错误发生

AlphaGo在代表最高水平的智力游戏围棋与人类顶尖选手对决，但凡虚心一点的科学家都明白，这不过是个100万美金的超值广告。

而从媒体到普通民众，都担心某一天AI具备自我意识后，在高速进化中全面超越人类。

这根本是孤陋寡闻的恐慌。

哲学上有一个悬而未决的问题，意识和智能产生自大脑，但是意识和智能能够理解大脑本身吗?

索罗斯在他著名的通俗著作《金融炼金术》开篇提到了一个问题，所有能被人类主观意识影响的东西，都不具备“客观性”(这句话请读三遍想三遍)，因为“反身性”原理，所有有人类参与和影响的活动，从金融投机所属的经济学到预测社会发展的历史和人文类科学，都不具备真正的规律。某种程度上它们本质上都是伪科学。

这句论断让笔者印象尤其深刻。从量子力学主宰的微观世界被验证了无数次的“不确定性原理”，到索罗斯的“反身性”原理，背后揭示了一个深刻的规则：人不能跳出“人的视角”去验证人。

“不畏浮云遮望眼，只缘身在此山中”

人工智能大家都在追风谈deeplearning，也就是程序员设计算法，训练计算机群从海量数据中习得 “特征”，也是这次AlphaGo不同以往围棋软件的地方，它能够与顶尖高手的大量切磋练习中“自动学习”提高技术。但是AlphaGo习得的那点“人工智能”与人类所真正代表的强人工智能相比，还有两个巨大的门槛。

第一个问题，归根结底，人是不是一部自动反应的机器?

《生活大爆炸》里有一个男主角叫SheldonCooper，他很萌，但却是对情境感知能力较差，并伴随着严重强迫症。

社交困难、沟通困难、固执或狭窄兴趣。类似SheldonCooper的人，在幼年时，会经常遇到这样的尴尬：

–孩子没有交作业，老师很生气，便讽刺地说道：

–老师：“狗把你的作业吃掉了吗?”

–孩子：“老师的狗会吃掉纸?”

孩童是因为不能理解老师的提问而保持沉默，并会认为老师有养狗、而且狗会吃纸。但老师想要表达的其实是“你忘记交作业了”，而孩童本身没有办法了解这类的隐喻。

世界上真实存在着这样一群人。现代精神病学指出，这是一种温和的自闭症叫阿斯伯格综合症(Aspergersyndrome)，不同于一般自闭症， Aspergersyndrome保有社交的意愿却缺乏相关的能力，他们看起来像“机器人”，但大多心智正常。

Aspergersyndrome 从某种程度上反映了人类心智并不神圣，是有迹可循的。而认知心理学的发展，却越来越向人们揭示一个可能的结论，无论是自闭症患者、阿斯伯格综合症患者、还是普通人，实际上都是基本自动的机器。

神经科学家安东尼奥·R。达马西奥所著述《SelfComestoMind》(自我在大脑当中是怎么生成的)中认为，通常人们混淆了 emotion(直觉情绪)和feeling(感受)。“我觉得怎么样，我觉得受委屈了，我觉得被尊重了”，这种“我的feeling”是杜撰的、虚假的。

一个比较典型的例子，这也是原来心理学经常引用的故事，在加拿大做的实验。在一个石桥上和一个铁桥上招募一帮人去谈恋爱，随机抽取一对一对去谈。石桥因为很坚固，有风也不会晃。铁桥是铁索桥，是吊桥，有风就会晃。因为一晃就会紧张，紧张恐惧是一个 emotion，恐惧来的时候又带来什么呢，内部是肾上腺素分泌;外部的表现，比如瞳孔放大，面部会发红，鼻孔会扩张，有各种各样的表现。

但是很有意思是，紧张的外在表现和爱情出现的外在表现是一致的。理论上讲，环境不应该对你是不是对对方有好感能够产生影响，不管你是在石桥上跟人谈恋爱，还是在晃动的铁桥跟人谈恋爱，理论上讲，你爱上对方的几率是差不多的。但一个很有意思的现象是，在晃动的铁桥上爱上对方的几率大大超过在一个稳定的石桥上，因为刚才讲的 feeling部分，就是这个自我部分，它不知道emotion 出了什么事儿，它只是去读取。它读取的数据是，原来所有的征兆，所有的征兆符合谈恋爱的特征，我就一定爱上对方了，我既然爱上对方了，我就一定要真的去爱她，因为如果我觉得我是，而又没有真的去爱的时候，又会出现另一个，叫做认知失调。这样的话，他就以为自己是这样的，就那样去做了。这是真实研究的成果。

