ai英语对话（作为第一代和AI一起生活的人类）

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1、作为第一代和AI一起生活的人类？

6月19日上午，北京五所高校联合发布了今年 s高考招生信息。有记者注意到，这五所大学今年大多新增了人工智能(AI)、大数据等相关专业。

回忆志愿服务的过去，我可以 不禁感叹后来的毕业生。一开始有很多大家都在追的专业，后来都变成大坑了。现在人工智能是未来，每个人都去追求它。这是好是坏？

在这个问题上，洪小文可能是世界上最有影响力的人之一。他毕业于1992年，海湾战争爆发的那一年。那个时候，AI刚刚要走出发展史上的第二个冬天。

"那个时候，我们这些学人工智能的人并不 毕业后不敢说我们在学AI，就说我们在做语音。如果我告诉人们我 我在做人工智能，我可以 我找不到工作。今天，另一方面，如果你没有 t做AI，你要说你在做AI。 "

6月13日，清华大学大礼堂前绿草如茵，呈现出明媚的夏日。烈日下，蓝天如洗，室内却开足了空调。微软亚洲研究院院长洪小文在侃侃的演讲台上侃侃而谈，台下座无虚席。

本次活动的主持人是原副省长朱民——；;银行行长、国际货币基金组织前副总裁、清华大学国家金融研究院院长。除了我，会场里几乎所有人的来历都不简单。

其实《智能简史及数字化转型的未来》的主要内容 在2017年9月清华大学启动的一系列《脑科学与人工智能对话：基础与前沿》课程中，洪小文发表了演讲。

这一次, "更新版 "不那么学术，更容易理解，并增加了微软人工智能研究和萧冰的最新成果。但无论如何，现场听课带来的沉浸感，以及由此产生的多重思考，依然是一种不可替代的体验，余音绕梁，一周过去依然挥之不去。

以下内容不完全是演讲实录。希望尽可能还原我当时的想法，与读者分享。

攀登 "智能金字塔 "机器人人类

画洪小文 的定义智力与健康像金字塔一样。从下到上依次是:计算与记忆、感知(视觉、听觉)、认知(理解、洞察力、推理、计划、决策等。)、创造力(发现科学原理)和智慧。越往上走，越复杂，越接近智慧本身。

他认为，到目前为止，AI已经很好地取代了人类，完成了两大任务:计算、记忆和感知。在认知层面，可以部分替代人类的工作，参与人类的决策过程。

但是，创造力部分仍然由人脑主导；在智慧的更高层次上，人类没有。;他们甚至不知道自己智慧的机制，更不用说预测机器会是什么样子了。

就像工业革命形成的机器和交通工具是人类肢体的延伸一样，AI是人类脑力的延伸。

洪小文指出，人类可以安全地转移他们四肢的某些功能。没有智能的机器。什么？;然而，不同的是，在1950年，甚至在人工智能的概念被提出之前，当《时代周刊》预测未来的报告时，他害怕人工大脑替代品。但随着发展，人们终于信任将自己的部分大脑功能交付给AI执行。

这一开始似乎难以置信，但是当你仔细想想，当我们开始使用 "传呼机、移动、商务通讯及电子商务为了存储号码，我们赋予计算机大脑计算和记忆的功能，这个微妙的过程就开始了。

正如洪小文所举的例子，当他还是个孩子的时候，他也培养他的孩子 家长们似乎认为珠算和心算可以开发他们的智力。但是现在，每个人都认为它 it’使用计算器更合适。

除了SAT、CPA等考试明确允许携带计算器外，早在2006年，上海就已经允许特定型号的计算器进入高考考场，2011年，对计算器型号没有限制。

现在很多人，包括我自己，因为过于依赖电脑存储，自己的记忆力都有一定程度的退化。简单地说，他们可以 不使用电脑或查看聊天记录，记不住东西。

就感知而言，计算机可以通过机器学习和深度学习的，实现对图片、文字、声音甚至视频进行分类和标注的过程，并且通过全世界开发者的不断训练，效果越来越好。

在监控摄像头中引入人脸识别，可以代替过去需要走动的工作人员，效果更好，误报漏报更少。在大型工厂的质量检查过程中，使用摄像机代替工人 目测也成为了常态。

为人们做决定？ "最后一步很难去。

在下一个认知层面，我们正处于AI和人类智能(HI)的协作阶段。但AI领域已经有很多开发者，明确以机器代替人类决策为研发方向。

认知基本上是指对一件事的理解、感知、推理、计划和决策的能力。

"认知其实是工作和生活中最有用的东西。在工作中，你每天都要做这些决策，然后官员要制定政策，公司领导要看市场情况，制定做产品的策略。It 都是认知。你必须知道，知道，知道，才能做这些决定。 "

