在未来10到20年，人工智能将严重冲击我们的职场，超过半数的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均不可相提并论。

人工智能很强大，但并不是没有弱点，它的根本弱点就是：永远无法通过目前的数学或者统计学方法获得更高的阅读能力，即它无法准确理解人类的语言，因而也无法从事许多工作。人工智能的弱点就是我们应该努力的方向。

然而，现行的教育方法只能培养出终将被人工智能所替代的人才。本书作者主持了日本著名的“机器人考东大”人工智能研究项目，以扎实的理论和实验数据细数人工智能的发展现状，展望人工智能时代的未来图景，提供了适应人工智能时代的学习方法，帮助你先人一步做足应对准备。

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artificialintelligence，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。还有一种方法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。因为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，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。把传感器接入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。详细的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？这是因为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。Siri 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，这是因为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为我们的伙伴，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，让大家以为其实根本不存在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，并以这种错误观念为前提讨论相关问题。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。

前　言　我对未来的预测　1

第1 章　一流名校金榜题名　1

人工智能与奇点　3

偏差值57.1　8

人工智能进化史　13

惊人的YOLO——最前沿图像识别技术　23

沃森大显身手　30

东大机器人的战略　34

被人工智能夺走的工作　42

第2 章　挑战东大抱憾而归　57

阅读理解能力与常识的壁垒——填鸭式教育的盲点　59

听不懂话的人工智能　81

Siri 有多聪明　91

奇怪的钢琴曲　98

机器翻译　107

奇点不会到来　118

第3 章　你能读懂课本吗　127

你能胜任“人工智能做不了的工作”吗　129

是没学好数学还是没读懂问题——大学生数学能力基本测评　134

全国2.5 万人的基础阅读理解能力大调查　142

有三分之一的人读不懂简单的句子　150

偏差值与阅读理解能力　171

第4 章　最坏的情景　199

被人工智能分化的白领阶层　201

消失的企业　207

对人工智能的全球恐慌　214

后　记　223