人工智能将统治地球？

张田勘

近期上映的美国科幻大片《猩球黎明》展现的是，由于病毒的蔓延和攻击，人类世界已近崩溃，获得超级智慧的猿族逐渐成为地球的主宰。但英国莱斯特大学古生物学家简·扎拉斯维泽认为，人类面对的最大威胁可能并不是自然进化的生物，而是某种人工智能。“如果有其他智能出现，那将可能是电子类或我们已经制造出来的某种事物。”

现在，一个叫尤金·古特曼的机器人第一次通过图灵试验，被当成真实的、13岁的乌克兰男孩。这意味着人工智能已经进入一个新时代。

13岁的“乌克兰男孩”

尤金·古特曼是目前人工智能的代表，它是一台机器人，今年6月8日成为历史上首次通过图灵试验的机器人。尤金正是扎拉斯维泽所指的人类制造出来的东西。在此之前和同时，世界上最大的网络公司，如谷歌和国际商业机器公司等也在打造所谓“谷歌大脑”或智能机器。它们的出现意味着人工智能已经进入一个新时代。

早在人人都知道“在网络上没有人知道你是一条狗”的定律之前，计算机先驱阿兰·图灵就深谙这一原理，而且反其道而行之提出，如果一个正常人通过手谈不能辨别出对方是一台机器还是一个活生生的人，那么机器人就真的是人了。

图灵1950年发表了一篇题为《机器能思考吗？》的论文，提出了人工智能或机器思维的概念。他假设，一个人（测试者）和一台机器（被测试者）在隔离情况下，通过一些装置（如键盘）随意问答。如果被测试者超过30%的答复不能使测试人确认出回答问题的是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。这种试验就是图灵试验。

自从图灵提出这个试验，人工智能研究人员设计了无数计算机软件试图通过图灵试验，但无一例外都失败了。不过，现在一位叫尤金的机器人通过了图灵试验，人们把它当成真实的13岁乌克兰男孩。

英国雷丁大学选在图灵去世60周年举办了一场图灵试验，而且是在伦敦英国皇家学会进行。参与者有5个机器人，但只有俄罗斯团队研发的尤金通过了测试。试验中，尤金模仿一名来自乌克兰的13岁男孩，在33%回答中让测试者相信它真的就是一位乌克兰13岁男孩。

为什么尤金能在33%的回答中让测试者认为它是13岁的乌克兰男孩呢？因为，尤金在与人问答时不仅回答正确，而且机智幽默，甚至拥有一定的人的情感。是否拥有人类情感或情绪，是判定人工智能的极其重要的标准。也正是由于这一点曾让人们相信，机器人或人工智能永远不会超越人类。

在被问到，“谁人”乐队和“滚石”乐队谁是有史以来最好的乐队时，尤金的回答已尽显人的智能。这个问题的标准答案是“滚石”。尤金当然没有答错，但仅凭这个答案也可以只让测试者认为尤金不过是一个只知道对错的机器人，但尤金接下来作了一个补充：在20世纪80年代早期，“谁人”在解散之前确实写过一些好歌。

凭借这个补充，测试者感到，回答太“人性化”了，尤金应该不可能是个机器，而是一名男孩，因为这名男孩既表现了人的情感，也懂得人的心理，会对持不同意见者进行安抚。

人工智能是什么？

两名美国教授对人工智能做了通俗解释。美国麻省理工学院的温斯顿教授称：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”美国斯坦福大学人工智能研究中心的尼尔逊教授则认为：“人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”

两种解释，大同小异，就是让计算机模拟人的大脑智慧，如学习、记忆、推理、搜索、分析、归纳、创新，甚至模拟和拥有人的情感、意识，使计算机或机器人能够胜任一些通常需人类智能才能完成的复杂工作。

人脑的一个最大智能是学习，人工智能的核心也就是机器学习技术。机器人怎样模仿人的脑学习呢？一个基本原则是，通过算法使机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做出智能识别或对未来做预测。上世纪80年代末以来，机器学习的发展经历了两次浪潮：浅层学习和深度学习。而深度学习更接近于人类学习方式，通过模仿人类大脑行为的神经网络，利用更多层次网络模型结构来收集事物的外形、声音等信息，进行感知理解并产生相应行为。

