“將來不是誰取代誰， 而是人機共存、各走各的道”

“機器比較善于尋找答案，但它不太善于提出問題，提出問題是人類智能一個很重要的表現(xiàn)形式。”

南方周末記者 李慕琰

發(fā)自北京

最初楊瀾提出拍攝人工智能專題時，團隊人員感到訝異，身邊的人也大都持懷疑態(tài)度——“這是什么東西？做它干嗎？你應該去研發(fā)一檔新的選秀或真人秀”。只有科學家們說，“太好了，你們真應該做這個”。

當時人工智能對大多數(shù)人來說仍是一個陌生的詞匯，直到2016年，韓國棋手李世石敗給人工智能Alphago，人工智能才逐漸為大眾熟知。

《探尋人工智能》第一季播出時適逢中國棋手柯潔即將對戰(zhàn)Alphago，楊瀾接受南方周末記者采訪時預測，柯潔未必沒有勝算：“人類有出奇制勝和不按常理出牌的能力，哪怕贏一局，我覺得也是贏。”

最終，柯潔一局也沒有贏。他后來形容“實在是太絕望了”。自從Alphago領先，柯潔就徹夜未眠，“我一直在想我如何才能贏了它，它會不會有什么漏洞，哪怕是撿一盤也好啊！”直到Alphago在最后一局下出關鍵一步，柯潔渾身顫抖，知道自己已經(jīng)失敗，沖出對局室，在一個無人的角落哭起來。

其實在1998年，楊瀾已“預測”過類似的交鋒。Alphago的前身“深藍”戰(zhàn)勝了國際象棋冠軍卡斯帕羅夫后，楊瀾采訪圍棋國手常昊。她預言，機器可以在象棋里打敗人類，但在圍棋中做不到——圍棋的變化達到10的172次方，甚至多于所知宇宙中的原子數(shù)量。

“在這兩次博弈類的人機對抗中，我都預測得過于樂觀，或者說過于偏向于人類，這說明了‘深度學習的發(fā)展速度之快。”楊瀾對南方周末記者說，“但是另一方面，我也堅信人類更為復雜的智能活動，還是具有不可取代的優(yōu)勢。”

第一季剛播完，人工智能的應用就鋪天蓋地地來了。制片人黃桂香告訴南方周末記者，他們原本把這檔紀錄片看作科普性質，“覺得這個東西怎么也得五年、十年才能夠到我們身邊，但它來得太快了，太迅猛，對以后的社會生活是一個巨大的沖擊。”

楊瀾和團隊立刻開始了新一輪探訪，著力于人工智能在醫(yī)療、教育、出行等領域的具體應用。制作過程有時很難跟上技術的更新速度，常常是一個新消息出現(xiàn)，上次討論的案例就已經(jīng)過時了。比如，近期“換臉AI”軟件剛剛引發(fā)爭議，就被迅速加入了片中。

“為什么人們

會對超級智能

產(chǎn)生恐懼？”

麻省理工學院有世界上最早的人工智能實驗室，楊瀾在那里采訪科學家帕特里克·溫斯頓，看見他辦公室墻上掛著米開朗基羅壁畫《創(chuàng)世紀》的復制品。溫斯頓告訴她，實驗室創(chuàng)建之初，教授和學生們守著一臺慢吞吞的計算機，吃睡在實驗室，每天到凌晨，“就像米開朗基羅所描繪的《創(chuàng)世紀》，每個人都感覺正處于一個偉大時代的發(fā)端”。

在這幅畫中，上帝用手指伸向亞當，正在將智慧和意識傳遞給人類。楊瀾聯(lián)想到，如果亞當?shù)淖訉O有一天模仿造物主，把智慧注入機器，會發(fā)生什么？溫斯頓寬慰她：“放心吧，到目前為止，我們還是獨一無二、不可替代的。”

幾年前剛開始探訪時，“奇點論”和“通用人工智能”等話題相當流行，熱衷于討論人類是否會成為機器的奴隸、臨界點何時到來，楊瀾把這些稱為“終極思考”——“為什么人們會對超級智能產(chǎn)生恐懼？因為這關乎人的本質”。

隨著人工智能應用的開發(fā)，對終極思考的爭論明顯變少了。對于無所不能的超級智能，斯坦福大學專家杰瑞·卡普蘭駁斥，“這就像爬上一棵樹，然后宣告你向登月邁進了一步一樣荒謬。”

