機器智能：無處不在，遙不可及

阿爾伯特·焦

2014年7月16日，本田在比利時推出其最新款阿西莫智能機器人。這款機器人擁有更靈活的雙手，能夠以每小時9公里的速度奔跑。CFP供圖

很多人對于人工智能的最早印象來源于眾多的科幻電影，像《人工智能》、《2001太空漫游》、《機器管家》、《超驗駭客》等。在電影中，人工智能機器擁有和真人一樣的智慧和情感，可以像人類一樣感知自己的存在，和真人一起在公司里共事，甚至和人類展開一場大戰。可是現實世界中的人工智能技術卻是以另外一番景象存在著。

人工智能的強大

如果你依舊覺著人工智能還是像科幻般的遙遠存在，那就大錯特錯了，人工智能的力量早已蔓延到我們生活的各個角落，幾乎無處不在，甚至每個人的生活都逐漸離不開人工智能。在購物網站上，網頁上每個用戶鼠標移動的軌跡，感興趣商品的歷史紀錄，網頁上的停留時間都會被一一自動記錄，然后經過電腦程序智能的分析，你會驚喜地發現自己想要的產品已經被虛擬的“導購店員”擺放在了推薦欄中。而iPhone上的Siri語音助理，Google的自動翻譯功能，電子郵箱里的垃圾郵件自動過濾功能，都是人工智能的產品。更多的時候，人工智能在發揮著幕后英雄的作用，只是你沒有意識到其本身的存在而已。比如每次刷信用卡的時候，銀行計算機審核系統中人工智能的算法在努力鑒別著每一個交易的安全性，而在對于生活更加必不可少的供電網絡和通信網絡中，很多功能也都在計算機的智能控制之下完成。

無所不知的沃森。2011年，IBM向世界推出沃森（Watson），一個可以理解問題、并給出準確答案的超級計算機。沃森擁有3000個聯網在一起的處理器，其中儲存著幾百萬份文件，沃森可以利用這些海量的信息回答幾乎所有問題。IBM讓沃森亮相美國一個電視問答娛樂節目《危險邊緣》。該節目一向以提出“拐彎抹角”的問題而出名，有點像國內的《開心辭典》和《幸運52》。比賽前，IBM的工程師們把百科知識和以往《危險邊緣》的節目資料塞進沃森的硬盤里，然后把沃森的電腦程序分成100個小程序，每個小程序負責一個方面。比如，一個程序負責"著名作家"，另一個程序負責"食品"。比賽時，針對提出的問題，沃森的100個分程序各自從數據庫里尋找答案，最終沃森綜合這100個分程序的結果，選擇最有可能正確的答案。比賽結果并不出乎意料，沃森在電視節目中擊敗兩位真人冠軍。

無人駕駛的汽車。行駛在美國拉斯維加斯的公路上，如果你看到一輛汽車的牌照是紅色，其上印有無窮大符號，那就要留意一下了，它是一輛無人駕駛的汽車。2012年初，美國內華達州為無人駕駛汽車發放了第一張牌照。無人駕駛汽車行駛在公路上并不難，但是，如果讓無人駕駛汽車在城市中穿行，任務一下子就變得困難很多，城市交通中很多不成文的規則會讓無人駕駛汽車摸不著頭腦。比如，谷歌公司的工程師嚴格按照司機守則為無人駕駛汽車編寫程序，在十字路口上一定要為其他汽車讓路，他們會發現，這臺太過老實的無人駕駛汽車永遠也沒法走過這個路口。于是，他們對程序做了一點改進，當無人駕駛汽車等待一段時間后，就會自動緩慢向前移動，向其他汽車示意自己想要先走，而不只是傻傻地等待。對于無人駕駛汽車來說，還有一個難題，即如何判斷自己所處的位置。GPS有時并不靠譜，誤差會達到幾米之多。無人駕駛汽車不僅能使用GPS，還能同時開啟照相機、雷達和測距激光，共同幫助校正GPS的數據。除了擔任駕駛職責外，無人駕駛汽車還能自動調節汽車燃料進出，提高能源利用率。代表前沿科技的無人駕駛汽車綜合了多項人工智能技術，越來越被人們所接受。通過特別許可，谷歌公司的無人駕駛汽車已經在完全無人控制的情況下，在美國加利福尼亞州的公路和街區中穿行了上萬千米。

