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| 編輯推薦： |
未来等待我们的很可能是可以叫作“人工智能萧条”的全球性大萧条， 在所有被人工智能夺走工作的人中，很可能只有少数人能胜任那些必须由人来做的脑力劳动。
我们需要重构学习内容和路径：
①提升阅读理解能力；
②训练不囿于框架的灵活性；
③主动思考，培养不容易量化的软实力。
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| 內容簡介： |
ChatGPT 的横空出世让大众倍感焦虑，睿智如霍金、马斯克、比尔?盖茨等大佬也认为“人工智能的完全发展会导致人类的终结”。
在未来10到20年，人工智能将严重冲击我们的职场，大量岗位和从业者面临淘汰。历史上其他因技术进步引起的职业消亡，与人工智能的影响相比不可同日而语。
主持万众瞩目的“机器人考上东京大学”人工智能项目的新井纪子博士断言：人工智能超越人类的所谓奇点永远不会到来。
东大机器人虽然无法考上东大，但其偏差值达 57.1，数学成绩超过 99％的高中生。在推进东大机器人实验的同时，一项针对全日本 2.5万人的阅读理解能力调查揭示了一个可怕的事实：人工智能有其局限性， 但未来的危机不在于人工智能，而在于现行的教育机制，任由现状发展下去，结局将是可怕的“人工智能萧条”。
人类战胜人工智能的※方法就是提高阅读理解能力。我们唯有重构我们的教育和职业观，才能真正成为不被人工智能取代的人。
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| 關於作者： |
新井纪子，日本国立信息学研究所教授，理学博士， 专攻数理逻辑学。2011年起主持名为“机器人考上东京大学”人工智能项目（曾在2017年TED 上分享该项目进展和成果）。研发阅读技能测试项目，目标是给所有初一学生提供免费测试，并将本书版税全部捐给该项测试。
本书出版后，斩获诸多大奖，众多学者大家、意见领袖将其列为年度※佳图书，在全日本引发关于人工智能时代重构我们教育和职业观念的热烈讨论。
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| 目錄：
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简 目
第1章一流名校金榜题名
第2章挑战东大抱憾而归
第3章你能读懂课本吗？
第4章最坏的情景
后记
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| 內容試閱：
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正文赏析
人工智能与奇点
人工智能尚未问世
在开始之前，为了防止我们关于人工智能和奇点的讨论引发困惑，首先我需要澄清以下几点。第一点是人工智能其实在任何地方都还没有问世。人工智能的英语叫作 artificial intelligence，简称 AI。日语里平时常说的人工智能一般是指具有智能的计算机。
既然叫人工智能，那么就算不能与人类完全相同，至少也要具有同等水平的智能。而从本质上看，计算机所做的都是运算，或者更直接地说，都是四则运算。因此人工智能的目标，就是用四则运算来表现人类的智能活动，或者让人们觉得它能表现人类的智能活动。
要实现人工智能，有两种方法论。反过来，也可以说是只有两种方法论。一种是从数学上阐明人类智能的原理，再从工学上再现出来。另一种是不了解人类智能的原理，但通过不断进行工学上的实验，有朝一日发现“咦？不知不觉中就实现了人工智能”。
现在大多数研究人员藏在心底的想法是，第一种方法从原理上来看是无法实现的。因根本就没有科学观测人类智能的方法。我们的大脑如何运转，它感觉到了什么，它在思考什么，我们自己都看不到。我们读了一段文字就能理解其中的含义，但就连这个过程到底是什么样的活动，我们都还完全没有头绪。把传感器接人大脑也无法解答这个问题，传感器只能监测到电子信号或血流等物理现象。何况在现代，动物实验都要受到严格限制，把传感器直接嵌入健康人的大脑就更不可能获得许可了。无法比对测量结果进行验证，即使能提出“会不会是根据这一原理运转的”的假设也于事无补。无法实时观测人类智能活动，我们就连科学阐释人类智能的起跑线都还没有到达。