導演們原本想討論人工智能是否能夠實現(xiàn)永生這樣的話題，但楊瀾希望科學幻想能夠對接實際問題。第二季從雄安新區(qū)說起，這是一個從規(guī)劃和建設開始就“具有人工智能基因”的城市。在雄安，園區(qū)里四處遍布各式各樣的智能機器人，承擔了安保、清潔和外賣等工作。街道上幾乎沒有紅綠燈，人們可以乘坐無人駕駛的電動巴士出行。

在日常生活里，人工智能也已無處不在。《全球產(chǎn)業(yè)展望》預計，到2025年，全球的個人智能終端超過400億個，即平均每個人能擁有五個以上的智能終端。

楊瀾相信：“將來不是誰取代誰，而是人機共存、各走各的道，或者說機器做機器擅長的事，人類會更加聚焦于自己擅長的事。”

然而，人工智能正在替代部分人力工作引發(fā)失業(yè)問題。李開復在《AI·未來》一書中談到，人工智能時代真正的危機是嚴重的失業(yè)問題，以及龐大財富落入新崛起的人工智能巨頭手中，加劇財富的分配不均。

在這一點上，技術樂觀派的看法是，每一次科技革命在取代人類工作的同時，都會創(chuàng)造更多的工作。比如在貴州，人工智能催生了一種新興職業(yè)——數(shù)據(jù)標注師，目前已有六百多人從事，他們負責為無人車標注路況中遇到的物體，教它們識別和分析各類障礙物。

“這個人的轉崗、培訓應該由誰來付錢？是勞動者自己去上補習班，還是工廠給他交培訓費，還是說國家和社保應該承擔？”楊瀾認為，紀錄片的任務是向決策者提出這些問題，“比如數(shù)據(jù)標注師的例子，這個工作的生存期有多久呢？其實這些問題，遠遠比機器是否會成為我們的主人更現(xiàn)實。”

“它可能替代很多

平庸的創(chuàng)造者”

楊瀾兩次采訪了人工智能權威學者吳恩達，吳恩達饒有興致地反問她，“你們在很短的時間里要問我這么多問題，還要保證問題的邏輯關系、了解我的學術范圍，但這其中，肯定是有一些規(guī)律的吧？”

得到楊瀾肯定回答后，吳恩達說：“如果有規(guī)律，其實原則上就可以用算法去代表。”

楊瀾把二十多年職業(yè)生涯的心得寫進書中，她希望挑戰(zhàn)吳恩達——這些規(guī)律能否研發(fā)一個算法？如果實現(xiàn)了，她愿意和這個人工智能進行PK。

她每次和有交流功能的機器人對話前，工程師都會交代，只能用某些句式或某些類型提問。“超出這個它就不懂了，更何況你的語意后邊還有很多，比如表情、潛臺詞、話外之聲，這些就不要指望機器能夠知道了，所以我并不擔心。”

在好萊塢采訪摩根·弗里曼時，這位主演了多部人工智能題材電影的知名演員問她，“你大老遠地跑來采訪我和其他這么多人，人工智能會有同樣的好奇心去采訪其他的人工智能嗎？”

最初促使楊瀾對人工智能產(chǎn)生興趣，源自美國媒體的一篇報道，講述未來上傳思維的可能性——把思維轉化為數(shù)據(jù)后，也許能在機器上實現(xiàn)永生。她受到很大沖擊，反復地對每一個采訪對象提問：這是否真能實現(xiàn)？

“其實我們對于自己的思維都如此不了解，以至于很難把它轉化。比如對于情緒是如何工作的，我們其實了解得很少，即使理性思維也了解得很少，還有潛意識。這些我們幾乎還不了解的事情，很難再把它變成某種算法。”楊瀾總結道。

數(shù)學家丘成桐用自己證實卡拉比猜想的過程作比喻，說明人的思維具有在矛盾中不斷調整、綜合思考的能力。丘成桐告訴她：“機器比較善于尋找答案，但它不太善于提出問題，提出問題是人類智能一個很重要的表現(xiàn)形式”。

人工智能雖然有很強的深度學習能力，但它仍有許多無法突破的障礙。例如它過于依賴大數(shù)據(jù)——“人的大腦和感官有舉一反三的能力，機器還并沒有反映出來”。

人工智能輸入和輸出之間的計算過程，存在一個未知的“黑箱”。當數(shù)據(jù)被污染，它的結論也可能出現(xiàn)偏差，例如計算符合恐怖主義的畫像，很可能結果帶有種族或性別的偏見。“結論并不是真正可靠的，而人類又不知道它是怎么選的，這種不可解釋性實際上降低了它的可靠度。”楊瀾說。

