(公众号：)消息，9 月 17 日，在举办于上海的世界人工智能大会（WAIC 2018）上，人工智能领域的专家 Michael I Jordan 教授（非篮球巨星）公开发表了自己的演说；在演说中，Michael Jordan 提及了自己对于人工智能的新思路。他回应，谈及人工智能，目前大家都想要建构一个与人类一样的东西，但实质上，人们本质上是要建构的是一个系统，特别是在是经济系统，而且是由智能性不存在的系统。在演说中，Michael Jordan 提及了亚马逊所打造出的欺诈检测系统。实质上，这个系统是利用机器学习技术，只不过用了更加多了数据，而且创建的是末端到端的系统。
他指出，目前我们对于世界上什么人类享有智能理解不多，而且不告诉怎么界定智能，有可能二十年以后才能界定；因此我们没适当仿真人类机器自身的智能，而是把市场和数据加在一起，可以有相当大的赋能。最后，Michael Jordan 回应，像人一样的 AI 是很好的目标，但是人们确实必须的只不过某种程度是人的智能、生物智能，还包括市场智能。以下是 Michael Jordan 的演说全文：今天上午的讲话我实在十分好，我很讨厌，但是我现在听见的理论和我谈的角度是不一样的。
我实在人们是过于想要建构一个人，建构一个和自己一样的东西，实在这样不会解决问题。但是我们要建构的是一个系统，我今天没听见或者过于多的一个词的就是经济，经济是一个有智能的系统。
人工智能是像人一样的人工智能，我们还要建构类似于市场模型一样的人工智能。很多东西只不过都不是新的，AI 还包括机器学习不存在了三十年，对我们世界有极大的影响。在第一代工业上的影响，我们可以看见后末端几乎是获得 AI 技术的影响。像亚马逊，他们的欺诈检测做到的十分好，可以很好的监督供应链，可以把很多产品以规模化的方式迅速送往客户手中，没机器学习是不有可能经常出现的，这是 1990 年代。
创建这样的平台之后，他们还可以用于这个平台做到其他的事情，比如说可以做人类末端，某种程度是后端。他们不会做到建议系统，搜集数据，获取产品的前进和建议，这也是规模化机器的顺利。
到现在还没一个相当大的变化，用的是某种程度的算法，只不过是更加多的数据，而且创建的是端对端的系统。现在仍然是建议系统或者欺诈检测系统，现在是端对端的系统，比如说可以做到翻译成、计算机视觉等等，这是十年前做到将近的。现在早已沦为一个商品，你可以映射到其他的系统当中，但是它依然是一个用机器学习的方法做到的变革。现在我实在更加有意思的不是更好像人一样的人工智能，应当是基于数字的网络，它可以让人、数据和效用之间认识一起。
现在不是说道我们没 AI，只不过我们有一些非常简单的 AI 算法，我们是必须更为简单的算法，可以确实的需要减少人类的福祉。我们再行来想到智能这个词，现在所有人都在用智能，但是我们不告诉自己在说什么。
智能不仅是一种辨识，或者范式的辨识。比如说小孩子有智能，但是现在人工系统还没这种智能。现在的智能系统有什么样的一些智能系统呢？当然生物体有，大脑思想都有。
但是世界上还有什么是有智能的，你从火星看地球的话，你不会看见什么呢。我早已谈到的一点就是我们的市场，大家看看上海，如果你上一个经济学的课，就不会有人跟你说明说道，每天所有在上海必须的食品都会被送往上海，每个餐馆都有自己想的菜单，每个人都可以不吃到自己想要不吃的产品，这些每天都在再次发生，是以几十亿的级别移动着，这是非常复杂的系统，为上海、北京、深圳、纽约获取食品。从火星往地球看的话，你可能会说道这是最令其我惊讶的智能系统。
市场是有智能的，即个体的每个要求是人的要求。例如说道，在城市中莴苣过于多，要运更加多的莴苣，可以赚到更加多的钱。市场机制可以建构出有其他的东西，但我们只不过没把这些东西充份的涵括到 AI 系统当中。
