从你手机键盘的文本预测功能，到各种网站每天给你推送的商品和新闻，再到无人驾驶的汽车、艺术家和算法合力创作的艺术作品，甚至还有某些大公司的简历筛选软件……
没错，我们的生活中已经处处都有人工智能的存在。
AI是聪明的、狡猾的，又是愚蠢的、可爱的。AI已经成为我们的好帮手，有时候也会酿成大错。在向人类学习的过程中，它甚至会学到我们的一些偏见！
AI能做什么，不能做什么，AI是如何工作的，它又为我们的世界带来了怎样的稀奇古怪？
在这本小书里，贾内尔·沙内为每一个渴望了解前沿新知、对科技有探索欲的你献上了一场通俗易懂又幽默可爱的AI入门导览。
读完这本小书以及不时出现的129张手绘漫画，合上书，你就能安安心心地和我们的人工智能伙伴继续一同生活了。
对了，记得小心那些隐藏的长颈鹿。

贾内尔·沙内(Janelle Shane)，拥有一个电子工程学专业的博士学位以及一个物理学硕士学位。她在aiweirdness.com网站上会写一些关于人工智能，以及时而有趣时而令人不安的算法对人类的误导的文章。她是2019年的TED演讲者之一。她的其他作品多见于《纽约时报》《纽约客》《大西洋月刊》等刊物。请注意，她真的不是一个机器人。

序言 人工智能无处不在
第1章 人工智能是什么
第2章 人工智能无处不在，可它到底在哪里
第3章 人工智能究竟是如何学习的
第4章 它在努力了！
第5章 你究竟想干什么
第6章 发现母体的漏洞，不然人工智能也会找到办法
第7章 不幸的捷径
第8章 人工智能和人脑像吗
第9章 人类机器人(你不应该预期在哪里看到人工智能的身影)
第10章 人类与人工智能的搭档
结语 与我们的人工智能朋友一起生活
致谢
注释
图片来源

