2020北京人工智能壓軸講：圖靈獎得主對AI十年進(jìn)展不買賬？
“您對過去60年，尤其是過去10年的AI進(jìn)展怎么看？”
當(dāng)2003年圖靈獎得主 Alan Kay 被問到這個(gè)問題時(shí)，他笑著回答道：“哦，這個(gè)問題很簡單…… AI 這個(gè)詞已經(jīng)被偷走了。當(dāng)年我們稱之為人工智能的研究，現(xiàn)在被改作 ‘通用’人工智能（General AI）。有些人想要取得成功，于是他們決定忽略人工智能研究中較難的問題，也就是關(guān)于認(rèn)知的那部分…… 我承認(rèn)機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域取得了醒目的成就，但我絕不會將其和真正的 AI 混淆，絕無可能?！?/span>
這是 2020 北京智源大會的壓軸演講現(xiàn)場，我和幾千人一起在線觀看了 Alan Kay 和華人計(jì)算機(jī)專家張宏江的對談?？瓷先ィ珹lan Kay 似乎對AI過去十年的發(fā)展并不買賬。
在他看來，一個(gè)足夠復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，就像是一只“超級鴿子”。這只超級鴿子可以做許多有用的事情。但機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究人員，不能用這個(gè)子領(lǐng)域的進(jìn)展來標(biāo)榜整個(gè)人工智能領(lǐng)域的成功。Alan 指出，如果我們想要發(fā)明能夠和人類自然交互的 AI 系統(tǒng)，就必須讓 AI 學(xué)會理解人類的語境和常識。過去四十年中，這個(gè)領(lǐng)域幾乎沒有得到經(jīng)費(fèi)支持。
而現(xiàn)在，Alan 表示，即便我們擁有巨量神經(jīng)元構(gòu)成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專用的芯片，我們做的一切不過是 Judea Pearl 所說的 “曲線擬合”（curve fitting），無論是通過多項(xiàng)式這樣的最簡單的模型來完成，還是通過最復(fù)雜的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來達(dá)成，曲線擬合都僅僅是在輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)之間找到某種固定的模式，而非 “理解” 數(shù)據(jù)。Judea Pearl 是貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的發(fā)明者，也是2012年圖靈獎的獲得者。他現(xiàn)在致力于讓機(jī)器能夠理解因果關(guān)系，而不僅僅是數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性。
“我們不能用 AI 中小小子集的成功，來假裝我們在整個(gè)領(lǐng)域里獲得了激動人心的進(jìn)展。我們需要來真的（get real）…… 如果我有什么話要告訴年輕人，那就是，別去管那些發(fā)論文，拿學(xué)位的廢話…… 真正獲得突破的人，不會在意這些?！?/span>
Alan Kay 的這番話，讓我想到了另一個(gè)著名的“非主流” 研究者和 AI 大潮中的 “異見人士”，印第安納大學(xué)的認(rèn)知科學(xué)教授侯世達(dá)（Douglas Hofstadter）。略懂中文的他為自己取了侯世達(dá)這個(gè)名字。他通常以跨學(xué)科巨著《GEB》聞名于世，但成名并獲得終身教職后，他一直以自己的方式研究人工智能。
在2019年接受果殼網(wǎng)的采訪中，他嚴(yán)厲地批評 AI 領(lǐng)域的機(jī)器學(xué)習(xí)路徑。例如，Google 翻譯團(tuán)隊(duì)宣稱他們的翻譯水平已經(jīng)達(dá)到了人類水平，但仍然會犯低級錯誤，如下圖所示，在明顯的上下文里，將 “shingle” 翻譯為 “帶狀皰疹” 而非 “瓦片”。
直到成稿，Google 也沒有修復(fù)這個(gè)翻譯問題。當(dāng)然，對于黑箱算法來說，修理特定翻譯錯誤是非常困難的。
