人工智能將統治地球？

張田勘

近期上映的美國科幻大片《猩球黎明》展現的是，由于病毒的蔓延和攻擊，人類世界已近崩潰，獲得超級智慧的猿族逐漸成為地球的主宰。但英國萊斯特大學古生物學家簡·扎拉斯維澤認為，人類面對的最大威脅可能并不是自然進化的生物，而是某種人工智能。“如果有其他智能出現，那將可能是電子類或我們已經制造出來的某種事物。”

現在，一個叫尤金·古特曼的機器人第一次通過圖靈試驗，被當成真實的、13歲的烏克蘭男孩。這意味著人工智能已經進入一個新時代。

13歲的“烏克蘭男孩”

尤金·古特曼是目前人工智能的代表，它是一臺機器人，今年6月8日成為歷史上首次通過圖靈試驗的機器人。尤金正是扎拉斯維澤所指的人類制造出來的東西。在此之前和同時，世界上最大的網絡公司，如谷歌和國際商業機器公司等也在打造所謂“谷歌大腦”或智能機器。它們的出現意味著人工智能已經進入一個新時代。

早在人人都知道“在網絡上沒有人知道你是一條狗”的定律之前，計算機先驅阿蘭·圖靈就深諳這一原理，而且反其道而行之提出，如果一個正常人通過手談不能辨別出對方是一臺機器還是一個活生生的人，那么機器人就真的是人了。

圖靈1950年發表了一篇題為《機器能思考嗎？》的論文，提出了人工智能或機器思維的概念。他假設，一個人（測試者）和一臺機器（被測試者）在隔離情況下，通過一些裝置（如鍵盤）隨意問答。如果被測試者超過30%的答復不能使測試人確認出回答問題的是人還是機器，那么這臺機器就通過了測試，并被認為具有人類智能。這種試驗就是圖靈試驗。

自從圖靈提出這個試驗，人工智能研究人員設計了無數計算機軟件試圖通過圖靈試驗，但無一例外都失敗了。不過，現在一位叫尤金的機器人通過了圖靈試驗，人們把它當成真實的13歲烏克蘭男孩。

英國雷丁大學選在圖靈去世60周年舉辦了一場圖靈試驗，而且是在倫敦英國皇家學會進行。參與者有5個機器人，但只有俄羅斯團隊研發的尤金通過了測試。試驗中，尤金模仿一名來自烏克蘭的13歲男孩，在33%回答中讓測試者相信它真的就是一位烏克蘭13歲男孩。

為什么尤金能在33%的回答中讓測試者認為它是13歲的烏克蘭男孩呢？因為，尤金在與人問答時不僅回答正確，而且機智幽默，甚至擁有一定的人的情感。是否擁有人類情感或情緒，是判定人工智能的極其重要的標準。也正是由于這一點曾讓人們相信，機器人或人工智能永遠不會超越人類。

在被問到，“誰人”樂隊和“滾石”樂隊誰是有史以來最好的樂隊時，尤金的回答已盡顯人的智能。這個問題的標準答案是“滾石”。尤金當然沒有答錯，但僅憑這個答案也可以只讓測試者認為尤金不過是一個只知道對錯的機器人，但尤金接下來作了一個補充：在20世紀80年代早期，“誰人”在解散之前確實寫過一些好歌。

憑借這個補充，測試者感到，回答太“人性化”了，尤金應該不可能是個機器，而是一名男孩，因為這名男孩既表現了人的情感，也懂得人的心理，會對持不同意見者進行安撫。

人工智能是什么？

兩名美國教授對人工智能做了通俗解釋。美國麻省理工學院的溫斯頓教授稱：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。”美國斯坦福大學人工智能研究中心的尼爾遜教授則認為：“人工智能是關于知識的學科——怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學。”

兩種解釋，大同小異，就是讓計算機模擬人的大腦智慧，如學習、記憶、推理、搜索、分析、歸納、創新，甚至模擬和擁有人的情感、意識，使計算機或機器人能夠勝任一些通常需人類智能才能完成的復雜工作。

人腦的一個最大智能是學習，人工智能的核心也就是機器學習技術。機器人怎樣模仿人的腦學習呢？一個基本原則是，通過算法使機器能從大量歷史數據中學習規律，從而對新的樣本做出智能識別或對未來做預測。上世紀80年代末以來，機器學習的發展經歷了兩次浪潮：淺層學習和深度學習。而深度學習更接近于人類學習方式，通過模仿人類大腦行為的神經網絡，利用更多層次網絡模型結構來收集事物的外形、聲音等信息，進行感知理解并產生相應行為。

