人工智能： 神话与现实

机器有可能比人类更聪明吗？不可能！计算机科学家让-加布里埃尔·加纳西亚（Jean-Gabriel Ganascia）说，这只是科幻小说虚构的神话罢了。他将带领我们了解人工智能领域的重大发展，回顾最新的技术进步，讨论亟待回答的道德问题。

让-加布里埃尔·加纳西亚

1956年夏天，约翰·麦卡锡（John McCarthy）、马文·明斯基（Marvin Minsky）、纳撒尼尔·罗切斯特（Nathaniel Rochester）和克劳德· 香农（Claude Shannon）四位美国研究人员在美国新罕布什尔达特茅斯学院组织了一场研讨会，正式开启了人工智能这一科学学科。此后，“人工智能”这个最初可能是为了引人瞩目而创造出来的名称，已经变成众所周知的流行词语。计算机科学的这项应用在过去几年里不断发展，它所催生的技术在过去60年为改变这个世界做出了巨大贡献。

然而，“人工智能”一词成功得到普及，有时是基于一种误解，即认为它指的是拥有智慧、并因此会与人类竞争的人工实体。

这种观念与古代神话传说有关，例如关于泥人的神话传说（出自犹太民间传说，一尊被赋予生命的泥像）。最近，英国物理学家斯蒂芬·霍金（Stephen Hawking, 1942—2018年）、美国企业家埃隆·马斯克（Elon Musk）和美国未来学家雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil）等当代名人，以及我们现在所说的“强人工智能”或“通用人工智能”（AGI）的支持者们，推动这种观念再次流行起来。在这里，我们不讨论第二种含义。因为至少现在，这一含义只能算是天马行空的想象，更多的是受到科幻小说的启发，而不是经过实验和实证观察确认的实实在在的科学现实。

对麦卡锡、明斯基，以及达特茅斯夏季人工智能研究项目的其他研究人员而言，人工智能最初的意图是用机器来模拟人类、动物、植物及物种种群的演变。更准确地来说，这一科学学科建立在这样一种猜想之上：所有认知功能都能被精确地描述，从而有可能通过计算机编程得到复制。在人工智能存在的60多年里，尚无证据能够反驳这一猜想，也无证据能够无可辩驳地证明这一猜想，它仍然充满着无限的可能和潜力。

ENIAC（电子数字积分计算机）是世界上第一台可编程计算机，于1946年问世，占地30 平方米，重达30 吨。这台计算机由美国宾夕法尼亚大学研制，曾用于解决核物理学和气象学问题。

ENIAC (Electronic Numerical Integrator and Computer), the first programmable electronic digital computer, built in 1946, during the Second World War.

坎坷的发展之路

人工智能出现的时间很短，却已经历了多次变革，可以概括为六个阶段。

◼️ 预言者时期

最初，人工智能起步并取得早期成功，研究人员在欣喜之下沉迷于放大话，他们尽情发挥想象力，轻率地发表了某些观点，因此在后来饱受    批评。

例如，1978年诺贝尔经济学奖得主美国政治科学家、经济学家赫伯特·西蒙（Herbert A. Simon）曾于1958年宣称，如果能够参加国际比赛的话，计算机将在10年之内问鼎国际象棋世界冠军。

◼️ 低谷时期

到了20世纪60年代中期，进展似乎变得非常缓慢。1965年，一个10岁的孩子在象棋比赛中击败了计算机；1966年，一份由美国参议院委托撰写的报告阐述了机器翻译的内在局限性。在大约10年的时间内，人工智能的负面消息层出不穷。

◼️ 语义人工智能 

然而，研究工作并未停止，只是有了新的方向：侧重于记忆心理学和理解的机制，并尝试在计算机上对其进行模拟，同时，还关注知识在推理中的作用。这推动了语义知识表示技术的产生。这项技术在20世纪70年代中期取得了相当大的发展，同时它还促进了专家系统的发展。之所以叫作语义知识表示技术，是因为这些系统利用技能娴熟的专家的知识来再现他们的思维过程。20世纪80年代早期，专家系统在医疗诊断等领域得到广泛应用，给人们带来了巨大的希望。