“1950年代那會兒，說 ‘我們正在研究 AI’ 是沒問題的，我們是在研究它，是在嘗試?yán)斫庵悄?，但現(xiàn)在人們不那么說了，人們說‘這是智能的’，‘那是智能的’。我不喜歡這樣。這是過度簡化扭曲，誤導(dǎo)原意?！?/span>侯世達(dá)在采訪中直言。
不難理解 Alan Kay，Judea Pearl，侯世達(dá)這些前輩，對當(dāng)前 AI 領(lǐng)域繁榮表象的批評。圖靈在那篇啟發(fā)后世的論文中，提出的問題是“機(jī)器能思考嗎？”（Can machine think）？許多老一輩研究者關(guān)心的是從科學(xué)上理解智能，而機(jī)器學(xué)習(xí)并非人類智能的運(yùn)作方式，因?yàn)槿祟愶@然不需要從巨量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)如何分辨貓狗。在他們看來，想靠機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)真正的人工智能，就像那個(gè)古老的寓言，“有人想順著一棵樹往上爬，一直爬到月球”。
而如今，擁有六十年前研究者不敢想象的數(shù)據(jù)量和計(jì)算能力的 AI 研究者，會更加傾向于相信，飛機(jī)為了飛行，并不需要像鳥一樣揮動翅膀。誠然我們能造出厲害的機(jī)器，在圍棋領(lǐng)域戰(zhàn)勝人類世界冠軍。但是，我們還是不理解人類的智能是如何運(yùn)作的。“我們應(yīng)該嚴(yán)肅低對待人工智能中的‘智能’二字（We should take the word 'Intelligence' seriously）?！?/span>Alan Kay 強(qiáng)調(diào)道。
80歲的 Alan Kay 語出驚人的背后，的確有真本事。
他1940年出生于美國麻省，父親是生理學(xué)教授，母親是音樂家。小時(shí)候的Alan是個(gè)神童，三歲就學(xué)會了流利的閱讀，上小學(xué)前，他已經(jīng)讀完了 150 本書。他說，“不知道是幸運(yùn)還是不幸…… 小學(xué)一年級的時(shí)候，我就已經(jīng)知道老師在騙我了?！?/span>
Alan大學(xué)在西弗吉尼亞的 Behany 學(xué)院讀生物學(xué)專業(yè)，還輔修了數(shù)學(xué)。他沒畢業(yè)就參加了空軍，并因此接觸到了計(jì)算機(jī)，成為一名IBM 1401 程序員。從空軍退役后，Alan 到科羅拉多大學(xué)繼續(xù)讀書，拿到了數(shù)學(xué)和分子生物學(xué)的本科學(xué)位。1966年，進(jìn)入猶他大學(xué)工程學(xué)院讀研究生，研究電氣工程。1970年，Alan 加入了加州的 Xerox PARC（Palo Alto Research Center）。
PARC 是 1970 年施樂（Xerox）發(fā)起的，致力于為 “未來的辦公室” 做長期研究的機(jī)構(gòu)。施樂靠激光打印機(jī)成為全球知名的數(shù)字與信息技術(shù)產(chǎn)品公司，其前身是 ARPA（Advanced Research Projects Agency），互聯(lián)網(wǎng)的原型阿帕網(wǎng)（APRAnet）就是這個(gè)機(jī)構(gòu)在1966年的研究產(chǎn)物。
在PARC， Alan 發(fā)明了圖形用戶界面（GUI）。如果沒有這個(gè)發(fā)明，就不會有后來的 Windows 和 Macintash，我們就不會像現(xiàn)在這樣使用鼠標(biāo)和鍵盤，通過點(diǎn)擊或者觸摸屏幕上的圖形來和電腦交互了。
圖片: Flickr user Nobuyuki Hayashi
不過這還不算什么。在施樂期間，Alan Kay 基于 Smalltalk 語言，提出了面向?qū)ο缶幊?/span>（Object-oriented Programing）的思想。這個(gè)思想幾乎應(yīng)用在一切現(xiàn)代日常計(jì)算機(jī)應(yīng)用軟件的代碼中，也是 C++，Java，Ruby 等現(xiàn)代編程語言的基礎(chǔ)設(shè)計(jì)。此外，他在70年代初，他還提出了 Dynabook 的原型，啟發(fā)了現(xiàn)代筆記本電腦，平板電腦和電子書的設(shè)計(jì)。他關(guān)于 GUI 和 “每個(gè)人都能用電腦” 的思想，深刻影響了比爾蓋茨和喬布斯。
