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圖片來(lái)自eurekalert.org

撰文 | 尼克

人工智能的發(fā)展過(guò)程，如果用谷歌Ngram來(lái)衡量，從控制論算起，目前經(jīng)歷了兩次高潮。

控制論之后的一次高潮是在20世紀(jì)80年代，正是專家系統(tǒng)和日本第五代計(jì)算機(jī)項(xiàng)目得勢(shì)的時(shí)候。但進(jìn)入20世紀(jì)90年代后，人工智能又呈現(xiàn)出下滑趨勢(shì)?，F(xiàn)在的新一輪高潮是進(jìn)入21世紀(jì)之后開(kāi)始的。如果按照麥卡錫的說(shuō)法，控制論不算人工智能的話，現(xiàn)在尚處人工智能的第二次高潮，但我們不知道這一次還能持續(xù)多長(zhǎng)時(shí)間。

人工智能專利、論文及Ngram人工智能曲線

2016年AlphaGo戰(zhàn)勝李世石引起了新一輪對(duì)超級(jí)智能的討論，焦點(diǎn)是將來(lái)會(huì)不會(huì)有一個(gè)全新的物種在智能上全面超越人類。

牛津大學(xué)的哲學(xué)家博斯特羅姆（Nick Bolstrom）在2014年寫了本未來(lái)學(xué)的著作《超級(jí)智能路線圖、危險(xiǎn)性與應(yīng)對(duì)策略》（Superintelligence : Paths, Dangers, Strategies），講到了人類在面臨不斷發(fā)展的機(jī)器時(shí)代的存在危機(jī)。物理學(xué)家霍金和企業(yè)家馬斯克都附和博斯特羅姆的立場(chǎng)。

暢銷書《未來(lái)簡(jiǎn)史：從智人到智神》（Homo Deus: A Brief History of Tomorrow）的作者、另類歷史學(xué)家赫拉利（Yuval Harari）為這個(gè)潛在的新物種起了個(gè)有意思的新名，叫“神人”（Homo Deus），恰是這本書的英文書名。“神人”就是超級(jí)智能的主體。

赫拉利的前一本書《人類簡(jiǎn)史》從7萬(wàn)年前的認(rèn)知革命一直講到當(dāng)下，為《未來(lái)簡(jiǎn)史》做了鋪墊。用不同的時(shí)間顆粒度看待過(guò)去，會(huì)得到不同的結(jié)論。《尤利西斯》中的幾個(gè)小時(shí)，茨威格作品中人物的一生，或赫拉利的7萬(wàn)年，關(guān)心的是不同的過(guò)程。顆粒度也可以是主體的，一個(gè)基因，一個(gè)人，一個(gè)群體，不一定非得是一個(gè)小的物質(zhì)顆粒只配得上小的時(shí)間單位。想想基因人類學(xué)，基因在幾萬(wàn)年的時(shí)間空間分布，幫我們了解人類的起源和遷移。當(dāng)用太大的顆粒度研究歷史時(shí)，歷史學(xué)家的用處就會(huì)令人質(zhì)疑，因?yàn)槟潜驹撌浅踔袣v史課本的使命，任何結(jié)論都不會(huì)令人驚奇。

在人工智能研究的早期，就有AI和IA（智能輔助Intelligent Assistant，或智能增強(qiáng)Intelligence Augmentation）之分。而人工智能又有強(qiáng)弱之別，強(qiáng)人工智能是說(shuō)機(jī)器會(huì)全面達(dá)到人的智能，強(qiáng)人工智能有時(shí)也和“通用人工智能”（Artificial General Intelligence）同義；而弱人工智能是說(shuō)機(jī)器會(huì)在某些方面達(dá)到人的智能——AlphaGo就是弱人工智能的代表。

目前，不會(huì)再有人質(zhì)疑弱人工智能了，但強(qiáng)人工智能立場(chǎng)的主張者卻面臨各種挑戰(zhàn)，其中之一是不同智能功能的整合。機(jī)器人可以比人更快地跑步，更好地下棋，更準(zhǔn)確地識(shí)別語(yǔ)音和圖片。如果功能整合是可能的，那我們可以想象，比如谷歌的AlphaGo整合IBM的沃森（Watson），除了能下棋贏人類，還能通過(guò)美國(guó)行醫(yī)執(zhí)照考試。更進(jìn)一步，如果把這個(gè)混合物架在波士頓動(dòng)力公司（Boston Dynamics）的機(jī)器狗上，它還能5秒就跑個(gè)百米。到底是感知更難還是認(rèn)知更難，這又是一個(gè)長(zhǎng)話題。曾經(jīng)有人說(shuō)，人對(duì)機(jī)器的最簡(jiǎn)單控制就是斷電，但現(xiàn)在最簡(jiǎn)單的掃地機(jī)器人也知道快沒(méi)電時(shí)找回基座充電。把人工智能教科書中的n種智能功能整合起來(lái)（例如下棋、圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、規(guī)劃等），是不是就會(huì)達(dá)到強(qiáng)人工智能或者超智能？

