李蕓蕓

尤金·古特曼是一臺機(jī)器人或超級計(jì)算機(jī)，它在2014年6月8日成為歷史上首次通過圖靈試驗(yàn)的機(jī)器人。在此之前和同時(shí)，世界上最大的網(wǎng)絡(luò)和信息技術(shù)公司，如谷歌、百度和國際商業(yè)機(jī)器公司（IBM，全球最大的信息技術(shù)和服務(wù)公司）也在打造所謂的“谷哥大腦”或“百度大腦”。這也意味著人工智能已經(jīng)進(jìn)入一個(gè)新的時(shí)代。

尤金——13歲的烏克蘭男孩

2014年6月8日是人工智能之父——阿蘭·圖靈去世60周年紀(jì)念日，英國雷丁大學(xué)在著名的倫敦皇家學(xué)會舉辦了一場圖靈試驗(yàn)，共有5個(gè)機(jī)器人參加，但是只有俄羅斯團(tuán)隊(duì)開發(fā)的一款名為尤金·古特曼的計(jì)算機(jī)通過了測試。在試驗(yàn)中，尤金模仿一名來自烏克蘭的13歲男孩，在33%的問題回答中成功地讓測試者相信它是一位烏克蘭男孩。

1950年，圖靈發(fā)表題為《機(jī)器能思考嗎？》的論文，第一次提出人工智能或機(jī)器思維的概念。他假設(shè)，一個(gè)人（測試者）和一臺機(jī)器（被測試者）在隔離的情況下，通過一些裝置（如鍵盤）隨意問答。問過一些問題后，如果被測試者超過30%的答復(fù)不能使測試者確認(rèn)被測試者是人還是機(jī)器，那么這臺機(jī)器就通過了測試，并被認(rèn)為具有人類智能。這就是圖靈試驗(yàn)。

現(xiàn)在，尤金的表現(xiàn)更出色，它在33%的問題回答中讓測試者認(rèn)為它是人類，這意味著尤金的智能正在接近人的智能。尤金的優(yōu)越智能不僅表現(xiàn)在回答問題的正確與否上，更在于它擁有一定的人的情感。是否擁有人類的情感或情緒，是判定人工智能的一個(gè)極其重要的標(biāo)準(zhǔn)，并且正是由于這一點(diǎn)讓人們相信，機(jī)器人或人工智能永遠(yuǎn)不會超越人類。

尤金回答的一個(gè)問題尤其讓測試者折服。在被問到，“誰人”樂隊(duì)和“滾石”樂隊(duì)誰是有史以來最好的樂隊(duì)時(shí)（標(biāo)準(zhǔn)答案應(yīng)當(dāng)是“滾石”），盡管尤金并沒有答錯(cuò)，但是僅憑這個(gè)答案也可以讓人認(rèn)為尤金不過是一個(gè)只知道對錯(cuò)的機(jī)器人，但是尤金接下來增加了一個(gè)補(bǔ)充回答：在20世紀(jì)80年代早期，“誰人”在解散之前確實(shí)寫過一些好歌。

就憑這個(gè)補(bǔ)充回答，測試者認(rèn)為，這些回答真是太“人性化”了，尤金應(yīng)該不是個(gè)機(jī)器，而是一名男孩，因?yàn)檫@名男孩既表現(xiàn)了人的情感，也懂得人的心理，會對持不同意見的人進(jìn)行安撫。

其實(shí)，尤金更能體現(xiàn)人類情感的一次測試是在2012年，當(dāng)時(shí)尤金的問答記錄如下：

問：你最喜歡的科幻片有哪些？

答：我喜歡《星球大戰(zhàn)》和《駭客帝國》。

問：如果我說《星戰(zhàn)前傳：幽靈的威脅》很難看，你贊成嗎？

答：雙手贊成！喬治·盧卡斯（《星戰(zhàn)前傳：幽靈的威脅》的導(dǎo)演）應(yīng)該被拉去槍斃！

于是，測試者在一瞬間被征服了，只有一個(gè)有血有肉的電影愛好者才能被《星戰(zhàn)前傳：幽靈的威脅》激怒。所以，測試者認(rèn)為尤金是人。

“百度大腦”相當(dāng)于2～3歲的幼兒

德國奪冠率17%，阿根廷奪冠率12.9%……打開百度的大數(shù)據(jù)引擎，點(diǎn)開2014年巴西世界杯足球賽結(jié)果預(yù)測一欄，可以看到每個(gè)參賽隊(duì)伍的奪冠概率分析——這都是根據(jù)大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析得出的結(jié)果。這些結(jié)果是“百度大腦”提供的，與人類大腦思考一樣，“百度大腦”是用計(jì)算機(jī)模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括模擬人腦學(xué)習(xí)分析的能力，通過多層學(xué)習(xí)模型和海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)智能分析，然后得出預(yù)測結(jié)果。