年少功成的 Alan Kay 多才多藝，曾是職業(yè)爵士吉他演奏家和業(yè)余管風(fēng)琴演奏家。顯然，他認(rèn)為自己是名有科學(xué)背景的藝術(shù)家。“藝術(shù)家不會因?yàn)閯e人不接受他的想法就停止創(chuàng)造，他們創(chuàng)造并不是為了售賣，而是為了讓自己的思想得以顯現(xiàn)于世。” 他在分享中說道。
Alan Kay 毫無意外地提到最近40年來計(jì)算機(jī)技術(shù)的 “停滯”。
Alan 曾在17年 FastCompany 的采訪中表示，Tim Berners-Lee 創(chuàng)造的萬維網(wǎng)（World Wide Web，即WWW）和 HTML，與 Douglas Engelbart （超文本鏈接和鼠標(biāo)的發(fā)明人）的思路相比格局太小，只是碰巧被其他同樣頭腦簡單的人接受，變成了標(biāo)準(zhǔn)。而 iPad，也只是他在70年代創(chuàng)造的 Dynabook 和后來的產(chǎn)品 Xerox Palo 的延長線，不幸的是，iPad 更加消費(fèi)主義。
微型計(jì)算機(jī) Xerox Palo，比 Macintosh 早了足足11年，只不過售價(jià)相當(dāng)于現(xiàn)在的 11萬美元。
在他看來，最近20年只有 Croquet 項(xiàng)目值得一提。該項(xiàng)目設(shè)想了一個(gè)所有參與者都可以自由互動的虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境，像是創(chuàng)造一個(gè)大型多人在線網(wǎng)游，但人們相互交流的是整套的操作系統(tǒng)，應(yīng)用軟件和人機(jī)交互方式，這使得參與者可以隨時(shí)改變各種物件的源代碼。Alan Kay 認(rèn)為，“Croquet 的重要性可以和 TCP/IP 相提并論?！?/strong>
Croquet 是 Alan Kay 尚未實(shí)現(xiàn)的一項(xiàng)遠(yuǎn)景（Vision）。他當(dāng)年在 ARPA 工作時(shí)的領(lǐng)導(dǎo)，信息處理技術(shù)辦公室的負(fù)責(zé)人 J. C. R Licklider 正是一個(gè)善于描繪遠(yuǎn)景的人。
1960年代，Licklider 看到 “計(jì)算機(jī)命中注定要成為和未來普遍聯(lián)網(wǎng)的人類交互的智能放大器”（Computers are destined to become interactive intellectual ampli?ers for all humans pervasively networked worldwide）。也就是說，他已經(jīng)預(yù)言了個(gè)人計(jì)算機(jī)，基于圖形界面的人機(jī)交互技術(shù)，以及互聯(lián)網(wǎng)的誕生。更準(zhǔn)確的說，不是預(yù)言，而是 “導(dǎo)演” 了這一切。
在 Alan Kay 看來，杰出領(lǐng)袖的責(zé)任在于提供遠(yuǎn)景，而不是提供目標(biāo)（goal）。只有這樣，才可能取得前所未有的突破。“遠(yuǎn)景給你一種感覺，一種渴望，但沒有任何具體細(xì)節(jié)，沒有任何你可以直接上手的問題。你需要自己從遠(yuǎn)景中尋找可以做的事情…… 遠(yuǎn)景就像磁場，研究者能夠感受到這些磁場的存在，感受到北方在哪兒…… 但前往這個(gè)方向的途徑可以是多種多樣的?！?/strong>
這些遠(yuǎn)景，Alan Kay 說，讓當(dāng)時(shí)的年輕人間獲得了一種 “美學(xué)意義的聯(lián)接”?！拔覀儛?Licklider 的遠(yuǎn)景，就像愛一個(gè)情人...我們受到這遠(yuǎn)景的召喚，就像一些人被宗教召喚。”
從 ARPA 到后來的 Xerox PARC，Alan 說，他遇到的領(lǐng)導(dǎo)者沒有官僚，而是科學(xué)家政客（Scientist statesman）。他們盡可能地免除了種種官僚手續(xù)和文書工作，更多地憑借信任工作，放手讓年輕人去嘗試。他們甚至取消了同行審議（peer review）。在他看來，最頂級的工作，是無法找到同行的。