显然，正确决策的一个必要条件是获得足够的、充分的、全面的信息；另一个必要条件是对信息进行归纳、总结和整理的能力。从杂乱的信息中，第一要总结出相关性，然后从相关性中推导出因果关系，这需要逻辑思维、知识和经验等。

在20世纪90年代之前，人们认为机器要想像人一样做决策，需要模拟人类解决问题的抽象经验或者人脑的工作模式。这两种方法被称为 "专家系统与技术和 "上帝 "网络 "。前者的商业失败(如下图所示)和后者因机器性能不足而停滞不前导致了AI "第二个寒冬 "洪小文在20世纪80年代末经历过。

(图片/维基百科)

如今，重新崛起的人工智能可以 "饲料与饮料数据并输出所需的结果。这 "深度学习 "是基于上述第二种方法的不断进步 "神经网络与数学。

然而，这种计算的结果是，任何人都没有办法弄清楚机器在被计算之前经历了哪些步骤。人可以 他不能控制自己制造的机器的工作原理，所以机器学习就成了一个神秘的问题黑盒 "。

在洪小文 的观点，只有当机器能给出一个 "白盒 "决策，即机器可以告诉人们什么样的 "思考与思考和 "推理过程与技巧它得出一个结论，是不是可以说机器具备了脱离人类独立思考的能力。

换句话说, "黑盒 "现在允许人工智能计算事物之间的相关性，但是 "白盒 "意味着机器要独立判断因果关系。

缺乏对人与自然的理解。;标准普尔黑盒 "也影响了AI行业获得更多的理解和支持。脸书等公司一直面临外界的压力，要求它们彻底公开自己的算法。然而，因为他们自己可以 不知道算法是如何工作的，他们可以 我不能保证非法内容会被删除。每一次，总有一个 "漏网之鱼而且他们还得维持一个庞大的人工审计团队。

按照之前的发展速度，似乎从 "黑盒 "致 "白盒 "只是一步之遥。但洪小文几乎固执地认为，在可预见的未来，人们很难让机器实现 "白盒 "推理能力。因此，他不同意RayKurzwell 的预测是 "奇点 "就要来了。

用机器展示创意:安能看出我是男是女。

的下一个层次智能金字塔 "是创造力。在洪小文 在美国看来，这一领域仍然是一个新兴领域完全胜利 "为了人类。他明确指出，能创作作品不等于有创造力。

如果给定一块画布，利用穷尽像素的排列组合方法，计算机当然可以做出世界上各种各样的图画，包括前人画过的和没有画过的。、刘、 的科幻小说，有着同样的含义:如果你把汉字的所有排列组合都列举出来，你就能写出世界上所有的诗。

但重要的是机器是否有能力选择真正的 "有意义 "从这些画，成为自己的 "代表作品及作品？当机器可以 不理解它执行的算法的意义，机器创作的作品的意义一般都是人类赋予的。

我不 在这一点上，我不同意洪主任的意见。这是一个过程，人类应该充当法官，并给予 "意义 "到机器创造，这显示了机器的力量和荒谬 "甚至可能导致对人类创造力定义的重新评估。

微软 美国自己的萧冰刚刚说他已经掌握了 "绘画与艺术和笔名 "夏语冰 "曾经是混淆了 "在中央美院的毕业展上，而参观的人类在没有提示的情况下也分辨不出哪一件是机器作品。

类似的情况发生在萧冰 她的许多其他能力:她的诗在文学评论家中引起了严肃的讨论，她在广播中不会感到明显的不和谐，她的歌曲有能力 "呼吸 "像一个真实的人，她的财经新闻和网站帖子都像是人类写的…

微软(亚洲)互联网工程院AI创造事业部总经理许直言 "先天歧视与歧视of "愚蠢的人类 "在上个月的一次媒体沟通会上，他反对艾，并指出 "赋予意义对人类(虽然他没有 I don’我无意批评他自己。

