孫 會

當(dāng)下社會，伴隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，整個人類的社會圖景發(fā)生了翻天覆地的變化，無人駕駛、無人賓館、智能家居等人工智能成果應(yīng)用陸續(xù)出現(xiàn)在人們的日常生活中，人工智能(Artificial Intelligence，簡稱AI)一詞成為學(xué)界關(guān)注和討論的熱點(diǎn)話題。事實(shí)上，AI技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)滲透到社會生活的方方面面，諸如你的音樂軟件每天為你推薦歌曲，上網(wǎng)時自動推薦網(wǎng)頁，以及語言翻譯軟件即時翻譯等，都是人工智能的杰作。從圖像識別到語音編輯，再到大數(shù)據(jù)的計(jì)算，AI技術(shù)不斷創(chuàng)造新成果。在人工智能理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用范圍日趨擴(kuò)大的同時，AI的本質(zhì)以及技術(shù)產(chǎn)生的問題引起學(xué)界廣泛的思考。通常情況下，AI是指由人類設(shè)計(jì)出的智能機(jī)器代替人類自身去完成各種特定的任務(wù)或命令。實(shí)際上，AI的任務(wù)完成情況常常超過人類，如計(jì)算速度、搜索能力等。這讓一些學(xué)者開始擔(dān)憂：機(jī)器人的智能未來是否可能達(dá)到與人類同樣的水平甚至超過人類智能？如果答案為“是”，那就意味著，人工智能將有可能統(tǒng)治人類、取代人類，那時候人類將成為人工智能的奴隸。

對于這一問題的分析，我們首先要從機(jī)器人的智能開始著手探究，這就要追溯人工智能的淵源了。最早對“智能”一詞進(jìn)行闡述和定義的科學(xué)家是圖靈，他設(shè)計(jì)了人工智能歷史上經(jīng)典的圖靈測試(Turing Test)，認(rèn)定通過該測試的計(jì)算機(jī)即具有智能。塞爾則設(shè)計(jì)了中文屋實(shí)驗(yàn)(Chinese Room)，通過類比論證的方式來反對圖靈的觀點(diǎn)，從而反駁圖靈對智能的定義。那么，我們需要重新思考的問題是：智能究竟是什么呢？換言之，智能是由哪些部分組成的呢？搞清楚這一問題有助于厘清人與機(jī)器的根本區(qū)別，也可以為AI技術(shù)的發(fā)展提供理論支撐，同時也可以為當(dāng)今社會普遍存在的“技術(shù)憂慮”揭開神秘的面紗。

一、 塞爾對圖靈測試的反駁意見是否有效？

一談到人工智能問題，我們自然無法回避人工智能發(fā)展史上著名的圖靈測試(Turing Test)。簡單回顧一下，圖靈測試的內(nèi)容是：把計(jì)算機(jī)和人分別關(guān)進(jìn)兩個不同的房間，雙方都用鍵盤與提問者進(jìn)行交流，提問者提出問題后，讓機(jī)器去模仿人類回答問題。在一定時間內(nèi)，如果有超過30%以上的問題使提問者不能辨識出對方是一臺機(jī)器還是一個人，那么，這臺機(jī)器就相當(dāng)于在測試中勝出，圖靈因此得出這樣一個結(jié)論：通過測試的機(jī)器即具有智能(1)Turing A M, "Computing Machinery and Intelligence", Mind,No.10,1950,pp.433-460．。在這里，圖靈并沒有直接給智能一詞進(jìn)行具體的定義，而是通過這樣一個測試，用具體的方法展示了計(jì)算機(jī)能夠擁有智能，即機(jī)器可以思維。這一觀點(diǎn)引來了很多反駁意見，圖靈對此的解釋是：“科學(xué)家堅(jiān)持不懈地沿著從確認(rèn)的事實(shí)到確認(rèn)的事實(shí)的路線前進(jìn)，而從不受任何有改進(jìn)的猜想的影響，這觀點(diǎn)是相當(dāng)錯誤的?！?2)圖靈·A M：《計(jì)算機(jī)器與智能》， 瑪格麗特·博登：《人工智能哲學(xué)》，劉西瑞、王漢琦譯.上海：上海譯文出版社， 2006年，第68頁。

在反對圖靈“機(jī)器可以具有智能”的系列意見中，比較有價值的是數(shù)學(xué)上的反對意見，因其指出與人類相比，機(jī)器的能力是有限的，且機(jī)器在回答問題時總是容易犯錯。然而，這樣的反駁即使結(jié)論具有一定價值，但由于在論證過程中缺乏系統(tǒng)性的論據(jù)支撐，因而難以令人信服。相比之下，歷史上比較著名的反駁意見則是美國哲學(xué)家塞爾提出的中文屋(Chinese Room)思想實(shí)驗(yàn)，這一思想實(shí)驗(yàn)的過程如下：

