## 问答：谈论技术，必须得谈论成本和经济学

> 读者 萌孩子和大灰狼：
> 布鲁萨德认为技术没有真正解决社会问题，是因为人的数据不正确。那么当技术不再需要人类参与的时候，不就可以一劳永逸地解决问题了吗？这难道不是技术发展的源动力吗？

> 读者 爱斯基摩犬：
> 现在线上购物录入的数据可以造假，录入数据的是人，有的人不录入，有的人录假的。当然写程序的也是人，那录入数据的人和写程序的人相互博弈，是不是能够推动技术的完善和发展呢？

> 万维钢

如果现有的技术和人不匹配，解决方法肯定是要么提高技术水平，让技术变得更简单易用更可靠；要么提高人的素质，或者让另一些人制衡这些人。我们无法接受的局面是怎么能看着这些问题就在那里没人管呢？

事实是有些问题就是没人管。还记得我们当初讲《未来简史》的时候，其中提到一份报告，论证将来什么样的工作会被人工智能取代。那份报告对人工智能技术非常乐观，认为很多工作、特别是像医生和律师这样的高级工作都会被人工智能取代。但就是这份报告认为，“考古学家”这个职业，不会很快被人工智能取代。

为什么呢？并不是因为考古学太难 —— 有很多比考古学还难的职业都会被取代 —— 而是因为考古学是个没有什么利润的行业。从事考古研究的人很少，他们不费钱 —— 人工智能公司不值得为这个行业专门研发一套系统。

在线购物的数据对买卖双方很重要，涉及到真金白银，相关公司乐意投入人手让数据更真实。但是学校分发教科书这个事儿，毕竟只是校长日常工作中很小很小的一部分，根本不值得专门研发一套更高级的系统。有钱还不如多买几本教科书，毕竟中国人不用高科技也能实现人手一本教材。

这个道理是一个技术要想惠及社会每一个角落，它必须得变得非常非常*通用*才可以，*定制*的成本太高。如果有个拥有通用智能的机器人，他可以自学各种人的操作，那当然所有这些问题都能解决。可那实在是太难太难了。

从科幻角度，当然不管是什么问题我们都能想象一种技术来解决它。从现实角度，谈论技术必须得谈论成本和经济学。

> 读者 飞光：
> 如果人工智能是彻底的经验主义，那么人工智能在未来有可能有自我创新意识吗？经验主义有可能产生创新吗？

> 万维钢

创新有很多种，有一种创新叫“暴力破解”。比如爱迪生发明电灯，他不知道灯芯应该用什么材料做，做实验测试了好几千种材料，这个测试的过程就是暴力破解。每一次测试结果不行，别人说你的实验又失败了，爱迪生说我这不叫失败，我这叫积累数据 —— 现在我多了一个知识，我知道这种材料不好使。

这是一种用蛮力、在一个固定的范围内不断尝试的过程。最后爱迪生终于找到一种材料能做灯芯，那你能说这不是创新吗？这样的创新，就特别适合让人工智能去做。

Alpha Go 跟人类对战的时候，职业棋手一看了它用了很多人类不曾用过的下法，心中赞叹 Alpha Go 把围棋技艺往前推动了一大步，是宗师级别的创新。但事实上 Alpha Go 做的事情和爱迪生测试灯芯材料没有本质区别。围棋棋盘就只有这么大，程序无非是在绝大部分都是失败的经验中积累成功的经验。

爱迪生有句名言说1%的灵感加上99%的汗水。Alpha Go 这个项目中1%的灵感属于人类给它的设定，计算机承担的是那99%的汗水。爱迪生生产的是电灯，Alpha Go 生产的是新颖的围棋走法，但他们都是主要依靠汗水。

我猜测，未来人类最应该做的是那种“跳出盒子（think out of the box）”式的创新。别人都像人工智能一样在这个固定的范围里寻找答案，你却从一个看似不相干的领域找到了答案。比如别人开餐馆都在研究怎么让饭菜更好吃，你却在“文化渊源”方面下功夫，用一个新特色吸引顾客，这是换一个维度的玩法。

试想如果我在下一盘围棋的过程中，突然提出一个临时动议，说咱们能不能把规则改一下，给每人三次机会，让自己的一个棋子在棋盘上移动一格？如果我对面是人类职业高手，他肯定能比我更快适应这个新规则 —— 而如果我对面是 Alpha Go，它将无所适从。

![图片](https://piccdn3.umiwi.com/img/201805/25/201805251927421682636459.jpg)

> 读者 有点土的豪：
> 如果划出一条自动驾驶汽车专用车道，直接优化导致自动驾驶汽车遭遇意外的因素，是不是就行了呢？

> 读者 浮世绘：
> 在那个倒下或者被压扁的标记牌上，在不同的几个位置上分别安装上能够发射信号的装置。那汽车不就能很方便地识别出这是一个标志牌吗？我们难道不能发挥汽车的优势，用汽车特有的方法让他来实现最终相同的目的？

> 万维钢

这些在技术上都是可行的。事实上早在2000年左右，人工智能技术还没真正起步的时候，就有德国的公司打算用这样的方式实现一定程度的自动驾驶。当时的方案是在高速公路上铺设特殊的指引装置。