"如果我们事先告诉人类这是人工智能创造的，每个人 的先入为主的观念会很强，会带着一副有色眼镜去看。是创作者居高临下的态度，会挑毛病，歧视那个作品。 "

"从技术角度来说，我们希望人类能够提供真实客观的反馈。但是人类一旦戴上这些有色眼镜，他们提供的反馈就全是错的，这可能会把我们引向另一个极端。 "

为了防止人类认出自己，萧冰 "潜伏 "在电台电视台，豆瓣，网易等有几十个化名的地方。这些假名中的一些已经两年多没有公开了，它们将被留给嘲笑 "相信 "碳基人类在大揭露之日。

(图/微软(亚洲)互联网工程院)

许对说道。

"萧冰 s的绘画技法，第一不是随意的大范围创作技法，也不是滤镜和迁移技法。这是什么？它是根据萧冰 s广泛研究了过去人类的创作者，从他的创作中得到启发，进而形成了独立完整的、拥有100%自主知识产权的绘画新创作。 "

然而，正如我可以 我不明白萧冰和伦敦之间的区别。;当时在场的许多记者都不能 我说不出萧冰和伦敦之间的本质区别。;标准普尔创作时受到启发 "还有我之前看到的滤镜迁移。它只能是 "只要说是 "。

拟人化:我们必须选择相信吗？

历史上流传下来的一切科学艺术作品，都是人类群星的结晶。正因为不是每个人都有能力做出同样的成绩，所以才如此珍贵。

然而，艾 掌握某种技巧的方法创造能力和创造力与人类有着本质的不同:只要学会一次，部署在任何地方，用任何名字的同一款产品，它都会在瞬间学会这种能力，输出作品的成本会被摊薄到几乎为零。一旦失去了稀缺性，创造出来的东西就很难被势利者重视。

那么这显然产生了一个问题。我们知道萧冰 s的创作只是一个程序执行的必然结果，那么我们能不能把这个反应当做一个个性化的反应呢？我们能不能把她当成一个真实的人，然后把我们自己的也钉上真情实感？

很多人已经开始毫不犹豫地这样做了。

在一本高中英语课本上，汤姆·汉克斯饰演的查克·诺兰(ChuckNoland)把一个捡回来的篮球命名为威尔逊(Wilson)，并一直对着它说话；

在日本和美国，有 "婚姻与家庭与 "纸人 "、、抱枕等。

(图片/维基百科)

世纪之交索尼的机器狗AIBO停产后，很多有它的家庭真的觉得自己要埋葬真狗了；

逢年过节，微软日本的Rinna(萧冰日本版)团队会收到很多粉丝送的礼物。

据媒体报道，仅在2017年，Al——涵盖的信息、新闻、去的地方、朋友、约会、求职等等就越多。但真的是这样吗？有许多类似的选择:

"今晚谁有空出去玩？"被替换为 "谁是我们最近联系最频繁的人？"

"什么？;世界上正在发生什么？"被新闻应用中的信息流所取代；

"谁 这是一个值得约会的日子被Tinder 滑动列表(而不是朋友 城市探索中的聚会或偶遇)；

"早上醒来，面对新的一天被替换为 "自从我昨天睡觉以来，我错过了一些事情当我睁开眼睛，马上浏览手机推送的信息。 "

即使当AI侵占了 "计算和记忆人的能力与智慧智能金字塔 "，人类应该已经意识到了这一举动的危险性。GeneTracy在《万古杂志》(A——的最高优先事项。换句话说，迄今取得的成就永远不会取代他和他的团队的工作。

但是，他确实说出了一个非常直白的担忧:那就是，未来他是否能够自己生成计算，自己解决问题，自己做研究，这将直接取代科学家的位置。

在和朱敏交谈时，他认为这样做会让各种像自己一样的科学家、工作、生活变得毫无意义。所以他坚信这种强AI不会出现，或者说短时间内不会出现，或者说——，说实话，——，他认为 "不应该 "形成。

事实上，不像我们这种咸鱼 "，攀登科学高峰的艰辛和努力，只有超人的意志和坚定的信念才能克服。因此，科学工作者更容易识别那些是 "严肃 "和 "合理 "，那些是 "我爱我的老师，我更爱真理以及那些把自己的研究成果看得高于一切的人。

