洪小文

人們真的需要研發(fā)一個與人一模一樣的、有情感的機器嗎？

最近一段時間，“人工智能 ” （Artificial Intelligence）與機器人再度 成為好萊塢造夢工廠的熱點題材。《超驗 駭客》（Transcendence）和《她》（Her） 是這種經典題材延伸出的最新的分支。 前者講述的是科學家將物理世界的自己 數字化、再反過來影響物理世界的故事， 后者則是一個在不久的將來可以肯定會 發(fā)生的愛情故事（當然反過來的話，讓機 器愛上主人，我覺得沒可能發(fā)生）?；蛟S 是未能成功將舊食材做出新味道，觀眾 們對這兩部新作的反響都不是很熱烈。 在我看來，幻想有朝一日機器統治 世界的電影其實都難以解決一個簡單卻 無法回避的問題，那就是促使機器攫取 權力的動機。自然界的猛獸當然會互相 攻擊來確定族群的領導者，也有很多人 會把更大的權力、更多的金錢視為必生 追求的目標。生物學家、心理學家通常會 把造成類似普遍現象的原因歸結于與生 俱來的繁殖本能——但這種規(guī)律顯然不 適用于無機體。一臺計算機會在意自己 有多少伴侶、多少后代嗎？它們會向往一 個滿是機械味道的世界、并不惜為此將 一切阻礙新世界形成的人與物全部消滅 嗎？無論如何，電影里、現實中的機器都 越來越聰明、越來越有“人性”了，但去 掉所有的幻想、只保留科學后的真實情 況是怎樣的？

四級小臺階，機器難攀越

最近一段時間，AI的概念似乎過熱 了。這是我的真實感受——其實，較之過 去五十年里的同類，今天所謂的“智能機 器”的能力提升都還只是量變，遠遠達不

到質變的標準。 機器——或者說人們日常會依賴的 工具的能力質變大概有四級小臺階。 第一級，功能（Capabiliby）。功能 是工具的價值點。從石刀石斧、鼎鑊簋 盂、塤箏鐘磬到今天的跑車、游輪、客 機，工具萬千，各有所用。 第二級，智能（Intelligence）。今 天，在“智能”的概念闡釋中，記憶力、算 數和弈棋（不包括圍棋）幾種能力應是 到了被排除的時候。而IQ（Intelligence Quotient）測試是個有趣的話題——由于 測試全程通常都會給出各種選項，機器 在應對這種智能商數的挑戰(zhàn)時其實是有 很大的幾率得高分的，我猜測，未來十年 內，將會出現IQ測試拿最高分的機器。 第三級，智力（Intellect）。智力比智 能更高一籌，“力”這個字里包含了判斷 力、創(chuàng)造力等信息。對人類來說，每天我 們面對的都不是選擇題，又或是有著無 窮選項的選擇題。 第四級，智慧（Wisdom）。智慧往往 是由豐富閱歷、深邃思考積淀而來的洞 察——所以我們經常說某位長者智慧深 廣、堪為導師。所有的智能都不是用選項 的形式來表述的，就像火種，它能在特定 的時刻引燃人們思想的火花，照映前路。 哪怕再過很久很久，機器也不大可能產生 真正的智慧。 截至目前，全世界最“聰明”的機器 也只是站在了第二級臺階上——AI這個 概念的大部分意涵其實是“功能”，還有 一定的“智能”?！爸悄堋迸c“智力”只差 一個字，但對機器而言卻好像是鴻溝天 塹，極難攀越——至于讓機器具備“智 慧”，劇作家和導演當然會繼續(xù)開發(fā)此類 題材的科幻電影，但科學家們大抵不相 信會有成真的那一天。

