跟腦科學結合 找出新的模型和方法

什么是人工智能？簡單地說，人工智能就是想利用機器去模仿人的智能行為。我們大體上把它分成三類：第一類叫理性行為，包括推理、決策、規劃、診斷等；第二類就是感知，大家熟悉的視覺、聽覺、觸覺、味覺，通過感官去感知周圍的世界；最后一類是動作，也就是說手的操作、腳的行走。最后一類我們用機器來實現它，所以又叫它機器人。

人工智能究竟發展

到什么程度

我以IBM做的人機對話系統舉例。大家都知道這個系統在2011年美國電視知識競賽中打敗了前兩個冠軍，最主要的就是他們把大量的知識存儲在這個系統里。除了這個以外，他還有很強的推理能力。但是哪些問題計算機做不到呢？就是不限定領域。你隨便提常識問題，對計算機來講，回答都很困難。比如說你問一個問題：“你昨天晚上睡得怎么樣呢？”小孩都能答上來，但是計算題絕對答不上來，因為計算機沒睡過覺。

我們告訴計算機說特朗普是美國總統，那么我們如果對計算機提問題說：“誰是美國的總統啊？”它馬上回答：特朗普。我們如果再追問另外一個問題：“美國有沒有總統呢？”它不知道，因為你沒告訴它。“特朗普是一個美國人嗎？”它更不知道。因為常識來源于生活，有了常識，你才有可能將智能建立在常識的基礎上。那為什么不把常識教給計算機呢？非常不幸，常識很難用語言教給計算機，我們現正在努力。攻克人工智能的常識問題，是目前研究的努力方向。在限定領域，計算機可以超越人類的水平。例如，電話咨詢現在是需要人來回答問題的，但是這個計算機是完全可以做到的。再比如醫療診斷，雖然診斷中間會發生一些問題，但是計算機足以做醫生的助手。

讓人工智能學會感知

我們希望計算機能夠像人一樣，可以看到東西，可以聽到聲音有感性行為。比如說，我們怎么告訴計算機什么是馬？你對計算機說：“馬有四條腿。”計算機會問：“什么叫做腿？”你說：“細長的東西叫做腿。”“什么叫做細，什么叫做長？”你沒法說清楚的。人是怎么認識馬的？是不是從書本上看到描述的馬是怎么樣以后你認識的？不是的，你是從觀察中不斷學習。所以我們也用同樣的辦法讓計算機來做。現在能做到什么程度呢？2011年，微軟計算機在一個很大的圖像庫里做圖像識別，可以實現識別率比人還高。在限定條件下，通過計算機能夠做到超過人的識別水平。我們可以同樣用這個辦法做語音識別技術，這當然對人類有很大的用處。

拿語音來講，我們能夠用語音來控制空調、來控制電視，通過語音可以跟網絡進行交談，通過手機可以進行機器翻譯，有大量的應用。但是這是不是說計算機已經全面超過人類了？不是的。這個是一張阿爾卑斯山圖，人看起來也是一張阿爾卑斯山圖，機器看起來當然是阿爾卑斯山。我們只要在他的上頭加一點點噪聲，就是很亂的一個圖。人看這個圖還是阿爾卑斯山，但是機器可以將其識別成狗，或者我們可以讓它識別成任何一個東西，這種系統非常容易受到欺騙。也就是說，我們用數據驅動的方法去讓機器學習，盡管他能夠把動物分開，也學習了半天，但其實機器并不認識這個動物。

所以我經常說人類最大的優點是“小錯不斷，大錯不犯。”我們可能把騾看成驢，但是絕對不會把石頭看成驢。而機器是“小錯不犯，一犯就是大錯。”但是大家也不要害怕，這樣就可以充分利用雙方的這一特點，也就是說，機器是人類最好的助手。

“阿爾法圍棋”是如何戰勝人類的？大家往往對人工智能會產生一種神秘感。西方人有一個說法：智能存在于不知情的旁觀者眼中。也就是說你對智能不了解，所以覺得它很神秘，一旦你變成知情人，它就變得很簡單。