人工智能无处不在
教一个AI（人工智能
）调情，绝对不是我常做
的事情。
当然，我做过很多奇
怪的人工智能项目。在我
的博客“怪奇人工智能”上
，我曾经训练过一个AI来
给猫取名字——其中有一
些不太成功的案例，比如
叮当先生或者呕吐者，我
还让一个AI来生成新的菜
谱，其中一些菜谱会用到
去皮迷迭香和破碎的玻璃
作为原料。不过，教AI说
一些人类的甜言蜜语是一
件完全不同的事情。
人工智能是通过样本
来学习的——在我们的情
境中是研究一些已有的搭
讪俏皮话，然后用它们生
成更多全新的话语。问题
在于：我的电脑屏幕上的
训练数据集是一些我从互
联网上各处收集的俏皮话
，而且它们全都很糟糕。
它们当中包括油腻俗气的
双关语和带有侮辱性的含
沙射影。一旦我训练了一
个人工智能程序模仿它们
，只要点击一下按钮，这
个程序就会生成成千上万
个糟糕的俏皮话。同时，
就像一个易受外界影响的
孩子一样，它不会知道哪
些语言应该模仿，哪些不
应该模仿。这个人工智能
程序会从一块对搭讪俏皮
话一无所知（甚至不知道
英语是什么）的白板开始
，从这些样本中学习，尽
最大努力来模仿它发现的
所有规律，当然也包括样
本中粗俗的部分。人工智
能没办法知道哪些话是好
的。
我考虑过放弃这个项
目，但是我需要写一篇博
文，同时我已经花费了许
多时间来收集这些用作样
本的俏皮话。所以我开始
训练程序。这个人工智能
开始寻找样本中的规律，
发明并检验一些可以帮助
它预测哪些字母应该按照
何种顺序出现在俏皮话中
的规则。最终，训练结束
了。带着一点儿诚惶诚恐
的意味，我命令这个人工
智能程序生成一些语句：
你一定是一个三角形
？因为你是这里唯一的东
西。
嘿，宝贝，你会成为
一把钥匙吗？因为我能够
忍受你的嘟嘟声。
你是一根蜡烛吗？因
为你看起来真热辣。
你真美，你对我和宝
贝说蝙蝠。
你看起来像个东西，
我爱你。
我感到又惊又喜。这
个人工智能的虚拟大脑（
复杂度大概相当于一条蠕
虫）没有能力辨别数据集
的各种细节，比如厌女症
和粗俗。它尽全力应付它
设法发现的规律……然后
获得一种完全不同——也
许更好一的答案，来解决
逗笑陌生人的问题。
尽管对我而言，它能
生成话语已经是一种引人
注目的成功了，但对于那
些关于人工智能的知识大
多来自新闻头条和科幻小
说的人来说，我的人工智
能伙伴表现出的乱无头绪
也许会让他们感到惊讶。
我们常常见到一些公司声
称人工智能可以像人类一
样区分语言中各种细微的
差异，甚至做得更好，或
者人工智能将很快在许多
工作领域代替人类。新闻
界发布消息说，人工智能
很快会无处不在。这些说
法是正确的——同时也是
大错特错的。
事实上，人工智能已
经无处不在了。我们在互
联网上的体验取决于人工
智能，它决定了我们能看
到哪些广告，它推荐视频
，同时检测社交媒体上的
机器人和恶意网站。许多
公司使用人工智能来进行
简历筛选，判断该面试哪
些应聘者，也会用人工智
能来判断是否应该批准某
项贷款申请。自动驾驶汽
车中的人工智能已经驾驶
了上百万英里（它们在陷
入困惑时偶尔需要人类营
救）o我们已经把人工智
能应用在我们的智能手机
中，它们会识别我们的语
音指令，自动给相片中的
人脸归类贴标签，甚至会
在视频中加一个让我们看
起来长着兔子耳朵的滤镜
。
但是不需要多长时间
，我们就会体会到，这些
我们每天都在使用的人工
智能并非完美无缺。广告
投放程序会不停地给我们
推送我们买过的靴子的广
告。垃圾邮件过滤器有时
会让明显的骚扰邮件通过
，或是在最不合时机的关
头过滤掉一封至关重要的
邮件。
因为我们日常生活中
的许多部分受到算法的支
配，这些人工智能的“怪
癖”除了造成不便，还开
始带来一些严重的后果。
视频网站YouTube（优兔
）上的推荐算法会把人们
引向观点更加两极化的内
容，短短几次点击之间，
人们就会从主流新闻被引
导到去观看仇视社会的群
体和阴谋家的视频。’在假
释、贷款和简历筛选方面
帮助人类决策的算法是中
立的，但是它们也可能像
它们要替代的人类那样充
满偏见——有时更甚之。
人工智能控制的监控没有
办法收受贿赂，但它们在
被要求做某件事时，也无
法出于道德原因而提出反
对。研究者发现，一些看
起来无足轻重的细节，比
如一块小小的贴纸，就可
以让一个图像识别的人工
智能认为一把枪是一台烤
面包机，而安全性能不足
的指纹识别器被主人的指
纹愚弄的概率是77％。
人们经常兜售人工智
能比实际上更能干的观点
，号称他们的人工智能可
以完成一些只有科幻小说
中才会出现的情景。另一
些人则自卖自夸他们的人
工智能公正不阿，尽管它
们的表现明显地带有偏见
。同时，通常人们声称的
人工智能所做的工作，实
际上都是人类居于幕后在
工作。作为这个星球上的
消费者和公民，我们得避
免上当受骗。我们需要理
解我们的

有什么比举例更好的解释人工智能的方法呢？沙内是这方面的专家，这本书中充满了搞笑的人工智能实验，还有海量的巧妙搭配内容、妙趣横生的插画。
本书足以武装你的头脑，缓解你对即将到来的机器人启示的焦虑。而且它幽默搞笑到不可思议。