我们对大脑和思想理解不多，当然可以做到很多研究，但是我们对于世界上什么人类享有智能理解不多，而且不告诉怎么界定智能，有可能二十年以后才能界定。我们一定要仿真自身的智能才能建构出有简单的智能系统吗？答案是驳斥的，市场做到了很好的事情，把市场和数据加在一起，可以有相当大的赋能。现在市场没用于数据，你在学经济学的时候不会谈博弈论理论等等，但是我们说道的数字是有人编出来的，但是如果把自学系统和市场机制并一起，可以有更为有效地解决问题的机制，解决问题今天谈的很多问题，还包括失业的问题。现在我们可以看见计算机带给了大量的数据，但是大部分的数据都是来仿照人的。
只不过我们早已有几十亿人，为什么还要多出来人呢？我们为什么无法把数据用来做到其他的事情呢？所以尤其来讲，如果我们看一下数据，然后看看市场的背景，只不过有的数据流当中，我们可以在数据上取得价格、价值，可以获取服务流、报价、价格。所以这个可以获释价值，某种程度是取得数据，通过智能还可以获释价值。你想要一下，一个像 Uber 或者滴滴微信这样的系统。它是一个市场，有一些人有一种类型的 APP，比如说司机的 APP，乘车人的 APP，我们有生产者和消费者，数据获得互相交换。
所以在交流数据，汽车不会在准确的时间到准确的地方。人可以使用这种市场，用于这种市场，不会减少价值，如果现在有更加多 AI 系统，我们要的不是每部车都有自主性，我们期望每部车和其他车联系在一起，如果车告诉这个马路上有一个树根丢弃一起，其他车都应当告诉，他们应当作为团队玩游戏一个合作的游戏，合作性和合作机制是十分最重要。
如果我们显然经常出现稀缺性，或者没稀缺性的话，AI 系统是不俗的。但是如果没稀缺性，AI 不会跟每个人作出某种程度的建议。
如果我创建一个系统是做到咨询建议的，同一个咨询建议给到所有人，比如说要看某一部电影，这是 OK 的，但是没稀缺性，这个电影想要看几遍看几遍。但是如果建议大家回头同一条道路抵达机场，这个街就不会挡住，仍然是十分畅通的大街。或者建议给大家卖某种程度的股票，股票不会下降，导致股市不平稳。如果开始忧虑稀缺性的时候，我意识到 AI 作出的要求是互相联系和互相协商的，这样系统才不会对所有人都好。
这个就是 AI 研究的结果。我们从 IT 商业模型的角度来看，我们现在主要的商业模型靠广告，唯一的一个带给很多钱的市场就是广告，因为数据在流动，但是在公司和广告公司之间流动，而获取这些数据的人没被还包括进来，我们必需要把市场逆的更加长更加甚广。我们想要把确实的人还包括在这些市场当中，我给大家荐一个明确的例子，我们可以考虑一下比如说艺术世界，尤其是音乐。
很多人在一生当中是现在还是进出租车的，但是他们周末的时候不会关上手机建构音乐放在网站上，很多人显然不会听得。有可能在历史上来讲听众数量是以前的十倍，但是这没市场，人的因素没被考虑到进来。如果我们建构市场，现在做到的网站是把数据给人，把流卖给广告商，在上面敲广告赚，但是这不是可以让人过的更加快乐。
有更佳的方法，比如我把音乐放在网站上面，我在周末的时候可以看见中国的一张地图，在这个地图上我可以看见比如说成都很热门，过去一周有一万个人听得我的音乐，我就告诉如果我去成都的话，我可以在那边进一个演唱会，有可能可以赚到 10 万块钱。如果我一年当中做到三次的话，就有充足的工资，就不必进出租车了。所以可以在中国有一百万个音乐人，就是可以取得数据流，有 AI 协助，可以建构这样的数据流。
其他的服务，人给人获取的某种程度是音乐服务，比如说在家里面获取的音乐会服务等等，有各种各样的服务，这个价值不仅在于广告。在美国有一家公司显然是这样做到的，你可以去看一下。它就在做到刚才谈的工作，我实在这个公司将不会转变西方的音乐世界，而且我坚信在中国也有类似于的公司做到这样的事情，这个公司不会赚到很多钱，因为所有平台的交易都可以抽成，可以不做到任何广告，也依然可以赚。
最后，我要谈人的 AI 或者像人一样的 AI，不一定是最差的目标，这是很好的目标，但是十分无以，而且不会占有人的工作。但是一个以市场为导向的，同时又所谓自主性的 AI 不会带给工作，建构现在不不存在的价值，它用于数据、用于算法就可以建构价值，如果把这些东西和市场加在一起就是我要的智能，某种程度是人的智能、生物智能，还是市场智能。
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