松鼠AI栗浩洋：人工智能將在創造力上超越人類

虎嗅注：人工智能在未來勢必將取代人類的部分工作——繁瑣的、機械性、重複性的那部分，這是我們的共識。人類一向覺得，如果說我們有比人工智能“更優越”的地方，那就是人類的想象力與創造力。

然而事實真的如此嗎？

在虎嗅2018F&M創新節上，乂學教育松鼠AI智適應教育的創始人栗浩洋表達了他的觀點：長則十年，短則五年，人工智能將在創造力方面超越人類。他表示，在包括知識廣博程度、好奇心，發散思維、邏輯歸納能力在內的四個方面裡，AI都將超越人類的水準。

當AI擁有了比人類更強的想象力與創造力，AI老師一對一輔導學生才能達到更好的效果。栗浩洋說，松鼠AI的目標是做出一個集合蘇格拉底+達文西+愛因斯坦的超級AI老師。

以下內容由虎嗅整理自現場速記：

非常感謝今天虎嗅給了我這樣一個機會和大家分享。

今天重點想談的不是我們松鼠AI做了一個什麽樣的人工智能機器人，而是說未來十年裡邊，甚至我覺得可能只要五年的時間，人工智能將如何在創造力方面超越人類。

我們大家都覺得人工智能一定會代替人類50~90%的工作，對吧？BBC也好，麥肯錫也好，都做過這樣的一個推斷。我們總覺得人類最後躲藏的堡壘和洞穴，是在藝術方面的在想象力和創造。這方面是僅有的我們能夠勝過機器的地方，其實根本不然。

我們在中國算是比較早從事人工智能的，4、5年前（人工智能）還沒有火，也沒有風投願意投資人工智能。當時我們就有幸接觸了全球AI頂級的專家和各個行業的企業，也看到了人工智能在創造力方面的發展。我自己作為一個教育人，覺得不能隻教孩子提分，還是要想未來、孩子要有創造力。那麽機器AI老師、虛擬的老師能不能教孩子創造力？我自己也研究了兩三年，今天會跟大家分享一些我自己的感受，我覺得，現在可以斷定人工智能會在創造力方面遠遠超過人類。

最令人震撼的一個事情應該是四個月前。6月份的時候，IBM的Project Debater戰勝了人類的辯論的冠軍。真的是一對一辯論，不是事先準備好的題目，是現場給題目；也不單是單方表述，要有雙方有互相來回的語言交鋒，它還戰勝了全球的辯論主席。

AI還能作畫，這是由羅格斯大學、Facebook AI實驗室和查爾斯頓學院提出的概念CAN。80%的專業觀眾看不出來這到底是AI畫的還是人類大師所畫的畫。觀眾挑出來最像人類畫家畫的畫，結果是AI畫的。此外，AI還能作曲，而且能做出我們都感覺很舒服的歌曲。

那麽人類到底的退路在哪裡？

從去年開始，松鼠AI教學機器人連續七次在人機大戰中戰勝高級教師、特級教師，甚至是命題組的成員。這有兩個案例：達晨創投的主管合夥人傅忠巨集的孩子在我們松鼠學了一年的時間，從484分提到了569分，大家知道，在這個高度上再提十分都是非常難的，後來他考進了上海最頂級的一個私立名校。我的司機的孩子在初三前整天不及格，在我們這裡學了兩個多月就考了70多分，半年後考90多分，最後上了上海最好的職高，學波音飛機的檢修，後來又跟松鼠AI學習了一年的時間，今年7月被選派到西雅圖波音總部去學習。兩年的時間，小女孩從初中都畢不了業到現在可以去到美國波音總部工作。

人工智能老師現在不但能代替人類智慧的工作，還可以創造奇跡、去改變一個孩子的人生。那為什麽人工智能會在創造力上超越人類？我總結了四個特點，創造力的四個特點，第一件事是知識廣博。你沒有知識，根本不可能像愛迪生、像愛因斯坦一樣創造與眾不同的東西，對吧？問題是，人工智能的知識廣博程度一定是遠超人類的。

IBM的Debater是從所有的資料柯瑞引用了數十億的語料庫以及各種各樣辯論的資料，甚至是辯論以外的推理、推導資料，尤其是財經、社會人文、法律、管理類的資料。他把2011年以來全球所有人類語言表述和邏輯表達的內容全部都擁有了，在這樣一個辯論中，不但贏了別人，而且作為一個機器能夠說服觀眾，能夠改變觀眾的觀點，這點非常可怕。

