详解人工智能的五大思想流派 元芳你支持哪一派
本文系网易智能工作室（公众号smartman163）出品。聚焦AI，读懂下一个大时代！
【网易智能讯3月1日消息】未来的就业形势还能依靠科技巨头和首席执行官们来决定，而人工智能的未来，依旧充满了太多的不确定性。
这一状况是源自于人工智能及其在科技行业日益增长的存在所带来的不确定性？或者，这是归结于使用人工智能所带来的潜在变化？不管是哪种情况，似乎没有人能同意这些观点。就连科技巨头马克扎克伯格和埃隆马斯克似乎也不同意这些观点，他们在人工智能领域建立了属于5大思想流派中的两大流派。在人工智能世界里，一直存在着很多问题，这些问题使得越来越多人对人工智能持反对的态度，与此同时，也更加让人们觉得困惑。人工智能会抢走我们的工作吗？它会创造新的就业机会吗？我们会和人工智能一起工作吗？人工智能会比人类更聪明吗？只有时间能证明一切。
目前，根据《哈佛商业评论》的数据，人工智能有五大流派，我们需要关注围绕人工智能的观点，以了解你支持哪一流派，以及你在工作时如何准备和应对人工智能的参与。
乌托邦型思想
这一学派的思想主要是只关注于人工智能对经济的积极影响。该学派的支持者认为，人工智能将会带来一个新的时代，即在没有任何经济衰退的情况下，创造极端的财富和增长速度。《哈佛商业评论》这样解释到：“人工智能和计算能力将在未来20年取得突破，以实现奇点，届时，机器将能够完全模仿人类大脑的工作方式。”大脑将可以被下载和复制。这些被复制的大脑将会做一些认知工作，而机器人则做的是体力活。乌托邦主义者认为，这种认知和身体技能的转变将创造经济产出的增长，每三个月便能翻一番。这一学派的主要观点是：随着人工智能和机器人完成所有的工作，人类将能够将他们的技能和天赋运用到有意义的事情中，正式实现一种“做你想做的事情”的方式。
反乌托邦型思想
另一方面，反乌托邦思想者关注的是人工智能和机器人技术对市场和世界的负面影响。《哈佛商业评论》称这是一场“达尔文式的斗争”，机器将会主宰一切。这些投入使用的人工智能系统将成为中等和高级技能工作的核心力量。属于低等级技能范围内的工作岗位将被交给机器人。这些变化的结果将是高失业率、极低的工资和病态的经济状况。人类生产力将会下降，收入将会减少，人们对商品和服务的需求也将会随之下降。我们的经济可能会陷入混乱。埃隆马斯克认为，这也许是一种可能性，并且，他相信全民基本收入将非常必要。
科技乐观型思想
尽管一些公司和技术爱好者认为，我们离完善人工智能技术还需要数年时间，但科技乐观型主义者关注的是，人工智能可能会让人们对技术进步持乐观态度。尽管企业仍在学习这种智能技术是如何改变其业务的，但这一流派认为，企业最终将掌握这项技术，并从中获益。当他们掌握了这个概念，“生产力的飞跃”将在这个行业产生巨大收益，创造经济的增长，以及更高的生活水平，包括“消费者剩余和免费的应用和信息的价值”。这一想法也表明，一旦所有这些变化出现，就业机会可能会消失，并且负面收入也是不得不解决的一大问题。在教育、培训和技术方面的投资将会被要求解决这些棘手的问题。
现实主义思想
尽管保持乐观总是最好的，但持乐观态度的人们，有时候成为一个现实主义者也是至关重要的。这一学派关注的是人工智能背后的现实主义，以及它在商业世界中可能带来的变化。他们相信，就像以前的科技浪潮一样，人工智能和智能机器的浪潮可以创造出其所承诺的生产力。能够实现这项技术所需要求的公司将会实现生产力的快速增长。尽管可以创造新的就业机会，但技术可能会重演过去曾发生的事故，并且情况更加恶化：中级技能的工作水平会降低，低级和高级技能的工作水平会增加。现实主义思想支持者认为，由于缺乏完整的研究，这些问题目前还无法得到解答。这项研究对于在人工智能和机器智能行业做出明智决定不可或缺。
缺乏生产力思想
似乎大多数的流派都能在这一点上达成一致，那就是生产力的提高。然而，这种想法认为与预期相比，会出现生产力不足的情况。《哈佛商业评论》指出：“尽管智能技术具有强大的力量，但在国家生产率水平上来看，这种技术所带来的利益都很少。把这一点与人口老龄化、收入不平等以及应对气候变化的成本相结合，那么美国的GDP增长将接近静止状态。”那些在这一学派的人相信，没有什么值得大惊小怪的，只要耐心等待并为停滞不前的增长做好准备便可。
你支持哪一派？