之前人们认为emotion就是 feeling，达马西奥研究发现不是，emotion不能改变，见到什么样的情况你就会产生怎样的反应，是下意识的，是不能控制的。而feeling是“我” 在作怪，受这个所谓的“我”来控制的，它首先读取emotion的数据，经过处理之后告诉“我”，我感受到了什么。

“处理”的过程十分关键，它能否被模拟，与实现真正的人工智能息息相关，这是人工智能已有部分答案(比如deeplearning )的第一个重大问题。而所谓的“我”，自我意识甚至自由意志都是幻觉，是假的，不存在。我们实际上是个基本自动的机器，99.9% 自动处理的机器，只不过这个机器有一个特别特殊的软件，就监控这个机器本身的“我”。

身体是遍布传感器(耳鼻口舌目身体，听觉嗅觉味觉触觉视觉)的硬件，又运行着一个产生“自我”的软件，从某种程度上来说，我们确实只是机器人。

但“自我意识”是如何产生的，目前还没有彻底搞清楚，也是人工智能最重要的、且尚无头绪的问题。

第二个问题，100%的正确诞生不了真正的智能

所见与真实有很大的狭隘和偏差。

普通人的视力系统就是一种用于获取和分析可见光的信息接收系统，倘若缺少一类，或是性能不足，就会发生：盲人无法感知光线、色盲缺乏分辨色彩的能力、健全人的眼睛看不见紫外线、红外线，分辨不出偏振光……但真正的，健全人看待世界的方式其实与盲人摸象别无二致。

一个已知的事实是地球面向太阳的区域每平方厘米每秒会穿过大约650亿个来自太阳的中微子，然而由于缺乏感知能力，不仅人类自身无法察觉。比如我们所谓的 “错觉”，错觉是在已获取信息的基础上，进行额外加工所获得的认知，有一个非常著名的例子就是卡尼萨三角形错觉;错误则是计划之外发生的随机突变。一些特殊的神经性疾病将使得我们感知到与常人完全不同的世界，例如拥有断续影像视觉(Cinematographic vision，一种罕见的精神异常现象)体验的人，大概会认同芝诺关于飞矢不动的论断所言非虚。

我们所谓的存在皆由我们的观察而得，而我们的观察方式存在先天性的漏洞。但奇妙的是，从感知、观察、形成概念、到逻辑推理均存在缺陷的人类，实现了真正的智能。

图灵开创了现代意义上的计算机科学，几乎同时代，美妙而强大的人工智能其实早在50、60 年代就开始研究了，但一直没有大的进展。之前的研究重点是精确的数理统计与创新算法，直到人们把眼光从线性系统放到非线性系统，从逻辑编排到混沌系统，从机器到人。才取得了一些有限的进展。比如模仿大脑神经元多层链路循环递进处理信息的方式，诞生了时下火热的深度学习。

计算机的发展，核心是逻辑门的堆叠带来的超高效率和超高准确性。100% 正确却诞生不了智能。非线性系统、混沌理论指导下，即使目前流行的分布式计算、并行计算，还没有真正有 “容错”的能力。模拟错误的信息输入，输出错误的模型，能在下一次模型实践中发现模型本身的错误或局限，在没有程序员没有旁人主动干扰指出中习得 “错误”，并从中学习进化。这需要部分抛弃冰冷的逻辑和理性，一场真正的哲学革命。

生命体是各种不同细胞的堆叠，涌现了意识、智能、情感、道德、乃至今天人类的一切，以至于反作用于现实世界本身。计算机实现强人工智能的一天，必然也具备意识、情感、道德等表面上与 “智能”无关的东西，那时候恐怕就不是一种机器和工具，变成活生生的生命体，而我们成为了造物主，成为了上帝。

宇宙的图像和大脑神经元的图像何其相似，真正人工智能的问世，笔者深信，那就是另一种创世。

作者：青山

DoNews7月26日消息（记者翟继茹）美国东部时间25日，Facebook发布了其2018财年第二季度未经审计财报。财报显示，Facebook第二季度营收为132.31亿美元，同比增长42%，不计入汇率变动的影响为同比增长38%；净利润为51.06亿美元，同比增长31%。据FactSet调查显示，分析师平均预期Facebook第二季度营收为133.4亿美元。

虽然财报数据显示良好，但并未达到华尔街分析师预期，导致Facebook在当日美股报收174.7美元，跌幅高达19.68%，扎克伯格的财富缩水168亿美元。“数据丑闻”的影响对Facebook还在继续。

据财报显示，2018年6月Facebook每日活跃用户人数平均值为14.7亿人，未达到华尔街分析师平均预期14.9亿人的目标；月度活跃用户人数为22.3亿人，不及预期22.5亿人的目标。（完）

