人工智能被譽(yù)為是未來(lái)的開創(chuàng)性技術(shù)，這項(xiàng)技術(shù)始于20世紀(jì)50年代，經(jīng)歷過(guò)70年代和80年代的萎靡，但是現(xiàn)在正處于浪潮之巔，這一切怎么發(fā)生的？

　　在計(jì)算機(jī)歷史上，1956年絕對(duì)是一個(gè)值得銘記的年份，人工智能的歷史正在開啟。有關(guān)人工智能的初步定義和未來(lái)的可能正在幾個(gè)計(jì)算機(jī)天才的討論中初步成型。

　　這一年，功成名就的威廉肖克利衣錦還鄉(xiāng)，計(jì)劃在加州的帕洛奧多開啟自己新的創(chuàng)業(yè)計(jì)劃。同樣也是在1956年，28歲的約翰麥卡錫與同齡的馬文明斯基、37歲的羅切斯特以及40歲的香農(nóng)，準(zhǔn)備在達(dá)特茅斯學(xué)院舉行一個(gè)學(xué)術(shù)研討會(huì)。

　　肖克利的創(chuàng)業(yè)計(jì)劃并不成功，卻無(wú)意中將生產(chǎn)半導(dǎo)體的“硅”帶到了加州，同時(shí)一大批技術(shù)人才的涌入，成就了接下來(lái)半個(gè)世紀(jì)的硅谷奇跡。達(dá)特茅斯會(huì)議上也沒有產(chǎn)生任何實(shí)質(zhì)性的成果，卻創(chuàng)造了一個(gè)“人工智能”的單詞，成為過(guò)去一個(gè)甲子很多人畢生的追求。

　　時(shí)間來(lái)到 2016 年1月，人工智能領(lǐng)域“祖師爺”級(jí)別的人物—馬文明斯基去世。三天后的1月27日，Google 重金收購(gòu)的 DeepMind 團(tuán)隊(duì)在《自然》雜志發(fā)表論文，宣布破解了圍棋的算法，并公布如何打敗歐洲冠軍樊麾的一些細(xì)節(jié)。

　　而到了3月，就在 DeepMind 的 AlphaGo 即將完勝人類圍棋代表—韓國(guó)選手李世石的時(shí)候，英特爾傳奇人物，一手推動(dòng)半導(dǎo)體行業(yè)發(fā)展的安迪格魯夫去世。

　　從1956到2016，一個(gè)甲子之年。一切都像是一個(gè)結(jié)束，計(jì)算機(jī)從壟斷到普及，人人手上都有一臺(tái)計(jì)算機(jī)，人工智能從無(wú)到有。一切卻又像一個(gè)開始，人工智能逐步成熟，硅智能在某些方面已完勝碳智能。

　　過(guò)去：從模仿游戲開始

　　圍繞“人”、“機(jī)器”、“智能”，從各自的概念爭(zhēng)論到三者之間的關(guān)系定義，人工智能這個(gè)學(xué)科（領(lǐng)域）并未像其他學(xué)科一樣由分裂走向統(tǒng)一，而是繼續(xù)在各自戰(zhàn)線上講述未來(lái)的故事。

　　彼時(shí)，一股科學(xué)樂觀主義精神讓越來(lái)越多的科學(xué)家認(rèn)識(shí)到，人類離征服自己的大腦越來(lái)越近。事實(shí)上，經(jīng)歷過(guò)二戰(zhàn)的科學(xué)家們認(rèn)為，機(jī)器在某些方面已經(jīng)超越了人腦。電影《模仿游戲》中，為了破解德軍的密碼，科學(xué)家阿蘭圖靈力排眾議，堅(jiān)持用機(jī)器來(lái)實(shí)現(xiàn)人腦根本無(wú)法實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。這樣的樂觀主義情緒也在達(dá)特茅斯峰會(huì)上得以體現(xiàn)：“那是一個(gè)嘗試，找尋一種方法讓機(jī)器能夠使用語(yǔ)言、形成抽象……和概念、解決現(xiàn)在只有人類才能解決的問題，而且還會(huì)自我完善我們認(rèn)為只要精挑細(xì)選一些科學(xué)家一起工作一個(gè)夏天，至少在一個(gè)或是更多的問題上就能有顯著的進(jìn)展。”

　　但現(xiàn)實(shí)的殘酷性令人工智能這個(gè)詞幾乎在半個(gè)世紀(jì)內(nèi)遠(yuǎn)離主流話語(yǔ)圈。上世紀(jì)50、60年代的樂觀和雄心在70年代漸趨衰退，并迎來(lái)一場(chǎng)寒冬，而80年代末期經(jīng)歷一次短暫的復(fù)蘇不久就再次陷入困境。在當(dāng)時(shí)，學(xué)術(shù)界和企業(yè)界都看不到人工智能能夠進(jìn)入實(shí)用領(lǐng)域的可能，而當(dāng)時(shí)的技術(shù)進(jìn)展也十分緩慢。