当然最终并没有这么做。因为这其实是个经济学问题，如果我们并不是要不惜一切代价实现自动驾驶。

火车需要专用的铁路，人们就铺设了铁路，那是因为这个技术一旦用上好处实在太大了。自动驾驶并不是非有不可的技术，绝大多数人并不在乎自己开车。如果路上根本就没有几辆车有自动驾驶功能，专门为此建设基础设施就是不值得的。如果必须依赖特殊的基础设施才能上路，那就上不了路。

其实电动汽车也面临类似的问题，好在人们可以在自己家充电，只要充一次电能跑足够长的里程，就不用依赖外面的充电桩。而电动车多了以后，充电桩也值得建设了。这是一个互相促进的正反馈循环。

可是自动驾驶如果依赖基础设施，却很可能不是互相促进，而是互相等待。

> 读者 老夏58765330：
> 万老师什么时候也能向我们介绍一下，有关以“慕课”、“可汗学院”为代表的互联网技术在教育上的“无能”的研究。因为在教育领域，目前国家、企业、学校对网上教育都投入了大量的资源，但这些投入、网上课程，到底能产生多大效果？网上教学能不能取代现实的课堂教学？这项技术的局限是什么？

> 万维钢

美国现在是非常严肃认真地对待在线教育。有很多大学已经把一些正式的课程给放到了线上。也就是说还是正规录取来的学生，还是正式的学分，只不过你不用去教室了，自己在宿舍里用在线的方式上课。还有些高中也允许学生选修一门在线课程。像这样的课程非常正规，同样有作业、有学习小组的线下讨论、有考试，有答疑。唯一区别就是以前坐在教室里听讲，现在改成了看视频。

这种在线教育的效果很不错。2014年麻省理工学院把一门物理课改成了在线课程，结果学生们的学习效果跟传统教学一样好 [1]。2015年的一个综合分析报道 [2] 说，在线课程的效果有好有坏，总体上可能还比传统教学更好。但是2017年的一项研究 [3]，在某大学做了一次自然实验，同样的课程，有的学生在线学习，有的学生用传统方法跟班上课，结果是在线学习效果不如传统方法，特别是原本基础差的学生，上在线课程更容易跟不上。

我理解课程的效果肯定跟学生的自学能力和学校的组织能力都有关系。麻省理工学院的学生都是尖子生，他们有很强的自学能力。在线上课可以暂停、可以反复回放、可以灵活安排自己的时间，这些都是好处。本来传统课程的好处是老师可以跟学生互动，但大学里很多课都是几十人上百人一起上，老师实际上根本没时间搞互动。从这个角度来说，在线课程更有优势。

但请注意这是搞得特别正规的在线教育，学生还是那些学生课程还是那个课程，只不过把上课地点搬到了线上。而对于大规模的在线教育，任何人都能报名，如果没有作业和答疑提供反馈，也许效果就比不上真正的小班课堂教学。特别是对中小学生来说，跟老师互动，随时获得反馈，可能还是很重要的。但这也只是我的猜测 —— 我并没有找到相关的对比研究，这种研究也不好搞，毕竟没有人不上小学、全靠可汗学院。

但不论如何，在线课程就算比不上线下课堂教学，也比根本就没有这门课要好得多。

> 读者：風轻扬：
> 要请教一下万老师：暗物质是已知物质的6倍，它为啥没影响到行星围绕恒星的旋转？

> 读者 赤兔：
> 那说明暗物质是非均匀分布？我一直感性上怀疑是因为均质分布的话，星系内外引力可以互相抵消。话又说回来为啥可以不考虑互相抵消的情况呢？

> 万维钢

暗物质不可能是均匀分布的。在引力作用下，暗物质必然是一团一团的，聚集在大质量星体的周围。在星系这个尺度上看，就好像一整个星系都沉浸在一大团暗物质之中一样。

所谓引力互相抵消，可不是“内外”互相抵消，是外部包裹着的那些引力能够互相抵消，相当于一个星体只受到它公转轨道内部引力的影响。

所以不管太阳系外面有多少暗物质，太阳系的行星们的运动都不受影响，只有太阳系内部的暗物质才影响它们。但是太阳系很小，它内部的暗物质非常少，根本就没什么影响。

所谓暗物质的总质量是可见物质的6倍，那说的是超大尺度的现象。比如咱们所在的银河系是个非常非常大尺度的星系，太阳系在其中只是沧海一粟。太阳和别的恒星之间又遥远的距离，在那恒星之间有广博的空间 — 那个空间实在太大，以至于其中的暗物质虽然密度很低，但是加起的总质量很大，以至于可以影响银河系外围那些恒星绕着银河系转动的速度。

不管你怎么想象，你头脑里想象的那个太阳系和银河系里，你想的星球都太大了。事实是宇宙非常非常稀疏，以至于你根本没办法在教室里按真实比例画一个太阳系星球图像。

![图片](https://piccdn3.umiwi.com/img/201805/25/201805251934167247894498.jpg)
