內(nèi)容來源：2019年4月12日，在北京東升科學(xué)院舉辦智酷沙龍第79期上，硅谷風(fēng)險(xiǎn)投資公司CEG Ventures創(chuàng)始人王維嘉進(jìn)行了《暗知識(shí)：機(jī)器認(rèn)知如果顛覆商業(yè)和社會(huì)》新書分享會(huì)的主題演講。筆記俠作為獨(dú)家筆記合作伙伴，經(jīng)主辦方審閱授權(quán)發(fā)布。

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封面設(shè)計(jì) & 責(zé)編 | 小花

第  3491  篇深度好文：5224 字 | 13 分鐘閱讀

市場上有很多關(guān)于人工智能的書。各種觀點(diǎn)包括2040年奇點(diǎn)降臨，機(jī)器人要終結(jié)人類的演化歷史等等。包括馬斯克、霍金這樣的大咖也在發(fā)出很擔(dān)心的聲音。

大家為什么會(huì)對(duì)人工智能有這么多不同的理解呢？就因?yàn)樗苌衩亍?/span>

不像互聯(lián)網(wǎng)來臨時(shí)大家都能懂，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)就是不同的商業(yè)模式，技術(shù)也比較簡單。但人工智能就好像是個(gè)黑科技。

我就想寫一本書，把黑科技給它祛魅。從我自己的研究看，人工智能背后的東西都是很簡單的。

人工智能對(duì)我的刺激，是從AlphaGo下圍棋這件事開始的。

這件事給我們?nèi)祟悗韮蓚€(gè)震撼：

第一個(gè)震撼是我們完全無法理解為什么AlphaGo能這么厲害。

柯潔下完后流著眼淚說：“我根本看不到希望?！甭櫺l(wèi)平說：“AlphaGo是上帝派來教人類下圍棋的，它的水平至少是20段。”

不僅柯潔和聶衛(wèi)平不懂，連谷歌的工程師都搞不明白為什么AlphaGo每一步會(huì)這么走。要知道圍棋在人類世界里被認(rèn)為是最高智商的游戲。但我們卻被人工智能打得沒有還手之力。

但最震撼的是AlphaGo要先學(xué)人類的殘局、學(xué)棋譜，然后超過人類。但AlphaZero不學(xué)人類的棋譜，完全靠機(jī)器的自我對(duì)弈、自我學(xué)習(xí)，結(jié)果7天就打敗了AlphaGo，40天以后就天下無敵。

這說明人類2000年積累的圍棋知識(shí)，對(duì)AlphaZero不僅一錢不值，反而是累贅和包袱，反而束縛了它的水平。

這件事對(duì)我們自尊心的打擊太大了。人類覺得圍棋殘局多么牛的東西，居然對(duì)機(jī)器來說是垃圾。人類積累了2000年的東西，對(duì)于機(jī)器來說是垃圾。

這件事對(duì)我自己也是非常大的沖擊。整本書研究的起點(diǎn)就從這里開始。

2018年年底，AlphaGo團(tuán)隊(duì)做出了阿法蝶（疊）。我把它翻譯成蝶，正好是阿法狗的妹妹。

阿法蝶可以把蛋白質(zhì)基因序列的蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)給算出來。這個(gè)研究結(jié)果被發(fā)表在《科學(xué)》雜志上。

人類的生命，都是由細(xì)胞組成的。細(xì)胞的基本單位就是蛋白質(zhì)。蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)非常復(fù)雜，而蛋白質(zhì)的所有功能就取決于三維結(jié)構(gòu)。

以制藥舉例。

比如找到了一種造成肝癌的蛋白質(zhì)，要能發(fā)現(xiàn)小分子卡在這個(gè)蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)里，讓它動(dòng)彈不了，肝癌就能治好。

所以蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)是人類理解基本的生命和生命過程最重要的東西。

過去人們觀測蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)要用X光衍射的方法，非常非常的難。做好幾年的試驗(yàn)，都可能看不到一個(gè)（完整的結(jié)構(gòu)）而且蛋白質(zhì)特別容易脆。

這兩年出了新儀器叫冷凍電鏡，但需要1000萬美金一臺(tái)。

在冷凍電鏡下，比較容易看到三維結(jié)構(gòu)，但冷凍電鏡要做出一張蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)圖，要照幾十萬張照片，再拼湊出來。但現(xiàn)在阿法蝶（疊）很輕松就算出來了。

