人工智能基礎問題：機器能思維嗎？

李德毅

（軍事科學院 系統工程研究院，北京 100141）

基礎研究崇尚想象力和創造力的完全自由，依賴獨立學者的興趣和自由合作，它可以不限研究者的身份，不設完成的時限，不以落地應用為目的，也不一定要組織大團隊“攻關”，不搞群眾運動，允許試錯，寬容失敗，更不以獲得自然科學獎為目的；需要研究者有深厚的人文藝術素養，耐得住寂寞，沉得下心來，雖然研究結果和產出時間無法被精確預測，但一旦出現原始創新，對引領技術進步必然會有長期且深刻的影響。阿蘭·圖靈的研究就是一例。

1950 年圖靈發出振聾發聵之問：“機器能思維嗎？（Can machines think?）”，也許感到這個問題中“機器”和“思維”難以被準確定義，圖靈自問自答了18 年，提出“模仿游戲（imitation game）”，后來被稱為“圖靈測試”。人類圍繞這個人工智能基礎問題展開了起起落落的討論，物質科學家視為要利用自然界物質和能量發明智能機器的問題，生命科學家視為如何克隆人工生命的問題，人類學家和社會學家視為人類智能的體外延伸、以及社會的文化文明的生態問題，認知科學家視為心智問題，哲學家視為邏輯問題，數學家視為計算問題……各路高手都用自己手里特別擅長的“錘子”砸向這顆耀眼的“釘子”。圖靈也許沒有想到70 年后的今天，人工智能會如此深刻地影響著人類生產生活，如此深刻地影響著人類前途命運。我們應該沿著圖靈指引的方向，圍繞“機器能思維嗎？”這個基礎問題，與時俱進，從數學的機械化走向認知的自動化，進一步聚焦，有以下10 個方面的思考。

思考1:人工智能的邊界設定盡可能獲得大家共識的智能和人工智能的“定義”是什么？還是就這樣長期分散著自說自話？常常發生的情況是雞對鴨講，錯位溝通，難以匯聚合力，通過定義，大家可以為智能設定共同的邊界和外部約束，這很重要。例如，生物的本能是不是智能？人工智能是不是仿生工程？智慧和智能有什么差別？個人的智能、群體的智能、人類的智能、人工的智能、機器的智能有什么差別？維基百科把人工智能和機器智能說成是同義詞，1948 年圖靈把智能分為具身智能（embodied intelligence）和體外智能（disembodied intelligence），便于在體力和智力之間劃出一個明顯的分界線,但是超強的、強的、弱的、通用的、可信的、可解釋的、安全的人工智能可以分開去實現嗎？真的需要對健全人也做腦機接口嗎？存在什么樣的人工智能倫理問題？如果我們把認知、思維或者智能統統定義為“學習的能力，以及解釋、解決問題的能力”，把人工智能定義為“人類智能的體外延伸”，是不是更聚焦了？有什么閃失？如果把智能分為感知智能、認知智能和行為智能。感知是認知的源頭，行為是具身智能，是認知的外化表現；認知是感知的高階，是感知的再抽象，從認知看感知可看到里面的秩序和可解釋性；感知智能和行為智能發生在物理空間里，和環境交互，統稱為交互智能；沒有交互，就沒有學習；認知智能發生在認知空間里，又分為記憶智能和計算智能。這些，你認同嗎？

思考2:人類智能始于語言，人工智能始于文字和其他生物相比，認知究竟是如何成就今天的人類的？如何看待達特茅斯會議之前就長期存在的人工智能相關研究？應該說人類智能始于語言，人工智能始于符號和文字，語言文字承載人的思維和認知、思想和創造，智能植根于教育，人類延伸在體外的智能成為知識、文化和文明，人工的智能已經存在幾千年。人類認知的特殊性在哪里？腦科學和認知科學能夠為人工智能提供什么實在的指導？人們討論生物自然進化現象，常用的時間尺度是“萬年”；討論人類文明生態現象和體外智能，常用的時間尺度是“千年”；討論人類思維和認知的進步，即科學技術的發展，常用的時間尺度是“百年”甚至“十年”。如果說，人類的生物進化出的本能是相對穩定的，科學技術和人工智能的發展卻是天翻地覆的，如何看待這種迭代的智能導致的、幾何級數增長的認知進步和知識爆炸？如何在智能機器里去遞歸地執行？

