《当人工智能考上名校》：你要被AI取代了吗？

自从阿尔法狗先后击败多个职业棋手，人工智能逐渐被大众熟知。

在许多领域，人工智能技术也已经开始运用到我们的生活中，语音识别，人脸识别，机器翻译等技术我们都已非常熟悉。近些年，随着安防巡逻机器人，特效替身机器人等机器人的问世，更多领域也开启了与人工智能技术对接的研究。

随着越来越多的人工智能技术渗透进我们的生活，我们不禁会有些慌乱，人工智能是不是全能的，还有什么是人工智能无法做到的，未来的我们是否会被人工智能取代？

《当人工智能考上名校》这本书给出了我们答案，本书作者是日本国立信息研究所的教授新井纪子，她从2011年开始实施“机器人能否考上东京大学”的研究项目，2016年开始着手研发“阅读能力测试”，对于人工智能颇有研究。

这本书更是摘得2019日本商务书大奖，被誉为当今日本最值得一读的头号商务书。书中深入探讨了随着人工智能的飞速发展，是否能够预想各种各样的工作将会被替代，直面人工智能与人类的可能性和界限，对我们现在所面临的问题进行了逆向照射，更为我们今后的道路指明了方向。

01 人工智能能做什么

人工智能的词语在我们生活中已经非常常见了，然而，很多人对于人工智能的概念是没有区分清楚的。

在作者看来，人工智能就算不能与人类完全相同，至少也要具有同等水平的智能。那么我们目前随处可见的人工智能几个字，其实被滥用了。因为人们混淆了人工智能与人工智能技术。

人工智能技术是指为了实现人工智能而研发的各种技术，包括语音识别，图像处理和自然语言处理。而这些人工智能技术，已经带给了我们的生活翻天覆地的变化。

作者在2011年开始主持一个项目叫做“机器人能考上东京大学吗”的人工智能项目，然而，项目一开始，相关人员中没有一个人认为人工智能能在不选的将来考上东京大学，他们想做的只是观察东大机器人偏差值的变化，公布研究情况，让更多的人体会到人工智能能做哪些事，和不能做哪些事。

项目进行了七年，东大机器人在不断长大。它第一次参加高考是在2013年，满分900，东大机器人考了387，远低于全国平均水平459.8，偏差值为45。三年后，它又参加了一次综合模拟考试，满分950，它得了525，高于平均的437.8分，偏差值提高到了57.1。

偏差值57.1意味着，在172所日本国立和公立大学，东大机器人有80%的概率能考上其中23所大学30个院系的53个专业，它也有80%的概率能考上584所私立大学中的512所大学1343个院系的1993个专业，其中就包括首都圈和关西地区竞争十分激烈的一些专业。

为什么人工智能能考上这么多学校呢，对于世界史等信息较多的学科，东大机器人使通过信息搜索来判断，而对于数学学科，则是依靠基于逻辑的自然语言处理和代数处理的结合得到较高的分数。

人工智能能考上大学，是不是也可以代替人类工作？

的确，随着新技术的出现，总会有一些人失业，比如，闹钟发明之前，有一种专门唤醒别人的工作，以前的车站检票员也逐渐被自动检票机代替，银行的窗口也越来越少，取而代之的是更多的ATM机。

牛津大学研究团队预测了由于人工智能化，在10至20年后不复存在的职业。如下图：

我们发现，这里的职业很多是被称为白领的事务性工作，比如，审核调查，数据分析，依据工作手册进行操作等工作，如果你从事的是这类工作，那么就要开始警惕，或许我们的生活，就会发生重大变化。

02 人工智能不能做什么

尽管东大机器人在高考中取得了令整个团队骄傲的成绩，却在冲击东京大学时遭到了滑铁卢，而新井纪子也直言，东大机器人想考上东京大学是不可能的，这是为什么呢？

原来，尽管东大机器人在世界史和数学上取得了不错的成绩，但是在语文和英语上成绩却一直在50分上下徘徊，而想要考上东大，则需要77分以上。尽管东大机器人的成绩一直在进步，但新井纪子认为想要超越65是不可能的。

