的不确定性,以及局部失败的必然性,我们就需要一个能抵御灾难性故障的系统,而韧性能够帮助度过意想不到的风暴,使得一个机构真正变得更加活跃、强健和有活力。在未来某一时刻,我们都可能无可避免地要面临失败,最实用的系统能够快速革新重生,关键在于保持韧性。

第五,违抗优于服从

1973 年,美国斯坦福国际研究所(Stanford Research Institute, SRI)研制出首台采用了人工智能学的移动机器人—— Shakey。

最后一点:系统优于个体。这其实是系统论的观点。真正具有竞争优势的是一个系统,而非一个特别强大的个体;是一套能够保证不断成功的制度,而不是一个天才个人的行为。

我在《硅谷之谜》中讲到,叛逆和对叛逆的宽容,才是硅谷成功的第一要素。伊藤穰一在这本书中用一个故事说明违抗的重要性,即 20世纪初杜邦公司( DuPont)发明尼龙的故事。卡罗瑟斯( Carothers)的老板斯泰恩( Stine)给予下面的科学家足够的自由做自己的研究。但是,他后来的老板博尔顿( Bolton)要求大家研究能赚钱的东西,所幸的是卡罗瑟斯仍继续专注于自己的兴趣,并且利用过去自由研究时期积累的科研成果,最终发明了尼龙。伊藤穰一认为,没有违抗就没有大发明,因为创造力需要摆脱束缚,这其实就是在违抗那些出于善意的(和不那么善意的)管理者的意愿。

1979 年,汉斯 · 摩拉维克(Hans Moravec)在斯坦福大学就读研究生时期发明的 Stanford Cart,在无人干预的情况下自动穿过摆满椅子的房间并前后行驶了 5 小时。Stanford Cart 相当于早期无人驾驶汽车。

第六,实践优于理论

1988 年,IBM 沃森研究中心发表《机器翻译的统计方法》(A STATISTICAL APPROACH TO LANGUAGE TRANSLATION),预示着基于规则的机器翻译方法开始转变为基于概率的方法,并反映了一个更为广泛的转变:从「理解」眼前的任务的「机器学习」方法转变为基于已知例子的统计分析方法。

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