人工智慧到底能否取代人類？

 

      近些年，無論在中國還是在世界，人工智慧都是個熱度頗高的話題。

　　人工智慧概念的提出其實已經60餘年了。1956年夏，美國科學家約翰·麥卡錫、馬文·明斯基等在美國達特茅斯學院開會研討“如何用機器模擬人的智慧”時，就首次提出“人工智慧”這一概念。從那以後，研究者們發展了眾多理論和演算法，人工智慧的概念也隨之擴充套件。近年來，人工智慧的發展有了很大突破，與此同時人類也一直在焦慮：人工智慧到底能否取代人類，甚至統治人類?

　　清華大學未來實驗室首席研究員馬兆遠的結論是：不能。至少根據他的科學推理，300年內不能。馬兆遠在其新書《人工智慧之不能》一書中，回顧了上一百年物理學和數學的進展，透過對量子力學、時間、蟲洞、暗物質等概念的解讀，從頂層邏輯、原理層面等本源性知識上探討了人工智慧做不了的事情，給完美、通用的人工智慧判了“死刑”。

　　非行業內人士其實對人工智慧的理解非常直觀而膚淺，或許僅在於掃地機器人、無人駕駛汽車、與計算機對弈這樣的認識上。而人工智慧在物理學家馬兆遠的論述中，是一個複雜和龐大的知識體系，充分理解人工智慧需要具備相當的物理學、數學以及邏輯知識，比如哥德爾不完備定理、海森堡不確定性原理等科學邏輯。這對普通人來說很難實現，不過依然可以從馬兆遠的論述中汲取一兩個深入淺出的例證，來理解為何人工智慧替代不了人類。

　　上世紀美國哲學家杜威提出了著名的“五步學習法”，這五步是人們完成學習的整個過程。杜威認為，在處理實際問題時，人工智慧最擅長的影像感知往往只佔資料輸入的5%，提供一些線索，而後面的95%，包括功能、因果、動機等是要靠人的想象和推理過程來完成的。馬兆遠以日本研究人員所做的著名的“烏鴉實驗”為例，說明了烏鴉的學習過程——它以某種有待研究和了解的方式存在於生物體中，這種方式顯然不同於至今還依賴於大資料的人工智慧方法。

　　這個實驗是這樣的——在日本一所大學的十字路口，研究人員跟蹤和研究了烏鴉的一些有趣行為：烏鴉想吃堅果，可是沒法開啟堅果的外殼。起初烏鴉試著把堅果從天上往下拋，可是堅果殼不會碎。某次下拋後，烏鴉發現落在地上的堅果正好被車輪軋過去，果殼就碎了。烏鴉到馬路中間去吃堅果是危險的事情，因為隨時可能有車子呼嘯而過，在吃堅果和保命之間它需要作出選擇。但是烏鴉很快發現行人過斑馬線時會按交通燈，這可以讓車流停下來。這時，它必須進一步認識到人、斑馬線、交通燈、車流、馬路之間的複雜因果關係。搞清楚這些之後，烏鴉選擇蹲在斑馬線附近的電線上等待機會。它把堅果拋到斑馬線上等車子軋過去，行人按了交通燈後人行道上綠燈亮起，汽車停在斑馬線外，它就可以從容地去吃堅果了。

　　不難看出，烏鴉在這個過程中表現出相當高的智商。馬兆遠認為，烏鴉的表現在很多地方遠遠超過了今天我們所訓練的人工智慧的重要環節——深度神經網路演算法。烏鴉吃到堅果的過程涉及到對環境因素的截斷，如何在不完整的環境中選取足夠的資訊來實施推理，這一點是人工智慧無法完成的。在這個過程中，當烏鴉或者說生物體要給出推測性結果時，還會涉及一定意義上的假設。唯有這樣的假設先決地存在，才能期望改變這些假設條件下的引數，看到某些預期的結果。而給出假設這件事情對基於形式邏輯的機器而言，還無從談起。所以，即便是再精密的計算機或機器人也無法完成烏鴉的行為。

　　“就計算機的有限邏輯而導致的其內在不完備而言，人卻從來不會受到這樣的困擾，因為人天生具有突破邏輯的能力，也許這構成了我們通常意義上說的感性。”這是作者認為這一代人工智慧無法超越人類思維的數學邏輯層面的根本原因。那麼將來我們能否造出有意識的機器?如果不可能，能否至少看上去有意識?有人相信最終可以實現，也有人認為其中可能存在永遠不能克服的技術障礙。

　　“基於現在對物理世界尤其是量子力學、腦科學，甚至是邏輯學的認識，我們距離開發一套有如人腦一樣複雜的工作系統還有相當長的路要走。人工智慧恐怕在未來300年內還不會超越人腦。”作者得出了這樣的結論，這個300年的估計並非憑空想象，而是源於對物理學進展的瞭解。“300年內，我們大可放心地去跟機器相處。”馬兆遠認為。

　　這不是天才的猜想，也不是瘋子的狂語，而是一名科學工作者的嚴肅思考。