塞爾假定自己被關(guān)在一個房間中，并且他完全不懂中文，即對中文聽說讀寫一無所知。他在屋中的時候，外面的人給了塞爾一批中文卡片，這些卡片對于完全不懂中文的塞爾來說就像毫無意義的曲線。接著，外面的人又給了塞爾第二批卡片，上面依然是塞爾看不懂的中文。同時，外面的人還給了他一本用英語寫的像字典一樣的卡片指南，在這本指南的引導(dǎo)下，他可以把第一批卡片和第二批卡片進(jìn)行有效配對。也就是說，第一批中文卡片相當(dāng)于問題或者命令，第二批中文卡片是相應(yīng)的回答。塞爾通過英文指南書的指導(dǎo)，可以對兩批卡片進(jìn)行恰當(dāng)?shù)呐鋵Γ瑥亩卮鸬谝慌ㄆ膯栴}(3)塞爾·J R：《心靈、大腦與程序》，瑪格麗特·博登：《人工智能哲學(xué)》， 劉西瑞、王漢琦譯，上海：上海譯文出版社，2006年，第94-95頁。。

在正確完成卡片配對回答問題之后，屋外遞卡片給塞爾的人就得出結(jié)論：屋內(nèi)的人是理解中文的。但實(shí)際情況是，塞爾看到的中文卡片和小學(xué)生的胡亂涂鴉毫無差別，因?yàn)槿麪柛静欢形摹?/p>

通過這一實(shí)驗(yàn)，塞爾認(rèn)為，可以做一個類比推理：把屋內(nèi)的塞爾看作一臺計(jì)算機(jī)，遞卡片提問的屋外人看作是人類在下達(dá)任務(wù)，而那本指南則可以看作是程序員給出的計(jì)算機(jī)編碼。因此，塞爾完成屋外人給出的卡片提問，就相當(dāng)于計(jì)算機(jī)完成人類的指令。按照圖靈測試的說法，塞爾完成了卡片的提問測試，就必然是懂中文的，這就相當(dāng)于計(jì)算機(jī)完成了指令任務(wù)，因而被認(rèn)為是具有智能的一樣。塞爾的中文屋(Chinese Room)思想實(shí)驗(yàn)和圖靈測試(Turing Test)的關(guān)系可以用表1進(jìn)行對比：

表1 Chinese Room實(shí)驗(yàn)和Turing Test比較

通過這一類比，塞爾從結(jié)論出發(fā)對圖靈測試的結(jié)論進(jìn)行反駁，因?yàn)橹形奈?Chinese Room)實(shí)驗(yàn)的結(jié)論——塞爾懂中文與真實(shí)情況(塞爾不懂中文)恰恰相反，因而證明了圖靈測試的結(jié)論是無效的。因此，塞爾認(rèn)為圖靈測試關(guān)于“機(jī)器可以具有智能”這一結(jié)論為“假”。易言之，機(jī)器不能像人類那樣進(jìn)行思維。

塞爾進(jìn)一步指出，智能是人類大腦特有的功能，這是建立在生物基礎(chǔ)之上的智能，且理解能力是智能必不可少的部分，而機(jī)器只是完成人類的編程指令并輸出結(jié)果，因而不可能具有智能。因此，塞爾得出這樣一個推論：“我們?nèi)祟愔圃斓娜魏螜C(jī)器，僅僅依靠恰當(dāng)?shù)木幋a是無法具有理解能力的，除非這個人造物具有和人腦一樣的能力?！?4)Searle J R, "Minds, Brains, and Science", Cambridge: Harvard University Press, 1984，p.41.

在塞爾的論證中，我們可以清晰地看到中文屋實(shí)驗(yàn)與圖靈測試的類比關(guān)系推理，塞爾的觀點(diǎn)是：計(jì)算機(jī)運(yùn)行過程中純符號化、形式化的機(jī)器操作中不蘊(yùn)含任何語義。由此塞爾通過對實(shí)驗(yàn)結(jié)論“塞爾懂中文”的否定來否定圖靈的結(jié)論“計(jì)算機(jī)可以擁有智能”。但是，如果我們將塞爾的論證過程一一拆解開來研究分析，我們就會發(fā)現(xiàn)，雖然塞爾的思想實(shí)驗(yàn)具有很好的類比性，但依然缺乏足夠的證據(jù)支撐他的結(jié)論。換言之，塞爾的論證有很多不確定的因素在其中，有效性不足。按塞爾的觀點(diǎn)，“人與計(jì)算機(jī)的根本區(qū)別在于意向性，而意向性來源于人類大腦特有的生物結(jié)構(gòu)——神經(jīng)蛋白，這一點(diǎn)是計(jì)算機(jī)不具有的。但是，塞爾并沒有明確指出產(chǎn)生意向性的根源性力量究竟是什么，即人的大腦是如何具有意向性的?！?5)孫會：《意向性與人工智能：基于對“中文屋論證”的批判性考察》，《科技管理研究》2019年第10期。然而，即使是這樣，塞爾的這一思想實(shí)驗(yàn)依然具有很強(qiáng)的啟發(fā)作用，他的研究思路以及結(jié)論都給人工智能領(lǐng)域指出了一個新的方向以及未來研究的可能性，因此，從這一點(diǎn)來說，塞爾的思想實(shí)驗(yàn)具有不可忽視的學(xué)術(shù)價值。

