造個智能機器有多難

大學時代，我翻過一本書，深為震撼。書是美國的費根鮑姆與麥科達克合寫的，名叫《第五代——日本第五代電腦對世界的沖擊》。書中多處談到“機器人像人一樣聰明”這類話題。并展望了即將到來的信息社會。當然，現在看來，那個所謂的第五代計算機并沒有人們所期望的或想象的那么厲害；所謂機器思維的研發進展，也沒有取得預期的重大成果。費根鮑姆當時名頭很大，他老人家在書末尾寫道：

“有思維的動物塑造出會思維的機器——或許是無可避免的。由于這種大膽的行動危險無比，有人就說我們是想魯莽地踏上圣地。然而我們無論如何都要朝前邁進，并且堅持古今中外的賢者所訓示我們的話：‘陰影不管有多黑和多危險，都不能阻止我們邁向光明。”’

此外前幾年出的《劍橋五重奏——機器能思考嗎?》是以“科學小說”的文體寫就的一部“幻想作品”。它以最早提出計算機可以復制人類思維過程的英國數學家、計算機之父圖靈開篇，還穿插其他四位著名的學者登場。他們是：物理學家、諾貝爾獎獲得者歐文·薛定諤，哲學家路德維格·維特根斯坦，遺傳學家、科普工作者和政治活動家約翰·霍爾丹，小說家、公務員和物理學家查爾斯·珀西·斯諾。

小說假定此5人在1949年春夏之交的一天，相聚于劍橋大學基督學院斯諾的住所，出席了一次特別的晚宴。他們一邊品嘗美味佳肴，一邊圍繞著“機器能思考嗎?”這一論題，展開了廣泛、深入甚至是面紅耳赤、互不相讓的探討。

這個話題到“紀念人工智能學科誕生50周年”的2006年時又有了新的進展。

當年8月1日，在北京舉行的2006年人工智能國際大會透露出一個信息：中國科學家在人工智能研究領域開展創新型的研究，取得了不錯的成果，“對于人工智能科學發展做出了不小的貢獻”。尤其是用機器人證明數學定理，在世界上可謂獨樹一幟。

人們對于人工智能這個詞兒似乎并不陌生。通俗地說，此乃機器智能也。它是由計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發展起來的一門綜合性學科，其宗旨在于模擬、延伸和擴展人的智能。

讓機器能像人一樣思考，是人類長久以來的夢想。但是，這絕非易事。

攻克機器思維這個堡壘究竟有多難?這方面的一位權威人物約翰·麥卡錫有言：“如果想在人工智能有所成就，我們需要1.7個愛因斯坦、2個麥克斯韋、5個法拉第，再加上3項‘曼哈頓’計劃?！币?，麥卡錫幾十年來所做的工作，就是探討用可以通過電腦操縱的公式系統表達人類思維的所有形式。

不過。時光回溯到四五十年前，人們的認識可不是這樣的。

1956年夏天，在美國達特茅斯大學舉行的、被認為具有里程碑意義的有關人工智能的一次學術會議上，約翰·麥卡錫首次提出了“人工智能”的概念。也就在那一年，他與馬爾溫·明斯基、愛德華·費根鮑姆等信誓旦旦地宣稱：機器會思想的時代即將到來!甚至壓根兒就用不了耗費20年光陰。

人工智能的這幾位倡導者所承繼的，無疑是英國著名數學家、計算機之父阿蘭·圖靈的衣缽。在圖靈看來，大腦神經元的存儲行為和模式改變，跟計算機的相應行為極其相似；而且，大腦和計算機都能修改它們各自存儲空間中的值：前者通過不同神經元的激發，而后者則通過程序指令的執行。正是這種相似性使圖靈確信：人類可以建造一臺能夠思考的機器。

從理論上來講，計算機可以模擬整個大腦。一旦計算機模擬了所有的神經元和它們之間的連接點，就說明大腦的智力和計算機的“模擬智力”不再有任何區別。順理成章的事情是：只要計算機有足夠的內存和處理能力，其思維能力就會發展，人工智能的編程人員就可以造出智能機器來。

然而，機器思維是一個涉及多門學科的非常復雜的問題。對人工智能持否定態度的學者認為，任何人類思想都是跟語言表達密切相關的。沒有語言就沒有思想，人們在談論“思維機器”的時候，怎么能夠不考慮用于表達思想的語言呢?

再說，語言是一種共享的生活方式——人類生活的直接產物。不管人們建造的機器有多么聰明，它都不可能去共享人類的那種生活方式。因為它是機器，要知道思考需要精神狀態，而具有精神狀態的特性只存在于人類生活中，很難想象一臺計算機具有同情心或者能夠隨機應變。所以，將思考這個詞賦予任何一種機器都毫無意義。

不錯，現在回過頭來看，人工智能的倡導者當年的估計，顯然是太樂觀了。明斯基的一位搭檔在回憶當年的那種“狂妄之勇”時打了這么一個比方：“當時的情景倒很像第一批到達北美新大陸的人們環顧四野并且高呼：‘這里是豐美之地，我們將用十到十五年的時間去令之富饒繁榮?！覀儾⒉恢肋@片區域到底有多么廣闊?！?/p>

一位學者也揶揄道：如果說半個世紀的人工智能研究證明了些什么的話，那就是在機器中實現人的認知功能是一件非常困難的事情。

用美國計算機專家、掌上電腦的發明人杰夫·霍金斯的話來說，多年的努力帶來的只是無法兌現的承諾和毫無說服力的成果。人工智能頭上的光環已經開始慢慢褪去。他認為，人工智能這一領域的發展軌道已經偏離了正確的方向，面臨著一個根本的錯誤。

不管怎么說，人工智能的創建算得上是人類大腦的最具挑戰性的工作之一。盡管它與原來所設定的目標相差很遠，但它所帶來的輻射效應，還是有目共睹的，“認知科學”和“專家系統”的出現即是成功的例子。

其實，只要想一想這樣一個事實——人類雖然對鳥類飛行的神經機制至今也沒有完全搞清楚，但人類根據鳥類飛行的空氣動力學原理造出的飛機，卻遠遠超出了鳥類飛行的能力——我們就有理由期待：終有人工智能給我們帶來奇跡的那一天。