暗知识：机器认知如何颠覆商业和社会

一个很有意思的例子是谷歌关于机械手学习的实验。如图6.12所示，在盘子里放一些各种形状的物体，预先没有任何编程指令，让机械手通过上方的摄像头自己摸索着把每个物体从盘子里拿出来。可以想象，这个学习过程需要很长时间，因为一开始机械手在空中乱抓，直到蒙对了一个的时候它才能找对地方，然后又要学会抓取不同形状的物体。更复杂的是一个物体紧挨着另一个物体，机械手必须学会先把边上的物体挪开。这台机器学习大约需要80万次的摸索，如果每10秒抓取一次，那么一台机器要24小时不停地学习100天。

但当谷歌让14台机器一起学习的时候，学习的时间就缩短到了100/14=7天。这14台机器都互相联网，当一台机器找对地方或学会了一个技能时，其他所有的机器瞬间都学会了。这种机器之间的交流不仅是无障碍的而且是以光速进行的。（如图6.13）

人类的知识传播阻力重重，有成本问题，有利益问题，还有学习者的接受能力问题。未来机器之间的群体学习、无私共享和光速传播一定会带来不可思议的奇迹。我们今天可以想象的奇迹有以下几方面。

（1）机器可以在极短的时间内掌握极难的技能。例如驾驶飞机通常需要几百小时的飞行训练，战斗机需要更长的时间，如果是1万个机器模型用不同的数据一起学习，可能一秒就能达到王牌飞行员的水平。

（2）数年内让几千万人失业。目前硅谷Vicarious公司在开发机械手的通用软件，可以安装在任何类型的机械手上来取代目前各种加工、筛选、检测、物流中的人力。一旦这种类型的软件成熟，取代人工的成本就是一些塑料和齿轮加上几个芯片。

（3）超级规模的协同行动。协调人类的大规模行动很难，例如让分布在世界各个国家的100万人在同一个时间唱同一首歌就是一个几乎无法完成的任务，但是让100万台机器同时跳一支舞却很容易。人类最大规模的协同行动通常是战争，未来的战争可能是天空中突然出现几万架无人机，战斗在几秒内结束。

（4）通用机器人智力增长惊人。如果未来能够有通用机器人，让散布在世界各地的从事各种工作的机器人的大脑相互联结，你就会惊奇地发现它们每分钟都在学会新的东西。从新生儿到成人的几十年的学习会压缩到几分钟甚至几秒。一台新机器人刚接通电源就会变成读过万卷书、行过万里路的“老江湖”。