二、 人類大腦與計(jì)算機(jī)哪一個智能水平更高？

首先，我們來考察第一個問題：計(jì)算機(jī)能否具備理解能力？

在中文屋(Chinese Room)實(shí)驗(yàn)中，塞爾根據(jù)英語指南書對卡片進(jìn)行恰當(dāng)配對，這個過程如同計(jì)算機(jī)按照編碼進(jìn)行的信息處理過程。塞爾認(rèn)為，在卡片的配對過程中，他根本不理解中文，卡片上的中文對他來說只是一些毫無意義的符號而已，因此，配對卡片的任務(wù)就像是一個機(jī)械化的信息處理操作一樣。因此，塞爾認(rèn)為，即使自己順利完成了整個卡片配對過程，他依然不理解卡片上的中文。他因此得出結(jié)論：計(jì)算機(jī)即使正確地完成了任務(wù)指令，也不能擁有自然生物學(xué)意義上的人那樣的理解力。

在討論“理解”這一概念時，塞爾認(rèn)為人類的理解能力具有這樣的特點(diǎn)：比如在一個故事中，即使所給信息并未在故事中被提到，人類也有能力進(jìn)行回答。塞爾舉了漢堡包的例子來闡明人類理解力的這一特點(diǎn)：

假設(shè)一個名叫Thomas的人走進(jìn)一家餐廳，點(diǎn)了一份漢堡包套餐。當(dāng)服務(wù)員端上套餐時，Thomas發(fā)現(xiàn)面包糊了，然后立刻起身離開了餐廳，沒有去前臺買單，請問Thomas有沒有吃他點(diǎn)的餐？這個時候，你會回答說：“不，他沒有吃！”另外一個故事是：John來到一家餐廳，點(diǎn)了一份套餐。當(dāng)服務(wù)員端上套餐時他很滿意，滿面微笑，出門時他買了單，并且給了服務(wù)員很多小費(fèi)，請問John吃了他點(diǎn)的餐嗎？這個時候，你會回答說：“是的，他吃了！”(6)塞爾·J R：《心靈、大腦與程序》，瑪格麗特·博登：《人工智能哲學(xué)》，劉西瑞、王漢琦譯，上海：上海譯文出版社， 2006年，第93頁。

很多支持強(qiáng)AI觀點(diǎn)的人認(rèn)為，機(jī)器不僅可以模擬人類，也可以具有理解能力，并且在人類發(fā)出命令或提出問題后給出正確的答案。因此，他們認(rèn)為，上述故事中如果把人換成機(jī)器來聽故事，然后回答問題，在事前給機(jī)器輸入相關(guān)的指令后，機(jī)器也可以得出和人類同樣的答案。他們因此得出結(jié)論：機(jī)器可以具有理解能力。而塞爾則通過他的中文屋(Chinese Room)思想實(shí)驗(yàn)，對這一論斷進(jìn)行了反駁。塞爾認(rèn)為，即使機(jī)器做出了回答，也不能說明機(jī)器具有理解能力，就像塞爾并不理解中文一樣，并指出這樣的觀點(diǎn)犯了功能主義和行為主義錯誤。

塞爾的論證具有一定的類比性，顯而易見的是，行為不可以作為理解的標(biāo)準(zhǔn)，更不能作為智能的標(biāo)準(zhǔn)。對于理解這一概念，普特南則認(rèn)為：“構(gòu)成理解的不是心理事件，也不是現(xiàn)象本身，而是思想者運(yùn)用現(xiàn)象的能力?！?7)何純秀：《理解的認(rèn)知基礎(chǔ)與邏輯刻畫》，北京：社會科學(xué)文獻(xiàn)出版社，2017年，第42頁。換句話說，即使計(jì)算機(jī)可以寫出完全符合韻腳的十四行詩，也無法理解詩中表達(dá)的是送別之情還是思鄉(xiāng)之情；即使機(jī)器人特奧在音樂舞臺上譜寫出優(yōu)美動聽的歌曲，讓臺下的觀眾聽到后為之動情，它也無法理解歌曲中呈現(xiàn)的是歡樂還是憂傷，也無法感受觀眾的情緒；同樣，即使AlphaGo戰(zhàn)勝了圍棋高手，它也無法體會圍棋對弈中的樂趣與意義。

按照肯尼斯·博伊德的觀點(diǎn)：“理解過程需要有兩個重要的組成部分：信息元素和抓取元素?！?8)Boyd Kenneth，"Testifying Understanding", Episteme,No.14,p.109，2017.計(jì)算機(jī)對于信息的抓取是無能為力的，因?yàn)樗仨毥柚绦蚓幋a的事前設(shè)置對外界輸入的信息進(jìn)行處理操作，而人類對于外界環(huán)境中的信息獲得則是自然而然的過程，這個過程不需要進(jìn)行任何訓(xùn)練即可獲得。例如人們出門時遇到下雨天氣，心情會變得失落，這是人類與生俱來的本能。機(jī)器無法做到對外界環(huán)境中的信息自由抓取，因而也就無法具備理解能力。