確實(shí)，兩個(gè)機(jī)構(gòu)的幾乎每項(xiàng)工作，都開創(chuàng)了一個(gè)全新的行業(yè)，它們根本就沒有競爭者。在 Xerox PARC，25名研究人員，5年的時(shí)間，每年1500萬美元的投資，便帶來了 8.5個(gè)重大發(fā)明（那0.5是互聯(lián)網(wǎng)），科研投資帶來的回報(bào)，現(xiàn)在已經(jīng)超過了40萬億美元。
Xerox PARC 的8.5個(gè)研究成果
以阿帕網(wǎng)項(xiàng)目的誕生為例，Alan回憶到，人類的互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代始于一個(gè)15分鐘的談話。1960年代初的一年，Robert Taylor 和當(dāng)時(shí) ARPA 的負(fù)責(zé)人 Charles Herzfeld 進(jìn)行了一場談話，在15分鐘的時(shí)間里，Robert 估算出約合現(xiàn)在 700萬美元的啟動資金，Charles 稍加詢問后同意了。幾乎在同一天，ARPAnet 項(xiàng)目開始運(yùn)轉(zhuǎn)，而項(xiàng)目申請的文書工作直到一年后才補(bǔ)完。
這種程度的信任和效率，無疑會讓現(xiàn)在深陷經(jīng)費(fèi)申請泥潭的項(xiàng)目帶頭人心生羨慕。Alan Kay 認(rèn)為，為了取得開創(chuàng)性的研究進(jìn)展，就必須要有 “瘋錢”（mad money），不在乎后果和回報(bào)，投資可以沒有任何明確的目標(biāo)收益。換言之，這些投資是 “非理性” 的。但為了創(chuàng)造，非理性是必要的。
在Alan Kay 看來，Mad money 需要占到某個(gè)機(jī)構(gòu) R&D 經(jīng)費(fèi)的 1%~5%。如果我們認(rèn)為 Xerox PARC 的經(jīng)費(fèi)—— 每年約合現(xiàn)在的1500萬美元—— 全都是 “瘋錢”，那么財(cái)富 Top 418 的公司，都能供養(yǎng)得起自己的 Xerox PARC。而像中國和美國這樣的大國，各自至少可以擁有超過330個(gè) Xerox PARC。
也就是說，我們的科技進(jìn)步速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有達(dá)到應(yīng)有的水平。Alan Kay指出，人類應(yīng)該有足夠的能力，去解決那些更大的挑戰(zhàn)，例如全球變暖。
全球變暖才是 Alan Kay 現(xiàn)在最關(guān)注的問題。比起過去的科學(xué)家和工程師身份，Alan Kay 現(xiàn)在更像一個(gè)思想家。他關(guān)心的是如何用科技來應(yīng)對人類面臨的重大挑戰(zhàn)，例如全球變暖帶來的氣候?yàn)?zāi)難。
“我們可以想象一個(gè)今年出生的孩子，在22世紀(jì)來到的時(shí)候剛好80歲。我們應(yīng)該思考，如何讓他度過這一生？如何讓他在80歲的時(shí)候的地球看上去比現(xiàn)在更好，而不是更糟？” Alan問道。
的確，氣候變暖問題是一個(gè)遠(yuǎn)比新冠疫情危害更大的挑戰(zhàn)。地球上的大氣二氧化碳含量，一直在 200ppm~300ppm 之間震蕩。但自從1950年代以來，這個(gè)數(shù)字已經(jīng)上升了33%，達(dá)到了414ppm。溫室氣體增多會讓地球氣溫升高，而這對環(huán)境的許多影響將是不可逆的。例如，我們的地球科學(xué)知識已經(jīng)揭示，一旦格陵蘭的冰帽融化到一定程度，由于白色冰帽減少導(dǎo)致反射的陽光減少，當(dāng)?shù)貧鉁貙⑦M(jìn)一步升高，而進(jìn)入融冰的正反饋循環(huán)中。末了，地球的海平面將上升7米。
“我們不能用創(chuàng)造問題時(shí)的思維水平來解決問題。” Alan Kay引用愛因斯坦這句話，以解釋解決問題和產(chǎn)生問題并不是對稱的。他指出，打破一個(gè)系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)是很容易的，但要恢復(fù)穩(wěn)態(tài)就很難了。例如，推倒一個(gè)豎立的玻璃瓶，要比扶起一個(gè)平放的玻璃瓶需要的能量少得多。同樣，修復(fù)地球的生態(tài)，也遠(yuǎn)比破壞生態(tài)系統(tǒng)要困難得多。
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