--- schema_version: "library-reader-v1" source_type: "original_book" title: "人工智能时代：破解人机共存密码（套装共10册）" author: null edition: null publisher: null year: null isbn: "9787521719512" library_document_id: "396e1bee-219e-4bee-9884-3214c17ff8f5" source_sha256: "e5d429a1fedfac2a13b0bd25057c39d818c33927767948a9bb41411f01413ced" pdf_physical_page_count: 3314 pdf_physical_page_index_base: 0 range_start: 2330 range_count: 10 html_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/396e1bee-219e-4bee-9884-3214c17ff8f5?start=2330&limit=10" markdown_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/396e1bee-219e-4bee-9884-3214c17ff8f5.md?start=2330&limit=10" previous_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/396e1bee-219e-4bee-9884-3214c17ff8f5.md?start=2320&limit=10" next_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/396e1bee-219e-4bee-9884-3214c17ff8f5.md?start=2340&limit=10" --- # 人工智能时代：破解人机共存密码（套装共10册） > 页码规则：PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX 是从 0 开始的权威文件物理页索引；PRINTED_PAGE 是页面中识别出的印刷页码，可能为空，二者不得混用。 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=2330 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED 我们的很多程序员、工程师都很享受百度对技术工作者的宽松环境，简单可依赖。技术员想法单纯，不善交际，醉心于开发出五花八门的产品。具有各种情绪的、活生生的用户和我们工程师的习惯思维不太一样。普通人生活中的点点滴滴以及商场上各种复杂多变的交易和情绪可能是我们实验室里工程师感受不到的。媒体人、公关人更能理解用户的情绪，我们的公关部门有时也会吐槽技术人员不理解用户心理，遇到问题常常以为修改了代码bug（漏洞）就好了。但是人情bug不是代码能够修补的，这对我们是一个触动。技术员与商人和普通用户的隔阂该如何打破，是我们必须考虑的问题，需要我们有更高的产品思想和跨界学习的谦虚心态。 我们对日常用户生活需求和人性的思考是一个持续不断的工作，需要持之以恒。但就这本书的主题来说，我们毕竟是工程师，我们始终不忘考虑如何用技术和数字满足用户的需求。我们要利用技术对数据进行精准区分并服务于不同用户。 数字化，这是从尼葛洛庞帝的《数字化生存》到凯文·凯利的《失控》和《技术想要什么》一直在讨论的趋势，也是技术人才念兹在兹的事情。除了工商、金融、农业、军事、科技数据以外，包裹我们的是生活数据。说到数据总会引起一些警惕，比如隐私数据会不会被贩卖？这个话题我们后面还要说，这里简单来说，人工智能眼中的数据绝不是低学历数据贩子眼中的身份证、密码等数据。今日人工智能重在从混沌数据里发现总体“模式”，进而优化生产、服务。翻译、语音识别和图像识别的进步就是最好的例子。这些混沌数据，经过人工智能识别规律，就会对人类产生巨大价值，比如从日常领域的语音识别到金融领域的征信防骗再到国家层面的反恐安全。 技术再好也要适应用户。产品端直接响应用户的需求，需要不断优化技术的表现形式。我们认为，好的人工智能要润物细无声，不能像电压不稳定的电源，不能像有污染的水。要不断提高准确率，优化产品细节。比如有的公司语音识别技术虽然不错，但是输入法整体设计不够方便，这就影响了用户体验。百度也有不成功的产品例子，需要和用户一起来改变。 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=2331 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED 数据和技术不是冰冷的存在，和好的人工智能方法结合，就会体现出人性的一面。 很多网民对图1-5印象深刻。这是2014年初在东莞“扫黄”之后，百度地图运用数据可视化技术，描绘出东莞与中国各地的迁徙线路热度。 