其次，我們來考察第二個問題：計(jì)算機(jī)的計(jì)算與大腦的思維范疇有何不同？

人的理解能力或者稱之為思維能力，按照現(xiàn)代科學(xué)的劃分，人的大腦思維一般可以分為“抽象思維、形象思維、社會思維、靈感(頓悟) 等多種方式”(9)孟凱韜：《思維數(shù)學(xué)引論》，北京:科學(xué)出版社，1991年，第7頁。。目前，科學(xué)對于人類大腦的抽象思維研究還停留在符號化、形式化的系統(tǒng)研究層面，這一系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)的程序編碼系統(tǒng)頗為類似，因?yàn)橛?jì)算機(jī)的編碼程序也是純符號的信息處理過程。程序員把人類的自然語言轉(zhuǎn)化為符號語言，在計(jì)算機(jī)中進(jìn)行輸入、輸出和處理操作的過程就是機(jī)器的計(jì)算過程。因此，從這個意義上來說，二者有一定共通之處。而圖靈的觀點(diǎn)則是把人的大腦完全等同于計(jì)算機(jī)的計(jì)算程序，圖靈認(rèn)為，人類大腦運(yùn)行的本質(zhì)其實(shí)就是計(jì)算，人類對于外界的信息進(jìn)行輸入、輸出以及對外界環(huán)境做出的反應(yīng)，與計(jì)算機(jī)的操作系統(tǒng)是完全一致的。

顯然，圖靈的觀點(diǎn)屬于行為主義的錯誤。計(jì)算能力，或者稱之為抽象能力，僅僅是人類大腦功能的一小部分，即使計(jì)算機(jī)發(fā)展到今天，已經(jīng)具備圖像識別、圖像處理等功能，但這仍然只是形象思維中很小的一部分，而人類大腦的其他能力，如社會思維是計(jì)算機(jī)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能實(shí)現(xiàn)的。最簡單的一個例子就是，計(jì)算機(jī)在沒有任何程序輸入的狀態(tài)下，無法實(shí)現(xiàn)類似人類大腦的突發(fā)靈感、頓悟等思維活動。此外，人類大腦的運(yùn)行過程是有豐富內(nèi)容的，這其中包含了各種情感、情緒等精神因素在內(nèi)，是指向具體內(nèi)容且有語義的，這些內(nèi)容和語義絕不僅僅是簡單的計(jì)算過程。

最后，我們來考察第三個問題：人類大腦的結(jié)構(gòu)與計(jì)算機(jī)的構(gòu)成有何不同？

目前的科學(xué)研究表明，人的大腦結(jié)構(gòu)和功能是十分復(fù)雜的，人腦是由1011個神經(jīng)元構(gòu)成，并且大腦還是整個生命有機(jī)體的中樞控制系統(tǒng)，人體的周圍神經(jīng)主要來自大腦。與人類大腦的神經(jīng)元相比，計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)組成原件則是電子管，世界上第一臺計(jì)算機(jī)ENIAC只有 2×104個電子管，另一臺IBM公司的大型計(jì)算機(jī)SSEC總共包含了1萬個電子管和繼電器。因此，從最基本的構(gòu)造方式來分析，人類大腦的復(fù)雜程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過一臺大型計(jì)算機(jī)。

塞爾認(rèn)為，計(jì)算機(jī)與人腦的區(qū)別不在于結(jié)構(gòu)的復(fù)雜程度，而在于意向性，而意向性存在的前提是生物性。計(jì)算機(jī)是由硅等材料構(gòu)成，這些材料不具備最基本的生物特性，因此計(jì)算機(jī)不可能具備意向性，也就不可能具有人腦一樣的智能。此外，塞爾認(rèn)為，人類日常表現(xiàn)出來的諸如興奮、傷心、焦慮等都是意向性的外在表現(xiàn)，這些表現(xiàn)都是人腦對外部事物的特定反應(yīng)。因此，塞爾指出，計(jì)算機(jī)的工作原理與人腦是不一樣的，因?yàn)槿祟惖乃季S“取決于行為者某種內(nèi)在的意向性”(10)塞爾·J R：《心、腦與科學(xué)》,楊音萊譯，上海：上海譯文出版社，1991年，第112頁。，而人類這種與生俱來的、生物性的意向性是無生命的計(jì)算機(jī)無法具備的。