情感與創(chuàng)造能力也是人工智能的弱項。制作過程中，楊瀾和團隊發(fā)現(xiàn)人工智能成果最少的就是在藝術領域。楊瀾最近錄制一檔詩歌節(jié)目，看到了兩個人工智能團隊開發(fā)的作詩軟件，她形容那些詩詞，“似乎聽說過，但是看完后不知所云。它可能還是做現(xiàn)代詩比較好，本身就讓人看不太懂。”

“機器可能替代很多平庸的創(chuàng)造者，但是要說它有多么神奇，我沒有看到，只是覺得過得去。其實在很多工作上都是這樣，它可以替代一個記者寫通稿，把那5個W回答了，也就僅此而已，我不覺得這個有靈魂。”楊瀾感嘆。

“如果這是真的，

我認為這將

發(fā)生在中國”

美國人工智能促進協(xié)會（AAAI）連續(xù)舉辦三十多屆的年會，是全球人工智能界最重要的活動之一。2017年，會議選定的時間和中國春節(jié)撞期了，這在過去不成問題，因為中國在這一領域的研究屈指可數(shù)。但這一年，提交論文的中國學者人數(shù)和美國不相上下。最后，主辦方排除萬難，把會議推遲了一周。

李開復曾說，“毫不夸張地說，1999年以前，中國科技人員對人工智能幾乎一無所知。”人工智能的核心技術“深度學習”誕生之后的重大突破，幾乎都發(fā)生在美國、加拿大和英國。

今天，基于龐大數(shù)據(jù)和資本市場的優(yōu)勢，中國在人工智能方面極速發(fā)展，已經(jīng)躋身全球第一梯隊。在“人機大戰(zhàn)”之前，清華大學在人工智能研究的被引用次數(shù)就已經(jīng)超過了斯坦福大學。在應用的開發(fā)方面，百度、阿里巴巴、騰訊與谷歌、Facebook、亞馬遜、微軟并行成為人工智能的“七大巨頭”。

2018年，李開復在達沃斯論壇和TED大會現(xiàn)場提起人工智能，所有人都關心兩個問題：“人工智能會給人類帶來什么威脅和挑戰(zhàn)？中國會不會超越美國、領跑人工智能？”

麻省理工學院物理教授邁克斯·泰格馬克在《生命3.0》一書中預測：“大多數(shù)人工智能研究者認為，通用人工智能會在短短幾十年內發(fā)生。如果這是真的，我認為這將發(fā)生在中國。”

楊瀾在走訪中發(fā)現(xiàn)，許多發(fā)達國家的人基于文化傳統(tǒng)對科技的負面影響更為敏感，而中國人對科技普遍抱有好感。“中國的大眾，特別是年輕人，樂意選擇冒險的新方法。比如來了一個抖音，他不管怎么樣，先試起來再說，希望在自己的同伴面前，表現(xiàn)出自己對新鮮事物的接受度和敏銳度，這似乎已經(jīng)是一種社會的標簽了。”

人工智能飛速發(fā)展的另一個原因在于國家主導。“人工智能、現(xiàn)在的區(qū)塊鏈，還包括一些核心的芯片技術都是國家主導的，它可以調動體制內的很多資源來做，這是其他國家很難匹配的。”楊瀾說，很多中國企業(yè)對于新需求的投入有極大的活力，但也淘汰得很快，“有時候甚至都有點一哄而上了”。

她認為對此應保持警惕。“在基礎研發(fā)和核心技術方面，我們和美國還是有一定的差距的，也不要妄自尊大。對于私營企業(yè)來說，他們的目標比較短期，所以對于長期的發(fā)展，大家的投入還是嚴重不足的。”

“我們每一個人

幾乎都在裸奔”

在醫(yī)療手術和無人駕駛這樣的領域，人工智能的應用意味著人們得把生命交給機器。數(shù)據(jù)統(tǒng)計表明，人工智能在作出影像識別時，比人類醫(yī)生的誤判率更低，但它依然只能作為輔助手段。

“你到了一個醫(yī)院，機器會很快告訴你，這種癥狀要抹這種藥膏、或者吃這種藥。”楊瀾舉例，“但只有醫(yī)生才知道，你是一個嬰兒還是成年人、你有沒有過敏體質、你是否懷孕，所有這些望聞問切才能夠知道的東西，還有錯綜復雜的原因，機器并沒有這樣的敏感性。”

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