　　馬文明斯基在1985年出版的一本開創(chuàng)性哲學(xué)著作《心智社會(huì)》（The Society of Mind）中，他提出了一項(xiàng)基本假設(shè)：人類與機(jī)器之間并沒有真正的區(qū)別。人類實(shí)際上是一種機(jī)器，他們的大腦由許多半自治但很愚蠢的“代理”組成，而“不同的任務(wù)需要完全不同的機(jī)制。”

　　明斯基的這一觀點(diǎn)同樣也是一大批人工智能從業(yè)者的努力方向：既然人類就是一個(gè)機(jī)器，那么同樣可以制造出與人類類似的機(jī)器。曾與明斯基并肩作戰(zhàn)的“人工智能之父”約翰麥卡錫在整個(gè)職業(yè)生涯中都在希望通過(guò)正規(guī)的數(shù)學(xué)邏輯方法來(lái)模擬人的頭腦。為了能夠復(fù)制人類的思維，這些人提出了各種各樣的項(xiàng)目和研究，其中大部分都是通過(guò)硬件和軟件對(duì)新技術(shù)揭示出的人腦結(jié)構(gòu)和功能進(jìn)行模擬。其中瑞士洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院（EPFL）大腦與心智研究所的“藍(lán)腦”（Blue Brain）計(jì)劃擁有較高的知名度，該計(jì)劃起始于2005年，并計(jì)劃在2023年之前搭建出一個(gè)基本等同于人腦模式的工作模型。

　　任何大腦模擬器都面臨著兩個(gè)主要問題。首先人腦其實(shí)是非常復(fù)雜的，擁有大約1000億個(gè)神經(jīng)元和1000萬(wàn)億突觸連接。這些連接都不是數(shù)字連接，它們依賴于具有互相關(guān)聯(lián)時(shí)序的電化學(xué)信號(hào)和模擬組件，其中的分子和生物學(xué)機(jī)制我們才剛剛開始懂點(diǎn)皮毛。

　　即使簡(jiǎn)單一點(diǎn)的大腦都依然神秘難解。藍(lán)腦計(jì)劃最近取得的具有里程碑意義的進(jìn)展是在2015年初時(shí)，研究人員成功在一只小鼠大腦中的一個(gè)包含了30000個(gè)神經(jīng)元的區(qū)域復(fù)制了活的嚙齒動(dòng)物大腦中的信號(hào)。對(duì)哺乳動(dòng)物來(lái)說(shuō)，30000個(gè)神經(jīng)元只是大腦的一點(diǎn)皮毛。而隨著神經(jīng)元數(shù)量和突觸連接的增加，模擬的復(fù)雜程度也將指數(shù)式增加—以至于沒法使用現(xiàn)有的技術(shù)手段進(jìn)行處理。這又引出了大腦模擬需要面臨的另一個(gè)問題：目前還沒有任何一個(gè)完備的理論能解釋“思維”到底是什么。在其另一部著作《情感機(jī)器》中，明斯基則有力地論證了情感、直覺和情緒并不是與眾不同的東西，而只是一種人類特有的思維方式。也同時(shí)揭示了為什么人類思維有時(shí)需要理性推理，而有時(shí)又會(huì)轉(zhuǎn)向情感的奧秘。他列舉了人類的19種思維方式，以下列舉其中的幾項(xiàng)：比如“知道解決方式”、“類比推理”、“簡(jiǎn)化法”、“理想化思維法”等等，你會(huì)發(fā)現(xiàn)，這些特性是人類獨(dú)有的，機(jī)器根本無(wú)法學(xué)會(huì)。

　　如果說(shuō)明斯基的《心智社會(huì)》是人工智能前期研究的映射，那么《情感機(jī)器》則展現(xiàn)出下一輪人工智能發(fā)展的藍(lán)圖，這其中最本質(zhì)的區(qū)別就是：讓機(jī)器的事兒歸機(jī)器負(fù)責(zé)，人類的事兒則由人類完成。谷歌創(chuàng)始人拉里佩奇的“恩師”特里威諾格拉德曾坦言：“人類智能沒什么高深莫測(cè)的。從理論上講，如果你發(fā)現(xiàn)了大腦工作的方式，就可以人為建造出一個(gè)具備一定功能的智能機(jī)器，但你建造不出具備符號(hào)邏輯和計(jì)算能力的機(jī)器。”

　　這一理念不僅塑造了谷歌，也影響了一大批人工智能新一代研究者。以 DeepMind 為代表的新一代人工智能公司，采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，摒棄了打造所謂可替代人類的智能的舊傳統(tǒng)。其創(chuàng)始人 Hassabis 就表示：“癌癥、氣候變遷、能源、基因組學(xué)、宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融系統(tǒng)、物理學(xué)等，太多我們想掌握的系統(tǒng)知識(shí)正變得極其復(fù)雜。”他坦言，未來(lái)的超級(jí)智能機(jī)器將與人類專家合作解決一切問題。