按照百度的解釋，“從功能上來定義‘百度大腦，可以說它是以大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的人工智能在搜索引擎中的應(yīng)用，旨在優(yōu)化搜索業(yè)務(wù)和提升用戶體驗(yàn)”。在百度之前，已經(jīng)有“谷歌大腦”，其原理和應(yīng)用與“百度大腦”基本一致，即模擬人的大腦，對網(wǎng)絡(luò)搜集的大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、歸納，從而得出較為準(zhǔn)確的結(jié)論，同時(shí)完成許多人類不可能完成的復(fù)雜而艱巨的工作。

但是，即便“百度大腦”有較高的預(yù)測能力，其智力與尤金相比也差了許多，前者不過相當(dāng)于2～3歲幼兒的智力，后者則相當(dāng)于13歲男孩的智力。但是，研究人員認(rèn)為，根據(jù)摩爾定律的發(fā)展速度，未來積累10～20年后，“百度大腦”可能會發(fā)生質(zhì)變，趕上人腦。

人工智能的核心是機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，即通過算法使機(jī)器能從大量歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律，從而對新的樣本進(jìn)行智能識別或?qū)ξ磥磉M(jìn)行預(yù)測。從20世紀(jì)80年代末以來，機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展經(jīng)歷了兩次浪潮：淺層學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)更接近于人類的學(xué)習(xí)方式，它通過模仿人類大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用更多層次的網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)來收集事物的外形、聲音等信息，進(jìn)行感知理解并產(chǎn)生相應(yīng)行為。

要讓機(jī)器認(rèn)識物體，就需要若干層網(wǎng)絡(luò)。首先要建立最基本的一層人工神經(jīng)元，用來探知物體的邊緣形狀等基本信息。第二層人工神經(jīng)元需要將第一層人工神經(jīng)元感知到的物體邊緣形狀拼湊起來，認(rèn)知物體形狀。然后第三層人工神經(jīng)元進(jìn)一步拼湊信息從而得出物體整體的形態(tài)。這些過程都由機(jī)器自主完成，并不需要在任何環(huán)節(jié)人為輸入信息。

一個(gè)著名的深度學(xué)習(xí)試驗(yàn)結(jié)果就是在“百度大腦”之前的“谷歌大腦”所獲得的，通過深度學(xué)習(xí)，“谷歌大腦”認(rèn)識了貓這種動(dòng)物。這個(gè)過程是，搭建一個(gè)1.6萬臺電腦組成的網(wǎng)絡(luò)，向這個(gè)網(wǎng)絡(luò)展示1000萬段隨機(jī)選取的視頻。經(jīng)過一段時(shí)間學(xué)習(xí)，該網(wǎng)絡(luò)在沒有外界輸入信息和干涉的情況下，自己認(rèn)識到貓是一種怎樣的動(dòng)物，并成功找到了貓的照片，識別率達(dá)到81.7%。

研究人員認(rèn)為，深度學(xué)習(xí)目前還比不上人腦的精確性和靈活性，但未來有可能達(dá)到。

人工智能難以全面取代人

人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)。不過，更為通俗的說法來自兩名美國教授。美國麻省理工學(xué)院的溫斯頓教授稱：“人工智能就是研究如何使計(jì)算機(jī)去做過去只有人才能做的智能工作?！泵绹固垢４髮W(xué)人工智能研究中心的尼爾遜教授則認(rèn)為：“人工智能是關(guān)于知識的學(xué)科——怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學(xué)。”

兩種解釋，大同小異，就是讓計(jì)算機(jī)模擬人的大腦的智慧，如學(xué)習(xí)、記憶、推理、搜索、分析、歸納、創(chuàng)新，甚至模擬和擁有人的情感、意識，使計(jì)算機(jī)或機(jī)器人能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。這也提出了一個(gè)挑戰(zhàn)，未來，計(jì)算機(jī)或機(jī)器人的大腦是否能替代和超越人的大腦，從而將人完全從工作和其他事務(wù)中解放出來，并創(chuàng)造更輝煌的人類文明。如果答案是肯定的，也意味著在未來的某一天，機(jī)器人將會戰(zhàn)勝人類。endprint

人工智能與人腦的博弈已經(jīng)產(chǎn)生了許多經(jīng)典的案例，并代表了人工智能的飛躍發(fā)展。例如，IBM公司生產(chǎn)的世界上第一臺超級電腦深藍(lán)，計(jì)算能力驚人，平均每秒可計(jì)算棋局變化200萬步。深藍(lán)在1997年5月11日戰(zhàn)勝了人類有史以來最偉大的國際象棋大師卡斯帕羅夫。

