人工智能会取代人类吗
会这样吗？蔡华伟绘
不久前，在中国乌镇围棋峰会上，人工智能程序“阿尔法狗”与排名世界第一的中国围棋职业九段棋手柯洁对战，以3∶0的总比分大获全胜。在此之前，它曾经以4∶1的总比分击败过同为围棋世界冠军的韩国职业九段棋手李世石，并在中国棋类网站上以“大师”为注册账号与中日韩数十位围棋高手进行快棋对决，连续60局无一败绩。两年来，“阿尔法狗”横扫中日韩围棋棋坛，并且每次表现都堪称完美。
一直以来，就有人工智能的发展会威胁到人类生存的观点，而“阿尔法狗”能在典型的反映人类智慧的围棋比赛中屡屡打败人类，更是加重了一些人的担忧。
那么，人工智能对人们工作、生活的直接影响到底有多大？它具备了人的部分能力，甚至比人类做得更好，未来会不会和人类抢“饭碗”，甚至对我们产生威胁？
具有不可
比拟的优势
未来人工智能可在金融投资、医疗诊断、企业经营、军事指挥等方面进行高水平的预测和决策
人工智能会取代人类吗？应当说，这种担忧也有一定道理。
近年来，人工智能各方面的发展都在逐渐完善，应用也越来越多，并且在很多方面的表现都超越了人类。
比如，2015年9月，腾讯财经推出了自动化新闻写作机器人。它能根据算法在第一时间自动生成稿件，瞬时输出分析和研判，一分钟内就能将重要资讯和解读送达用户。
还有，备受关注的微软小冰，作为一个虚拟伴侣型机器人，它能够模拟人的语气与人对话，聊天时让人感觉这就是一个活生生的人而并非机器。
此外，据外媒报道，摩根大通已经开发出一款金融合同解析软件，原来律师和信贷人员每年需要36万小时才能完成的工作，该软件只需几秒就能完成，且错误率大大降低。
青岛智能产业研究院智慧教育研究所副所长刘希未说：“在问题求解方面，人工智能程序已经能知道如何考虑它们要解决的问题，即搜索解答空间，寻找较优解答。在无人驾驶方面，人工智能已经可以实现长距离复杂路况下的自主驾驶。”
“未来在认知层次，人工智能还将会有广阔应用空间，例如人工智能可在金融投资、医疗诊断、企业经营、军事指挥等方面进行高水平的预测和决策。”中国科学院自动化研究所研究员孙哲南说。
而著名物理学家史蒂芬・霍金则认为人工智能给人类社会带来的冲击将更为巨大。2016年底，他在英国《卫报》发表文章预言说：“工厂的自动化已经让众多传统制造业工人失业，人工智能的兴起很有可能会让失业潮波及中产阶级，最后只给人类留下护理、创造和监管等工作。”
这样的判断还有待未来验证，不过，相比人类智慧，人工智能的确有着不可比拟的优势。
刘希未说：“和人脑相比，人工智能算法应对数值和符号计算更加精确快速，稳定可靠。特别是对于有确定规则的计算问题，人工智能可以远远超出人脑的计算速度，也更容易找到最优的解答。比如，在数值计算，图形、语音、生物特征、行为姿态等方面的识别，甚至更加复杂的预测推理任务方面，人工智能都有超越人脑的优秀表现。”
不会取代
甚至威胁人类
人工智能不具备感性思维，无法跨越到意识领域
那么，人工智能真的会因此而取代人类本身，甚至对我们产生威胁吗？记者采访的几位专家都给出了否定的答案。
首先，专家们认为，当前的计算机架构和编程模式具有本质上的劣势，使得人工智能无法实现与人脑情感、意志、心态、情绪、经验等方面的自然交互。本质上，人工智能仅仅是物质世界范畴的概念，无法跨越到意识领域。
1981年荣获诺贝尔生理学奖的罗杰・斯佩里博士曾发布著名的“左右脑分工理论”，认为人脑的左右半球有着不同分工：左半脑擅长分析、逻辑、演绎、推理等理性抽象思维；右半脑擅长直觉、情感、艺术、灵感等感性形象思维。迄今为止，人工智能的所有智能化表现仅仅在模仿人类左半脑的理性思维模式，而完全不具备右半脑的感性思维。
“也就是说，目前的人工智能技术还很难应对具有显著人类主观意识影响的社会文化和意识领域的各类问题，而人脑却可以通过长期在复杂社会环境下的学习成长轻松应对这类问题。”刘希未说。
他进一步举例说，比如人工智能至今也还没有创作出真正具有人性境界的作品。“电脑与人脑，毕竟有着机械性与生命灵性的本质区别，因此，电脑创作与人脑创作之间尚存在着难以逾越的鸿沟。个性化是人类文学艺术创作的生命，而已有电脑创作系统尚无个性可言，只不过是对已有的艺术作品的模仿、复制与重组。”
那么，随着人工智能的不断发展完善，将来是否有可能实现这种自发的情感智能呢？