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=2332 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=2333 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED 有资深新闻编辑告诉我们，当时看到百度这幅图，瞬间感觉超越了新闻事件本身，有一种俯瞰人间的领悟。百度迁徙指数通过数据可视化技术反映了人类的命运和迁徙。数字时代的人群迁徙只是百万年来人类大迁移史诗中很小的一页，却是大数据时代具有历史性的一页。 我要说，这也是人工智能时代具有历史意义的时刻。这是智能地图技术对人类活动、人类命运的感知。人工智能本身尚无人性，但是结合开发者的创意、理念，就可以提供新的视角，甚至是一种别样的人性关怀。 计算机和互联网都是人工智能的身体，每个数据都是人类活动和人性的记录，人工智能因此终于像“灵魂”一样涌现而出，它是可以有人性的。 数据大道 有位哲学家说，人类是一种“在路上”的存在。百度积累了海量的地图数据，辅以设计师的智慧和各种精巧算法，可以描绘出人类的各种移动行为，感知人们在路上的生存状态。 百度地图每日位置服务次数最高突破720亿次，每一次都是人类的活动记录。图1-6是北京中关村一天的通勤记录的数据化展示，奔涌的交通热力图和节奏，仿佛这座城市的生命脉搏。 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=2334 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED 地图之眼具有大视野，通过图1-7，可以感受到中国中部、西部地区的发展态势——西安、郑州、武汉、合肥与北京、上海、深圳等一线城市的联系越来越紧密。 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=2335 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED 我们这一代人都听过童安格的歌：“为了生活，人们四处奔波，却在命运中交错。”我希望在人工智能的帮助下，人类的轨迹不只是交错，还有交集，汇流成河，生生不息。 百度大数据实验室一位年轻的科学家是学生物学出身，之前在普林斯顿研究鱼群的运动规律，一看到百度迁徙图就决定回国了。他说，原来人的数据也可以像鱼群这样研究，而且更方便，所以他决定来百度工作。2016年，他和同事一起利用百度地图上的搜索数据变化状况，准确预测了iPhone（苹果手机）销售量的下降。通过数据，大数据实验室为各种城市生活、企业运营提供智能感知。 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=2336 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED 2014年交通运输部提出：要深化改革，务实创新，加快发展“四个交通”，加快建设市场导向、企业主体、产学研结合的行业技术创新体系，促进科技成果转化为交通运输生产力。着力建立多渠道、多方式的交通运输出行信息服务体系，初步建成综合交通出行信息服务平台，向社会即时发布出行信息，解决出行信息不畅等问题。 在此背景下，百度提出了“中国智慧交通云服务平台合作计划”，与交通运输部公路科学研究院、国家智能交通系统工程技术研究中心共同打造合作平台，依托交通运输部重点科技项目“基于云平台的开放式公共出行信息服务研究与示范”，激活现有数据，建立部省数据信息资源共享交换机制，促进政企间出行服务信息共享应用，并对全社会开放。 智能地图可以根据用户移动快慢测量道路的拥堵程度，还可以智能规避单双号限行路线。结合虚拟现实技术，可以让人身临其境般寻找路线。以交通大数据为基础，加上算法辅助，响应交通管理部门的需求，智能地图系统已经能为城市交通缓解提供解决方案，大大减少了交管部门的压力。 智能地图对地理数据的收集使得很多智能项目得以展开。达到厘米级精度水平的高清地图技术已经运用到无人车开发中。2016年世界互联网大会上，百度无人车在乌镇进行了公开测试和试运营。体验全程3.16公里，共经过3个红绿灯以及一次掉头，不仅面临人车混行、电瓶车穿行等多种复杂路况，还需应对中雨、薄雾、雾霾等多种天气状况。这个结果丝毫不落后于硅谷同行在北美进行路测的进度。这是无人车的一小步，但必将成就人工智能的一大步。 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=2337 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED 人工智能不是从天上掉下来的，正是从几十年来计算机网络技术和数据处理技术的进步以及人类的数据生活之中水到渠成的。百度搜索和百度地图的智能化发展就是这个过程的一个缩影。 人工智能既不是神话也不是笑话 如今各种大众媒体上关于机器人的新闻很多，凑热闹的也很多。比如前阵子有新闻报道，一个展会上有一台机器人伤人。