借助人工智能，我們?nèi)祟愒诨A(chǔ)科學(xué)上，有了巨大的突破。

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于是我給出一組定義：

信息：可觀察的事物表征

數(shù)據(jù)：被描述出來的信息

知識(shí)：數(shù)據(jù)之間的關(guān)系

我認(rèn)為這三個(gè)定義是自洽的，簡單的。用這個(gè)定義來解釋人工智能是非常嚴(yán)謹(jǐn)，后面我會(huì)詳細(xì)介紹。

做人工智能研究，我有一個(gè)線索是回到人類認(rèn)識(shí)世界的最初。哲學(xué)上有一個(gè)分支叫認(rèn)識(shí)論。

認(rèn)識(shí)論討論的是世界的本源是什么，人是否能可靠的認(rèn)識(shí)世界？

理性主義認(rèn)為：

人是有能力認(rèn)知概念的，比如時(shí)間、空間；

知識(shí)是來自于推理；

萬事皆有因果。

而經(jīng)驗(yàn)主義的代表人物洛克認(rèn)為：

人天生就是白紙一張，所有的知識(shí)都來自于經(jīng)驗(yàn)，萬事沒有因果關(guān)系，因果關(guān)系只是假象，其實(shí)就是相關(guān)性。就是說經(jīng)驗(yàn)主義更相信眼見為實(shí)。

但實(shí)際上世界上不存在所謂客觀的東西。

我們之所以對(duì)世界不理解，是因?yàn)槲覀冇残缘陌?/span>世界分成客觀和主觀，唯物主義與唯心主義，而這種兩分法，實(shí)際上是錯(cuò)的。

任何認(rèn)識(shí)世界離不開主體。

英國數(shù)學(xué)家羅素有一個(gè)著名的火雞悖論。

火雞就是經(jīng)驗(yàn)主義者，每天早上它的主人敲盆來喂食，第二天、第三天也是這樣，那么火雞就得出一個(gè)結(jié)論：以后每天早上主人都會(huì)敲盆來喂食。這個(gè)結(jié)論的有效性一直持續(xù)到圣誕節(jié)的前一晚。

理性主義和經(jīng)驗(yàn)主義爭論的焦點(diǎn)有兩件事：一是知識(shí)的來源到底是推理還是經(jīng)驗(yàn)？二是什么樣的知識(shí)更可靠？

回過頭我們?cè)倏慈祟悮v史上所謂的知識(shí)是什么。

人類有文字以來，所有的知識(shí)，不管是現(xiàn)在的文字還是甲骨文，但凡可以用語言文字或公式表達(dá)的，就是我們認(rèn)為的知識(shí)。

因?yàn)樗梢詡鞑?，可以被別人所理解。

直到70年前，奧匈科學(xué)家邁克爾·波拉尼寫了《個(gè)人知識(shí)》，他認(rèn)為還存在一種非常個(gè)人化的知識(shí)，是不可傳播的。后來定位為默會(huì)知識(shí)（tacit knowledge）。

生活中有大量的知識(shí)或技能屬于默會(huì)知識(shí)，比如騎自行車、拉提琴、打乒乓球、游泳，都是需要反復(fù)去訓(xùn)練，卻不可表達(dá)。

默知識(shí)有個(gè)特點(diǎn)，不可記錄，不可集中。而計(jì)劃經(jīng)濟(jì)的前提就是要把全國的所有信息都放到一臺(tái)計(jì)算機(jī)里，全算出來，再告訴每個(gè)鄉(xiāng)村該生產(chǎn)多少東西。

Iphone沒出來之前，沒有一個(gè)人知道智能手機(jī)應(yīng)該是什么樣。這個(gè)事只能靠企業(yè)家和發(fā)明家的想象力。

按這個(gè)思路想下去，很自然就會(huì)想到，會(huì)不會(huì)存在著一種既不可感受，也不可表達(dá)的知識(shí)？就是暗知識(shí)。

我畫了一張圖，橫軸是否可表達(dá)，縱軸是是否可感受。

明知識(shí)是既可感受又可表達(dá)，比如浮力定律。還有一類人沒法感受到，比如我們感受不到量子力學(xué)的微觀世界。但它在數(shù)學(xué)上是完美的，

還有一類呢，像量子力學(xué)、廣義相對(duì)論，我們?nèi)藳]法感受到有這個(gè)，量子力學(xué)微觀世界，我們也感覺不出來，所以但是它在數(shù)學(xué)上是完美的，一定存在且實(shí)驗(yàn)可證明。這就是不可感知可以被證明的知識(shí)。

很顯然四個(gè)象限就空了一個(gè)，就是暗知識(shí)。當(dāng)我完成對(duì)暗知識(shí)的發(fā)現(xiàn)時(shí)，感覺又回到了30年前做博士論文。

