文 / 于宜杉
敬畏天地，敬畏科技
既然人工智能有学习的能力，有自生长的能力，那么有一天它必定会与人类智慧正面较量……
“无人”可以是如宇宙般无边的哲学话题，也可以仅仅围绕技术做精细分析，但这个话题的奇妙之处就在于哲学与科技必须不分开。当然，这也是一个扯不清的话题，很容易走入逻辑迷阵而不自知，还自顾兴奋。
如何把用户留住，这应该是全互联网生意最痛彻的体悟了吧？用户在的时候，你在哪里？如果有上千上万个用户，你需要用多少员工去关照或者留住这些用户？
这时，无人的基础概念就形成了。在很多场景下，人无法存在，但又必须存在，这个时候，我们需要用自动化工具去替代人，或者说去体现人的存在感，与用户互动并完成一系列任务。这种替代的背后是绩效升级的驱动。
无人的第一阶段——自动化
无人的第一阶段，并不是智能，而是自动化。很多人懵懂之中会把这二者划等号，其实差别很大。简单地说，自动化都是系统按照人预先的设定在特定时刻触发，如果A，如果B，那么C，系统不需要做判断、分析和决策等思维动作，只是触发输出即可，而智能比如AI显然就必须有思维动作。
但在用户眼里，这个边界没那么清楚，他所感受到的都是系统输出的结果，至于是怎么输出的、中间过程是什么，他们不知道，也不在乎。这就是很多人混淆自动化与AI的主要原因。
AI要从自动化中孵化，其中关键步骤是数据积累。地球人现在都知道，没有数据就别谈AI，当然AI还有另一个要素就是算法。
必须说明一点，自动化不是AI发展唯一的路径，但自动化是AI发展效率最高的路径。
因为自动化旅程生成了大量高相关性的精准数据，这些数据是机器学习最好的培养基。若没有自动化这个过程，人们面临最大的挑战就是数据清洗，从各种杂乱的数据中找出可以培养智能的那些，过程难以描述。
举一个例子说明自动化的数据特质：自动化好比是超市里处理好的、包在保鲜膜或者盒子里的蔬菜，你买回去洗一下就直接下锅了，当然你也可以去菜市场买各种没有经过处理加工的蔬菜，但回家要费很多功夫择菜。
无人的第二阶段——机器学习
有了数据然后做什么呢？让机器学习人类的行为逻辑。这个学习过程至少可以拆分为三个层面：
1.学习认知用户的行为规律；
2.学习自动化程序与用户之间的交互规律，包括来往数据或上行下行数据；
3.超越自动化的刻板，从前面两个过程中升华、找到不确定性情况下的应对之道，这就是判断、分析与决策。
基于上述步骤，AI可以输出了，过程中要经过大量测试，这时算法的功劳非常大，好的算法会事半功倍。如果在自动化阶段，机器替代人的程度是50%～70%， 那么AI阶段就是60%～90%。
但无论怎样，机器都无法100%替代人，也就是说，在这个层面上真正的无人是不存在的。当然在前端用户体验上可以是100%的无人，但在后端总是离不开人的，而后端才是检验无人程度高下的最主要阵地。
人类发展AI的主观动机肯定不是抵制自身的存在感，只是让AI去解放人力不可为或者替代那些相对低级和重复性高的行为，当然这也就有了AI的相对高低之分，显然做人类做不了的事，其智能程度自然高于那些做重复劳动的事。
无人的第三阶段——人机博弈
那些更高级的人工智能，将来很可能就会演变为人类的对手。这并非危言耸听，而是宇宙之道。人类本意并非如此，但又有多少事能由人自身去把控？任何生命体都不能。有些事的发展总是超出我们的想象……
人与机器必有一战。很多朋友都看过《三体》吧？尽管不能拿一部小说来界定宇宙法则，但自然之道向来是阴阳相生相克，所谓相克，就是三体中的黑暗丛林法则，世界在角斗中生，在角斗中长，也在角斗中灭亡……循环往复，是曰轮回。
既然人工智能有学习的能力，有自生长的能力，那么有一天它必定会与人类智慧正面较量，这也符合相生相克的规律。
这就是无人的第三阶段。貌似有种不祥的预感：我们要被机器干掉了，真的无人了！
西方很多学者已经严肃地提出这类话题并不断求证，西方思维大都从事物本身去分析，但东方思维更善于跳出局外洞察，往往是跳出三界外就能一下子找到西方思维百思不得其解的症结所在，科学的尽头总是哲学。
所以，用周易之道，人类的未来就清晰可见了。但问题是我们总要为子孙后代做些什么吧，哪怕到后来证明都是无效的。
西方科技精英的提醒很重要，至少我们要去思考各种可能性：
◆ 机器入侵人类会造成什么灾难？
◆ 机器智能最开始可能是良善的，但如果它们被人类的欲望逼上绝路而反击，会发生什么？
◆ 可能会有哪些机器智能的变种？
◆ 人类的情感与机器的情感怎样交互？
◆ ……
这个世界的魔幻就在于，从人的角度来看，很多事情不可预测，谁知道世界的某些角落里此时有几个奇异博士呢？所以还是要时刻保持敬畏之心，敬畏天地，敬畏科技。
（作者系优浮Uengager创始人）
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