其实那只是一个教育辅助机器人，掉下台砸到人而已。还有某个墓园买机器人给守墓保安壮胆的新闻，那个机器人充其量是个玩具而已，恶搞成分更多。如果我们以科普的心态看待历史，就会发现人工智能既不是神话也不是笑话，而是从人类的劳动创造中实实在在生长出来的。我们不需要恐惧也不需要顶礼膜拜。 人工智能领域的科学家对技术的描述常常是直白而谦虚的。谷歌前工程师吴军说过，他在2003年的时候和同伴一起把谷歌的关键词搜索准确率大大提升，解决的一个主要问题就是，对于同义词或者近义词究竟该选取哪一种意思去搜索才能满足用户的需求。对于用户来说，如果搜索给出的结果不准确，用户就会换个近义词继续搜索，或者选择搜索结果中排名并不靠前的结果。这时用户其实亲自做了一个关键词搭配工作，系统会记录下用户给出的关键词搭配关系，现在要做的是更快、更优地反馈结果。他说：“至于我们是怎么做到的，说起来可能会显得很没有技术含量，我们事先把多年来用户搜索过的关键词搭配都整理出来，然后在2003年美国独立日的长周末期间，有四天的假期，我们停掉了公司当时五个最大的数据中心中的一个，利用四天时间对每一个关键词的搭配做了特殊处理。这实际上就是一种穷举法。”[3]也就是把用户经常选择的词语组合关系固化下来，下一次用户再做类似搜索，系统就能更快、更准地给出结果。 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=2338 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED 其实机器翻译等领域的技术逻辑，跟上述搜索中应用的有策略的穷举法有异曲同工之妙。据《纽约时报》报道，2016年6月的一个星期三，在谷歌翻译部门的会议上，人们对百度发表在机器翻译领域核心期刊上的一篇文章议论纷纷。迈克·舒斯特（Mike Schuster）的一句话让会议室恢复了秩序，“是的，百度出了一篇新论文。感觉就像有人看透了我们做的东西——论文有类似的结构，类似的结果。”百度公司的BLEU分数（一种衡量机器翻译和纯人工翻译之间准确度的分数）基本吻合谷歌在2月和3月内部测试中取得的成绩。Quoc V. Le(夸克·维·乐）并未感到不快。他的结论是，这是一个表明谷歌处于正确轨道上的迹象。“这个系统与我们的系统非常相似。”他安静地说。 Quoc V. Le是吴恩达的博士研究生，他可能并不知道，这篇论文的出炉与吴恩达并无关系，而是自然语言部门独立完成的。《纽约时报》对中国企业的报道当然是一扫而过。但吴恩达认为，国内部分媒体也需要改变习惯，不能总是下意识地认为什么技术都是外国更强，热衷于把后知后觉者当作突破者来报道，实际上人工智能领域很多领先创造都是中国人先做到的。 百度领先一年发布了基于NMT的翻译系统，谷歌在2016年也紧跟百度推出了类似的系统。所以这个领域最前沿的探索者的基本技术都差不多，最后就看谁的积累深厚，谁的优化做得好。 今天的人工智能思路与过去不同，变思维规则问题为数据问题和策略问题。过去人类总想为计算机设计出完美的逻辑，不断把人类的种种逻辑规则抽象成函数之后输入计算机里。现在的人工智能主要基于大数据基础和算法的进步。也就是说，今天人工智能的爆发恰恰建立在20世纪90年代末互联网爆发的基础上。有了互联网，数据才会大量产生。注意，这些数据不是用户自觉填写的数据，比如姓名、年龄、住址、爱好等，而是用户在使用互联网时自动产生的数据，比如每一次搜索、每一次点击就是一种数据，每一次移动轨迹也是一种数据。 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=2339 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED 中国已经是世界头号制造业大国，现在更需要的是提升“软实力”。精神、文化是“软实力”，计算和数据也是“软实力”。这样的“软实力”和传统产业叠加，也就是所谓的“智能+”。它将切切实实融入我们的生产、生活，看得见、摸得着。 非如此不可 问百度要做什么，不如问为什么一定要做？！ 每家企业都有自己的战略战术。2013年，国内移动互联网创业风潮开始兴起，不少企业将巨额资金投入这个巨大的“无底洞”，体现了它们在战略上的勇猛。百度则着眼于战略的长远和科学。当时注意到百度全面发力人工智能的人并不多。今天，人工智能蜚声世界，有人感叹百度战略的超前和坚定。因为百度提前认识到互联网信息产业的本质，一旦下定决心，就坚决走自己的路，不在乎外人评判。为此百度多方布局，重点突破，当全世界都开始关注人工智能的时候，人工智能大格局上已经有中国百度立下的柱石。 我们没有让百度的人工智能去参加下围棋、预测歌手比赛结果这类活动，而是专注于发展内功，同时集中力量把人工智能转化为能够改善人类生活的实用性服务。我们不只把深度学习应用到语音识别、机器翻译和街景门牌号识别等少数领域，而是将深度学习成功应用于显著提升用户体验。 下一段：[继续读取](https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/396e1bee-219e-4bee-9884-3214c17ff8f5.md?start=2340&limit=10)