人類智能：全面超越人工智能

林永青

歐美國家的“人腦計劃”

2012年2月10日，美國匹茲堡大學醫學院神經外科的手術室里，外科醫生將一塊芯片成功地植入一位已經癱瘓15年的女士的大腦中，這一史無前例的植入幫助已經永久喪失行動能力的肖伊爾曼·簡再次獲得支配手臂的能力。“我不用思考應該把手臂向前移動，我直接去拿那個東西就行。”

今天，人腦與電子設備和網絡結合的實驗在世界各地的各大高校與企業的實驗室里進行著，一些科學家探索通過無創的方式來實現人腦與電子設備的結合。在美國，科學家們正在通過頭戴式的腦電波識別系統，完成用意念控制飛行器的實驗。在中國，意識操控技術被運用于控制人形機器人。這里的每一次蹣跚前行都透露出人與機器共生時代清晰的面容。

2012年在斯坦福大學任教的華裔科學家吳恩達，與谷歌合作構建了一個由1000臺電腦組成，含有16000顆處理器多達10億個連接的全球最大的電子模擬神經網絡。在向這個人工神經網絡展示了來自視頻網站上隨機選取的1000萬段視頻后，在沒有外界指令的環境下，這個人工神經網絡自主學會了識別貓的面孔，甚至還能認出人的臉和身體。

機器的這種自我學習能力，被視為越來越接近人類的思維方式。歐洲的科學家們已經在嘗試為機器人建立它們的網絡，在這個已經運行的數據庫中，機器人可以下載互聯網上的信息，自主學習和更新自身的知識，并執行更多樣化的任務。盡管計算機和網絡模擬人腦的進程，未必能說已經獲得了突破口，但這里產生的必將驚天動地的聯想已經鼓舞人類社會采取不同尋常的行動。

2013年1月歐盟委員會作出決定，將“人腦計劃”升級為歐洲科學研究的旗艦項目，并投入10億歐元推動這艘旗艦起航。三個月后，白宮正式公布將撥款30億美元支持腦科學研究計劃，以探索人類大腦工作機制，繪制腦活動全圖。

人工智能和人類智能

我們認為，所謂人工智能，它只是一個過渡階段，充分融合人工智能（AI）的人類智能（Human Intelligence，HI）才是智能的更高級形態，而這一切已經開始了。

人類大腦由1000億個神經元細胞組成，構成100萬億個突觸連接。正是這些細胞及其之間的突觸連接造就了你（人類），并控制你所做的一切，包括思考和感覺。這些神經元組成的大腦系統，再加之你的感覺器官（即眼睛、耳朵），塑造了你感知世界的方式。

然而，這個系統有時也可能受損、失效。這就需要神經義肢技術，使用電子裝置來代替受損神經系統或感覺器官的功能。這種神經義肢已經發展很多年了，第一例幫助聾人獲得聽覺的人工耳蝸植入是在1957年。從那時起，全球已有超過35萬例人工耳蝸植入，幫助聾人恢復聽力并大大提高了生活質量。

人工耳蝸代表一個非常激動人心的突破，研究人員稱之為腦機接口（BCI）：大腦中樞神經系統（CNS）與外部計算機設備之間的直接信號通路。腦機接口技術的目的是實現將外部數字世界與大腦中樞神經系統無縫連接，以增強或修復人類認知。研究一旦成功，人類將擁有強大的腦機接口，并能快速修復和增強大腦功能。最終，也將有可能使人類與人工智能“合二為一”。

人類總是在不斷地創造智能工具。從巖石開始，人類逐步創造了更多更高級的智能工具，這些工具總是作為人類自身功能的擴展，用以增加人類自身的智慧。然而，工具已經開始變得越來越復雜、越來越巧妙，人類開始將工具結合至生物體，并在智力方面取得了指數式飛躍。

人工智能在各產業中的超凡表現奠定了它對未來世界不可或缺的地位，比如制造業、醫療保健、建筑業、在線零售業等幾乎各個行業都在利用人工智能技術融入物聯網。不斷演化的機器學習技術使每個企業都有望成為數據驅動的企業，都能利用云平臺的機器學習技術使用人工智能應用程序。

機器學習產業體現出了以下三個最新趨勢：數據飛輪（Data Flywheels）、算法經濟（Algorithm Economy）和云托管智能（Cloud Hosted Intelligence）。這些趨勢將給云產業、數據處理等數字化業務帶來怎樣的巨變呢？

數據飛輪——未來的關鍵。數據將成為未來數字世界的決定因素，可用的海量數據將有助于進行更優質和更廣泛的機器學習實驗。機器學習服務提升了，人們就能獲取更精煉的數據，使用機器學習服務的用戶將會增長，這樣又會生成更多數據，這種數據飛輪將永不停歇地轉動和擴張。

算法經濟——所有業務都將成為智能產業。如果有大量數據卻無法操縱數據或利用數據生成有用的觀點，那么數據有何用呢？這就要提到算法了，大量數據將催生算法經濟的誕生，數據研究、數據使用、算法平臺都將有可能實現智能化。

云托管智能——可以租的智能。如果業務遇到必須要為之專門創建AI的時候，勢必會勞民傷財，顯然我們現在可以求助于機器學習服務提供商，但我們未來解決這一問題的方法將大大改變。我們將使用云托管的人工智能技術，如深度學習、機器學習平臺等，這也是當下最具特色的機器學習趨勢。這樣企業將不再需要為業務單獨部署AI，開銷也將大幅度縮減，分析學和數據科學也將更容易操作。在基于云平臺的人工智能的幫助下，我們將有希望獲取更精準的計算結果，更快速的數據挖掘，以及生成新的業務模型。

中國的腳步

2016年5月，國家發展改革委、科技部、工業和信息化部、中央網信辦制定了《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》（以下簡稱《方案》），為九項重點工程提供資金支持、標準體系、知識產權、人才培養、國際合作、組織實施六項保障措施。《方案》明確表示，到2018年打造人工智能基礎資源與創新平臺，人工智能產業體系、創新服務體系、標準化體系基本建立，基礎核心技術有所突破，總體技術和產業發展與國際同步，應用及系統級技術局部領先。在重點領域培育若干全球領先的人工智能骨干企業，初步建成基礎堅實、創新活躍、開放協作、綠色安全的人工智能產業生態，形成千億級的人工智能市場應用規模。

要達到《方案》的目標，我們認為主要做好兩件事：其一，為產學研聯動，推進相關關鍵技術的研發和產業化；其二，從數據庫、硬件、安全和云服務等方面做好公共服務平臺。

人工智能行業本身還在發展的早期，所以“培育發展”的做法更多地是構建研發的土壤，做好基礎設施，也就是公共服務平臺。而《方案》提出的關鍵技術節點也是著眼于整個智能行業都需要攻克的底層技術，包括計算機視覺、智能語音處理、生物特征識別、自然語言理解、智能決策控制以及新型人機交互等。

此外，《方案》還發布了“人工智能+”思路。在制造、教育、環境、交通、商業、健康醫療、網絡安全、社會治理等領域，通過開展人工智能應用試點，推動人工智能的規模化應用，打開新的創新路徑。其中包含了四項重點工程：智能家居，智能汽車，無人系統（無人機，無人船等）以及智能安防系統。

可見，無論在產業層面還是政府層面，人工智能的基礎能力建設，都已經成為社會基礎設施建設的重中之重。（作者為價值中國智庫創辦人、價值中國網創辦人）endprint