人工智能一直是一個很熱門的話題。搜狗CEO王小川在最近的一次演講中，介紹了機器是怎么學會思考的。

    機器人學習人類的過程，一共分三個階段。

    第一個階段，我們把人已經懂得的規則交給機器。這是最開始的方法。程序員把規則寫成一個代碼交給機器，告訴機器什么數據要怎么處理。比如我們要做一個電飯鍋，寫好一個程序，到了103度，電飯鍋就會跳閘。所以傳統的機器學習，就是人告訴機器求解的方法。但這里有個問題，很多時候我們自己都不知道方法是什么。比如人臉識別這個技術，你想讓機器認出張三的臉，但你怎么告訴機器這就是張三的臉，眉毛是粗的還是臉是方的？我們發現很難用一個技術把人臉識別出來。

    這時候就到了第二個階段，我們不告訴機器方法，只告訴機器問題和對應的答案是什么，讓機器進行學習。比如人臉識別，我們只要告訴機器這是張三的臉，那是李四的臉，不用告訴機器為什么這個臉是張三或者李四的。機器通過大量的數據訓練就能夠學會。去年開始圖像人臉識別機器超過了人，準確率超過了人一倍。谷歌機器人學圍棋就是這么學的，把人類棋手六段以上對弈的30萬盤棋放在機器面前，告訴他在什么局勢下，人是怎么落子的。機器不僅把這30萬盤棋學會了，它在這個過程里面還產生了對類似問題的分析能力，所以棋局變了之后，它也能根據以前的經驗去做判斷。

    第三個階段，只給機器人目標，而不是告訴它怎么做，這是演進中很重要的一步。機器學習人下棋的方法，最后戰勝人，這是一個超越進化的路徑。但谷歌還在做另外一件事情，讓機器不學人的下棋方法，隨機落子，自己和自己下，然后告訴它輸贏，看能不能進化出來一臺跟人走棋風格完全不同的機器。這就像一個人在中原學會了所有武功，把它融匯貫通，然后再進行提高；另外一個人從來沒有來過地球和中原，卻要學武功，你說它的武功跟人會一樣嗎？這是人類所好奇的，看看重新開始會出現什么智慧。

    了解了機器學習人類的過程，未來什么樣的職業容易被取代呢？

    王小川說，工作環境越封閉，提供的答案越標準，你的工作越有可能被機器人取代。因為環境越封閉，說明我們輸入信息是一些固定限制的信息，比如做審計師，看的都是財務報表，輸入的數據都是在一個封閉的環境里面的數據，這種工作，答案都是標準化的，是有答案的，最有可能被機器取代。但作家就不太容易被機器取代，因為作家需要很多生活閱歷，讀萬卷書，行萬里路，這種開放的環境對機器是一個很大的挑戰。你輸出的解答越開放，越沒有固定的答案，就越難被取代。

    那未來機器和人類會是一種什么關系呢？

    王小川總結說，未來人類不會被機器取代。因為機器沒有生存意識，而且人類的想象力是目前的機器取代不了的。未來人與機器是一個融合的關系。但是技術可能讓我們變得更強，也可能讓我們變得更弱。比如，很多人戴眼鏡，眼鏡是一種技術，戴眼鏡我們看得更清楚，但離開眼鏡我們就看不清了。所以我們要拋離技術之后再看自己行不行，放下手機、pad、汽車交通工具之后，我們不會變強，只會變弱。

    所以，人工智能與人融合會帶來新的物種。通過我們對人工智能的理解和對技術的理解，技術可以帶來與人的融合，可以提升人的能力，也可能降低人的能力，這是我們未來的進化。