一、模拟思想的过程

 

分析哲学家和认知科学家一直在论证，人类大脑类似于计算机句法机器，所有人类的心智活动均可以根据数字计算机过程进行描述。计算机不过就是复杂的机器而已。计算机在处理符号时，仅仅是模拟思想的过程，而非进行思维。人类的认知行为，诸如语义学、从物参照、检索、意义及因果关系，都植根于人类的经验和生活之中。没有生活和经验，这些叙事的元素和知识就都毫无意义。而没有这些叙事元素和知识，句法不过是空动的结构，而非思维本身。但有谁能意识到这一点？

 

二、“三无”机器

 

计算机傻得很，也就是是说，计算机赢了世界冠军，赢在了会做加法上。1920枚CPU，280枚GPU，全部用来做加法。人脑可不仅仅只会做加法，因此，机器的任务很单一。当然，现在图灵机的模式面临被打破的危险，例如，IBM研发的TrueNorth芯片。未来是个什么样子，还很难预料。从目前来看机器所处理的都是就句法层面的符号。因此，机器只有智能没有智慧；只有计算没有算计；只有客观没有主观。这些都是不同的理念。不能放在同一层面讨论。机器之所以能战胜人，在于其强大的计算能力和算法功能，而非其他。但人下棋更多地需要的是直觉、整体把握和心理素质等诸多主观因素。机器无须考虑这些。而围棋主要讲求的就是优胜劣汰。但问题是搞人工智能的专家能从这个角度进行反思吗？他们自然知道这个道理，可普通民众呢？我对此并不乐观。从70年前阿西莫夫提出的四条机器人原则在实践中没有任何效果。因此要从新制定机器人伦理。

 

三、人类自身进行反思

 

由于机器战胜了围棋的世界冠军，让人们为人工智能的成就产生了癫狂的“错觉”，不过还是有专家认为，现在的AlphaGo不过是处于弱人工智能（WAI）水平，认为1、机器达不到人类能力；2.机器没有自己意志；3.机器不会异化；4.机器打不过人类；5.人类可以驯化机器。都是从机器这方面去强调，我并不认为是全面的。毕竟，机器不过是一种人造物。可是，1、人类可以利用机器延伸他们的能力，从而干出令人不可理喻的事情，这在历史上已不鲜见；2、人类可以用自己的意志让机器发挥更大的作用，从这次机器和围棋冠军的对决中，体现的很明显；3、说机器不会异化，这本身就是一种幼稚的说法。实际上，人类早已被机器异化了；4、更可笑的是，机器打不过人类，但却没有想一下，人类却可以利用机器打败他的同类，此类例子不胜枚举；5、人类可以训化机器不假，从这次机器胜人就可以说明，机器是人类驯化出来的结果。但是否想过，人类可以同样利用机器驯化他的同类？我想这是不言而喻的。人们总是从机器的角度进行考虑，而没从人类自身进行反思。

四、进入人文的领域

 

这次人机大战的另一特色是机器放弃了暴力搜索，开发出蒙特卡洛树搜索、神经网络，还有策略网络（policy network）和价值网络（value network）。策略网络策略网络负责选择下一步的走法，会根据棋局看在哪里应该布子，会在下子后分析对手会怎样想，下一步该怎么走。价值网络负责评估盘面的优劣，目前局势是好、是坏，并进行数值性的估计。人工智能发展了后天学习的能力，至于“策略”和“价值”，分明已经超越科技的范畴，进入人文的领域，这是价值对多种可能性的选择，是人文对科技的选择。世界3通过策略网络和价值网络与世界2和世界1产生了某种程度的结合。从另一个角度看，是从因果决定到目的引导，前者提供事实和规律，提供有根有据可能的多个选项，后者在目的的引导下进行搜索、决策和行动。目的，一定属于某个个体；目的，一定嵌入于特定语境之中。这就是“策略网络”和“价值网络”。于是，“非嵌入”的客观知识，世界3，回到现实，与世界1和世界2相结合。这就是下向因果关系。在阿尔法步步前行之时，在其身后的不仅是DeepMind与谷歌的胜利成果，还有西方科技的优越在其中。60年的时间，战胜了4000年的围棋。说明了什么？