　　人類創(chuàng)造了的人工智能，或主動(dòng)或被動(dòng)，正在多個(gè)維度模仿人類的行為甚至思維模式。但機(jī)器卻有著人類所羨慕的“優(yōu)點(diǎn)”—沒有情緒不知疲倦，一個(gè)細(xì)節(jié)是當(dāng)五番旗第一盤 Alpha Go 逼得李世石無(wú)法貼目時(shí)，李世石臉上顯出沮喪的表情，而他眼前的對(duì)手卻“毫無(wú)表情”。

　　未來(lái)：我們需要擔(dān)心機(jī)器嗎？

　　差不多兩年前，英國(guó)學(xué)者尼克波斯特洛姆撰寫的《超級(jí)智能》成為《時(shí)代周刊》暢銷書。這本書的開頭有個(gè)寓言故事：某天，一群弱小的麻雀在一起，討論“尋找一只貓頭鷹協(xié)助打理生活”的可能性。大部分麻雀都陶醉于美妙的想像中：這只強(qiáng)大的貓頭鷹可以幫它們筑巢、照顧家人、提防天敵—貓……這時(shí)，一只叫斯克羅恩科芬克爾的麻雀提出了質(zhì)疑：“這樣做，將是我們的末日。在有這種想法之前，我們?yōu)楹尾幌认胂腭Z化貓頭鷹的方法呢？”但絕大部分麻雀都聽不進(jìn)去，紛紛出發(fā)去尋找貓頭鷹蛋了。

　　這就是當(dāng)下人與人工智能的微妙關(guān)系，也是所有擔(dān)心人工智能會(huì)取代人類的理論起點(diǎn)，這些人包括伊隆馬斯克、比爾蓋茨、霍金以及《超級(jí)智能》這本書的作者尼克波斯特洛姆等等。但這個(gè)理論忽視了一點(diǎn)，那就是沒有提及人工智能的發(fā)展水平。

　　以現(xiàn)在最火的深度學(xué)習(xí)為例，深度學(xué)習(xí)是受到人類大腦的啟發(fā)，很多用語(yǔ)也直接借鑒自腦科學(xué)，比如神經(jīng)元、激活之類的用語(yǔ)，但這兩個(gè)系統(tǒng)的工作原理完全不一樣。

　　首先要承認(rèn)一點(diǎn)，即便我們認(rèn)為技術(shù)高速發(fā)展的今天，我們至今依然缺乏對(duì)人類大腦運(yùn)行情況的準(zhǔn)確認(rèn)知。

　　而就人類知道的一丁點(diǎn)大腦知識(shí)來(lái)看，兒童的大腦能在無(wú)外部監(jiān)督的情況下獨(dú)自形成知識(shí)。當(dāng)有了這種學(xué)習(xí)得來(lái)的知識(shí)，兒童能夠?qū)⒁患虑榉纸獬啥鄠€(gè)子任務(wù)然后去完成。而且，這個(gè)分解過(guò)程是本能的，幾乎不需要時(shí)間，或者說(shuō)，你感覺不到時(shí)間。但現(xiàn)在的深度學(xué)習(xí)還不具備這種能力：人們需要把所有東西教給它們，包括這是什么東西、學(xué)習(xí)完成后應(yīng)該做什么。雖然谷歌、Facebook的研究者們正在探索如何改進(jìn)這種模型，但現(xiàn)在離目標(biāo)還很遠(yuǎn)。無(wú)論是按照深度學(xué)習(xí)“教父級(jí)”人物 Geoffrey Hinton 還是 Facebook人工智能實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人、深度學(xué)習(xí)開創(chuàng)者 Yann LeCun 的說(shuō)法：人工智能離擁有自我意識(shí)還有十萬(wàn)八千里，人工智能至少在未來(lái)五年沒有任何希望達(dá)到人類認(rèn)知水準(zhǔn)。

　　人工智能已然走過(guò)了其“生命”的第一個(gè)甲子，也在這個(gè)甲子之年再次成為世人關(guān)注的焦點(diǎn)，隨之而來(lái)的是對(duì)人工智能的過(guò)度樂觀與過(guò)度悲觀，所有這些都會(huì)影響人類對(duì)于人工智能的正確判斷。與技術(shù)研發(fā)要克服的難度相比，公眾態(tài)度的變化或?qū)⒊蔀樽笥胰斯ぶ悄芪磥?lái)的重要力量，很幸運(yùn)的是，你我將共同見證這一切。人工智能的發(fā)展將是未來(lái)值得關(guān)注的重要趨勢(shì)。

　　文/趙賽坡

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