从弱人工智能到超人工智能AI的道路有多长

作者│王春晖

人工智能技术的发展被称为第四次工业革命，已经成为当今世界各国一争高下的战场。

人工智能（Artificial Intelligence，AI）一词自1956年由达特茅斯学院提出后，随着全球智能技术的进步越来越多地出现在人们的视野中。AI是一个融合计算机科学、统计学、脑神经学和社会科学的前沿综合学科，可以代替人类实现某种识别、认知、分析和决策等功能。

人工智能技术的发展被称为第四次工业革命，已经成为当今世界各国一争高下的战场。人工智能技术在全球迅猛发展，从基础科学、学术研究、特种应用开始进入社会各行各业以及千家万户的日常生活。

人类对人工智能感到忧虑

然而，在AI飞速发展的背后，特别是随着谷歌AlphaGo和AIphaGo Zero的出现，人类突然感到AI的发展给社会带来了忧虑。尤其是当笔者看了谷歌DeepMind（AI团队）在《自然》杂志上发表的一篇关于描述AlphaGo Zero成长经历的论文，这篇论文描述了新一款围棋程序AlphaGo Zero从其诞生开始的臭棋手到业余棋手，再成长为一个能够考量每一步围棋战略意义的国际性超围棋大师的过程，而这样一个飞跃式成长的过程仅花费了几天的时间。

到目前为止，AI并没有确切的定义，韦伯字典对“Intelligence”的定义是“Ability of learning or understanding things，or dealing with new or difficult situations”，从这个定义中，可以总结出三个关键词：一是Learning（学习—目的是获得知识或规则），二是Understanding（理解—基于知识做出评判或决策），三是Dealing（行为—基于理解做出相应行动）。

可见，智能是智力和能力的总称，而“学习”“理解”和“行动”是“智能”最基本的三大要素，而现代AI代表性的成果就是深度学习，深度学习技术由于能够自动从数据中学习复杂的特征，因此被认为是现代人工智能最重要、应用最广泛的技术。

人工智能发展的三个阶段

有人推测人工智能的发展将经历三个阶段：一是弱人工智能阶段（ANI，Artificial Narrow Intelligence）；二是强人工智能阶段（AGI，Artificial General Intelligence）；三是超人工智能阶段（ASI，Artificial Superintelligence）。

在“弱人工智能”阶段，ANI只专注于完成某个特定的任务，例如语音识别、图像识别和翻译，是擅长单个方面的人工智能，类似高级仿生学。它们只是用于解决特定具体类的任务问题而存在，大都是统计数据，从中归纳出模型。谷歌的AlphaGo和AlphaGo Zero就是典型“弱人工智能”，它们充其量也就是一个优秀的数据处理者，尽管它们能战胜象棋领域的世界级冠军，但是AlphaGo和AlphaGo Zero也仅会下围棋，是一项擅长于单个游戏领域的人工智能，如果让它们更好地在硬盘上储存和处理数据，就不是它们的强项了。

在“强人工智能”阶段，AGI就属于人类级别的人工智能了，在各方面都能与人类媲美，拥有AGI的机器不仅是一种工具，而且本身可拥有“思维”。有知觉和自我意识的AGI能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习等，人类能干的脑力活它基本都能胜任。

目前，国际上的AGI研究进展如何呢？国际人工智能联合会前主席、牛津大学计算机系主任Michael Wooldrige教授在2016年CCF-GAIR大会上指出，强人工智能的研究“几乎没有进展，甚至几乎没有进步和严肃的活动”。事实上，人工智能国际主流学界所持的目标也就是弱人工智能，据了解目前很少有人致力于强人工智的研究，也没有相应的成果。

关于“超人工智能”阶段，另一位来自牛津大学的知名人工智能思想家Nick Bostrom认为，ASI“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能”。笔者本能地觉得，他描述的这类场景，现在和将来都不可能出现。尽管AI技术不像其他技术一样，它并不限于单一维度，而是多种认知类型和模式组成的复合体。但是人类与AI最大的区别就是人类具有高级思维能力，正是人类的高级思维构成了丰富多彩的社会。

人类的思维，是人脑借助于语言对客观事物的概括和间接的反应过程，而思维本身以感知为基础，但又超越感知的界限。人类的思维是多元的，除了逻辑思维之外，还有形象思维、直觉思维、顿悟等。如果像Nick Bostrom教授所描述的那样，ASI几乎在所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，那么要想达到这个境界，ASI必须要超越人类的多元思维模式，如果真能超越的话，惟一的方法就是在人类的血肉组织上构造复杂的算法，然而这几乎是天方夜谭。