在這個論證過程中，塞爾對于人類大腦意向性的觀點(diǎn)并沒有給出十分確切的論證依據(jù)，因而他的論證過程也是比較粗淺的。換句話說，意向性的產(chǎn)生是否與生命有機(jī)體有關(guān)？機(jī)器究竟能否擁有這種意向性？思維與意向性的關(guān)系究竟是怎樣的？這些問題都還處于一種未知狀態(tài)。因此，塞爾關(guān)于意向性的觀點(diǎn)值得我們進(jìn)一步思考和研究，也是未來腦科學(xué)以及人工智能領(lǐng)域研究的方向。此外，我們還需要關(guān)注人類與計(jì)算機(jī)的另一個區(qū)別是情感問題。目前，科學(xué)界對大腦的情感研究被稱為“情感計(jì)算”，采用一種“情感模型”的方法，對外界輸入大腦的信息進(jìn)行數(shù)字化檢測，并根據(jù)神經(jīng)元的各類反應(yīng)如肌肉抽動、心跳速度、血液流通、面部及皮膚反應(yīng)等內(nèi)容，分析人腦的各種運(yùn)行狀態(tài)。現(xiàn)在的問題是，這種“情感計(jì)算”研究能否在沒有生物基礎(chǔ)的機(jī)器中得到應(yīng)用？這一問題值得人工智能研究者思考。同時，人工智能還應(yīng)該與心理學(xué)、生物學(xué)、哲學(xué)等領(lǐng)域加強(qiáng)合作研究，從而實(shí)現(xiàn)更高級的人工智能的應(yīng)用，為人類社會提供更好的服務(wù)。

三、 計(jì)算機(jī)會超越人類嗎？

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，特別是AlphaGo接連戰(zhàn)勝圍棋高手李世石、柯潔，以及機(jī)器人特奧出現(xiàn)在音樂舞臺上并譜寫出動聽的樂曲后，人們除了對AI技術(shù)成果表示贊嘆和驚奇之外，開始從心底對AI技術(shù)產(chǎn)生深深的擔(dān)憂。很多學(xué)者認(rèn)為，在科學(xué)技術(shù)的推動下，機(jī)器人會變得越來越聰明，人類最終會被機(jī)器取代，成為機(jī)器的奴隸。于是，有學(xué)者開始強(qiáng)烈呼吁：“絕對不能讓人類成為機(jī)器人的奴隸，要維護(hù)人類的尊嚴(yán)?！?11)林德宏：《維護(hù)人類的尊嚴(yán)——人工智能技術(shù)觀的思考》，《哲學(xué)分析》2018年第10期。

事實(shí)上，在實(shí)際應(yīng)用中，人工智能的定義往往被夸大，任何可能完成一個流程行為的自動化機(jī)器都可能被拔高為“人工智能”，如自動售賣機(jī)、自動無人駕駛汽車、無人賓館等；而對于下圍棋這樣的博弈場景，則要求機(jī)器的計(jì)算能力十分強(qiáng)大，即“暴力計(jì)算”。在這種特殊場景下，機(jī)器的表現(xiàn)往往會優(yōu)于人類。為什么呢？我們來分析一下其中的緣由。就以AlphaGo和圍棋世界冠軍李世石對弈為例，在對弈過程中，AlphaGo的內(nèi)部系統(tǒng)采用了暴力計(jì)算，具體來說，就是它的內(nèi)部結(jié)合了數(shù)百萬的人類圍棋專家的棋譜，并進(jìn)行無數(shù)次的重復(fù)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練，最終實(shí)現(xiàn)在對手走出任何一步棋后，機(jī)器都可以在最短的時間內(nèi)做出最優(yōu)的對應(yīng)方案。所以，在進(jìn)行人機(jī)對弈時，李世石并不是在和一臺簡單的機(jī)器人下棋，而是在和數(shù)百萬的圍棋專家進(jìn)行對弈。換言之，這樣的對弈等同于一個人在和數(shù)百萬人同時對弈，結(jié)果可想而知了。

其實(shí)，AlphaGo所使用的基本算法是蒙特卡羅樹搜索 (Monte Carlo Tree Search，簡稱MCTS算法)，這種算法并不像圖靈測試中的機(jī)器那樣去盡可能模擬人的思維來回答問題，而是通過每一步出現(xiàn)的可能性來解鎖所有的對應(yīng)步驟。簡單來說，MCTS算法的過程可以被分成四步，即選擇(Selection)、拓展(Expansion)、模擬(Simulation)、反向傳播(Backpropagation)。從全局來看，MCTS算法的主要目標(biāo)是在一個給定的游戲狀態(tài)下做出最優(yōu)選擇，這樣的一種博弈也可以稱之為“雙人有限零和順序博弈”，這個名詞可以分解開來進(jìn)行理解：