思考3:物質和精神、科技和人文將走向統一人工智能和物質科學、生命科學、社會科學等哪些大門類的學科如何相關匯聚？如何進行交叉研究？物質和精神、意識和智能、科技和人文、心和智，是一元論、二元論、還是多元論？自然科學和社會科學、認知科學和哲學、認知科學和數學、自然語言和數學語言，誰從屬于誰啊？

思考4:各智其智、智智與共人類的思維如何形式化？思維和認知有哪幾種最基本的范式？時間和數學在其中如何發揮作用？存在唯一的認知“元范式”“元認知”嗎？還是各智其智、智人之智、智智與共的多元認知？縱然是多元的，也不可能阻擋人類對統一理論的渴望和追求，形成無盡的認知螺旋。覺知（視覺、聽覺、味覺、嗅覺、觸覺等）和感知，覺悟和跨模態覺知形成的感悟，直覺智能和感知智能，主要發生在人體末梢和周邊的知覺神經系統里，是在物理空間和客觀事物交互中產生的；認知和頓悟發生在中樞神經系統、即大腦的皮層里，是在主觀的認知空間或者思維空間里產生的。深度學習主要模擬的是感知智能，具有先天的不可解釋性，可不可以說依然是淺層認知？

思考5:抽象和抽象的層次思維的載體是什么？核心是什么？過程是什么？結果是什么？如果說，思維的載體是語言和文字，核心是抽象，過程是計算，結果是記憶，知識以記憶的形式存在，人的大腦里面溝溝回回的皮層形成認知空間，產生“想象的現實”。多層次的抽象是如何工作的？人工智能如何受腦科學和認知科學的啟發？在腦科學沒有取得重大的進展之前，如何實現體外的類腦智能？

思考6:幼兒認知核圖靈在1950 年發出“機器能思維嗎？”的那篇著名論文《計算的機械與智能》中明確指出：“在我看來，生命與非生命之間的差別，遠遠大于人類和其他生命之間的差別”。我認為要研究生命智能和機器智能的差別，最大的差別就是生命有意識,機器沒有，機器智能不必和生命體的意識、情感等糾纏；次大的差別就是生命依靠繁衍，記憶不可能從外部后天植入；機器則可以批量生產，因此體現進化烙印的遺傳基因的記憶和長期記憶在智能機器中“幼兒認知核”可以且必須初始預置。那么如何注入一個實體機器人的初始長期記憶？一次性預置多少記憶為好？至于說到人類智能和其他生物智能的差別，我認為人的本能和高等生物的本能難分伯仲，人類最偉大的壯舉是發明了教育，人類智能的特殊性，首先表現在學習和終生學習的能力上。人后天習得的智能要遠大于人的本能，認知迅速成長，而生物后天習得的智能極為有限，這才是最重要的，如何解釋這個現象呢？

思考7:人工記憶網絡的小世界特征機器學習和認知的結果是記憶，和人一樣，機器在一次次學習和思維之后，瞬時記憶和工作記憶都會遺忘，唯有留下長期記憶。隨著機器能自學習、自編程、自編譯、自對抗、自糾錯、自沉淀、自成長，代表知識結構和圖譜的長期記憶在機器的生命期里不斷地被修飾、修剪和重塑，可不可以在進行記憶的提取時，把機器的長期記憶網絡看作是基于一個符合冪律分布、具有小世界特征的人工復雜網絡？它有哪些數學性質？在機器的整個生命周期內，網絡結構如何變化？網絡動力學有哪些性質？如何被注意力機制觸發，表現為涌現的？