7月25日，美团将在朝阳区751DPark举办美团无人配送开放平台发布会，介绍美团配送的进展。

事实上，美团的无人配送已经搞了一年多了，按照美团自己说法，到2019年，美团无人配送可能将实现片区规模化运营，这听起来颇有科幻色彩。

无人配送并不止美团一家在搞，京东也在研发小区内最后一公里的无人配送，那么美团外卖搞无人配送靠谱吗？自动配送能够解决美团外卖成本高的问题吗？美团搞无人配送的目的又是什么呢？

一、外卖送餐用无人驾驶靠谱吗？

所谓无人配送，实际上主要还是无人驾驶技术的应用。从现在各个公司实验性的产品看，无人配送基本就是快递柜加上无人车技术，在小型无人车上安装几个一些快递盒子，送到用户家门口实现无人化。

在这个过程中，核心技术是无人驾驶技术。

无人驾驶技术本身是分级别的，从L1到L4，L4是最高阶段的无人驾驶。不需要人工干预，外卖送餐所需要的也就是这个阶段的技术。

从目前的研发进度看，L4级别的无人驾驶还在试验阶段，即使是世界一流的无人驾驶研发汽车，也没有做到城市道路的L4级别无人驾驶。

这是因为城市道路情况复杂，按照谷歌科学家的说法，同样的时间内，城市道路会比高速公路多出几百倍的数据量，而且各种标识、意外情况复杂，目前的无人驾驶技术还很难在这种情况下做到万无一失。

所以，现在L4阶段的无人驾驶还只能在高速公路上有保障，我们看到的各种L4阶段的无人驾驶测试，也是高速公路上居多，京东搞的无人驾驶货车也是跑在高速公路上的。

而外卖送餐的需求，基本是在城市内发生，就是说要替代送餐骑手，就需要无人驾驶车跑在城市道路，这是目前的技术还无法做到的。不用说美团这种不以技术见长的企业，就是谷歌、百度、京东也做不到。

所以，美团能做的，只是在封闭区域内的无人驾驶送货，譬如大商场内、酒店大堂、从小区入口到单元门口。

在这种特定环境下，美团可能用无人配送来送餐。

二、自动配送能解决美团成本高的问题吗？

前不久，美团为了IPO，发了招股说明书，从招股说明书来看，美团的外卖业务毛利率极低，这种毛利率是无法赚钱的。

而毛利率低与美团骑手的成本息息相关，美团希望用无人配送减少骑手的用量，降低成本。

但是，从技术角度看，这是不可能的。

正如前文所说，L4阶段的无人驾驶技术在市内交通无法实现，美团的技术根本达不到。

而在特定区域内送餐，美团还是需要骑手把外卖从饭店送到小区门口，商场门口，写字楼门口，然后由无人驾驶车完成最后一步。

这种做法，对于骑手成本毫无用处，骑手只是少跑了最后一步，并不能减少骑手的数量。

而无人驾驶做最后一公里的问题很多。

首先，无人驾驶车的成本很昂贵，多线激光雷达一个就要几十万，即使美团用单线激光雷达，成本也很高。

而这辆车仅仅是在吃饭点用，一个写字楼为了及时送达，可能要安排几十辆车才行，这个成本无法承受。

而且，骑手把送餐放到车上需要时间，用户从车上拿走外卖需要时间，本身两步手续就大大影响效率，如果用户再耽误一会，这个效率会远比骑手送餐更慢。

同时，送餐和快递不一样，快递以天为单位，可以慢两个小时，送餐以分钟为单位，慢半个小时就错过饭点了，送餐效率慢了，用户体验无法忍受。

所以，无人配送对外卖来说，完全是天方夜谭，不能减少成本，反而会大大增加成本，同时降低效率。

三、美团为什么要宣传无人送餐呢？

既然技术达不到，流程没有谱，应用不经济，那为什么美团还要宣传无人送餐，还放出2019年就要片区规模化运营这种卫星呢？

很简单，资本游戏。

美团现在要上市。但是从财务指标，看美团是亏损的，所以，美团需要讲故事说明自己未来有潜力。

美团的主要业务是外卖，这块业务现在是低毛利业务，而这恰恰是美团最庞大的业务，这块业务如果未来可能大幅提升盈利，美团就有想象空间。

所以，美团要编织出一个无人送餐替代骑手，成本大大降低的故事，讲给投资人听，让投资人想象未来美团没有骑手，一台台无人车送餐，成本大大降低。

至于技术上能做到什么程度，经济上现实不现实，大多数投资人是不懂无人驾驶的，也不知道什么L1到L4，不知道多线激光雷达多少钱一台。

故事能讲圆，估值能上去就行，其他问题以后再说。

所以，美团的无人配送故事更多是一个资本游戏，我们不应抱有太大希望。

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