人工智能時代，我們如何與機器人共處？

郝景芳

未來，與人工智能相處的能力，就好比我們今天與移動互聯網相處的能力一樣，會成為一個人生活的必需

最近這段時間，我的研究工作涉及對人工智能企業的調研。我們發現一些企業大量地應用到人工智能技術，機場在訂購人工智能機器人做安保，2000臺機器人分布在機場內部，替換了原有機場工作人員。我們也看到電商的客服現在有60%是人工智能機器人，很多領域如無人倉儲，機器人可以進行貨物的擺放、輸運。我們還在無人工廠看到很多機器人在取代之前的專業工人，人工智能的醫生已經開始在醫院坐診，未來還會有人工智能的投資顧問專家。

當人工智能已經可以做這么多事隋的時候，人該怎么辦？未來人類又該如何學習以應對時代變化？

機器越聰明，人類越要懂機器

在人工智能時代，我的第一個觀點是，人所必須具備的一個能力是與人工智能相處的能力。不論我們喜歡還是不喜歡，這個時代已經走到我們面前了。未來五到十年、二十年，我們會看到它們在各個領域里廣泛應用。與人工智能相處的能力，就好比我們今天與移動互聯網相處的能力一樣，會成為一個人生活的必需。

科技越發展，人類就需要更懂科技；機器越聰明，我們就越要懂機器，超越機器去探索科技的邊界。那么我們如何才能具有這樣的科學思維，跟上科技發展的腳步？我們要回到最基礎的地方，去理解科學的本質，理解人工智能的本質。

人工智能說到底是一種信息處理算法，目前最有前途的算法叫做深度學習，它仿照了人類大腦皮層的神經網絡。只不過人類的大腦皮層有六層神經網絡，而現在的人工智能程序可以有一百多層神經網絡，所以叫深度學習。但是不管算法本身多么復雜，我們仍然可以知道這種算法的本質，是用一個深度網絡處理數據從而得到正確答案。

當我們用這樣的基礎思維去理解人工智能的時候，我們就很容易知道未來它能做什么，不能做什么，首先就是與人相處的能力。人工智能這樣一個深度的神經網絡可以處理海量的數據和信息，但是也有很大的局限性，比如沒有自我反思的能力，沒有真正理解這個世界常識的能力，也沒有理解他人內心想法的能力。

雖然目前的人工智能能與人對話，但是它其實只能處理特定領域中的特定數據，沒有^類所具有的大量背景知識和對世界的常識系統。它可以識別大量數據和圖像，但是讓它真正去理解一個情境，理解這個情境中每一個人的心思是非常困難的。另外人工智能也不具備人所有的一些生理功能，包括人的情緒、人的共情神經元、鏡像神經元等。

人工智能的算法里，也沒有自我認知、自我反思、自我意識的部分，所以它其實很難理解自己。難以理解自己就難以理解他人，因為很多時候我們是通過推己才能及人，但是人工智能不具備這樣的能力。

因為以上種種局限性，在未來的工作里，人工智能所擅長的事情依然是在規則明確的重復性領域，而人要做與人溝通的工作，要在大量的溝通中了解他人的意圖。

人工智能的記憶災難給人留出機會

未來，人類還有很大的潛能，真正能夠超越人工智能去做它的領導者，因為人有自己的一些獨特優勢。

首先人工智能只能處理特定領域里的特定數據進行特定任務。一個下圍棋的機器人并不能去處理金融數據，一個醫療影像機器人很難去做藝術創作。這是為什么？因為深度學習的人工智能是用整個神經網絡去學習一件事情，它的所有參數都會根據這個目標進行優化，一旦它開始學習第二件事情，整個網絡參數都會被改變。而它學了第二件事情就會忘記第一件事情，這在深度學習領域目前還是難以克服的困難，被稱作記憶災難。在這種情況下，人工智能就只能在一個領域里面成為專家，而不是通才！

