破除對人工智能的誤解

文│盧恰諾·弗洛里迪

破除對人工智能的誤解

文│盧恰諾·弗洛里迪

偉大的冠軍懂得如何在巔峰時刻激流勇退。Alphabet旗下人工智能實驗室DeepMind已決定，其計算機程序AlphaGo將不再專注于下贏圍棋。取而代之的是，根據DeepMind首席執行官杰米斯·哈薩比斯與別人合寫的一篇博文，焦點將是“研發先進的通用算法，有朝一日幫助科學家解決我們面臨的一些最復雜的問題，例如為疾病尋找新的治療方法”。

這一雄心合情合理。人工智能也許將帶來重大突破，尤其是當它掌握在考慮周密的人手中時。然而，如果對人工智能的一個誤解能夠被破除的話，或許會更容易實現這方面的偉大成就。

有些人似乎認為，人工智能就是在新的程序中耦合人造的主觀能動性與智能行為。然而，反過來理解才更有道理：人工智能是關于將成功的問題解決與表現出智能的需要解耦。只有實現這一點，人工智能才算成功。

人工智能的最佳定義是由美國計算機科學家約翰·麥卡錫及其同事在1955年提出的，那是確立了人工智能這一研究領域的達特茅斯學院暑期人工智能研討項目經典提議的一部分。他們寫道，問題在于“讓機器達到這樣的行為，即人類如果做出同樣行為將被稱為智能”。

注意這里的虛擬思維：如果人類有那種行為，我們會說該行為是智能的。這一定義并沒有說人造主體是智能的，而是說人類必須是智能的，才能實現同樣的目標。否則，解釋它就是一種帶有迷信意味的謬論。那就好比說，一條河沿著最佳可能路徑流入大海——克服沿途的種種障礙；但是，如果是一個人這樣做，我們就會認為這一行為是智能的；所以河流的行為是智能的。

整個而且唯一的關鍵是，要執行一項任務，使得結果同人類智慧所能達到的一樣好甚至更好。“如何”不是問題，結果才是問題。這就是為什么人工智能的關鍵意義在于取代（而不是復制）人類智慧。洗碗機并不像我一樣洗碗。但最終而言，它洗干凈的盤子與我洗的沒什么不同——的確，它洗的可能更干凈。同樣，Alpha-Go并不像世界排名第一的圍棋選手柯潔一樣下棋，但它還是贏了。

人工智能是人類智慧通過其他方式的延續。因此，自動駕駛汽車并非由坐在駕駛座上的類人生物駕駛，而是徹底再造汽車及整個環境的方式。

多虧這種解耦，人工智能才能夠在沒有理解力、意識、敏感性、直覺、經驗甚至智慧的情況下完成任務，進而接手這類任務。簡言之，正是當我們不再試圖復制人類智慧時，我們才能夠成功地取代它。否則，Alpha-Go永遠不可能在圍棋對弈上比人類強如此之多。

麥卡錫非常清楚這一點。這就是為什么他抱怨把下國際象棋當作人工智能的例子。他說的沒錯。下棋不是一個好例子。但他進而認為，這不是一個好的替代選擇，那就錯了。對AlphaGo來說也是如此。如果能破除這一誤解，人類面臨三大明顯發展。

首先，人工智能應該停止去贏得游戲，而是被用于“游戲化”，把任何能夠轉化為游戲的課題納入它的視線。如果我是DeepMind，我將聘請一個游戲設計師團隊。

其次，在游戲化的環境中，只能用人工智能來抗衡人工智能——其內部互動可能變得過于復雜，以至于外面的崇拜者無法完全理解。或許我們可以像享受巴赫的交響樂那樣，享受觀看人工智能表演。

最后，可以期待人類智慧將在人工智能發揮更好的領域扮演不同的角色。因為人類智慧將較少地負責解決問題，而更多的是決定哪些問題值得解決以及為什么。

（作者系牛津大學數字倫理實驗室主任）