俯视人工智能

■ 本刊记者 叶昌元

未来城乡

俯视人工智能

■ 本刊记者 叶昌元

AlphaGo在棋枰上打败世界围棋冠军柯洁，有人就惊呼：人工智能已经战胜人类了。还有人表示担忧，人工智能会不会在某一天毁灭人类。

其实，多虑了。这跟人没有汽车跑得快、没有塔吊拎得多是一样的。下围棋是一项超强脑力、体力活动。假设每下一步都有N种应对招法，往后的每一步应对招法都呈几何级数上升，n步之后，就有N的n次幂种可能。即便是训练有素的棋手能看到三四步以后的各种可能，也要付出巨大的脑力、体力。何况每一步都要经过这种运算！难怪聂卫平在下棋时需要吸氧。但这对计算机来说，就不是事了，它在瞬间可以运算上百步。

谷歌旗下研制AlphaGo的公司挑起这个比赛无疑给自己做了一个很好的广告，就像用豹子做汽车广告一样。

设立在北京城市建设研究发展促进会的北京市建设工程施工现场颗粒物在线视频监测系统。上图：该系统覆盖了全市主要在建工程；下图：工作人员介绍系统应用情况，图左部为建筑扬尘与噪音在线监测设备样品

“城市智商”还是零

人工智能这个东西在建设领域也在大行其道。CAD、BIM、3D打印在建筑设计、施工中大显身手；城市管理中大量使用监视器、传感器、计算机，人们美其名曰：智慧城市。比如：北京市设立了建设工程施工现场颗粒物在线视频监测系统，监视器分布于各大在建工程。监控人员坐在监测室里就可以了解工地扬尘状况，相关部门据此及时发出整改指令。

在智慧城市、 互联网云脑（Internet Cloud Brain）的基础上，中国科学院刘锋博士等人提出“城市智商”的概念。他们对互联网未来趋势的研究判断：“互联网正在向着与人类大脑高度相似的方向进化，它将具备自己的视觉、听觉、触觉、运动神经系统，也会拥有自己的记忆神经系统、中枢神经系统、自主神经系统。”2008年第一版互联网云脑架构图发布。到2017年，随着人工智能、物联网、大数据、云计算、机器人、虚拟现实、工业互联网等科学技术的蓬勃发展，互联网云脑的架构也逐步清晰起来。

在刘锋等人看来：1．物联网是互联网云脑的感觉神经系统和运动神经系统。2．云计算是互联网云脑的中枢神经系统。3．大数据是互联网云脑各神经系统在运转过程中传输和积累的有价值信息，是互联网云脑产生智慧智能的基础。4．人工智能是互联网云脑产生产生智慧智能的动力源泉，人工智能自身可以进行深度学习。机器学习与大数据结合使得互联网云脑各个神经系统同时提升能力。5．工业4.0、工业互联网、智能驾驶、云机器人、无人机、3D打印是互联网云脑运动神经系统中最活跃的部分。

用互联网云脑来类比人脑，只是个形象的说法，实则望尘莫及

5000万年前，人类已经是灵长动物了，而互联网的进化刚刚开始。如果说城市有智商，智商几乎等于零。

一座城市的运转，还是基于传统的行政系统、商业活动、文化基因等。至于互联网，仍然停留在工具阶段—离不开人的操作，还远没有神经那样的反射功能，离中枢差得更远。

举一个例子。九寨沟发生地震，人们可以利用地震传感器和一种微信工具将此信息立即发到成都市民的手机上。市民们在地震波传到这里之前有几秒甚至十几秒的反应时间，因为电信速度高于地震波横向传递速度。为人们赢得时间差的这个微信工具当然非常宝贵，但它远不能与人类的神经相比。人类在触电的时候会跳起来，以摆脱电流。在此瞬间，人类神经系统完成了触电信号的输入、中枢神经指挥肢体摆脱电流的信号输出。上述微信工具充其量只是完成了触电信号的输入（甚至连信号输入也未必完成，因为不能保证市民们在此几秒、十几秒内会看到这条微信）。如果一个人知道自己被电击、却不会摆脱电流，谈得上什么“智商”吗？

人工智能永远是人类智能的跟屁虫

我们知道，在城市的大街小巷和国道、省道上，都布满了摄像头。每个从此经过的人，不论是步行，还是开车，都会留下痕迹、留下影像。这些影像汇集起来就是大数据。这为刑侦、城管等提供了有力手段。

但即便如此，追查一个罪犯也不是件容易的事。公安机关要从这些大数据中识别、分拣、追踪，工作量非常大。在互联网出现之前，公安机关是怎么办案的呢？刑侦人员要到群众中走访、调查。一个罪犯在犯罪前后，总会偏离正常的生活、工作轨道，留下异样的轨迹。这就是刑侦突破口。大爷、大妈们提供的一个细节往往成为破案的钥匙。这是线上所没有的。所以，在大数据时代，公安机关仍离不开走访。

线下的侦破还远不止于此。一个有经验的反掱人员，在熙熙攘攘的人流中往往能一眼识别掱手，无非是从其眼神、眼光的走向、动作、装束等方面来判断。相信还没有一个软件能将影像中的掱手自动分辨出来。

尽管满大街都是昼夜睁大眼睛的摄像头，录下了几乎所有窃贼的行踪，但盗窃案的破案率仍然很低。有人抱怨：家里被偷破不了案，开车一违章立马收到处罚通知。这因为公安机关的精力有限、精力分布不一样。