當(dāng)下，人工智能系統(tǒng)功能的單一性會(huì)不會(huì)只是一種錯(cuò)覺(jué)？樂(lè)觀主義者會(huì)認(rèn)為弱AI走向強(qiáng)AI的過(guò)程是個(gè)進(jìn)步的過(guò)程，雖不是一夜之間。《終極算法：機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能如何重塑世界》 的作者多明戈斯（Pedro Domingos）代表了一類樂(lè)觀主義者，他認(rèn)為會(huì)有一種統(tǒng)一的終極的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，只要機(jī)器按照這個(gè)算法一直學(xué)下去，某一天就會(huì)超過(guò)人類。他給出的5類算法是進(jìn)化的、連接主義的、符號(hào)的、貝葉斯的和類比的。他的研究領(lǐng)域是如何把這些算法統(tǒng)一起來(lái)。

我們不禁懷疑，即使這些算法都能整合起來(lái)，就能構(gòu)成終極算法了嗎？難道不會(huì)有新的算法被發(fā)明出來(lái)嗎？例如多明戈斯列的單子里明顯缺失了強(qiáng)化學(xué)習(xí)，這是一個(gè)很老的算法，在2016年隨著AlphaGo才得以揚(yáng)名。有些機(jī)器學(xué)習(xí)的從業(yè)者缺乏對(duì)計(jì)算理論的了解。他們不知道面對(duì)這樣的問(wèn)題應(yīng)該怎么辦?！敖K極算法”的提倡者應(yīng)該借鑒圖靈機(jī)和丘奇靈論題這樣令人信服的理論方法。悲觀主義者的立場(chǎng)正在退縮：在每一個(gè)單獨(dú)的領(lǐng)域，都有可能超越人類，不一定會(huì)在整體全面超越人類。如果這個(gè)整合的整體在我們可以想到的各個(gè)方面都超過(guò)人類，那我們?nèi)绾螌?duì)付這個(gè)新時(shí)代的“弗蘭肯斯坦”。

人工智能作為學(xué)科，經(jīng)歷了幾次大起大落。每一次高潮都是一個(gè)舊哲學(xué)思想的技術(shù)再包裝，而每一次衰敗都源自高潮時(shí)期的承諾不能兌現(xiàn)。這一次的浮夸輪到了機(jī)器學(xué)習(xí)，被壓制多年的機(jī)器學(xué)習(xí)研究者們號(hào)稱，盡管機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的子學(xué)科，但很快就會(huì)獨(dú)立，并且會(huì)比人工智能更宏偉。他們說(shuō)人工智能是讓機(jī)器達(dá)到人的水平，而機(jī)器學(xué)習(xí)是讓機(jī)器超過(guò)人的水平。這倒是一個(gè)省事的趕超。還有人宣稱科學(xué)家的職業(yè)也將會(huì)消失——因?yàn)闄C(jī)器可以學(xué)得更快，但計(jì)算機(jī)科學(xué)家例外。日本第五代計(jì)算機(jī)的失敗似乎從來(lái)沒(méi)有發(fā)生過(guò)。歷史學(xué)家都忙著參與預(yù)測(cè)未來(lái)，當(dāng)下是一個(gè)不需要總結(jié)教訓(xùn)的時(shí)代。AlphaGo在輸給李世石的那個(gè)晚上，可以在和自己不斷對(duì)弈的過(guò)程中學(xué)習(xí)并克服自己的弱點(diǎn)。無(wú)論對(duì)錯(cuò)，機(jī)器學(xué)習(xí)的速度確實(shí)有可能快過(guò)人類進(jìn)化的速度。

過(guò)去的機(jī)器旨在節(jié)省人的體力，現(xiàn)在的機(jī)器開(kāi)始代替人的智力。人通過(guò)兩性繁殖的進(jìn)化速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)趕不上機(jī)器。機(jī)器的進(jìn)化速度服從摩爾定律——每18個(gè)月性能提升一倍，而人的進(jìn)化速度則是20年一代人。人作為物種，是不是不再具備進(jìn)化的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)？依靠硬件的摩爾定律，是不是可以達(dá)到超級(jí)智能？

