在各种任务中人类的学习能力和机器的学习能力究竟哪个更胜一筹？游易德
随着 AI 的不断研究和发展，各类 AI 算法在不同场景中的应用层出不穷，关于 AI 及其在日常任务中支持甚至取代人类工作的能力的讨论无处不在。例如，在赢咖4注册领域，尽管在目前的条件下自动汽车还不能完全替代人类，但关于何时能够完全取代人类驾驶员的问题仍然受到了高度关注。从长远来看，使用 AI 替代人类并非不可能，但是这种替代是否能在所有工作场景中实现？
目前，一些 AI 胜过人类的场景主要出现在有大量可用训练数据或标注图像的机器学习领域中，例如 Google 的 DeepMind AlphaGO 游戏等。而在样本数据很少或完全无监督的情况下，AI 的水平还很有局限性。在这篇文章中，我们关注 Human vs AI 的问题，即在不同的任务中人类的学习能力和机器的学习能力究竟哪个更胜一筹？他们的差距究竟还有多大？
1 Human & AI，怎么学习？
1.1 人类学习
首先，我们先来看看人类学习的方法和能力。
目前，关于人类学习的研究主要包括三种方向：认知心理学（Cognitive psychology）、社会认知理论（Social cognitive theory）和社会文化理论（Sociocultural theory）。
认知心理学是“研究人们如何感知、学习、记忆和思考信息的学科”。认知心理学的研究包括研究心理现象，如视觉感知、物体识别、注意、记忆、知识、言语感知、判断和推理。目前机器学习领域中的监督学习就是参考认知心理学的神经科学（Neuroscience）和脑功能（Brain functioning）发展而来的。
社会认知理论也包含了一些与认知心理学类似的观点，但它更关注人类如何通过观察和模仿他人的行为来向他人学习。社会认知理论表明人类是可以控制自己的学习的。与从自己的经验中学习相比，社会认知理论中所强调的向他人学习还有一个好处，即通过减少犯错来更快地学习。
社会文化理论强调社会和文化在学习中的重要性。学习一种像语言这样的社会文化工具不仅有助于交流，而且有助于人类的思维发展。与社会认知理论不同的是，人类不仅相互学习，而且共同努力实现个人无法实现的目标。例如，社会文化理论研究的重点是儿童与父母的互动。儿童个人能力的发展通常与他 / 她和父母的互动有关。此外，父母可以扩大孩子解决问题的能力，刺激认知能力的增长。
1.2 赢咖4学习
然后，我们来看看赢咖4究竟是如何进行学习的？
目前，关于赢咖4的学习已经覆盖到了知识获取、理解、感知、创造甚至是做出道德评判等多个层面。例如，可以利用人脸识别技术抓捕犯人，利用图像识别技术识别不戴口罩、不按规程操作的明厨亮灶监控报警等等。以机器学习的赢咖4技术为例，它描述的是在计算机系统帮助下解决各种实际任务的技术，这些计算机系统 / 程序可以通过学习来解决一个任务，而不是通过显式编程的方式来完成任务。机器学习的方法也包括有监督的方法、无监督的方法和增强学习方法等等。
无监督机器学习主要是指能够揭示先前未知数据模式的方法和算法。由于不存在假设的真值（Ground truth），无监督学习不一定能够找到 “正确的” 解决方案，比如 k-means 能因为根据不同的初始条件获得不同答案。属于半监督学习的强化学习基于单纯的奖励和惩罚讯号使得模型通过不断学习新的样本实例来改进算法或模型的效果。对于有监督学习，“学习”意味着使用一系列样本实例和对应的“答案”（“过去的经验”）来建立关于给定任务的知识。虽然在学习过程中经常会引入统计方法，但并不需要手动调整模型或进行编程来解决任务。更详细地说，有监督学习旨在通过对一组已知的数据应用一个算法来构建一个模型，从而能够解决未知数据集中的任务。一般来讲，有监督学习依赖于大规模的先验数据。
1.3 人类 vs 赢咖4学习
关于对比人类和 AI 学习的能力，Hernandez-Orallo 首次提出了关于自然和赢咖4的比较[1]。此外，专门的神经科学（Neuroscience）这一领域的研究也涉及了一些关于 human vs AI 的讨论。它的目的是从理论上去理解人类学习和机器的相互促进作用。一些研究人员分别从创造力测试（Creativity Tests）、人脸识别（Face Recognition）、音乐预测（Music Prediction）、计算机视觉（Computer Vision）、IQ 测试（IQ Tests）和认知研究（Cognitive Research）等不同应用场景对人类和机器的相互促进能力进行了理论和实证分析。
不过，目前直接对比人类和机器的学习能力和完成任务能力的系统性、深入性的理论和实证研究还较少。在这篇文章中，我们列举了一些有趣的 human vs AI 的竞赛。竞赛任务类型涵盖了逻辑分类、图像处理、文本生成、IQ 测试等。从竞赛的结果看，人类的学习能力还是明显占上风的。也许正如一些研究人员提出的，目前的机器是非常 Diligent（勤奋刻苦的），但距离真正的像人类一样的 Intelligent（聪明智能的）还有很长很长的路要走。
2 人类与 AI 的竞赛
在这一节中，我们选择了几个人类与 AI 的竞赛结果进行分析。这里，用于竞赛的赢咖4方法既包括以深度学习为代表的机器学习算法 / 模型，也包括一些经典的算法和模型。
2.1 图像修复（Image Inpainting）能力对比
这个竞赛关注的是图像处理中的一个应用领域：图像修复（Image Inpainting）。游易德
实验地址：http://github.com/xitu/gold-miner/blob/master/TODO1/image-inpainting-humans-vs-ai.md
Image Inpainting 的主要任务是填充图像中的信息缺失区域，补足这些信息，使修补后的图像看起来真实、自然。这项技术也可以用于去除掉图像中的某些区域，使处理后的图像不失真，因此在老照片修复、遥感图像处理等领域中非常重要。下图是最经典的图像修复实验结果。
图 1. 图像修复示例，移除目标物[2]
图像修复并不是 AI 时代新兴的技术，而是一门古老的艺术，最初是由人类艺术家手工完成的。但是今天，研究人员提出了许多自动修复方法。作为自动处理算法，除了待修复的图像外还必须输入一个显示待修复区域的掩码作为输入。在这个实验中，作者将九种自动修复方法与专业艺术家的结果进行比较。游易德