沒有智慧，但處處皆智能

隨著計算器基礎研究的持續(xù)積淀， 隨著被互聯網及其背后與日俱增的數據 中心所生成和保存的數據量越來越龐 大，機器一定可以幫我們做更多的事， 從繁復艱深的演算到遠行代駕和清掃 房間……問題是，機器會進化到足以替 我們思考和決斷的地步么？我們真的需 要像人一樣有想法、有情感的機器來陪 伴么？ 從計算能力來看，計算機早已超越 人腦，但這不意味著計算機有智慧—— 迄今為止，各種類型的計算器都仍只是 人腦部分功能（主要是記憶與運算）的延 展。說起AI，不少人會追溯近百年前科幻 作家們的擬想或是六十四年前圖靈提出 的假說，但在我看來，整個人類文明史都 貫穿了對機器智能的追求。 擊敗了卡斯珀羅夫的IBM“深藍” 被許多人視為AI研究的里程碑。但在對 弈時，能想出更多后續(xù)殺招、對方可能的 應手、由此帶來的變化、變化后對應的棋 路調整的棋手贏面顯然更大，而計算機 在此方面的優(yōu)勢不言而喻。人腦只能設 想出幾步、十幾步棋，但機器則能模擬出 所有的可能性。也就是說，即便不是“深 藍”，也遲早會有其他的計算機選手挑戰(zhàn) 人類成功，而且基于當前的信息科技發(fā) 展水平，如果將國際象棋世界冠軍的人機 之爭變成每年例行的賽事，那極有可能已 無人能夠戰(zhàn)勝機器對手——哪怕只是一 臺Windows Phone。 當然，計算機棋手短期內還無法攻 陷源起于中國的圍棋的陣地，這很讓我們 為老祖宗的深邃智慧感到自豪——根據 專家的說法，圍棋的變化復雜度是象棋 變化的10122倍?？梢韵胂?，若僅僅將下象 棋的“思維模式”移植給圍棋計算機，例如提升機器性能、存儲棋譜、優(yōu)化算法、 分析應手與變化、做出“判斷”，因為需 實時處理的計算量太大，現有的最強大 的計算機也還是不可能戰(zhàn)勝人類大師。 機器能夠戰(zhàn)勝下象棋時的人腦，卻對下 圍棋時的人腦無能為力，這是個有趣的啟 示——計算機棋手就算成為世界冠軍， 也不具備哪怕是1個字節(jié)的智慧。

讓機器用自己的方式思考和成長

“耳聰目明”是對人的夸贊?？茖W家 們一直在嘗試讓計算機能用人類的方式 來了解世界，所以語音識別和計算機視覺 始終是AI研究的重點。比如Siri、Cornata 和谷歌無人汽車內的360度攝像頭。 假設人人都愛機器人，在通往產品 的道路上也還是有著許多障礙。比如， 從桌上的茶壺里倒杯茶而不打翻杯子 或灑出茶水，這對人類小孩來說都不算 挑戰(zhàn)——孩子們不假思索就可以完成任 務。但對最“聰明”的機器人而言，卻要經 過艱難復雜的運算。首先他要看到桌子， 認出茶壺和茶杯，用適當的力度拿起茶壺 （手指太粗可能還不成），舉起茶壺、以 剛剛好的角度對準茶杯，實施倒茶的動 作，還得判斷怎樣才能讓杯中的茶水將 滿不溢。就算碰巧成功了一次，下一輪換 全然不同的桌子、茶壺、茶杯，還是可能 會失敗。 長期以來，從事AI研究的科學家， 也包括那些執(zhí)迷于創(chuàng)造出類人機器的學 者，總是夢想著將人類思考、計劃、執(zhí)行 的能力移植給機器，但是否人怎樣行動， 機器就應怎樣行動？是否人達成目標的 路徑是由A到B，機器就應遵循完全一樣 的路徑？這種研究誠然有著非同尋常的 價值，卻也會因“賦予鋼鐵工具以人的特 征才算成功”的偏執(zhí)而舉步維艱。 另一條思路是跳出窠臼，站在機器 的角度去模擬和延展人的思維，而不是 用人的視角和習慣去限制機器。裝備了 雷達傳感器、全景攝像頭和激光測距儀 的無人駕駛汽車就很酷。i-Robot清潔 機器人也是，她的身材圓潤扁平，一點兒也不像人，但吸塵時比兩米高的機器保 潔員好用。 最初，AI研究遭遇的瓶頸是，人的 邏輯思考模式幾乎無法復制給機器，無論 是將低階的聲音、影像、氣味等信號升華 到認知，還是把有共性的現象抽煉成規(guī) 律，都不是機器所能掌握的技能——機 器學習與大數據將AI研究帶入春天，最 近還出現了深度學習、深度神經網絡等新 概念。更大規(guī)模的數據量和更少的假設、 限制可以讓機器用自己擅長的方式（數據 存儲、挖掘、分析）“思考”和成長，進而 在實用化路途上走得更快更遠。