新的智能存在可以是人工智能的“主體”（agent），也可以是生物學(xué)意義上的物種。2016年夏，在美國(guó)公共電臺(tái)（Public Radio）熱議的一個(gè)話題是，通過(guò)修復(fù)一個(gè)受精卵的一小段染色體，就可以避免或治療某種疾病。這是一個(gè)真實(shí)的倫理問(wèn)題，因?yàn)橐呀?jīng)有這樣的病例發(fā)生。如果孩子出生，那么他/她的父母是誰(shuí)？反對(duì)方的理由也很簡(jiǎn)單，多小算是“一小段”，1%還是49%？甚至更進(jìn)一步：可不可以有更多不同來(lái)源的基因參與？英國(guó)《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》2017年2月的一期封面標(biāo)題就是“Sex and Science”，基因編輯是熱門話題。這種“轉(zhuǎn)基因”療法如果目的不是為了治病，而是作為物種改良的手段，人類可以接受嗎？

圖靈在1936年那篇文章《論可計(jì)算的數(shù)》中證明了圖靈機(jī)和其他計(jì)算裝置的等價(jià)性，并由此有了所謂丘奇圖靈論題，也就是說(shuō)任何計(jì)算裝置都等價(jià)于圖靈機(jī)。這個(gè)論題不是數(shù)學(xué)定理，但卻是整個(gè)計(jì)算機(jī)科學(xué)的基礎(chǔ)。這個(gè)論題隱含著強(qiáng)人工智能的可能性：智能等價(jià)于圖靈機(jī)。近年，也有人探索超計(jì)算（hyper-computation，計(jì)算能力超越圖靈機(jī)的裝置）。量子計(jì)算作為超計(jì)算的一種潛在設(shè)備，被彭羅斯用來(lái)論證人的智能要超越圖靈機(jī)。

不懂計(jì)算理論的歷史學(xué)家如赫拉利以及未來(lái)學(xué)家如博斯特羅姆，分不清“超計(jì)算”（hyper-computing）和“超級(jí)計(jì)算”（super-computing），自然也分不清“超智能”和“超級(jí)智能”（super-intelligence）。其實(shí)，他們所謂的“超級(jí)智能”早就被數(shù)學(xué)家和密碼學(xué)家古德（Irving John Good）在20世紀(jì)60年代想過(guò)了，只不過(guò)那時(shí)“超級(jí)智能”被古德稱為“智能爆炸”或Ultra-intelligence，或“超人智能”。

維納曾經(jīng)說(shuō)：“我們最好能夠確認(rèn)我們給機(jī)器設(shè)定的目的確實(shí)是我們想要的目的?！?物理學(xué)家改行的科幻作家阿西莫夫曾提出機(jī)器人三定律，第一條就是機(jī)器不能傷害人，但“什么是傷害”本身就不好定義。AlphaGo戰(zhàn)勝李世石和柯潔，算是對(duì)他們的傷害嗎？即使是科學(xué)家兼幻想家，也未必就能把不遠(yuǎn)的未來(lái)想明白。維納和阿西莫夫可能都不懂計(jì)算理論，但暢銷人工智能教科書《人工智能：一種現(xiàn)代方法》的作者羅素（Stuart Russell）也提出了所謂“價(jià)值觀對(duì)齊”問(wèn)題（value-alignment problem），即把機(jī)器的價(jià)值觀對(duì)齊到人的價(jià)值觀，這是個(gè)計(jì)算理論問(wèn)題還是個(gè)道德問(wèn)題？

圖靈在1950年那篇被廣為引用的文章《計(jì)算機(jī)與智能》的結(jié)尾處說(shuō)：我們只能看到當(dāng)下，但看見(jiàn)的這些就夠我們忙活的了。這真是實(shí)干型科學(xué)家和揣度型歷史學(xué)家（speculative historian）的區(qū)別。

本文節(jié)選自《人工智能簡(jiǎn)史（第2版）》，《人工智能簡(jiǎn)史》由人民郵電出版社出版，全面講述了人工智能的發(fā)展史，幾乎覆蓋人工智能學(xué)科的所有領(lǐng)域，以宏闊的視野和生動(dòng)的語(yǔ)言，對(duì)人工智能進(jìn)行了全面回顧和深度點(diǎn)評(píng)。