未來智能：人有人用 機有機用

迄今為止，人工智能（AI）發展的特點是基于邏輯和計算不斷迭代，從邏輯智能轉向計算智能。邏輯智能的核心是基于邏輯的各種推理方法，專家系統和Lisp機是其發展的高峰。如果說邏輯智能是AI 1.0，計算智能就是AI 2.0，其始于控制論和認知計算，從20世紀80年代中期開始大規模使用的多層神經元網絡，一直發展到現在的深度神經元網絡，是當前人工智能的主要突破。那么，AI 3.0——未來智能將走向何方？

人工智能3.0：人機與虛擬互動交互

本文認為，AI 3.0是人機與虛擬互動交融的人工智能——“人機混合虛實互動的平行智能”，即處于邊緣端的機械的、生物的智能，會產生有限的數據，再通過云端的云計算產生大數據，最后云計算把大數據變成精準的深度智能，再返回邊緣端的生物體、物理體或機器人，就是Small Data-Big Data-Smart Data。這是一個循環的過程，是從邊緣端的涌現到云霧端的收斂，這一“涌現收斂”也是復雜性科學的核心理念。AI 3.0的普及應用能夠服務社會，而不是像某些專家宣稱的那樣會導致失業。它會讓人類生活得更好，讓人與機器各司其職——“人有人用，機有機用”，從專業分工，到人機分工，進而虛實分工，從而創造一個更加和諧的社會。

例如，AI 3.0在無人駕駛中的體現就是“平行駕駛”——把有人車、遙控車、網聯車、無人車等，用“平行車”統一起來。即各種實體車輛在路上行駛的同時，在平行的云端世界中，同樣的虛擬車也在行駛，并通過云計算生成最優的行駛策略，從而控制實體車輛的運行。盡管有人車在速度、效率、安全性以及環境污染方面存在缺陷，注定它最終會被無人車取代，但我們不能急功近利，盲目普及無人車而付出慘痛的代價。個人認為應該用二三十年的時間，從AI 2.0發展到AI 3.0，平穩過渡到無人車時代，這是普及無人車的唯一途徑。

解決兩個問題：可靠性和合法性

未來智能的發展及真正推廣應用還要解決兩個問題。第一個問題是AI的可靠性，包括它的可解釋性。AI的可解釋性歸根結底就是人工智能的可靠性。第二個問題是AI的合法性，尤其是在對個人隱私的保護方面，這已經引起了許多國家的反思和重視。當AI結合了區塊鏈等技術，可以從技術層面解決這些問題。然而，用法律體系來規范AI系統的構建和應用才是關鍵，必不可少。

AI正在改變人類的未來。我們需要改變教育模式，培養面向未來的AI人才。就像傳授“四書五經”的私塾教育無法培養現代工業所需要的新型人才，目前全世界的教育體制都落后于智能技術發展。

對于未來的AI人才，本文認為應著重培養3種思維：首先是復雜性思維，因為AI本身就屬于復雜性科學的范疇，要用整體的視角去看AI技術，這非常重要。其次是跨學科思維，因為AI要普及應用，就一定會涉及多學科、交叉學科和跨學科的知識。最后是系統化思維，AI真正要普及應用，取得可接受的可靠性、可接受的合法性，就一定要有系統思維，就像我們有“系統工程”一樣，我們也要有“系統智能”。