微軟的小冰之前在寫詩。它選取了自1920年到現在的519位詩人的作品作為訓練依據。我自己也很喜歡寫詩，自己還做過幾首小詩，但我最多也就讀過50位詩人的詩而已。

在知識廣博之外，AI能夠戰勝人類創造力的第二件事是好奇心。愛因斯坦他之所以發明狹義相對論，很大的原因是在於他小的時候就幻想過，如果我自己能夠跟著光線一起跑，跑得比光線還快，會發生什麽樣的事情？當這樣不切實際的幻想出現的時候，人才擁有了創造力，這也是我們一直覺得人和機器不一樣的地方。

有一個叫做Montezuma's Revenge的遊戲，AI在這裡面的效果特別差。Deepmind的AI在這個遊戲中得分為零，為什麽？因為這個遊戲不是簡單地戰勝它，而是需要不斷探索、逛、開拓，才有好的結果。所以沒法直接訓練AI對與錯，有時候你做浪費時間的事反而是對的，這就是好奇心的來源。

好奇心的核心是什麽？有時候就是浪費時間去做一些看起來好像沒有意義的事情。

後來他們就讓AI去學習好奇心，進行漫無目的的探索。當AI擁有了好奇心，它的平均得分達到了1萬分，而人類的平均得分只有4000分。但在一個叫做PONG的遊戲裡，突然出現了巨大的問題，我們會發現AI突然不以勝為目的了，在裡邊不斷地打持久戰，不斷地玩和挑逗。

為什麽？因為戰勝對於AI來說沒意思，因為它覺得自己必勝，它反而喜歡玩和體驗各種不確定性。你看，當AI已經跟人變得越來越像的時候，其實非常恐怖。現在教育對孩子最致命的問題是什麽？就是太功利了，要得分、要學會知識點，其實不是的，教育應該是長期的，我們可能通過更多黑暗中的探索，反而會發現更多的智慧。

第三件事，AI可以做得比人更好的是發散思維。IBM的Debater在辯論中不但能夠抓住對方的問題，引經據典地去辯論，還能說出“今天有很多利害油罐的事情，對我來說尤其如此，但我不能‘熱血沸騰’，因為我沒有血液”這種話。這樣的幽默出自一個AI的口中，我們是不是覺得有點恐懼了？

微軟小冰做的詩則具有超過80%的獨創性，連續五個字不重複的情況超過了51%。小冰還匿名投稿了很多雜誌，包括《長江文學》《北京晨報》等。

而松鼠AI需要對人的發散思維進行一個把控，完成了把控後才能進行教授。在央視的《機智過人》節目中，我們發現撒貝寧的數感竟然特別差，當時撒貝寧很鬱悶，說我活了這麽大，自己從沒對外公布過（數感差這件事），你們竟然通過18分鐘的測試就看出我這個問題，還對全國公之於眾了。

所以說，當對人類的思維能力有了精準測試的時候，我們就能幫助孩子去培養舉一反三、舉一反百的發散性的思維與各類邏輯思維能力。

第四點，AI一定會勝過人類的還包括邏輯歸納能力。最終，IBM的Debater能夠戰勝人類，最核心的還是邏輯的能力，當它發散性地找到所有辯論素材時，最終要回歸到邏輯。我們看Debater的構成要素中，藍色是它廣博的知識，發散性思維是紫色的，最下邊還是要真正依靠邏輯——綠色的這片。如果沒有回歸邏輯，想象力和創造力在我們社會中也不可能產生任何作用。

從邏輯上來講，我們松鼠AI先對每個孩子進行知識點掃描，一個孩子如果你只有8%的知識點不懂，你不需要刷1萬道題，你只要學8%就行了，對吧？我司機的孩子為什麽能夠提分，因為她以前總是一百個知識點全都學，而她根本聽不懂，但是我們把80~100分的知識點都扔掉，隻讓她學40分~70分的，那她很快就能從40多分提高到70分。在什麽初三數學、物理補習班裡，100個知識點全都學，我們用同樣的時間隻學習2、30個知識點，大家說哪一個能夠真正快速地提分？

每個知識點，對於不同孩子來說學習時間是完全不一樣的，根本不應該把它放到一個班裡，用同樣的45分鐘去進行。有的孩子五分鐘就學會了，有的孩子要90分鐘，你必須要給他應有的時間。也就是說，實際上沒有任何兩個孩子應該被放到一個教室裡邊去學習，都應該有一個AI老師一對一地進行教學。

最後，我的夢想是在5到7年的時間內，讓我們松鼠AI做出一個蘇格拉底+達文西+愛因斯坦的超級AI老師。怎麽才能做到這一點？當我們的系統能夠掌握創造力的時候，我們能夠不斷地用系統去激勵孩子，問更多充滿想象的問題。而對於孩子充滿創造力的回答，我們的系統都有足夠的語料庫跟他進行互動，讓孩子不要囿於一個答案，而是充滿幻想與想象。

我相信未來的孩子一定比我們幸福十倍，謝謝大家！