博弈：可以理解為游戲、對戰(zhàn)、較量等情景，當(dāng)然這樣的情景需要至少兩人以上。

有限：當(dāng)你行動的時候，可以操作的步驟是有選擇范圍的。

雙人：博弈只有兩個角色。

順序：博弈的參與者依次交替進(jìn)行各自的操作。

零和：博弈的雙方立場對立，都希望自己贏，對方輸。

根據(jù)上文的解釋，MCTS算法的操作步驟可以用圖1進(jìn)行分析：

圖1 MCTS算法的操作步驟演示

最頂端黑色的點(diǎn)表示開始狀態(tài)，最底端黑色的點(diǎn)表示結(jié)束狀態(tài)，中間的點(diǎn)表示博弈過程中任意可能的狀態(tài)?？梢园l(fā)現(xiàn)，這是一種遞歸的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，每次選擇完最佳的下一步時，會移動到下一個子節(jié)點(diǎn)，而這個子節(jié)點(diǎn)同時又是它的子樹的根節(jié)點(diǎn)。因此我們可以把這樣的博弈視為“最佳下一步”的問題序列。當(dāng)AlphaGo和人類進(jìn)行對弈的時候，每當(dāng)人類走一步棋，AlphaGo都會根據(jù)蒙特卡羅樹搜索找到最佳的對應(yīng)下一步的步驟。由此看來，AlphaGo戰(zhàn)勝人類圍棋高手的情況實(shí)屬正常。

然而，即使機(jī)器執(zhí)行某種特定任務(wù)的智能水平遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過人類，但在更大更復(fù)雜的場景下機(jī)器的行為則會捉襟見肘，必須通過學(xué)習(xí)人類在這些復(fù)雜場景下的行為方能表現(xiàn)出與人類類似的反應(yīng)。說到底，機(jī)器從本質(zhì)上來說只是人類使用的一項(xiàng)工具，即使人工智能時代的機(jī)器人可以做很多事情。自人類誕生以來，人類在工具的制造和使用方面一直在不斷發(fā)展，不斷革新。我們知道，在人類社會歷史上出現(xiàn)的四次科技革命在不斷改變社會發(fā)展的圖景，但歸根結(jié)底其實(shí)是人類運(yùn)用工具的技能在不斷增強(qiáng)。因此，當(dāng)今社會的各種智能化機(jī)器依然是人類使用的一種特殊工具，正因?yàn)閷ぞ叩牟粩鄤?chuàng)造和運(yùn)用，人類才從遠(yuǎn)古時代一路走到今天。

但是，雷·庫茲韋爾預(yù)言，未來有一天，當(dāng)機(jī)器人的智能超越人類智能并可以自己繁衍時，奇點(diǎn)就會出現(xiàn)。正是這一預(yù)言引發(fā)了人們對人工智能的討論與擔(dān)憂。然而，有些人卻希望人工智能的奇點(diǎn)快點(diǎn)到來，因?yàn)樗麄冇羞@樣一個信念：如果自然人和計(jì)算機(jī)可以結(jié)合，大腦和思維就可以嫁接到機(jī)器身上，如果實(shí)現(xiàn)了，人就可以做到“長生不死”。千百年來，死亡一直是人類難以擺脫的自然規(guī)律，多少人向往永生，這是人類長久以來的妄想。如今，人工智能奇點(diǎn)的預(yù)言把人類的這一愿望重新點(diǎn)燃了。那么，永生的愿望能否在人工智能領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破呢？對于這一問題，當(dāng)今最權(quán)威的人工智能研究基地——美國硅谷的一位技術(shù)核心人物皮埃羅·斯加魯菲認(rèn)為，這種永生的“信仰”是建立在五個信條上的：“第一，人工智能正在并已經(jīng)產(chǎn)生卓越成果；第二，技術(shù)進(jìn)步在不斷加速；第三，技術(shù)正在創(chuàng)造超越人類的智能；第四，人類可以從比我們更聰明的機(jī)器中獲益；第五，通過圖靈測試的機(jī)器可以像人類一樣聰明?！?12)皮埃羅斯加魯菲：《人類2.0:在硅谷探索科技未來》，牛金霞、閆景立譯，北京：中信出版社，2017年，第54頁。那么，這五個信條在現(xiàn)實(shí)中有沒有實(shí)現(xiàn)的可能呢？

首先，我們來考察人工智能發(fā)展至今的成效。早在1950年的時候，圖靈就曾預(yù)言：“在本世紀(jì)末，人類能夠按照機(jī)器的思考方式進(jìn)行說話?！?13)Turing A M，"Computing Machinery and Intelligence", Mind,No.10.1950．1965年，偉大的數(shù)學(xué)家赫伯特·西蒙(Herbert Simon)曾經(jīng)預(yù)言,未來的20年，機(jī)器能夠?qū)崿F(xiàn)的行為將會和人類一樣。博登也曾公開指出，通過像圖靈一樣的幾代科學(xué)家的不懈努力， AI領(lǐng)域?qū)⒊尸F(xiàn)出令人類驚訝的成果。莫拉維克在2002年也曾預(yù)言：“不久的將來，機(jī)器人將會做我們?nèi)祟愃茏龅囊磺惺虑?，甚至更多，將來的時代是機(jī)器人的時代?！?14)Bringsjord Selmer，Noel Ron,"Real Robots and the Missing Thought-Exper-iment in the Chinese Room Dialectic", Preston John & Bishop Mark (ed.), Views into the Chinese Room: New Essays on Searle and Artificial Intelligence, Oxford: Oxford University Press, 2002,p.144．但事實(shí)上，無須更多的論證，我們只需從現(xiàn)實(shí)社會中就可以自然而然地看出，人工智能發(fā)展至今，機(jī)器仍然處于在某些特定領(lǐng)域?yàn)槿祟惙?wù)這一狀態(tài)。

