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刚看完了马斯克在世界人工智能大会上的发言，看完颅内高潮到没朋友，解决了如下疑惑：

一. 自动驾驶：特斯拉L5级别自动驾驶基本功能为何可以在今年实现？

二. 人工智能：

   a. 人工智能的识别水平高于人类吗？

   b. 人工智能最薄弱的环节是哪里？

   c. 人工智能除了速度快还有什么优势？

三. 芯片：

   a. 特斯拉为何要开发自己的芯片？

   b. 神秘的Dojo系统是什么？

四. 觉知：

   a. 神经网络的本质是什么？

   b.觉知特殊吗？AI会有觉知吗？

马斯克表达会有些啰嗦，我做了一些意译（灰色斜体是我的comment）。

1、自动驾驶基础功能今年实现

“特斯拉已经非常接近L5级自动驾驶了。有信心在今年完成L5级别的基本功能。”

“实现L5级别自动驾驶不存在根本性挑战，但有很多细节长尾问题要解决。”

“这些问题完全可基于特斯拉车辆目前搭载的硬件版本来解决，只需改进软件，就可实现L5级别自动驾驶。”

2、机器图像识别比人类要好

“在感知层面，以识别物体为例，先进的图像识别系统比几乎任何人类识别得都要好。”

“任何给到AI系统的字节流(byte stream包括图像或声音)都能被识别的非常好(extremely well)."

“问题的本质在于需要多强的计算力、多长计算时间来训练感知能力，也就是图像识别系统的效率如何。”

3、认知是最薄弱的领域

“人工智能可否可以理解概念、有效推理、有意义地创新？有很多非常创新的人工智能，但它们无法很好掌控创造性行为，我觉得不是很对路，但未来肯定会对路。”

4、人工智能是超人类

“人工智能的行为可以以游戏打比方。在任何规则明确的游戏中，人工智能就像超人类一样，即便不考虑人工智能超快的反应时间。”

作者路过：马斯克应该是在指人工智能的策略、远见等方面的优势。

5、自研芯片能力强大

“传统的GPU、CPU等产品成本高、能耗高、体积大，车辆会被塞满计算机、GPU和冷却系统。所以开发了自有的人工智能芯片。

“我们还远未充分利用起来特斯拉完全自动驾驶电脑的能力，充分利用可能还需要至少一年的时间。”

作者路过：19年的自动驾驶日上，马斯克说特斯拉的自研芯片性能是英伟达的21倍。

6、Dojo系统是制胜点

“Dojo系统能够快速处理大量视频数据，来训练人工智能系统。Dojo系统主要受芯片的发热量和通讯的速率的限制，所以我们也正在开发新的总线和散热冷却系统来提高处理视频数据的效率。”

作者路过：特斯拉Dojo系统是一个虚拟模拟系统，在我看来是特斯拉未来完全自动驾驶的制胜点。当年Google花费了数年时间训练人工智能Go击败了世界上最好的围棋手，后来他们用了一个类似Dojo的虚拟训练系统，让第二代人工智能（大名鼎鼎的阿尔法Go）在其中和自己虚拟下棋训练，结果只用了36小时就击败了Go！40天后就成为了所有Go版本中最强的。特斯拉的Dojo系统也会让特斯拉实现基本的自动驾驶后，以超出所有人想象的速度快速飞跃。

7、机器和人的神经网络的本质是一样的

“光子即信息，计算机的神经网络本质上是将大量光子压缩为矢量空间来进行学习和构建。”

“大脑的神经网络也是一个学习和构建的矢量空间：大脑获取并过滤掉大多数信息，保留极少的有用部分，用这极少的保留下的信息就可以构建出一个矢量空间。然后你可以根据这个矢量空间做决策。”

“大脑这个矢量空间构建过程就是一个对信息大尺度的压缩和解压缩算法的过程。有点像物理学，物理公式就是一个对现实的压缩算法。”

8、觉知特殊吗？AI何时会有觉知？

“如果你对宇宙做完整模拟，充足时间后，最终会产生觉知，人类便是最佳证明。”

“宇宙一开始是夸克电子，氢、氦、锂、超新星顺接出现。重元素在数十亿年后形成，其中一些重元素有了觉知，就是我们人类，人类本质上由氢元素进化而来。”

“若将氢元素放一段时间，它就会慢慢变为人类。”

“人类的觉知是一种特殊？还是反过来思考，觉知根本没什么特殊性？”

“在氢元素转变为人类的过程中，何时产生了知觉？”

作者路过：觉知如果是特殊的，那人工智能要研究如何产生这种特殊性。我觉得马斯克倾向于反过来思考，认为觉知根本没有什么特殊性，只是神经网络不断的学习、训练的矢量空间的自然结果。所以，他在最后只提了一个“何时产生”的问题，而不是如何产生。

马斯克整个演讲中用各种类比的方式来思考，而不仅仅是纯第一性原理。这两种思考方式我在之前文章也讲过。

最后关于觉知的思考真的让我默默暂停视频了好久，深感人类的渺小和伟大。然后继续工作搬砖...

特斯拉最近又要新高，虽然长期看好，但短期追高风险较大。

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