要讓機器認識物體，需若干層人工網絡元。首先要建立最基本的一層人工神經元，用來探知物體邊緣形狀等基本信息，第二層神經元需將第一層人工神經元感知到的物體邊緣形狀拼湊起來，認知物體形狀。第三層人工神經元進一步拼湊信息，得出物體整體形態。這些過程都由機器自主完成，并不需要在任何環節人為輸入信息。“谷歌大腦”自主學習認識貓，就是通過深層學習完成的。

當尤金長到30歲時

既然尤金被認為是13歲的烏克蘭男孩，通過進一步改進，未來的尤金就有可能是20歲到60歲的成年人，它能全面替代人類，甚至戰勝人類？或如扎拉斯維澤所認為的，對人類構成最大威脅嗎？

人工智能專家預言，這是有可能的。根據摩爾定律發展速度，未來積累若干年，如20年或50年后，像尤金或“谷歌大腦”這樣的機器人有可能發生質變，趕上或超過人腦。然而，情況并非如此簡單。另一個故事也許能讓人們清楚人工智能與人腦的區別。

2011年2月，IBM公司研發的另一臺超級計算機沃森在美國益智類電視節目《風險》中經過3天三輪大戰，勝了人腦，即《風險》節目歷史上最優秀的兩位人類選手肯·詹寧斯和布拉德·拉特。此后，沃森又被宣布可作為一名醫術高超的醫生參與診療疾病。但由于沃森并不具備人的情感，也無法理解自然語言，更不懂得邏輯關系，因此還難以與人腦抗衡。

自然語言通常是指一種自然隨人類文化演化的語言，如英語、漢語、法語等都是自然語言，世界語則被視為人工語言，因為這是一種由人特意為某些特定目的而創造的語言。但是，人們也趨向于把所有人類使用的語言，包括自然隨人類文化演化的語言以及人工語言，都視為自然語言，以區別為計算機設計的“人造語言”，如編程語言等。endprint

自然語言包括自然語言生成系統和自然語言理解系統。如果讓機器人理解自然語言，就需要一是把計算機數據轉化為自然語言，二是把自然語言轉化為計算機程序更易于處理的形式。在圖靈試驗中，人與機器交流的方式就是自然語言理解和生成的過程，更準確地說，人與機器交互的方式是自然語言轉化和理解的過程。

但是，機器人或計算機現在很難轉化和理解自然語言，如盡管沃森戰勝了人類，但沃森不僅對于自然語言難以理解，而且對自然語言的從屬（邏輯）關系更難理解。在《風險》節目中，一個問題是：一個語言的方言包括吳語、粵語和客家話，這個語言是什么？正確的答案應當是中文。但機器人沃森答錯了，而詹寧斯答對了。因為沃森并不理解吳語、粵語和客家話其實就是中國人除普通話以外的方言，它們都歸屬于中文。

人腦與電腦

更有意思的是，語言表達的歧義會讓機器人不堪重負。在自然語的語義理解上，作為人類的每一員都可能存在語義歧義，如“咬死了獵人的狗”，這句話的歧義至少有兩種：1.強調狗，說明這條狗把獵人咬死了；2.強調獵人的狗，說明獵人的狗被咬死了。然而，不必讓機器人理解這種歧義，就是面臨一種人人都不會有歧義的語句，機器人也百思不得其解。

“別給狗喂牛肉了，因為它已吃飽了”；“別給狗喂牛肉了，因為它已變質了”。前一個“它”指狗，后一個“它”指牛肉。人都能理解這兩句話的語義，但機器人難以辨別和理解，更別說完成后續的指令任務了。

就在尤金通過圖靈試驗后，谷歌產品經理戴衛·奧爾稱，機器人使用自然語言還有待發展，目前只是處在“可以使用”階段，很多互聯網公司都開始用自然語言開發一些看起來很酷的產品，比如西瑞，但如果非要說機器可以“理解”你的意思，那的確有點勉為其難。戴衛還說，讓機器試著用幾句話總結一篇文章的要義，至少到目前為止還沒有哪個機器可以做到這一點。

要讓尤金和“谷歌大腦”達到人腦的理解能力，首先得讓機器懂得人的語言和意思，然后才會充分利用大數據、云計算之類的技術。有意味的是，在“谷歌大腦”認識貓的深度學習中，主要是通過視頻，即圖像來學習，這說明了人工智能的短板，難以理解自然語言，還做不到用自然語言來完成人與機器的交流和溝通。因此，可以期盼未來30歲的尤金和“谷歌大腦”來完成人類智能才能完成的復雜工作，但也要充分理解人腦與人工智能的差異。

（文據《南方周末》）

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