第二，我們來驗(yàn)證“技術(shù)進(jìn)步在不斷加速”這一論斷。對于這一命題，我們從最先進(jìn)的制造業(yè)去尋求答案。如果我們來到特斯拉的汽車工廠，基本上看不到幾個人，都是機(jī)器在制造汽車。這時，你可能會很驚訝地贊嘆如今的人工智能已經(jīng)可以代替人進(jìn)行汽車制造了。然而實(shí)際上，自動化流水線早在工業(yè)革命之后的資本主義大工廠時代就已經(jīng)普及，而這樣的情景也只是技術(shù)發(fā)展后的自動化新應(yīng)用而已，并沒有人們想象中的那么神奇。所以，自動化流水線的生產(chǎn)并不等于AI技術(shù)成果代替人。

第三，對第三條“信仰”的驗(yàn)證。對于這一命題，很多學(xué)者會立刻想到AlphaGo戰(zhàn)勝人類圍棋高手這一案例，認(rèn)為機(jī)器的智能已經(jīng)超越了人類，戰(zhàn)勝了人類，從而得出這一論證結(jié)論。對于這一案例，前文已經(jīng)分析過，其實(shí)AlphaGo使用的技術(shù)就是計(jì)算，但這個計(jì)算不是普通的計(jì)算，而是提前輸入了數(shù)百萬計(jì)的圍棋專家的棋譜，讓機(jī)器進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)、強(qiáng)化訓(xùn)練，并且在對方走出一步的時候，通過快速計(jì)算而給出最優(yōu)解的一種“暴力計(jì)算”。所以，當(dāng)人機(jī)PK時，人類棋手并不是和普通的計(jì)算機(jī)程序?qū)模窃诤统汕先f的精英同時對決。通常情況下，人類大腦需要一定的時間進(jìn)行計(jì)算，但是計(jì)算機(jī)的程序卻可以在計(jì)算方面大大縮短時間，快速找到最佳的答案，即“暴力計(jì)算”。這一案例說明計(jì)算機(jī)在特定領(lǐng)域比人類更高效，但這并不能說明機(jī)器的智能可以超越人類。

皮埃羅提出的第四點(diǎn)和第五點(diǎn)信念則是相輔相成的，換言之，即要回答人類和機(jī)器哪一個更聰明。有人指出，AlphaGo戰(zhàn)勝人類圍棋高手這一案例就可以證明機(jī)器比人更聰明。通過蒙特卡羅樹搜索的暴力計(jì)算，的確可以讓機(jī)器在人機(jī)對弈中表現(xiàn)得技高一籌，機(jī)器人也可以代替人類去做很多事情，例如翻譯、駕駛、譜曲等等。但遺憾的是，機(jī)器的智能只能在一些特定的領(lǐng)域發(fā)揮作用。比如，AlphaGo可以在圍棋上戰(zhàn)勝人類，但是它卻不能幫人類洗衣服、做飯；又如，一臺無人駕駛汽車可以把你送到目的地，但不能幫你翻譯文件。易言之，一臺看起來十分聰明的機(jī)器也只局限于某些特定領(lǐng)域?yàn)槿祟惙?wù)而已。很多人接著會提出為什么不創(chuàng)造出一種像人類一樣的通用人工智能呢？那種可以與人類一樣有情感、會思考、能隨時做出任何反應(yīng)的綜合AI？那么，我們不禁要思考一下，人類真的需要那樣一種綜合AI嗎？事實(shí)上，人類只是希望人工智能可以幫助自己更快捷、更舒適、更高效地生活和工作，而不是復(fù)制一個和自己一模一樣的機(jī)器人。此外，在技術(shù)方面，我們需要認(rèn)清的一個事實(shí)是：人腦中的神經(jīng)元數(shù)量之龐大、結(jié)構(gòu)之復(fù)雜，是當(dāng)前乃至今后的AI技術(shù)都是難以實(shí)現(xiàn)的。由此可見，當(dāng)前很多關(guān)于機(jī)器代替人類，甚至控制人類的憂慮是不必要的。

