專(zhuān)家稱(chēng)：人工智能有意識還得很多年

　　如今，世界上許多頂尖的公司都置身于一場(chǎng)獨一無(wú)二的競賽中：賦予人工智能(AI)生命力。機器學(xué)習系統已經(jīng)成為許多企業(yè)的核心，所以關(guān)于人工智能或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )升級的消息經(jīng)常出現在我們的新聞中也就不足為奇了。此類(lèi)消息的標題通常都是這樣的：“人工智能打敗了人類(lèi)玩家”，或者“人工智能模仿人類(lèi)語(yǔ)言”，甚至還有像“人工智能會(huì )利用機器學(xué)習來(lái)檢測癌癥”這樣的標題。

　　但是，我們離擁有人類(lèi)智能的機器有多近呢?就像我們這些普通人一樣，讓我們可以與之交談、一起工作且具有意識的機器。

　　雖然上面提到的所有這些進(jìn)展都是真實(shí)的，但Facebook人工智能研究主管、紐約大學(xué)計算機科學(xué)教授揚·勒邱恩認為，我們可能高估了當今人工智能的能力，因此也助長(cháng)了一些炒作。勒邱恩在上周發(fā)布的一次采訪(fǎng)中告訴The Verge(美國科技媒體)，“要想創(chuàng )造能夠以人類(lèi)和動(dòng)物的方式學(xué)習有關(guān)世界最基本的東西的機器，我們還有很遠的路。的確，在某些領(lǐng)域，機器擁有超人般的表現，但就一般智力而言，我們制造的機器的智力甚至都不如老鼠。”

　　這種所謂的人工通用智能(AGI)指的是一個(gè)人工智能操作器，能夠執行人類(lèi)所能完成的幾乎所有任務(wù)。相反，如今的人工智能專(zhuān)門(mén)從事特定的任務(wù)：例如圖像或語(yǔ)音識別，或者通過(guò)篩選大量數據來(lái)識別模式，這是人工智能一直以來(lái)學(xué)習訓練的。這些專(zhuān)門(mén)的人工智能也被稱(chēng)為“應用人工智能”或“狹義人工智能”，以強調它們相當有限的智能。

　　在通過(guò)電子郵件與《未來(lái)主義科技》聯(lián)系時(shí)，曼紐爾·賽布里安同意勒邱恩的觀(guān)點(diǎn)。他是麻省理工學(xué)院的一名研究人員，開(kāi)發(fā)了能講恐怖故事的名為謝莉(Shelly)的人工智能。他說(shuō)，“人工智能只是一個(gè)很好的工具”，并補充道，“在我看來(lái)，根據我與謝莉的合作，人工智能還遠不能創(chuàng )造出專(zhuān)業(yè)級的恐怖小說(shuō)。”因此，人工智能距離人類(lèi)的智力水平還差得很遠。

　　勒邱恩澄清說(shuō)，我們不應該貶低人工智能研究人員近幾個(gè)月甚至是近幾年來(lái)所做的重要工作，但機器學(xué)習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的開(kāi)發(fā)工作與開(kāi)發(fā)真正的人工智能是不一樣的。勒邱恩補充道，“舉個(gè)例子，我并不想輕視DeepMind公司的朋友們在阿爾法狗(AlphaGo)項目上的工程和研究工作，但當人們把阿爾法狗的發(fā)展解讀為通用智力方面的重大進(jìn)步時(shí)，這是錯誤的。這并不是通用智力。”

　　Aiva Technologies公司的首席執行官皮埃爾·巴羅也認為，我們對人工智能技術(shù)的進(jìn)步被夸大了。這家公司是人工智能作曲家Aiva背后的公司。他在電子郵件中寫(xiě)道：“人工通用智能是一個(gè)被大肆炒作的話(huà)題?？偟膩?lái)說(shuō)，我相當看好科技發(fā)展的速度，但我認為很多人并沒(méi)有意識到我們人類(lèi)大腦的復雜性，更不用說(shuō)創(chuàng )造出一個(gè)人造大腦了。”

　　制造人工通用智能

　　人們經(jīng)常用與人工智能相關(guān)的術(shù)語(yǔ)來(lái)表示真正的人工智能。在討論人工智能時(shí)，新聞報道會(huì )將機器學(xué)習或深度學(xué)習等術(shù)語(yǔ)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )相結合。雖然這些都與人工智能有關(guān)系，但這些都不是真正的人工智能。

　　機器學(xué)習是一種工具：一套通過(guò)攝取海量數據來(lái)學(xué)習的算法，由此構造出一個(gè)智能系統。同樣，深度學(xué)習指的是一種非特定任務(wù)的機器學(xué)習。另一方面，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是一種模仿人類(lèi)大腦工作方式的系統，并在此基礎上建立了機器學(xué)習算法。

　　人工智能專(zhuān)家認為，所有這些都是擁有真正的人類(lèi)認知的人工智能的基礎。但這只是剛剛起步的階段;我們已經(jīng)取得了很大的進(jìn)步，但目前的研究離創(chuàng )造真正的智能還很遠。

　　所以，最大的問(wèn)題是，我們什么時(shí)候才能擁有這種人工智能?具體時(shí)間線(xiàn)是什么?