“情感智能化分成两个层面，一个是让机器本身具有情感，另外一个是让机器理解人的情感，两者是不一样的”，中国科学院自动化研究所研究员易建强说，“让机器去理解人的情感，这件事是有可能做到的。目前有一部分机器人系统能够做到部分理解场景、环境及对话内容，并根据其结果做出相应的反应或者表情。但要机器人或人工智能系统完全达到人类的水平，有自发的情感和创造性，那是很难实现的，或者说不可能实现。”
中国自动化协会副理事长、秘书长王飞跃对此表示认同，“我个人认为100年内无法实现，或许永远不可能实现，除非重新定义什么是人的情感、理解、推理等等。原因很简单，人们现在都还不清楚这些情感的内涵、产生的过程及其方式。”
将成为人类
发展的加速器
人工智能的确会对人类就业造成一定冲击，但人类的工作不会消失，而是转变为新的形式
科学家们还认为，人工智能技术只是人类智慧创造的一种新型工具，它有助于人类更快做出突破，提高我们应对那些亟待解决的全球性难题的能力。
“我们需要人工智能这个强大的工具来帮助处理复杂问题，预测未知，支持我们实现以往不可能的目标。”王飞跃说。
专家们表示，很多划时代的科技成果必然引发人们生活方式的改变，短期内很可能难以被接受，但若放眼历史长河，就会发现，所有重大的科技革命无一例外地都最终成为人类发展的加速器，同时也是人类生活品质提高的根本保障。
“人工智能技术的出现也同样如此，它的确会对人类的就业造成一定冲击。比如，人工智能更适合处理简单重复、规则确定或者通过案例学习可以找到有效处理规则的问题。像安检、看病理切片和监控视频审核等交给人工智能更为高效可靠，这些工种也因此比较容易受到冲击和替代。”不过，易建强表示，不必因此就担心它会彻底取代人类。“以第一次工业革命为例，它不仅仅是让人类的既有工作被取代，同时会制造出足够多的新的就业机会。大多数情况下，工作不是消失了，而是转变为新的形式。”
易建强说，马车被汽车取代就是一个非常典型的例子。当年，汽车开始进入大城市并逐渐普及的过程中，曾经在数百年的时间里充当出行工具的马车，面临着“下岗”威胁。但后来的事实证明，新兴起的汽车行业拥有比传统马车行业多出数千倍甚至数万倍的产值和工作机会。
“现阶段，在一个真正实现人工智能的工作场景中，传统劳动者也并未被‘下岗’，只是改变了角色而已。仍然需要人类对人工智能的表现进行监控，进行情报采集与分析，以及开展预测性的实验与评估，引导性的过程管理与控制。”王飞跃说，“我相信将来人类90%以上的工作是由人工智能提供的，就像今天我们大多数的工作是由计算机和各种其它机器提供的一样。”
《人民日报》（2017年07月07日20版）
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单伟建：人工智能永远无法比拟人类智慧
人类智慧和人工智能的分水岭是自主意识。
近来人工智能的快速发展产生了一个问题，即电脑是否终将取代人脑，甚至超越人类的智慧。
理论物理学家史蒂芬·霍金十年前说过，会思考的机器会比人类智力进化的速度更快，因为人类智力的进化受限于生物本质的局限，所以机器最终会超越人的智力，“那将带来人类末日”。
1999年上映的大片《黑客帝国》就是一个机器奴役了人类的科幻故事。人工智能的发展可以使这类幻想成真吗？
答案是否定的。人工智能永远无法取代人类的智慧，更不可能奴役人类。这是因为再聪明的机器也无法产生“意识”，没有意识，就没有意愿，也就不能自行其是，更不可能造反。
什么是意识？意识是感知自己的存在、自己的思想、记忆、感受以及感知周围的存在。
意识从何而来？来自于大脑，大脑进化到一定程度，就产生了意识。大脑之所以进化，为的是适者生存，归根结底是生存和繁衍的需要。
人工智能可以越来越聪明，可以无限进步，但永远没有生存和繁衍需要，永远不会产生欲望和意愿，因此也无法产生意识。
电脑算力无限提高使人工智能可以即时处理海量信息，从中找出模式、规律，解决问题。电脑已经学会下棋，击败任何人类高手。但是它能够击败人类的任何游戏的规则都是人类制定的，由于没有意识，电脑不可能自主改变游戏规则。只有有意识的人，才会有意愿改变游戏规则，改变要达到的目的。