自動翻譯的便利。人工智能另外一個非常吸引眼球、也非常常見的應用是自動翻譯。2012年，“谷歌翻譯”的翻譯總量超過所有專業翻譯員的翻譯總量。“谷歌翻譯”得以運行，全靠人工智能領域的概率推理技術。近些年，在各個電子產品展覽中，自動的語音翻譯產品也會常常亮相，在真人說出一句話之后，翻譯機可以立刻翻譯成另一種語言，并且絲毫無誤，在場觀看者不得不折服于翻譯機的表現。不過目前自動翻譯系統在實際中發揮的作用還是非常有限，比如在對于翻譯的需求最為迫切的領域——各種國際會議中，數以千計、萬計的參會者都需要佩戴著耳機，需要依靠大量專業的翻譯人員同聲傳譯。目前自動翻譯技術背后的人工智能主要依靠兩個方面，一方面是按照事先設定的一些固定的語法規則和雙語字典來逐詞逐句翻譯，另一方面是從搜集了大量已有的翻譯過的例子的統計數據庫中按照一定的算法搜索和提取翻譯結果。隨著翻譯規則的越來越精細和完善，數據庫的越來越龐大和齊全，翻譯的準確率一定會逐步上升，但是還是很難完全應對現實中各種不同語境不同文化下翻譯時的微妙差異。谷哥的自動翻譯功能已經存在了很多年，盡管常常翻譯出令人啼笑皆非的結果，但仍然不得不承認，谷哥的翻譯效果還是在不斷提高。

人工智能的弱勢

盡管人工智能在飛快地遍及生活各個角落，科幻電影中那種真正顛覆性的人工智能場景離我們卻依舊遙遠。目前的各種人工智能產品和應用往往只是在某些假定條件之下，完成某些特定范圍內的任務表現出來智能，和人類全面的智能還是擁有不小的區別。

1996年2月10日，IBM“深藍”超級計算機首次挑戰國際象棋世界冠軍卡斯巴羅夫，但以2：4落敗。其后研究小組把“深藍”加以改良，于1997年5月再度挑戰卡斯巴羅夫，最終“深藍”以3.5：2.5擊敗卡斯巴羅夫，成為首個在標準比賽時限內擊敗國際象棋世界冠軍的電腦系統。“深藍”可以儲存海量棋譜，可以在1秒內計算出2億種走棋的可能性，智能地判斷下一步如何走棋，在國際象棋這一個特定的游戲中，它已經完全超出人類。可是遺憾的是，“深藍”除了在這種特定規則的游戲之外，沒有其他任何的智能，它無法教別人下棋，也無法和別人討論棋藝，更無法去應對其他游戲。盡管它贏了世界象棋大師，但是沒有人會把它當作真人，它只是一臺電腦。

一旦游戲規則發生些許改變，設計者就需要對電腦的數據庫和電腦程序進行一番大的改動，它才能夠依舊保持智能。比如將象棋換成圍棋，圍棋棋局計算上的復雜性使得現有的電腦和人工智能算法還遠不能達到擊敗圍棋世界冠軍的地步。如果游戲換成了更加具備不確定性、包含更多人為因素的殺人游戲、狼人游戲，象棋游戲中的智能就更加無法通用了。相比于人工智能，我們每一個真人卻可以輕松用同一個大腦駕馭很多種完全不同的游戲，機器的智能和真人的智能之間的差異立刻凸顯出來。

目前各種人工智能的產品帶給我們很多的希望，卻也存在著許多短期內無法解決的局限。谷哥無人駕駛汽車的出現并不意味著駕駛學校很快就要關門，醫學診斷的專家系統并不意味著我們不再需要經驗豐富的醫生，翻譯機真正搶走人類翻譯員的飯碗，人類無需學習任何一種外語，就可以與全世界的朋友交流的夢想似乎依舊很難在短時間內實現。機器的智能往往只能替代真人一部分的智能。機器究竟能在多大程度上取代人類向來是一個爭議話題，目前機器智能占據的領地在不斷擴大，智能的程度也在不斷提高，實現科幻電影中那樣和人類一樣全面的智能以目前的技術來看依然遙不可及，各個行業中還有眾多的工作離不開人的智能的參與。