尽管这五种思想流派有所不同，但有一件事是肯定的：无论人工智能的未来如何，企业家们现在必须为未来做准备。我个人就我所支持的思想流派进行了反复的讨论。就我而言，每一个都有道理，而且似乎都有可能。不过，在一天结束的时候，我知道，不管对人工智能未来的预测是什么，我都需要为未来做好准备。
（选自：forbes,编译：网易智能参与：Rosie）
关注网易智能公众号（smartman163），获取人工智能行业最新报告。
人工智能：行为主义
自从1948年维纳提出了行为主义以来，行为主义才开始得到人们的重视，不过即便得到了重视其发展速度也不如符号主义和联结主义。
行为主义的主要的思想就是感知加行动，俗称感动，需要在真实世界的复杂环境中进行学习与训练，相对比符号主义以逻辑为主，联结主义以数据为主，行为主义在真实环境的训练要困难很多，或许物联网的蓬勃发展会改变这一现状。
行为主义主要源于控制论。控制论思想早在20世纪40~50年代就成为时代思潮的重要部分，影响了早期的一批人工智能工作者。维纳和麦克洛克等人提出的控制论和自组织系统以及钱学森等人提出的工程控制论和生物控制论等也影响了许多相关领域。控制论把神经系统的工作原理与信息理论、控制理论、逻辑以及计算机联系起来。早期的研究工作重点是模拟人在控制过程中的智能行为和作用，如对自寻优、自适应、自镇定、自组织和自学习等控制论系统的研究，并进行“控制论动物”的研制（比如机器蜘蛛、机器蝴蝶和机器鱼等）。到了20世纪60~70年代，上述这些控制论系统的研究取得一定进展，也为智能机器人的发展奠定了基础，并在20世纪80年代诞生了智能控制和智能机器人系统。行为主义是20世纪末才以人工智能新学派的面孔出现的，现在这张新面孔也在物联网的作用下开始引起许多人的兴趣。
不过行为主义，从智能体现上更偏向于硬件一些，毕竟感知和行动都是需要传感器和控制器的，比如布鲁克斯的六足行走机器人，它被看作新一代的“控制论动物”，就是一个基于感知-动作模式模拟昆虫行为的控制系统。
另外行为主义又称进化主义，因为行为主义，其实是一个不断试错和不断演化的过程，所以从其学习路径来看行为主义更像是一个演化论，它不管你为什么，也不管你会变成什么，它只要你能够活下来就可以了。后面我们将会着重讲下行为主义。
在将行为主义之前，我们给大家看一个表，这个表是我对三种流派的一个整理和简单的对比，从而让大家有一个更加感性的认识。
样本
首先，我们看一下样本数量，首先符号主义几乎不怎么需要训练的样本，样本数量甚至可以为零，但是联结主义确实非常需要大样本，而且往往这个样本数越大效果越好，行为主义对样本的需求量也是很小的，虽然不至于为零，但是也高不到哪里去。
计算
其次，我们再看下对计算性能的要求，符号主义对计算机的计算性能要求不高，几乎任何一台普通的计算机都可以计算和运行，但是联结主义却不同，它需要大量的计算，普通计算机已经不能满足他的海量计算了，这时候GPU、TPU等高性能计算设备应运而生。行为主义在计算机性能要求上比联结主义有过之而无不及，行为主义对计算性能要求极高，通过越来越复杂的迭代计算达到一个人们比较满意的效果。
学科
再次，我们看下他们重点关注的学科，我们都说计算机科学是一个善于模仿的科学，那么计算机中的人工智能他们又是模仿什么的呢？举个形象的例子来说，符号主义其实更多的模仿了人的心理学，联结主义更多的是模仿了人的生理学，而行为主义更多的是模仿了生物尤其是达尔文的演化论。
模拟
然后，看下他们的主要落脚点，符号主义注重功能的模拟，联结主义则注重结构的模拟，而行为主义则更多的关注行为。
试错
再然后，我们看看三个流派对错误的偏好程度。符号主义几乎从来不犯错，它所有的一切都是正确的。而联结主义则会犯错，但是犯的错误是可以接受的。至于行为主义则是成天的犯错，错的我们都不认识他了，但是他只要在众多的错误中有一次正确就可以了。
最后，我们用一句话分别概括下三个流派的不同（见表表2-3-1）。行为主义是知其然并知其所以然，联结主义是虽然知其然但是不知其所以然，行为主义则是不知其然也不知其所以然。
表2-3-1 符号主义、联结主义、行为主义三者的区别备注：人工智能需要学习心理学、医学和生物学
由于行为主义刚刚开始崭露头角，很多概念还很新颖，特别是我们将要重点阐述的本能学习又是第一次被提及，所以，第三章我们现在简单介绍到这里，下面我们将会利用整个第三篇的文章的来着重探讨下行为主义中的本能学习。