過去，大家覺得下圍棋很神秘，只有那些聰明透頂的人才有可能成為圍棋大師，始終認為機器不可能打敗他。可是到了2016年，AlphaGo一下子把世界冠軍李世石打敗了，大家就覺得很不可理解。圍棋下棋的所有可能性比全宇宙所有的原子加起來還多，這有可能分析嗎？最快的計算機也不能分析出來。其實現在看起來很簡單，棋盤是19X19的黑白圖，只有361個像素，而現在的計算機能處理100萬個像素以上的彩色圖。所以這樣一個棋盤，如果作為圖像識別，對計算機來講是小事一樁，做法也非常簡單，自己跟自己下棋。為什么計算機能戰勝棋手呢？因為AlphaGo一共下了幾千萬到一億局的棋局，圍棋大師一生最多只能下百萬級的棋局，誰贏誰輸自然明了。所以我們看到，原來下棋并不神秘，它只是通過多次的實踐積累經驗并將其進行記憶。

古人如何理解機器的“智慧”

三千年前的古人如何理解機器的“智慧”？我想用《列子·湯問》里，周穆王西巡狩獵的故事給大家做一個結束。偃師帶來了一個假人來拜見大王。這個假人做得很像真人，而且能夠唱歌跳舞，周穆王以為他是真人。結果這個假人很不安分，瞟了周穆王妻妾一眼，周穆王大為生氣，就把那個假人拆了結果發現是木頭、礦石制成的，周穆王就放心了。這是三千年以前的古人想象的機器人，還是很超前的。人分不清他是真是假，但是跟我們現在的理想相比，差距還非常大。因為它當時追求的是形似，盡管它能唱歌、跳舞，很像人，但我們現在的目標是要神似，做出來的機器人將來要通過圖靈測試，希望在對話里分不清是機器人還是人。其實任何技術的初衷都是為了讓人們的生活更美好，這就是人工智能追求的終極目標。古人對智能的理解，沒有我們現在深刻。人工智能的魅力就在于智能對我們來講永遠是一個秘密，我們在追尋的道路上不斷去破解這個秘密，對人工智能的研究永遠在路上。

人工智能的發展真的對人類造成威脅嗎？存在這種可能性，但是現在的人工智能現有技術離這個目標還很遠，這只是一個遠慮。但是很多人忽略了人工智能造成的近憂。其實現在人工智能已經造成了安全問題，產生非常大的威脅，設計一個智能化的惡意軟件就能把對方的網絡搞癱瘓。所以全世界應該團結起來，共同解決危害人類的安全問題，而不是采取對抗的態度。

人工智能處在初級階段，只有六十年的歷史。目前最容易被取代的就是那些照章辦事的工作，比如說像出納員、收銀員、文書等，而主持人目前是代替不了的，當然只是暫時不能被完全代替，但是部分工作會被代替。下一個人工智能的爆發點是什么？十多年來，人工智能之所以重新繁榮，就是因為深度學習技術的發展，有了深度學習的處理手段，我們可以做很多的事情。下一步人工智能的發展，就是跟腦科學結合，找出新的模型新的方法。總體來講，我們必須理性看待人工智能取得的成果，不能過高估計從而避免寒冬的出現。人工智能下一個將會“攻破”的領域會是什么？比如麻將。圍棋、象棋都叫做完全信息博弈，雙方有多少棋、怎么布陣，都是知道的，這對計算機來講非常容易，牌類就完全不一樣。牌類是不完全信息博弈，也就是對方拿到什么牌、怎么出牌，你不知道，需要猜測、估計。在猜測和估計方面，機器不如人。打麻將的計算量太大，現在看起來要超過人，還為時過早。

不宜太早讓青少年介入人工智能的學習，因為青少年最重要的是要打好學習基礎，將來選擇什么職業，青少年現在并不知道。早期教育更應該注重對孩子科學興趣的培養。

（根據張鈸院士的公開演講整理而成，未經本人確認。）