在斯坦福做博士論文有一個(gè)要求，contribute to human knowledge，就是要對(duì)人類的知識(shí)有貢獻(xiàn)性。

暗知識(shí)就是原來從來沒有任何人提到過的。除非還能發(fā)現(xiàn)一個(gè)獨(dú)立的軸，否則人類所有的知識(shí)全能放在圖里。

這三種知識(shí)之間量的關(guān)系可以用冰山圖表示：

人類有文字以來積累的所有的知識(shí)，是冰山在水平面之上的部分；默知識(shí)是海平面以下人們看不見的冰山，而暗知識(shí)就是整片海洋。

人類的基本局限，是接收的信息遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于輸出的信息。

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暗知識(shí)作為一個(gè)哲學(xué)概念，與我們的生活息息相關(guān)。

比如機(jī)器學(xué)習(xí)加人臉識(shí)別技術(shù)，該不該篩選出那些長著一張壞人臉，概率上犯罪幾率更高的人，比如自動(dòng)駕駛面對(duì)突然跳出來的小孩，不撞自己會(huì)死，撞孩子會(huì)死，該如何選擇。

這都是機(jī)器學(xué)習(xí)或暗知識(shí)擺在我們?nèi)祟惷媲胺浅?yán)峻的問題。

由于暗知識(shí)的不可理解性，會(huì)給人類造成一系列的問題。

美國國防部有一篇白皮書提到：

未來人工智能的不可解釋性，是做公共政策決策上最大的障礙。

當(dāng)機(jī)器告訴你要做什么，也無法跟大眾溝通，這就會(huì)對(duì)多數(shù)決策和制度產(chǎn)生很大的沖突。

我在公募做投資，每年大概會(huì)看幾百上千家公司。我總結(jié)整個(gè)人工智能的產(chǎn)業(yè)生態(tài)，就是金字塔的形狀。最上頭皇冠上的鉆石是算法。

大家說人工智能就是三件事：

算力、算法和數(shù)據(jù)。我覺得算力和數(shù)據(jù)都是胡扯。搭順風(fēng)車數(shù)據(jù)自動(dòng)就變大了，算力就變強(qiáng)了，和人工智能行業(yè)沒關(guān)系。實(shí)際上數(shù)據(jù)的發(fā)展是要算法上有突破。

但算法在今天很難做生意。真正做算法的非常少，主要在大公司和大學(xué)里。

算法里比較重要的核心技術(shù)就是芯片。

簡單來說，所有的芯片公司里最重要的兩家公司，一個(gè)是英偉達(dá)，做GPU圖形芯片處理器。

一個(gè)是賽恩斯，做FPGA現(xiàn)場可編程門陣列。這兩家公司占統(tǒng)治地位，現(xiàn)在中國一大堆芯片公司還無法挑戰(zhàn)這兩家公司。

人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)中另外一個(gè)重要的環(huán)節(jié)是frame編程框架。編程框架大致可以看成操作系統(tǒng)層面的東西，但它不是一個(gè)操作系統(tǒng)，而是程序庫。

今天最大的程序庫，是谷歌的TensorFlow。今天所有的人工智能公司，特別是中國的人工智能的公司，全是用的谷歌的開源軟件。它已經(jīng)形成了生態(tài)系統(tǒng)。

在應(yīng)用層面，我要強(qiáng)調(diào)一點(diǎn)，以目前發(fā)展的線性預(yù)測，還看不到很多的應(yīng)用。就像汽車剛出來時(shí)大家會(huì)覺得，汽車就是比馬車快的代步工具。

但汽車出現(xiàn)后讓我們有了高速公路，時(shí)間更節(jié)省了，就可以不住在城里了，等等。就造成了一系列的變化。這些變化是在汽車剛剛被發(fā)明時(shí)想不到的。

我投資過一家做金融醫(yī)療的公司。對(duì)慢性病患病的原因可能有很多，包括飲食、基因、臟腑器官等等?？赡艿脑蛉苛谐龃蟾藕脦装賯€(gè)。

而且直接的原因背后還有間接的原因，第二層、第三層、第四層，一個(gè)病就可以畫成一個(gè)非常復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)。

但人類醫(yī)生看病可能只有五分鐘時(shí)間，因?yàn)橐惶煲次濉⒘畟€(gè)病人，根本沒時(shí)間。所以只能抓住最最主要的兩三個(gè)因素，基本上是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)做判斷。

但機(jī)器不一樣。機(jī)器學(xué)習(xí)是把所有歷史數(shù)據(jù)全部輸進(jìn)去，這樣可以建立起非常復(fù)雜的系統(tǒng)。

機(jī)器看500萬個(gè)這樣的系統(tǒng)，就相當(dāng)于看了500萬個(gè)病人。全世界沒有一個(gè)醫(yī)生一生中看那么多病人。這樣AI就可以成為最有經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)生。這家公司通過了美國的醫(yī)生資格考試。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的本質(zhì)是讓機(jī)器在海量的變量里頭，發(fā)現(xiàn)人類發(fā)現(xiàn)不了的復(fù)雜的相關(guān)性。