而人并不會因為自己學會了說話就忘記了走路，也不會因為學了數學就忘了語文。我們所有新的知識、新的技能都是疊加在以往的知識體系中的。人的記憶到底是怎樣存儲的，掌握的不同知識之間是如何組織、如何調用的，這是至今腦科學還未能充分理解的地方。我們只知道我們能夠在頭腦中把多個學科領域學到的所有知識在頭腦中建構起一個對世界的整體認知。

我們不僅僅知道一些金融數據，還知道一個國家的發展歷史，知道今天的經濟系統怎么來的，因為我們有很多過去的文明積淀。在我們的頭腦中，這個世界僅僅是一些具體領域的具體任務，有一個對世界的全景勾勒，并且能夠打穿時空把各個學科的知識綜合起來，形成對于未來的判斷。

因此在未來的人工智能時代，人工智能更像專業領域里完成某項特定任務的助手，而人類因為有一個通識的大局觀，有對于世界的全景認知，能夠從這個時空里選擇未來要走的路徑，作出更明智的抉擇。這種面向未來探索的能力是人所獨具的。以通才具有的綜合知識體系，創造性思維方式面向未來的引領者，是我們人超越人工智能的地方。

如何才能建立這樣的綜合知識體系？最重要的是要有跨界思維，在學科之間融會貫通。當我們用“是什么為什么從哪來到哪去”的思維方式去看待不同學科的時候，會發現它們之間的共性要大于差異，這樣我們就能把古今中外地球時空在我們的頭腦中融會貫通起來，建立起綜合的知識體系！

此外我們要真正理解各種各樣的學科知識，就不僅僅要有一些知識、事實，還要有概念的思維框架。專家和新手的最大區別就在于，新手可能只是記住了一些歷史事件的時間、地點、人物，他們相互之間都是不相關的。但是專家可以從一個概念出發來組織歷史。所以我們最重要的就是要培養這種抽象能力，把知識背后的真正精華抓出來。

我們既要有廣泛的知識背景，又要有背后的一種思維框架，抽象的知識能力，還需要有創造性的思維方法。而這些能力仍然是目前人工智能的算法結構中所不具備的。所以未來人工智能時代會迫使每個人的工作變得更加具有創新性，我們也一定會看到更加有創造性的有活力的社會的到來。

未來人工智能時代，更需通識教育

當人工智能全面到來之后，我們必須更加注重創造性思維的培養，因為這會是未來時代的剛需！

那么教育要怎么做？很可能是一種翻轉課堂的形式——就是知識的學習會由自學完成，課堂上老師帶學生去進行一些更加深度的討論，創意的練習。傳統的課堂是把學習放在課堂上、練習放在課堂外，而翻轉課堂是把學習放在課堂外、練習放在課堂上。

人工智能會進入到我們的教育系統，學生通過軟件完成自學。未來學生們需要一個寬廣的知識基礎，這會讓他們有一個綜合判斷能力，也是能戰勝人工智能的地方，

未來的課堂中更多的是培養人際交往、人際溝通、協作以及培養創造性思維。我們會更多看到老師對學生思考的啟發，鼓勵學生各種各樣創造性思維的發展。而且課堂會變得比現在的學習系統更加靈活，更加尊重學生的自我個性，發揮他們的潛能。

現在，哈佛大學、耶魯大學等世界頂級一流名校都會開設通識教育課。我們能不能把這樣一種屬于小部分貴族精英的教育真正推廣開來？在我看來在未來時代這是必須的。因為未來每一個人可能都需要更加開放地去理解這個世界，理解自我，做出自我選擇，通識教育會成為一種必須。

未來的教育呼喚融匯的知識體系，貫通的思維方法，讓學生從小就能夠學會去追問這個世界的本質。從科學、人文到藝術，當我們融會貫通地用普遍發散的思維方式去學習，會知道整個世界的知識體系都彼此相聯。當每個人通過通識教育學習，當我們越具有這種基礎思維，對這個世界有深刻的概念化的理解，我們就越能夠走向一個無限寬廣的未來。