◼️ 新连接主义和机器学习 

技术进步带来了机器学习算法的发展，这使得计算机能够积累知识，并利用它们自己的经验，自动进行自我重新编程。

工业应用（指纹识别、语音识别等）由此发展起来。其中，人工智能、计算机科学、人造生命和其他学科结合在一起，产生了混合系统。

◼️ 从人工智能到人机界面

从20世纪90年代末开始，人工智能与机器人和人机界面相结合，产生了具有情感与情绪的智能代理。除了其他方面，这也带来了情绪计算（或情感计算，即评估感受情绪的对象的反应，并在机器上再现）的发展，特别是对话代理（聊天机器人）的发展。

◼️ 人工智能的复兴

自2010年以来，基于形式化神经网络的使用，机器的力量使得利用深度学习技术开发大数据成为可能。语音和图像识别、自然语言理解和自动驾驶汽车等许多领域出现了一系列非常成功的应用案例，正在引领人工智能的复兴。

蓝脑计划（BBP）是人类大脑计划 （HBP） 的组成部分， 旨在模拟鼠 类虚拟神经元的微电路活动（2015 年）。据研究人员称，这标志着向模 拟人类大脑功能迈出的一步。

应用

许多人工智能技术的研究成果的能力已超越人类。1997年，一项计算机程序击败了世界国际象棋卫冕冠军；2016年，又一计算机程序击败了世界顶尖的围棋选手和一些数一数二的扑克选手。计算机正在证明或正在帮助证明数学定理；机器学习技术正在从太字节（10¹²字节）甚或是拍字节（10¹⁵字节）的海量数据中自动构建知识。

因此，机器可以识别语音并进行转录，就像打字员过去所做的那样。计算机可以准确识别数以千万计的面孔和指纹，也可以理解以自然语言编写的文本。利用机器学习技术，汽车可以实现无人驾驶；机器比皮肤科医生更善于利用手机拍摄的皮肤痣照片诊断黑色素瘤；机器人代替人类参与作战；工厂生产线变得越来越自动化。

科学家也在利用这些技术，根据某些生物大分子（特别是蛋白质和基因组）的组成序列——蛋白质的氨基酸，基因组的碱基——确定它们的某些功能。更普遍来说，所有科学都在经历计算机模拟实验在认识方面的严重断裂。之所以称之为计算机模拟实验，是因为这种实验是由计算机利用以硅制成其核心的强大处理器在海量数据中进行的。因此，这种实验不同于针对生命体的体内实验，最重要的是，也不同于在玻璃试管中进行的体外实验。

如今，人工智能的应用几乎影响了所有的活动领域，尤其是在工业、银行、保险、健康和国防部门。许多日常任务现在已经实现自动化，这使许多行业发生转变，同时也导致一些行业最终消失。

存在哪些道德风险？

有了人工智能，可能除了幽默之外，大部分的智能都可以通过计算机进行理性分析和重构。然而，机器在大部分领域超越了人类的认知能力，引发了人们对道德风险的恐惧。这些风险分为三个类别，分别是工作稀缺，原本由人类从事的工作可以由机器取而代之；给个人自主性带来消极后果，特别是自由和安全方面；以及人性有可能被更“智能”的机器所取代。 

但如果我们审视现实，就会发现（人类从事的）工作并未消失。恰恰相反，这些工作正在发生变化，并且需要新的技能。同样，只要我们在面对侵入我们私人生活的技术时保持警惕，个人的自主和自由并不一定会因为人工智能的发展而遭到破坏。

最后，与某些人宣称的相反，机器并未对人类的生存构成威胁。机器的自主性纯粹是技术性的，它只对应从获取信息到决策的物质因果关系链。另一方面，机器没有道德自主性，因为即使它们在决策过程中迷惑和误导我们，它们也不具备自己的意志，仍然服从于我们指派给它们的目标。

图片：Max Aguilera-Hellweg