爱游戏颜宁回国背后：被忽略的关键词和一本书

　　爱游戏爱游戏爱游戏在此次的“舆论旋涡”中，除了又一次被提及离开清华前往普林斯顿大学就职的往事，还包括颜宁一直以来的研究方向——结构生物学。其间最为引发讨论的信息点是：颜宁的研究方向，是否已被人工智能替代。

　　据媒体报道：英国人工智能公司DeepMind发布的AlphaFold2，以原子水平的准确度预测了2/3的蛋白质结构。

　　有网友将AI技术AlphaFold2比喻为珍妮纺织机，将科研人员进行的结构生物学实验则喻为手工作坊。

　　在这样或那样的“猜疑”中，明显、重要，但又一次被“轻描淡写”的关键词是AI。这不仅仅是生物科研领域的关键词，更是与关联所有产业行业的关键词，这更是关乎人类“今日与明日”的火种。

　　比如，在“完成科研，迅速获得PhD”方面胜过人类，在“提供正确的医疗诊断”，“多语言翻译”，“极端环境作业”等方面，AI也都超过人类。

　　但关于AI技术极其容易发生的误会，也是有关颜宁的舆论核心——“AI技术可以替代科研工作者”。

　　我们尚不能够专业地评判科研领域，但生活确实给予我们一种错觉，犹如人类学家玛丽·格雷和计算机科学家西达尔特·苏里曾指出的：

　　即使是那些看似“自动化”的服务，其实都是人类和软件协同工作的结果。人类被隐藏在平台之下，多数人意识不到他们的存在。他们也被称为“幽灵工作者”。

　　关于AI，有太多需要我们关注的方向。以湛庐出版的相关书籍为例，《智能学习的未来》：如何用AI释放学习者的潜能，《深度医疗》：AI在医疗领域的应用，《生命3.0》：与AI共进化的人类图景……

　　论稀缺，它直指当下人工智能发展的问题核心；论权威，它承载着大神侯世达的加持和光芒；论专业，它是《复杂》作者10年思考的诚意之作。

　　人工智能对你我的影响都将必定持续加深，我们理应撇去浪漫（这期间有假想也有误认）的外衣，这无关任何外界的争论。

　　有人揶揄说，AI为什么比人“聪明”，因为你给它知识，它会真正学习。是时候了，我们也该认线》去探究它们的运作方式、它们取得的成就、它们面临的挑战……

　　了解人工智能“技术内幕”的专业人士都知道，算法在外行人看来的确神秘莫测，但计算能力和符号演算的逻辑基础才是理解人工智能的关键。

　　米歇尔的论述有一条清晰的线索，她细致地分析了人工智能在视觉、游戏、机器翻译等领域最新的进展后指出：迄今为止令人眼花缭乱的智能突破，其实尚未触及智能问题的核心——自然语言理解和意义问题。《AI3.0》，就是为回答这些问题而生的。

　　作者米歇尔清晰地道出AI3.0时代四大赛道：视觉识别、机器翻译、无人驾驶、语音识别的核心议题、发展线索、关键性问题以及现状和趋势。

　　如何开发具有更接近人类水平的学习和推理能力的机器？如何进一步厘清人工智能与人类智能的区分？

　　媒体正在传播的对人工智能的夸张描述和误解，在此被米歇尔纠正；第三波人工智能热潮的发展痛点，在此被一一击中。

　　米歇尔将自己在书中呈现的观点串联起来，引导我们思考6个关键问题，激发人工智能终极潜力。还有哪些激动人心的问题尚未解决？她的答案是：几乎所有问题。

　　霍金曾说过，“21 世纪将是复杂性科学的世纪”，而圣塔菲研究所就是复杂性科学的世界第一研究所，米歇尔更是铸造圣塔菲口碑的神人。

　　在圣塔菲研究所时，米歇尔主导了复杂系统领域的研究工作，并教授了相关的在线课程。她的在线课程《复杂性入门》已经被近30 000名学生选修，成为Coursera排名前50位的在线课程之一。

　　米歇尔现任波特兰州立大学计算机科学教授，主要的研究领域为类比推理、复杂系统、遗传算法等。她曾师从“GEB”作者侯世达，两人共同创建了Copycat程序。爱游戏大神侯世达曾逐章审读本书，并为每一页都写满了意见！

　　·它立意清晰且不为谁站队，如果你是投资人或从业者，看懂这本书，比研究任何“X+人工智能”的商业计划书都会让你有收获。

　　·它是从AI出发的宏大篇章，如果你是政策制定者或科技领袖，本书将带你科学地审视人类与人工智能的关系，探索如何确保人工智能的安全边界。

　　·它专业且可读性强，如果你是普通读者，本书能让你理智判断人工智能对我们工作和生活的影响，知道它能做什么、不能做什么。

　　米歇尔在《AI3.0》引言中写到，“谷歌某些研究人员对于很快达到通用的、人类水平的人工智能如此乐观，这让我感到震惊。”但她接下来又说：“如果说人工智能研究人员低估了人类的复杂性，那么我是否也低估了当今人工智能的力量和前景呢？”

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