思考8:四要素說農耕時期人類發明的工具是雙要素：物質和結構；工業時期人類發明的機器是三要素：物質、能量和結構，工業革命已經證明了一個基本事實：人類大規模生產出的機器能夠制造出比人類手工勞動更高效、更精致的工具和產品，這就大大解放了人的體力。正在到來的智能時代，人類發明的認知的機器應該是四要素：物質、能量、時間和結構。它們終將會證明，機器暫時不必和意識糾纏，也一定能夠按照人賦予的意圖，做出比人類更復雜、更出色的創造嗎？智能機器自身會有想象力和創造力嗎？機器如何學習？如何創造？隨著越來越多的智能機器已經能聽會說，能畫會唱，有問有答；深度學習的成功告訴我們，算法可以不被困在程序里，可以用數據調整算法參數，甚至生成知識。那么，究竟要躍過一個什么坎兒機器就能創造新思維？如果智能機器能夠思維，能夠創造新思維，獲得新的認知，這不但意味著機器能夠寄生、模擬人類的思維和認知，機器還可以讓思維離開人體再現，進而創造，這起碼部分消除了人類精神的神秘性。是到了研究智能機器如何創造新思維的時候了。

思考9:異構的基礎架構和協同新一代人工智能應該聚焦于計算機的算力、算法和數據呢，還是應該聚焦在機器的交互、學習和記憶三個硬核上？為什么？我認為智能機器離不開與外界環境的感知和交互，新一代人工智能的基礎架構一定是異構的，傳感器端以專用芯片處理為中心，瞬時記憶區以數據處理為中心，工作記憶區以計算處理為中心，長期記憶區以網絡（圖形）處理為中心，明確這種XPU+、DPU+、CPU+、GPU+等異構物件組成的協同工作模式，處理好異步和同步，才能為新一代人工智能提供基礎架構的支持。

思考10:量子圖靈機圖靈在劍橋大學曾經癡迷量子物理，為什么圖靈只發明了圖靈機，而沒有發明量子圖靈機？現在量子圖靈機已經有了，為什么總是“只聽樓梯響，不見人下來”？量子人工智能和量子智能機器什么時候能落地？在什么關鍵問題攻克之后才能夠落地？

愛因斯坦說過，想象力比知識更重要，提出問題比解決問題更重要。提出新的基礎研究問題、新的可能性、從新的角度重新認識舊的問題，需要批判和質疑的科學精神，需要非凡的想象力和創造力。不過，我們也要記得蘇聯著名作家列夫·托爾斯泰說過的話：“多么偉大的作家，也不過是在書寫個人的片面而已。”因為隨著人類認知的越多，人類終于意識到自己不知道的會更多，一個人如此，一群人如此，能夠思維的機器如此，整個人類亦如此。

致謝科學植根于討論，本文形成過程中，和很多人進行了有益的討論，他們是：常夢雄、韋鈺、戴瓊海、王海峰、婁子勤、黃立威、李兵、王小云、陳小平、尼克、張軍平、安學、歸麗華、劉成林、何清、何雯、郭毅可、吳基傳、周建設、劉華平、玄祖興、馬楠、劉玉超、張天雷、韓威、江碧濤、于劍、趙菲、陳杰、歐陽真超、段玉聰、劉挺、劉暢、吳飛、張驪、吳華、孫富春、王文捷、王衛寧、李雪蓮、趙剛、楊林、劉東紅、李蓓、馬華東、高洪波、劉萌、鄭思儀、吳天驕、李德仁、張旭、殷加倫、吳信東、趙春江、焦李成、龍騰、楊放春、張兆田、陳關榮、彭艷、劉云浩、支濤、孫茂松、沈向洋、戴國忠、梅宏、史元春、秦昆、趙陽、鄭波盡、王景、劉階、蒲慕明、李向陽、汪國帆、季向陽、周伯文、高躍、唐杰、李涓子、楊義先、董曉波、黃鐵軍、鮑泓、何克清、莊洪林、白曉穎、吳華、林潤華、喬俊飛、吳楓、汪國平、陳桂生、蔡恒進、方向、蔣昌俊、任鵬舉等，在此一并感謝。