我们的城乡规划、建筑设计早就广泛运用互联网、计算机，但它们不能告诉我们：在哪里修建一条水道更适宜；什么样的建筑外形才与当地的文化背景、自然条件相协调。

一只乌鸦喝不到瓶子里的水，会将周围的石子投进去，以提高水位；一只猩猩喝不到树洞里的水，会将树叶嚼成海绵状，以蘸取树洞里的水。人类可以制作机器乌鸦、机器猩猩，将投石子、嚼树叶分别输入它们的程序里。但是将机器猩猩放在只有石子、没有树叶的场景里，它会往树洞里投石子吗？再高明的机器，不要说人类，就连一般动物的创造力也不具备。

在AlphaGo战胜柯洁之后，我国全运会女子围棋冠军芮乃伟曾向谷歌请战，想请AlphaGo让子，看看最多能让几子。但谷歌没有回应，大概是让子棋的程序还没编制出来。

人们看到的是AlphaGo在很短的时间内连续战胜柯洁，没有看到的是：多么庞大的团队花了多么长时间才研制出AlphaGo来。

人工智能总是在人类智能之后亦步亦趋。

智能伦理：人类自身的发展是终极追求

在游戏开发商眼里，世界只有两种人：一种是研发游戏的人，是其员工；另一种是玩游戏的人，是其客户。在这个世界里，人群由此分化：一部分人天天琢磨给游戏升级，不断增强挑战性；另一部分人天天跟游戏较劲，提高自己的成绩。

当CAD、BIM问世前，建筑设计领域中，大家干的工作都差不多：踏勘、与业主沟通、构思、计算、绘图。但有了这些东西之后，工作开始分化了：一部分人从事研发，并琢磨着不断完善、提高；另一部分人成了CAD、BIM的操作者，确实比以前省事多了、工作量小多了。BIM的地位空前高涨。

一说到BIM，人们就会夸它：它具有信息完备性、信息关联性、信息一致性、可视化、协调性、模拟性、优化性和可出图性八大特点；BIM可在建筑物建造前期对各专业的碰撞问题进行协调，生成协调数据，可以解决电梯井布置、防火分区、地下排水等与其他设计布置及净空要求之协调。

但问题也出现了：建筑院校从事建筑设计的学生熟练地掌握了BIM的运用和操作，毕业后也能应付各种建筑物的设计。但如果让其手绘一张设计图，可能错漏百出，不是管线发生碰撞，就是透视关系不清。

而传统的设计师则不会这样。当设计作品完成后，他们的头脑中就产生一座完整的建筑。一般设计师作品里也可能会出现一些错误，但他们身后的高工、总工会在审图时消灭这些差错。缜密的空间逻辑思维、灵动的空间想象是他们必须具备的能力。

有人会说：这是科技发展带来的必然结果—一些技能交给机器，一些职业被机器取代。

其实，道理是这样的：在工业流水线密布的今天，为什么要提倡工匠精神？我们不能让机器、工业化把人类优秀技能消灭，让文化遗产中断传承。人类的发展，自然会促进物质世界的极大丰富，但更主要的是人类自身的发展，使人类各种技能得到传承和提高。

我们可以看到：很多设计院所都研发出BIM工具。在房地产、公共建筑等总开发量下降时，他们都想推销自己的BIM，以弥补设计任务的不足。这就好比大家都在开发游戏软件，同时拼命把其他单位的设计师变成自己的客户—玩游戏的人。

一幅BIM课程培训的宣传画

笔者认为，研发BIM固然出于经营的考虑，也说明做BIM成了设计师自身发展的需要。BIM既然是凝聚缜密的空间逻辑思维、灵动的空间想象的产物，研发BIM可以让自己站在设计师的金字塔顶上，而只会操作BIM的就不能算设计师了。

警惕人工智能的滥用

我们从现有的人工智能状况可以看出其发展的端倪。

一是人工智能会剥夺部分人发展自身智能的机会，这部分人陷入人工智能的“陷阱”难以自拔，就像玩游戏者陷入游戏中一样，就像富士康某工厂的工人连续十几个跳楼一样。流水线上的工人高度紧张地重复简单的动作，不能有任何自己的发挥；玩游戏的人虽然会强化某些技能，如手眼的高度配合，但失去了更多，如思考、与他人交流的机会。因此，在人工智能的开发上，我们要警惕、要区别对待。

我们欢迎能弥补人类缺陷的人工智能，比如：不少人一边做汤一边做其他家务，不能及时发现汤潽出来将火浇灭了，而燃气还在释放，极易酿成安全事故。如果有一种装置在灶火被浇灭时就关闭燃气，当然受欢迎。但使用BIM时，则是需要警惕的。

二是人工智能因为缺乏创造性，将很多事情变得枯燥乏味。人类下围棋时，旁观者能看到优雅、飘逸、横空出世、沉稳、凶狠等。而机器下棋呢？人们看到的就是输赢。想象一下，如果再研发出一台BetaGo，让它跟AlphaGo下棋，还有什么观赏性吗？在建筑设计中也一样，运用CAD的程度越高，建筑作品也越“工业化”。我们都说，千城一面。这很大程度上是受所谓当代科技的影响，如爬模的施工，注定建筑物就是一个方筒或圆筒。

你能猜出这是哪个市吗？

如何掌控人工智能的发展方向，让人类自身得到发展、让世界更精彩，是我们要深入思考的问题。