与我们的人工智能朋
友一起生活
在以上篇幅中，我们
已经看到了人工智能可以
给我们带来惊喜的许多不
同的方式。
如果有一个问题要解
决，并且在如何解决这个
问题上有足够的自由度，
人工智能就能想出程序员
做梦都想不到的解决方案
。一个人工智能的任务是
从一点走到另一点，它可
能会决定把自己组装成一
座塔，然后跌倒。它可能
会决定通过绕着紧密的圆
圈旋转或蹭着地板扭动的
方式移动。如果我们在模
拟环境中训练它，它可能
会试图利用模拟环境的漏
洞，想方设法利用物理学
上的漏洞来获得超人的能
力。它会按字面意思接受
指令：当被告知要避免碰
撞时，它会拒绝移动；当
被告知要避免在电脑游戏
中输掉时，它会找到暂停
键，并永远停止游戏。它
会发现隐藏在训练数据中
的规律，甚至是程序员没
有想到的规律。有些规律
可能是我们不希望它模仿
的，比如偏见。模块化的
人工智能可能会级联起来
，就像一部装满应用程序
的手机，甚至像一群蜜蜂
一样，合作完成任何一个
人工智能都无法单独解决
的任务。
虽然人工智能的能力
越来越强大，它仍然不知
道我们想要什么。它仍然
会尝试做我们想要的事情
。但是，在我们希望人工
智能做的事情和我们告诉
它做的事情之间，总会产
生潜在的脱节。它是否会
变得足够聪明，像另一个
人类一样理解我们和我们
的世界——甚至超越我们
？也许在我们的有生之年
不会。在可预见的未来，
危险不在于人工智能太聪
明，而是在于它不够聪明
。
从表面上看，人工智
能似乎会理解更多东西。
它将能够生成逼真的场景
，也许会用丰富的纹理绘
制整个电影场景，也许会
打败我们能扔给它的所有
电脑游戏。但在这之下，
一切都是模式匹配。它只
知道自己看过的东西，而
且只有看过的次数足够多
才有意义。
我们的世界太过复杂
，太难以预料，也太诡异
了，以至于人工智能在训
练的过程中不可能看到这
一切。鸸鹋可能会逃出来
，孩子们会开始穿着蟑螂
的服装，人们会问起长颈
鹿，即使图片上并没有任
何长颈鹿存在。人工智能
会误解我们，因为它缺乏
背景知识，不知道我们真
正想要它做什么。
要最大程度利用好人
工智能，我们就必须了解
它——了解如何选择合适
的问题让它解决，如何预
料到它的误解，以及如何
防止它复制那些它在人类
数据中发现的最糟糕的东
西。我们有充分的理由对
人工智能持乐观态度，也
有充分的理由对其持谨慎
态度。这一切都取决于我
们是如何使用它们的。
对了，小心那些隐藏
的长颈鹿。

聪明又强大，愚蠢又
可爱，稀奇古怪，都是它
。
这是一本写给普通人
了解AI的趣味科普，它还
有可爱的手绘漫画！这本
书“非常易读、有料，而
且妙趣横生、令人捧腹”
。
——《万物发明指南》
作者瑞安·诺思
有什么比举例更好的
解释人工智能的方法呢？
沙内是这方面的专家，这
本书中充满了搞笑的人工
智能实验，还有海量的巧
妙搭配内容、妙趣横生的
插画。她的写作风格也如
此讨人喜欢，任何人都能
够理解她介绍的抽象概念
，这种理解不再只属于工
程师或者技术专家。
——《阿尔斯技术》
这本关于AI和机器学
习的入门科普剪掉了几乎
所有的技术难题，《你看
起来好像……我爱你》不
容错过。
——《书单》
对于那些对AI在现代
生活（和我们的未来）中
扮演的角色越来越重要的
作用感兴趣和／或感到不
安的人，这本书好读易懂
，同时足以武装你的头脑
，缓解你对即将到来的机
器人启示的焦虑。而且它
幽默搞笑到不可思议。
——《华尔街日报》