 

五、不讲棋风，只讲输赢

 

阿尔法与围棋则大相径庭。阿尔法可以说是浸润于西方文化之中的纯粹的科技，而围棋则是浸润于中国传统文化中的国粹，充满“不可理喻”的意会知识，诸如大局观、美学，有妖刀、飘逸、僵尸，宇宙流等各种“棋风”，进而通过“手谈”来识人和做人。二种文化  西方文化全面渗入中国文化，以诠释往日的大局观、感觉、如诗如画的双飞燕，以及神鬼莫测的悟性，不过是科技，是算法，是程序。阿尔法有属于它自己的“棋风”吗？是厚实，还是轻灵；是捞取实地，还是外势为重？在我看来，它无所谓棋风，不在乎强弱，就是若干套程序，以不变应万变，与阿尔法对弈的无所谓是樊麾、李世石，还是柯洁。唯一可以看得出的一点或许是，遇强则强，遇弱则弱，不求最优，确保赢棋即可，这一点倒有点像中国文化的实用主义。

 

六、清除人类污染

 

赛后，DeepMind甚至打算删除阿尔法中所有人类棋谱，不接受人类先入之见，排除人类思维的“污染”，从零开始，从智慧的源头掌握并提高棋力。阿尔法让人们意识到，这些基于有限计算力提炼出的如难以把握的“形”之类的“规律”，未必都是准确的。当计算力有了巨大提升，再加上适当的思考方法，人工智能有可能找到新的规律。我们对世界的理解，对种种问题的认识和判断，即使千年传承，有可能依然只是盲人摸象。通过这次机器的胜利，DeepMind团队未必不能做到这一点。如果真是能做到这一点，这几千年算是白活了。还有，DeepMind也在准备和另一款非常困难的计算机网游进行对决，那就不是像围棋那么简单了，而是与世界上同时在网上的玩儿家进行对决。

 

七、机器人伦理

   

阿西莫夫提出他著名的机器人三（四）定律，来保证机器人会友善待人。虽然最早提出时这只是个文学手法，但是有些人认为这些定律是现成的方案，能挽救我们免于机器末日。那么，阿西莫夫的安保措施成功经历了时间的考验吗？专家的回答是，没有。阿西莫夫预想的机器人过不了多久就会实现。但是在他大部分小说里，看起来人类级别的机器人好像就是机器人学和AI工程的顶峰了。事实看起来并非如此。在抵达阿西莫夫式类人机器人之后，很快超人AI也会成为可能。典型的阿西莫夫未来里，大部分生活都如常——只不过多了些人形智能机器人走来走去而已。但这种未来不太可能实现——或者就算是它实现了，也只会存在很短的时间对人类来说最主要的问题，不是一大群半智能人形机器人所需的道德规范，而是高阶人工智能最终会出现（不管有没有躯体），其功能远远超过人类水平。人类早晚必须要跨过超级智能这个坎。这也是为何开发安保措施如此重要。机器人、仿生人、模拟大脑什么的都无关紧要，我们最多和它们相处一二十年，之后就要面对真正的大问题——为超级智能开发伦理道德。英国剑桥大学物理学家霍金几乎可以肯定，某种重大技术灾难将在未来1000年到10000年间威胁人类生存。特斯拉电动汽车公司与SpaceX老板马斯克也担心人工智能崛起，并将研发人工智能比作“召唤恶魔”。

转载本文请联系原作者获取授权，同时请注明本文来自刘钢科学网博客。
链接地址：https://m.sciencenet.cn/blog-105489-967751.html

上一篇：门与窗的选择
下一篇：从小到大与从大到小