在攻克英语中出现了无法解决的障碍，那就是常识壁垒。

这里，我们可以用Siri来举个例子，如果我们问它，“附近有什么好吃的意式餐厅吗？” Siri 会通过GPS识别出位置信息，然后推荐。

然后我们接着问：“这附近有难吃的意式餐厅吗？”它还是会推荐类似的餐厅，而不是按照差评由多到少的顺序显示结果。因为它不明白“好吃”和“难吃”的含义。

接下来，我们再问它“附近有意大利菜以外的餐厅吗？”结果还是这些餐厅，Siri并不明白“以外”的含义。

今天，你再问Siri好吃和难吃，或许它已经能区分出来了，这可能是由于问难吃的人多了，它通过学习就能区分好吃和难吃了，或者就是内部人员调整了参数。

而我们需要明白的是，人工智能是没有常识的，它也并不能理解句子的意思，它所做的只是信息检索，大数据判断，或者逻辑上的判断。

那么我们就很好理解东大机器人为什么很难攻克英语了，人知道天热的时候不冷，而东大机器人却无法明白这么显而易见的道理。

另一件人工智能无法做的便是情感。

因阿尔法狗一炮走红的公司Deepmind公司曾经让人工智能学习浪漫派钢琴曲，应用随机过程自动作曲，在它们的主页上，我们可以听到人工智能出的乐曲，的确是浪漫派的风格。

然而人工智能并没有学习乐谱，而是直接输入音乐，把这些混在一起，提取出特征，然后再按照随机过程编排出一个波形。

如果我们要问，这首曲子要表达什么心情，什么主题，我们却是无法从人工智能处得到答案的，这也正是人工智能无法取代人类艺术的关键。

那么回到最初的概念，真正的人工智能何时能出现呢？

计算机只能运用数学语言运行，那就意味着，只有能用逻辑、统计或概念表示的事物才能写成算式，被计算机执行，然而，我们的认知并不能都转换成逻辑、统计和概率。

这也就意味着，真正意义上的人工智能还有很长的路要走，而人类依旧可以大有可为。

03 人工智能不会的工作，你能做吗？

牛津大学还发布了今后10-20年仍然存在的职业，如下图：

我们发现，这些职业有一个共同点，就是需要沟通力、理解力和判断力，这是人类特有的灵活判断的领域。具体而言，人工智能的弱点是必须学习一万个才能学会一个，不会变通，缺乏灵活性，那么，我们只要具备了举一反三的能力、灵活变通的能力和不被框架所限的创造力，人工智能就不足为惧。

现实中，是否人就一定有良好的阅读和理解能力呢？是否有很多人觉得看懂机器的说明书很难，而是否有很多中学生，大学生拿着课本也是一头雾水呢？

阅读理解能力并没有我们想象的那么简单。新井纪子团队自主研发出了一套评估阅读能力的阅读技能测试（RST）。其中有类似这样的例题：

Alex这个名字既可用于男性也可用于女性，它是女性名字Alexandra的爱称，也是男性名字Alexander的爱称。

根据这句话，选择一个最适合填入下文括号中的选项。

Alexandra的爱称是（）

A Alex B Alexander C 男性 D 女性

这道题东大机器人答对了，然而令人惊讶的是团队在测试中发现只有38%的初中生答对，而只有65%的高中生答对。

还有很多类似的题目，测试发现，我们人类的阅读理解能力并不令人乐观，这样看来，中学生读不懂课本的问题是真真实实存在的，那么，问题出在哪里呢？

一方面，一些学生的词汇积累太少，更重要是，推理能力的缺失。推理，指的是，在读懂句子结构的基础上，运用生活经验、常识及各种知识来理解文章含义的能力，这种能力是人工智能不具备的。

作者研究发现，阅读理解能力与看书的习惯、学习的习惯、使用手机的时间、性别等都没有明显关系，想要培养阅读能力，处方并不简单。

提高阅读理解能力的线索并不在于多读，而在于精读和深读。作者坦言自己是不擅长读书的，笛卡尔的《方法序说》非常薄，自从上大学以后她已经读了至少二十遍，几乎所有的科学方法都是这本书学来的，但她仍有看不懂的地方。

今天，我们的生活中充斥着浮躁的心态，都在强调数量、速度，殊不知，我们打败人工智能的处方却不是和它比数量，拼速度，而恰恰是慢下来，静下来，在深度的阅读和思考中不断提升自己的理解力。

写在最后：

这本书带给了我很多的启发和思考，不仅让我进一步了解人工智能，而且关注到了一个我从来没有深入思考的问题：阅读和理解力。我曾经认为这些能力就是天生的，也不曾为理解花费很多时间，似乎会就是会，不会就是不会。而今天，我发现，这种能力是需要后天训练的，更重要的是，我们一生都需要去精进，去修习，静下来，精读，深读，也将是我未来读书的一个重要方向，与君共勉~