當(dāng)前人工智能發(fā)展的現(xiàn)狀是，AI能夠在某些領(lǐng)域完成一些原本必須由人類去做的事情，并且比人類更加出色。由于人工智能具有非生物、非社會的特質(zhì)，所以AI具有很多優(yōu)點(diǎn)。例如，AI不會有情緒上的波動，不會因?yàn)槭俣那椴患延绊懝ぷ?，不會因?yàn)橄掠甓粲艄褮g；AI不會有人情世故的考慮，也不會有政治、社會背景等因素；AI不需要像自然人那樣吃飯休息，也不需要休假探親。但是生物學(xué)意義上的自然人恰恰相反，人類擁有智能，但同時也擁有多維度的特質(zhì)，就像博登指出的那樣，它不是一維的，而是“具備各種信息處理能力”(15)瑪格麗特·博登：《人工智能的本質(zhì)與未來》，孫詩惠譯,北京：中國人民出版社，2017年,第2頁。。人工智能的出現(xiàn)就是人類利用各種現(xiàn)代技術(shù)去幫助自身完成多重任務(wù)，以實(shí)現(xiàn)“人的解放”。還有很多學(xué)者擔(dān)憂AI的發(fā)展將會使我們?nèi)祟惖墓ぷ鞅籄I替代從而導(dǎo)致人類失去很多工作機(jī)會，社會上出現(xiàn)新一輪的失業(yè)危機(jī)。知其來方可知其往?；厮輾v史長河，在每一次技術(shù)革新面前，人們總是害怕和抵觸新技術(shù)，新技術(shù)的應(yīng)用總會引起人們的擔(dān)心和憂慮。然而，事實(shí)證明，新技術(shù)可能會使一部分人失去工作，還可能導(dǎo)致一部分行業(yè)萎縮甚至消失，比如數(shù)碼相機(jī)的出現(xiàn)代替了膠卷相機(jī)。但是，新技術(shù)也在不斷創(chuàng)造新的行業(yè)和新的崗位，并且改變了人們的工作狀態(tài)，使人們的工作更加便捷、舒適、高效。

有人提出，現(xiàn)在的人工智能發(fā)展速度日新月異，將來AI技術(shù)會超越人類、控制人類、代替人類成為世界霸主嗎？在談到AI代替人類，甚至取代人類方面，本人認(rèn)為，至少有兩個領(lǐng)域是AI無能為力的，一個是醫(yī)療領(lǐng)域，另一個是戰(zhàn)爭。因?yàn)闄C(jī)器無法體會患者的痛苦以及戰(zhàn)爭的殘酷。對于AI技術(shù)控制人類這一問題，我認(rèn)為，事實(shí)上技術(shù)已經(jīng)控制人類的大腦和生活方式了，比如現(xiàn)在，當(dāng)你在使用手機(jī)的時候，手機(jī)在操控你的大腦。我們對技術(shù)過于依賴，甚至成癮，以至于我們會按照技術(shù)設(shè)定的方式去行事，這才是技術(shù)對人類的“控制”。對于人工智能技術(shù)，將來有沒有可能實(shí)現(xiàn)技術(shù)上的突破，出現(xiàn)人機(jī)融合、人機(jī)共存的情況，甚至機(jī)器統(tǒng)治人類的情況？本人認(rèn)為，人工智能技術(shù)的發(fā)展帶來的問題并非機(jī)器控制人類，因?yàn)榍拔囊呀?jīng)分析了這一可能性是幾乎不存在的。人類真正需要擔(dān)心的是：人工智能時代，人類的情感將何以寄托？隨著AI技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器變得越來越“聰明”了，越來越能滿足人類的需求，人與機(jī)器的交互頻率將會變得越來越高，就像當(dāng)今社會的人與手機(jī)的日常交互過度頻繁，這勢必會影響到人與人之間的交流與互動，長此以往，人類社會最大的問題不是人被機(jī)器代替，而是人變得更加孤獨(dú)，缺乏社會性，缺乏人文關(guān)懷，這才是智能時代我們真正需要擔(dān)心的問題。

四、 結(jié)束語

縱觀上述論證，我們可以看出，人類的大腦無論是基本結(jié)構(gòu)還是運(yùn)行方式都比計(jì)算機(jī)要復(fù)雜得多，且有很多未知的領(lǐng)域尚待研究。因此，我們最多可以把“計(jì)算”能力看作是智能的一個部分。目前，AI技術(shù)通過暴力計(jì)算等強(qiáng)大算法已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)特定領(lǐng)域的智能表現(xiàn)，如機(jī)器人可以出色地完成下棋、譜曲、翻譯等任務(wù)，相信機(jī)器在未來還可以有更多驚人的智能表現(xiàn)，更好地為人類服務(wù)。

同時，我們需要清楚地認(rèn)識到，機(jī)器能夠替代和超越人類，只是在某些特定領(lǐng)域內(nèi)的單一智能行為，最終是為人類實(shí)現(xiàn)更好的生活服務(wù)。一言以蔽之，即使AI技術(shù)的智能化水平逐漸提高，但其本質(zhì)依然是為人類服務(wù)的一種工具。然而面對當(dāng)前AI技術(shù)的快速發(fā)展，我們必須嚴(yán)肅思考的一個問題是：當(dāng)機(jī)器可以代替人類做很多事情的時候，我們?nèi)祟惻c機(jī)器相比的優(yōu)勢是什么？技術(shù)的革新不斷挑戰(zhàn)我們?nèi)祟惖淖匀恢悄?，激發(fā)我們潛在的創(chuàng)造性，但同時也需要我們重新審視自身。