　　對于人工智能創(chuàng )業(yè)加速器太庫孵化器的總經(jīng)理唐亮來(lái)說(shuō)，這一轉變將從“無(wú)監督學(xué)習算法的突破”開(kāi)始。他在一份發(fā)送給《未來(lái)主義科技》的聲明中說(shuō)，一旦實(shí)現這一目標，“機器智能將很快超越人類(lèi)智能”。

　　毋庸諱言，通往這一目標的道路將充滿(mǎn)挑戰。巴羅解釋說(shuō)：“為了實(shí)現人工通用智能，不僅在軟件方面，在神經(jīng)科學(xué)和硬件方面也需要取得重大突破。”他解釋說(shuō)：“我們正開(kāi)始觸及摩爾定律的上限，晶體管的體積已小到不能再小。(摩爾定律是指集成電路上可容納的晶體管數目,約每隔18個(gè)月便會(huì )增加一倍,性能也將提升一倍。)像量子計算這樣的新硬件平臺還沒(méi)有顯示出，它們可以在所有任務(wù)中擊敗常規硬件的表現的能力。”

　　事實(shí)上，對于被認為是真正聰明的人工智能，大多數人都認為它必須通過(guò)至少五項測試，其中最重要的是圖靈測試，也就是機器和人類(lèi)都與第二個(gè)人類(lèi)交談，這個(gè)交談對象將決定哪一個(gè)才是機器。巴羅說(shuō)，他相信在我們的一生中，我們將看到一個(gè)通過(guò)圖靈測試的人工智能，也就是說(shuō)，人類(lèi)也難以識別出它是機器人。不過(guò)，他表示，這并不一定非得是“人工通用智能，但可以好到像人工通用智能通過(guò)測試。”

　　增強智能案例之一

　　無(wú)需贅言，人工通用智能是所謂的“奇點(diǎn)”的前提條件。你若不熟悉“奇點(diǎn)”的概念，其實(shí)就是智能機器超越人類(lèi)智力水平的那一刻，它會(huì )催生出失控的、指數級的技術(shù)增長(cháng)，從而改變我們所知的生命的基礎。這個(gè)詞是1993年由弗諾·文奇創(chuàng )造的，他寫(xiě)道：“我們將很快創(chuàng )造出比我們自己更大的智能。當這種情況發(fā)生時(shí)，人類(lèi)的歷史將會(huì )達到一種奇點(diǎn)，一種智力上的轉變，就像黑洞中心的多節時(shí)空那樣難以穿透，而世界也將遠遠超出我們的理解。”

　　盡管軟銀(SoftBank)首席執行官孫正義和谷歌的雷·庫茲維爾對此萬(wàn)分期待，但其他才華橫溢的人，比如埃隆·馬斯克、史蒂芬·霍金，甚至比爾·蓋茨，并不是很期待。他們斷言，就像我們并沒(méi)有真正理解擁有一個(gè)超級智能的人工智能意味著(zhù)什么，我們也沒(méi)有準備好迎接“奇點(diǎn)”帶來(lái)的任何后果。

　　但如果我們稍微改變一下視角呢?與其把人工智能看成是人類(lèi)的衰落，為什么不把它看作是合作伙伴呢?馬斯克似乎用他的“神經(jīng)墨水”項目暗示了這一點(diǎn)，而庫茲維爾在談到與我們共同生活的納米機器人時(shí)提到了這一點(diǎn)，人工智能增強了我們的能力。此處的關(guān)鍵詞是“增強”，谷歌目前對人工智能的推動(dòng)似乎為這一目標奠定了基礎。

　　巴羅說(shuō)：“我們應該把精力集中在人工智能的結果上，這令人興奮，即：增強智能(即人類(lèi)智能被人工智能增強)。”就像Aiva和謝莉一樣，當與人類(lèi)并肩工作時(shí)，其他的人工智能也表現得相當不錯。

　　不過(guò)，有了像漢森機器人公司的索菲亞和軟銀公司的Pepper這樣的智能機器人，想象一下真正的智能機器與我們共同生活似乎并非觸不可及。孫正義的超級智能人工智能，智商指數為1萬(wàn)，它會(huì )是我們正在尋找的認知機器智能嗎?如果是這樣的話(huà)，我們可能還得再等上至少30年。唐亮說(shuō)：“可能只需要30到50年的時(shí)間。一切很有可能，實(shí)現那樣的目標只是需要一些時(shí)間。這也意味著(zhù)，我們中的許多人將有機會(huì )看到這一天的到來(lái)!”