第1章
人工智能是什么
如果人工智能看起来无处不在，部分原因是“人工智能”这个词代表了太多的事物，它具体的含义取决于你是在读科幻小说，是在售卖一款新的应用程序，还是在做科学研究。当有人说他们有一个人工智能控制的聊天机器人时，我们应该期待它像小说中的C－3PO一样有自己的观点和感觉吗？或者它只是一个学会了如何猜测人们会怎样回应某个给定短语的算法？一个把你问题中的单词和数据库中事先计算出来的回答进行匹配的电子表格？一个拿着很低的工资、在某个遥远的地方在键盘上敲出所有的答案的人？或者，甚至是一段完全照本宣科的对话，就像戏剧舞台上的人物一样朗读事先写好的台词？令人困惑的是，在很多不同的情况下，这些都被称作人工智能。
出于本书写作的目的，我将像如今大多数的程序员那样使用人工智能这个名词，用于指代一种特殊的、被称为机器学习算法的计算机程序。下面的表格中展示了一些我将会在本书中提及的名词，以及它们是否属于我们这里所定义的人工智能的范畴。
我将在本书中称作“人工智能”的一切都属于机器学习算法——让我们来聊一聊这到底是什么。
咚，咚，那是谁
为了在自然环境中识别出人工智能，了解机器学习算法（我们在本书中称为人工智能）和传统程序（我们称为基于规则的程序）的差别十分重要。如果你做过基本的编程，或者使用过HTML语言来设计一个网站，那么你就是在使用基于规则的程序。你用一种计算机可以理解的语言写下一系列的指令或者规则，然后计算机就会严格按照你说的去执行。要用基于规则的程序解决一个问题，你必须具体知道完成任务所需的每一步，以及如何描述这些步骤。
然而，机器学习算法可以通过试错和评估自己在程序员指定的目标上是否达标，自行找到这些规则。这些目标可以是一个可供模仿的样本列表，一个亟待提高的游戏比分，或者是任何其他东西。在人工智能努力达到这些目标的过程中，它能够发现程序员可能完全不知道的规则与关联。与编写一个传统程序相比，编写一个人工智能程序更像是教导孩子。
基于规则的编程
假如我想要用人们更熟悉的、基于规则的编程方法来教计算机讲敲门笑话。我要做的第一件事就是想出所有的规则。我将会分析敲门笑话的规则，然后发现它符合下述的形式：
咚，咚
是谁？
［名字］
［名字］谁？
［名字］［包袱］
一旦我把这种形式完全确定下来，就只剩下两个我们可以控制的空余位置了：［名字］和［包袱］。现在，问题归结为生成这两个部分。然而，我仍然需要一些规则来生成它们。
我可以先确定一系列可用的名字和包袱，比如以下：
名字 包袱①
生菜 进来，外面很冷！
哈利 上去，外面很冷！
一打 任何人想让我进来吗？
橙子 你将会让我进来吗？
现在电脑就可以通过每次从这个列表中选择一个名字和包袱的组合，再把它放进模板中。这样不会产生任何新的敲门笑话，仅仅是给我提供一些我已经知道的敲门笑话。我也许会想做得更有趣一些，尝试把［外面很冷！］换成一些不同的短语比如［我被鳗鱼袭击了！］或者［不然我就会被吓得说不出话来］。之后，这个程序就可以产生新的笑话了：
咚，咚
那是谁？
哈利
哈利是谁？
哈利，上去，我被鳗鱼袭击了！
我可以把［鳗鱼］换成［愤怒的蜜蜂］或者［魔鬼鱼］或者任何其他东西。然后，我就可以让计算机生成更多的新笑话了。只要有足够多的规则，我就可以生成成百上千个笑话。
我也可以花很多时间来设计更多更高级的规则，这取决于我想要把事情弄得多复杂。我可以找一些已有的包袱，再想办法把它们转化成我们当前的形式。我甚至可以把发音规则、韵律、同义词、文化背景等都写进程序，试着让计算机能够重新排列组合得到有趣的包袱。如果我在这方面很聪明，我甚至可以生成一些人们从来没见过的包袱。（虽然有人真的这么做过，最后却发现这些包袱中含有一些太过模糊和过时的短语，以至于没有人能理解这些笑话。）无论我编写笑话的规则有多么复杂，我仍然是在告诉计算机如何具体地解决这个问题。
P1-5