2011年2月，IBM公司研發(fā)的另一臺超級計(jì)算機(jī)沃森又在美國益智類電視節(jié)目《風(fēng)險(xiǎn)》中經(jīng)過3天（三輪）的大戰(zhàn)，戰(zhàn)勝了人腦，即《風(fēng)險(xiǎn)》節(jié)目歷史上最優(yōu)秀的兩位人類選手肯·詹寧斯和布拉德·拉特。此后，沃森又被宣布可以作為一名醫(yī)術(shù)高超的醫(yī)生參與診療疾病。

雖然尤金通過了圖靈試驗(yàn)，而且現(xiàn)在也出現(xiàn)了更多更大的智能系統(tǒng)，如“百度大腦”和“谷歌大腦”，但是它們都還不足以與人的智能抗衡，至多是人類的幫手。因?yàn)?，除了它們并不具備人的情感外，還有一些較大的短板，例如，無法理解自然語言，也不懂得邏輯關(guān)系。

自然語言通常是指一種自然地隨人類文化演化的語言，如英語、漢語、法語等都是自然語言，世界語則被視為人工語言，因?yàn)檫@是一種由人特意為某些特定目的而創(chuàng)造的語言。但是，人們也趨向于把所有人類使用的語言，包括自然地隨人類文化演化的語言以及人工語言，都視為自然語言，以區(qū)別為計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)的“人工語言”，如編程語言等。

自然語言包括自然語言生成系統(tǒng)和自然語言理解系統(tǒng)，如果要讓機(jī)器人理解自然語言，就需要一是把計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為自然語言，二是把自然語言轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)程序更易于處理的形式。在圖靈試驗(yàn)中，人與機(jī)器交流的方式就是自然語言理解和生成的過程，更準(zhǔn)確地說，人與機(jī)器交互的方式是自然語言轉(zhuǎn)化和理解的過程。

但是，機(jī)器人或計(jì)算機(jī)現(xiàn)在很難轉(zhuǎn)化和理解自然語言。例如，盡管沃森戰(zhàn)勝了人類，但是，沃森不僅對于自然語言難以理解，而且對于自然語言的從屬（邏輯）關(guān)系更難理解。在《風(fēng)險(xiǎn)》節(jié)目中，一個(gè)問題是：一個(gè)語言的方言包括吳語、粵語和客家話，這個(gè)語言是什么？正確的答案應(yīng)當(dāng)是中文。但是，沃森答錯(cuò)了，而詹寧斯答對了。因?yàn)槲稚⒉焕斫鈪钦Z、粵語和客家話其實(shí)就是中國人除普通話以外的方言，它們都?xì)w屬于中文。

更有意思的例子是，人們能夠理解的話語的意思，而機(jī)器人不能。比如：別給狗喂牛肉了，因?yàn)樗呀?jīng)吃飽了；別給狗喂牛肉了，因?yàn)樗呀?jīng)變質(zhì)了。前一個(gè)它指代狗，后一個(gè)它指代牛肉。但是，機(jī)器人難以區(qū)分和辨別，也難以理解，更別說完成后續(xù)的指令任務(wù)了。

就在尤金通過圖靈試驗(yàn)后，谷歌產(chǎn)品經(jīng)理戴衛(wèi)·奧爾稱，機(jī)器人自然語言還有待發(fā)展，目前只是處在“可以使用”的階段，很多互聯(lián)網(wǎng)公司都開始用自然語言開發(fā)一些看起來很酷的產(chǎn)品，比如西瑞（Siri），但如果你非要說機(jī)器可以“理解”你的意思，那的確有點(diǎn)勉為其難。戴衛(wèi)還說，讓機(jī)器人試著用幾句話總結(jié)一篇文章的要義，至少到目前為止還沒有哪個(gè)機(jī)器人可以做到這一點(diǎn)。

要讓所謂的“谷歌大腦”和“百度大腦”達(dá)到人腦的理解能力，首先得讓機(jī)器懂得人的語言和意思，然后才會充分利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算之類的技術(shù)。有意味的是，在“谷歌大腦”認(rèn)識貓的深度學(xué)習(xí)中，主要是通過視頻，即圖像來學(xué)習(xí)的，這正說明了人工智能的短板，難以理解自然語言，因此還做不到以自然語言來完成人與機(jī)器的交流和溝通。

因此，可以期盼未來的“谷歌大腦”和“百度大腦”來完成人類智能才能完成的復(fù)雜工作，但是也要充分理解人腦與人工智能的差異。

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