对现阶段的人工智能毋须过分魔幻
2019-09-24 李志民

  自2016年谷歌的阿尔法狗系列机器人(AlphaGo包括后续进化版本)连续战胜人类顶尖棋手,可以说引起了人类的整体恐慌,恐慌情绪带动羊群效应,包括中国在内的大部分国家正是在那个节点开始全力发展人工智能产业,并将其作为未来国家整体国力的重要组成部分。至今三年的时间,这把火愈烧愈烈,而公众的恐慌情绪也与之纠缠蔓延,仿佛“天启”将近。

  人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是对人的意识、思维的信息过程的模拟,是机器表现出的智能。其发展的目标是让机器能像人那样思考、工作,成为辅助人类实现推动生产力发展的工具。从理论上说,有可能会超过人的智能,但从目前的情况看,这种可能性还遥不可及。

  其实很多人也许并不知道,AI并不是什么新鲜的概念,它的提出与1946年诞生的第一台通用计算机仅仅相隔10年时间,与第二代晶体管计算机同龄,在其发展历程中也经历了从“神奇”到“神话”的三起三落,当前的爆火除了与阿尔法狗的直观表演有关,更重要的是计算机、互联网和大数据的大发展突破了以往人工智能算法不强、算力、数据不足的瓶颈,所以产生了一些炫目的成果,但是这种突破非常有限,甚至在研究者看来,人工智能已经再次遇到了发展的瓶颈,这依然于人类当前的科技水平以及人工智能支撑学科的发展局限是正相关的。可以说,想要百尺竿头更进一步,需要人类基础科学(如数学、物理学)、人文科学(如哲学)、工业科学和技术(计算机、互联网在内的算法、算力和数据)、生命科学(脑科学在内的神经科学)等大发展并交叉融合才有可能实现更大限度的质变。

  那么当前的人工智能到底发展到什么阶段,如今对于AI比较模糊和笼统的分类是弱人工智能和强人工智能。弱人工智能只能在专用的、受限制的轨道上越算越快,越走越强。比如说围棋、国际象棋等,其基本原理就是在人类设计好的训练内容“布局与决策”,通过大量学习过往棋局、与棋手对弈、自我对弈这样的训练,从而实现棋力的突破。只有在这些规则清晰、容易量化、可计算的领域,弱人工智能才能发挥效应,并且比人类做得更好,阿尔法狗系列机器人就是典型的弱人工智能。

  人工智能从研究方向分为三个方面,分别是感知与识别能力,认知与决策能力,逻辑与计算能力。目前人工智能在感知与识别能力上有部分突破,基本上是集中在解决逻辑与计算能力层次上。逻辑与计算能力又牵涉到深度学习,深度学习又分为三层,有约束的学习,半约束的学习和无约束的学习。阿尔法狗等只是有约束的学习的应用,机器不会疲劳,不会出错,只要不断电就能超过普通人。半约束学习理论上需要解一个巨大的数学矩阵,目前的计算能力还达不到。

  这也就意味着,当前的人工智能还只能说是由自动控制向自动化的升级,本质上还是人的智能,仅仅也就停留在弱人工智能的初级阶段,离有知觉、有自我意识、能推理(Reasoning)和解决问题(Problem_solving),可以独立思考问题并制定解决问题的最优方案甚至有自己的价值观和世界观体系的强人工智能更是相差十万八千里。

  所以我们应该去思考,人工智能没有解决的是什么?智能的形成机制是什么?有没有脑科学和神经科学的可靠理论支撑?难道智能仅仅是算法吗?搞清楚这些问题,我们就不会陷入科幻的杞人忧天和恐慌之中而得出自己的判断。自然人的智能只是电信号吗,只是靠电力吗?没有电力供应的智能机器怎么运转,人类在发明电力之前可是有过几千年的文明史。

  当然,我们说当前人工智能暂时处于“弱”区间并不是说人工智能不重要,弱人工智能照样提高生产的效率和效益。人工智能发展的想象空间很大,从人类科技史的发展曲线可以看出,人类科学技术的加速度从来没有停止过,而且是越来越快,在发展到强人工智能的窗口期里,我们也要做好迎接人工智能时代,实现融合与共同发展的万全准备。(责任编辑王世新,图片源自网络)

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