那么第二种方法呢？认为第二种方法可以实现人工智能的人常用飞机的例子做论据。他们认为，人们并没有从数学上彻底掌握飞机飞行的原理，但现实中飞机早就飞上了天。因此（这个“因此”其实并不符合逻辑），我们一定也可以依靠优先工学的方法实现人工智能。实现人工智能之后，数学家就可以随便花多少时间去探索“大脑为什么会如此运作”了。 我不能完全排除这种可能性，但这跟我不能完全排除银河系的某个地方存在一个跟地球一样的星球，那里生存着智能水平远超人类的生物的可能性没有太大区别。
只有一点是我可以断言的：通过大家如今热衷的深度学习等统计方法的延伸或者扩展不可能实现人工智能。其原因后文还会详细介绍，这是统计这种数学方法本身的局限决定的。
综上所述，遥远的未来暂时还不清楚，至少在较近的今后，人工智能还不会出现。然而现在，我们随处都能看到“人工智能”这几个字，就连我本人也正在随意地使用这个词。
为什么会这样呢？这是因我们其实混淆了人工智能与人工智能技术的含义。人工智能技术是指为了实现人工智能而研发的各种技术，包括最近比较热门的语音识别技术、自然语言处理技术和图像处理技术等。大家听说过Siri 吧？向智能手机提出问题，它就会为我们提供各种信息。Siti 应用的就是语音识别技术和自然语言处理技术。后文还会详细介绍，图像识别技术在最近几年有了长足进步，甚至可以说已经具备了视觉能力。此外，语音合成技术和大家平时上网检索时常用的信息搜索技术、文字识别技术等领域都通过多年研究取得了各种进步，大大地推动了人工智能技术的发展。
如今，我们把上述各种人工智能技术都简单地统称为人工智能。可能大家觉得，虽然还不知道何时才能实现人工智能， 但它终归是人工智能技术研发的最终目标，所以普通人严格区分这二者也未必有太大意义，再说每次都要说人工智能技术也很麻烦，所以干脆就把人工智能和人工智能技术混在一起用了。所以准确地说，本书中反复出现的“东大机器人” 这种人工智能，其实是一种人工智能技术。
可能有读者会奇怪，为什么要在进入正题之前讨论这个并无大碍的问题，这是因我觉得混淆人工智能和人工智能技术会带来一些危害。智能手机和扫地机器人自不必说，人工智能技术早已成力我们的伙伴，渗透到日常生活的方方面面。
我们有时会随意地把这些都叫作人工智能。但把人工智能技术叫作人工智能，可能造成误解，让大家以其实根本不存在的人工智能已经问世或者即将在不远的将来问世。其结果就是导致人们误以为将来所有的工作都会被人工智能取代， 并以这种错误观念前提讨论相关问题。可如果前提都是错的，那又怎么可能得出正确的答案呢？这就是我所说的危害。
出于这个原因，本书在接下来会严格区分人工智能与人工智能技术。但每次都写成人工智能技术确实很啰唆，而且也不太符合大家的印象，所以我会按照目前的普遍做法，把人工智能技术写成“人工智能”。然后在需要提及原本意义上的人工智能时，我会写成“真正意义上的人工智能”。
奇点是什么
与人工智能相关的概念当中，人们最关心的可能就是奇点 （singularity）了。我们经常可以看到有人讨论奇点到底会不会到来。非数学或人工智能专业人员所说的奇点一般表示“‘真正意义上的人工智能’超越人类能力的时点”。很多人弄不懂这到底是什么意思，因此每当听到人工智能战胜了国际象棋世界冠军，或者专业棋手输给了围棋软件等轰动一时的新闻， 都会觉得计算机（人工智能）的能力已经超越了人类，奇点即将到来的观点也因此而每每更令人信服。尤其是2017年佐藤天彦名人输给了日本象棋软件 Ponanza，让很多日本人深受打击。这使人们对人工智能产生了不切实际的期待，同时也加剧了人们对奇点到来的担忧。
奇点原本是指非凡、奇妙和特殊等含义，人工智能领域的准确术语应该是technological singularity，译为“技术奇点”， 指“真正意义上的人工智能”能够完全不依赖人类力量，自动创造出比自身能力更高的“真正意义上的人工智能”的那一时点。小于1的数字无论相乘多少次，结果都不会大于1。 相乘的次数越接近无数次，乘积反而会越接近0。但只要比1 大一点点，哪怕是1.1、1.01，甚至是 1.001，重复相乘的乘积就会无限变大。如果“真正意义上的人工智能”能够创造出能力稍稍高于自己的“真正意义上的人工智能”，之后便会通过极高速的重复操作创造出拥有无限能力的“真正意义上的人工智能”。因此（这个“因此”也不太符合逻辑），人们便决定把“真正意义上的人工智能”的能力开始迅速提高的时点叫作奇点。有一定数量的人虽然摸不着头脑，但总觉得这种计算机（我写“真正意义上的人工智能”写烦了）当然一定能够超越人类的能力。
作为一名数学家，我可以负责任地告诉大家：奇点不会到来。原因我想放到后文再做解释，本书所说的奇点是指严格意义上的“技术奇点”，而不是人工智能在某些领域的能力超越了人类的情况。
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