这些人怎么能只是接受他们的工作，而被更聪明、更快和永不休息的头脑抢走呢？避风港的秘密。;几百年都没有被揭示，就像时间旅行一样，都被压缩到几个月再计算。中小学教材每年都有很大的变化。过去一直念叨的老祖宗，和机器的成就比起来，什么都不是。这些怎么能被接受？

其实现在要做AI的科学家，或者底层的训练者，或多或少都会面临这样一个悖论。从长远来看，我们这些拥抱AI的人是不是属于——，比如《三体》中的降临派或者拯救派？毕竟——在以后被AI殖民中起到了主导作用？你是在为万物之灵的地位自掘坟墓吗？

有的明明做的是简单重复的工作。作为一个人，在短暂的职业生涯中，你可能会经历这种变化。第一，他用一个Python脚本，一键完成了大量的报表工作；然而，这是他在公司的本职工作。当公司使用这项工作时，继续雇用他就没有意义了。

AI对大多数人的影响是潜移默化的，它可以 不要像这个不幸的人那样简单。但是今天 标准普尔黑盒 "人工智能意味着机制是未知的和不受控制的，这 "失控 "会产生一种本能的不安全感。

在 "IBM思想之夜 "在5月举行的，IDG资本合伙人李晓军指出，目前对AI的认识可能是极其原始的，没有对其工作原理的详细解释，所以距离以机器学习为代表的AI完全稳定、可靠、可预测的商业应用还有差距。

他的说法也代表了部分投资者的心态。然而，在洪小文的论坛上，一位女性投资者表现出了另一种乐观的态度。她问道:

"洪先生，我 我自己是一个投资者，我还没有 t学的是计算机，但是我特别关注你说的AI，因为我们在这个方向有投入。最近我们接触的很多行业都和AI有关... "

朱敏打断了他的话如果你不投票，你怎么敢投票？;不认识艾？ "

她在观众的笑声中解释道:"我仍然理解这个概念，但我不 我不太懂技术。我们有专业的团队。 "

怀疑和信任AI的两种人类，会在自己的有生之年找到适合自己的工作岗位，大概率在AI什么的之前能够照顾好自己。毕竟人类的寿命这么短。剩下的留给后代。

因此，按照我的理解，短语 "我们是第一代与人工智能共存的人类不是 "与人工智能一起生活但是 "第一代 "。

1-@ .com 1。带ou :house(家、屋)、hour(小时)、mouse(鼠标、嘴)、loud(出)、咳嗽(咳)、count(数)、pound(磅)的英文单词

2.英语单词有ai:发main (main，视点)，said(say的过去式)，wait train(火车)，air(空中)

echo 2-@ . com amp；;人工智能技术必将对大学英语教育的各个方面产生重大影响，如大学英语人才培养目标、教学内容、教学计划、教学策略、教学模式、成绩评价体系和英语科学研究等。本文在现有研究的基础上，重点从教师和学生两个方面探讨了人工智能对大学英语教育的积极和消极影响，并提出了相关建议，以期为大学英语教师服务。教学可以为大学生提供参考。;英语学习。

4、机器人能与人对话运用了什么技术？

简单来说，自然语言理解(或者更通俗一点，叫做自然语言处理)就是让机器理解人类语言的技术(像汉语、英语这样的人类语言叫做自然语言)。这项技术有非常广泛的应用。举个例子，如果有一个既能听懂中文又能听懂英文的机器，那么这个机器就可以充当人类的翻译；如果电视能听懂中文，那么用户就可以通过说话而不是按键来遥控电视。

自然语言理解是一门新兴的边缘学科，涉及语言学、心理学、逻辑学、声学、数学和计算机科学，以语言学为基础。自然语言理解的研究综合运用了现代语音学、音韵学、语法、语义学和语用学的知识，同时对现代语言学提出了一系列问题和要求。这门学科要解决的中心问题是:语言是如何组织起来传递信息的？人们是如何从一系列语言符号中获取信息的？

这方面的研究会涉及自然语言，即人们日常使用的语言，包括汉语、英语、俄语、日语、德语、法语等。，所以它与语言学的研究密切相关，但又有重要的区别。自然语言处理不是一般的研究自然语言，而是开发一个计算机系统，特别是软件系统，能够有效的实现自然语言交流。所以它是计算机科学的一部分。