人機關系：主宰與支持者

截至目前，智能機器（包括形形色色 的“機器人”）的優(yōu)點和缺點同樣鮮明。它 們能夠更迅速更高效地完成很多人類難 以承擔的工作：在實驗室、計算中心等需 要運算的環(huán)境，在工廠流水線、組裝車間 等辛苦又單調的環(huán)境，在核污染現場、深 海、太空等人類不宜接觸的環(huán)境，到處都 有智能機器的身影。 處理數據是機器的強項。而今，AI與 大數據的結合，已表現在每個領域、每個 應用中。未來的兩三年，初步擁有了看、 聽、連接能力的多元化的設備會反過來推 動AI研究的躍進，因為更多的數據會讓 機器不斷發(fā)現更準確的規(guī)律和更貼近事 實的因果。 但在可見的未來，讓機器擁有接近 于人的選擇、判斷與決策能力仍不容易。 機器翻譯工具可以給出詞語的釋義，甚至 幫我們逐字逐句翻譯每句話，但如果是 現場即聽即譯的情況下，逐字逐句翻譯 既沒有必要，也不太可能，因為傾聽、辨 識、翻譯、選擇詞句都需要思考，但倘若 翻譯者很了解發(fā)言者，也知道之前他曾經 講過類似的話題，就會比較省力，很多時 候，發(fā)言者講了很長一段話，翻譯者只用 一兩句成語就能概括與傳達準確的意旨； 反之，發(fā)言者只是說了一個與學術相關的 句子，翻譯者可能既要表達原意，還要添 加注釋，來讓周邊的非專業(yè)聽眾能夠明白——這是專屬于人的靈活性，AI并不 具備。 結合各種感官捕獲的信號與過往的 知識積淀去處理信息，這是人的專長。機 器的優(yōu)勢是數據處理。而不是判斷與綜 合。所以我相信，無論AI科技發(fā)展得多么 迅速，人與機器之間，依然會是主宰與支 持者的關系。 總結一下，我們需要什么樣的機 器人？ 真正有用的機器人不一定是人的形 象，人形機器有趣但不實用?？陀^地說， 粗壯又龐大的機器人只適合工廠和工地， 我們可以幻想一種普遍適用且長得與人 想象的全能機器，但這種設備的擁有成 本一定很高，此外還有空間和能耗等現 實問題?，F實中，已開始幫助我們做各種 工作的機器大多是小巧和悅目的，未來我 們的辦公室、我們的家都會變得越來越智 能，但“智能”會隱藏在吊燈里、電視中、 墻壁上，而不大可能是以機器秘書、機器 管家的形式呈現。 研發(fā)有類人情感的機器，對科學家 而言或許是值得投入心血的課題，但實 用價值其實不高——而今生活中已經有 很多智能機器，雖然它們沒有情感，但這 能說是壞事嗎？假設你的機器人既能干 又愛你，但愛的反面不正是沮喪、憤怒等 負面情緒？這樣的機器人，可能會在情緒 不好時拒絕你的指令，還可能希望自己也 有權像人一樣工作五天休息兩天，這恐怕 不是我們想要看到的——而且，自有人類 以來，我們就在持續(xù)制造和自己一樣有情 感的生命。原本生個小孩就能解決的問 題，似乎不一定非要守在機器的范疇再 挑戰(zhàn)一遍。 在我看來，研發(fā)與人一模一樣的、 有情感的機器的夢想其實是希望給自己 一種類似于上帝的存在感、成就感，這 樣的夢不做也罷。其實將目標聚焦在可 以100%控制的、能有效提升我們智力與 行動力的成果上，承認只有“人+機器” 的組合才是AI研究的終極，這或許更有 意義。