要让机器认识物体，需若干层人工网络元。首先要建立最基本的一层人工神经元，用来探知物体边缘形状等基本信息，第二层神经元需将第一层人工神经元感知到的物体边缘形状拼凑起来，认知物体形状。第三层人工神经元进一步拼凑信息，得出物体整体形态。这些过程都由机器自主完成，并不需要在任何环节人为输入信息。“谷歌大脑”自主学习认识猫，就是通过深层学习完成的。

当尤金长到30岁时

既然尤金被认为是13岁的乌克兰男孩，通过进一步改进，未来的尤金就有可能是20岁到60岁的成年人，它能全面替代人类，甚至战胜人类？或如扎拉斯维泽所认为的，对人类构成最大威胁吗？

人工智能专家预言，这是有可能的。根据摩尔定律发展速度，未来积累若干年，如20年或50年后，像尤金或“谷歌大脑”这样的机器人有可能发生质变，赶上或超过人脑。然而，情况并非如此简单。另一个故事也许能让人们清楚人工智能与人脑的区别。

2011年2月，IBM公司研发的另一台超级计算机沃森在美国益智类电视节目《风险》中经过3天三轮大战，胜了人脑，即《风险》节目历史上最优秀的两位人类选手肯·詹宁斯和布拉德·拉特。此后，沃森又被宣布可作为一名医术高超的医生参与诊疗疾病。但由于沃森并不具备人的情感，也无法理解自然语言，更不懂得逻辑关系，因此还难以与人脑抗衡。

自然语言通常是指一种自然随人类文化演化的语言，如英语、汉语、法语等都是自然语言，世界语则被视为人工语言，因为这是一种由人特意为某些特定目的而创造的语言。但是，人们也趋向于把所有人类使用的语言，包括自然随人类文化演化的语言以及人工语言，都视为自然语言，以区别为计算机设计的“人造语言”，如编程语言等。endprint

自然语言包括自然语言生成系统和自然语言理解系统。如果让机器人理解自然语言，就需要一是把计算机数据转化为自然语言，二是把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。在图灵试验中，人与机器交流的方式就是自然语言理解和生成的过程，更准确地说，人与机器交互的方式是自然语言转化和理解的过程。

但是，机器人或计算机现在很难转化和理解自然语言，如尽管沃森战胜了人类，但沃森不仅对于自然语言难以理解，而且对自然语言的从属（逻辑）关系更难理解。在《风险》节目中，一个问题是：一个语言的方言包括吴语、粤语和客家话，这个语言是什么？正确的答案应当是中文。但机器人沃森答错了，而詹宁斯答对了。因为沃森并不理解吴语、粤语和客家话其实就是中国人除普通话以外的方言，它们都归属于中文。

人脑与电脑

更有意思的是，语言表达的歧义会让机器人不堪重负。在自然语的语义理解上，作为人类的每一员都可能存在语义歧义，如“咬死了猎人的狗”，这句话的歧义至少有两种：1.强调狗，说明这条狗把猎人咬死了；2.强调猎人的狗，说明猎人的狗被咬死了。然而，不必让机器人理解这种歧义，就是面临一种人人都不会有歧义的语句，机器人也百思不得其解。

“别给狗喂牛肉了，因为它已吃饱了”；“别给狗喂牛肉了，因为它已变质了”。前一个“它”指狗，后一个“它”指牛肉。人都能理解这两句话的语义，但机器人难以辨别和理解，更别说完成后续的指令任务了。

就在尤金通过图灵试验后，谷歌产品经理戴卫·奥尔称，机器人使用自然语言还有待发展，目前只是处在“可以使用”阶段，很多互联网公司都开始用自然语言开发一些看起来很酷的产品，比如西瑞，但如果非要说机器可以“理解”你的意思，那的确有点勉为其难。戴卫还说，让机器试着用几句话总结一篇文章的要义，至少到目前为止还没有哪个机器可以做到这一点。

要让尤金和“谷歌大脑”达到人脑的理解能力，首先得让机器懂得人的语言和意思，然后才会充分利用大数据、云计算之类的技术。有意味的是，在“谷歌大脑”认识猫的深度学习中，主要是通过视频，即图像来学习，这说明了人工智能的短板，难以理解自然语言，还做不到用自然语言来完成人与机器的交流和沟通。因此，可以期盼未来30岁的尤金和“谷歌大脑”来完成人类智能才能完成的复杂工作，但也要充分理解人脑与人工智能的差异。

（文据《南方周末》）

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