有了意识才能有想象力。想象是抽象思维，思考实际不存在的东西。借助想象力，人类才能产生新思想、新概念、新理论、新假设，乃至新价值观。人类的发现和发明，往往是理论或假设在先，而求证在后。胡适之所倡导的“大胆假设，小心求证”就是发现的一般途径。
假设远在哥伦布时代就有了人工智能，其涵括了到那时为止所有已知的知识和信息，这个聪明的机器人能够将新大陆介绍给欧洲人吗？不可能。因为当时对于新大陆的存在一无所知。机器所储存的信息可以涵括全世界的书籍，人脑则望尘莫及，但发现新大陆需要有意识，有欲望，有想象力，有理论，有理想，有信念，有意志，所有这些只能来自人的大脑。
爱因斯坦发现相对论的重要途径是以形象思维的方式做“思想实验”。他在自传中说，16岁的时候就想象自己以光速追逐一束光线，就此发现了一个悖论，即与一束光同行的他，应该看到的是一束静止的光线（正如飞机上的座椅相对于乘客是静止的），但地球上的观察者看到的同一束光却是以光速移动。
当然，从追逐光束的想象到真正发展出相对论还有待于他学习和掌握了当代的物理知识和相当的数学基础之后，而相对论的证明则更在若干年之后。重要的是，抽象思维和凭空想象是人类才具有的能力。
人类还有一种自主的能力是人工智能无法具备的，这就是欺骗。人类会撒谎。谎言有善意的（譬如告诉得了绝症的病人他很快就会康复），多为居心不良。兵不厌诈，二次世界大战期间，英国的情报机构执行了一个“碎肉行动”，编织了一套弥天大谎，将希特勒的部队骗离西西里岛，从而保证了盟军登陆成功。用谎言欺诈的案子比比皆是，典型的例子就是在2008年败露的伯纳德·麦道夫（BernardMadoff），他用庞氏骗局的手段诈骗投资者以自肥。若无人指使，人工智能机不可能撒谎。
人工智能不可能成为哲学家或精神领袖。如果没有抽象思维和想象的能力，没有灵感的驱动，就不会有亚里士多德、孔夫子或者释迦牟尼。这些达到人类智慧巅峰的圣贤是通过观察和感受人类的幸福和痛苦而产生了对于自然界和人性的深刻认识。
人工智能可以取代政客做决策吗？很遗憾，永远不可能。因为人类有情感、理想、信念和主观能动性，人的决策并非总是被民意测验或统计模型所左右。同样，谈判也无法让人工智能越俎代庖，因为与下棋或玩游戏不同，谈判的结果并非简单的输赢，可有无数可能性，而无一最优。
人类智慧和人工智能的分水岭就是自主意识。意识使人类可以独立、创造性思考，摈弃已有认知而创造全新理论和思想体系，正因如此，才有孔夫子、柏拉图、牛顿、爱因斯坦等古往今来的至圣先师。
这并非低估人工智能划时代颠覆性的重大意义。人工智能会不断强大，解决很多以往人类因为大脑的局限而解决不了的问题，帮助人类实现理想和目的。但无论多么强大，它仍然为我所用，仍然是人类的工具，就像从人类获得自我意识之初到今天所创造的一切工具一样。
作者介绍：单伟建是《走出戈壁》（OutoftheGobi）、《金钱博弈》（MoneyGames）以及《MoneyMachine》的作者、大英博物馆董事、太盟投资集团执行董事长
2023年3月28日于日内瓦
文|单伟建
编辑|彭韧
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为什么人工智能还远不能取代人类语言理解能力仍然欠缺
近几年内人工智能领域取得了一些重要的突破，这背后很重要的因素之一就是一项名为“深度学习”的技术
在前不久举行的一场被广泛认为是人工智能领域里程碑事件的人机对弈比赛中，人工智能取得了对人类前世界冠军的胜利。图为谷歌公司的围棋智能对弈程序“阿尔法狗”正在与韩国前世界围棋冠军李世石对弈中
谷歌公司开发的无人驾驶汽车
和许多新生事物一样，人工智能(AI)近期的发展同样经历了一些起伏和波折。在前不久举行的一场被广泛认为是人工智能领域里程碑事件的人机对弈比赛中，人工智能取得了对人类前世界冠军的胜利。然而也就在一周之前，在国外社交网站推特上一个旨在通过与真实的人类进行对话并能够从中学习的“聊天机器人”却因为网民们的恶意调侃而迅速“学坏”，很快变得满嘴污言秽语，还充斥着种族主义思想，以至测试方只能赶忙将它下线处理。
这些事情究竟是如何发生的？它们对于迅速发展中的人工智能领域研究将产生什么样的作用？
在今年3月初，由谷歌公司设计的围棋对弈系统“阿尔法狗”击败了韩国的前围棋世界冠军李世石。围棋对弈的复杂性被认为远超国际象棋，因此在此之前常常被研究人员用来评估人工智能能够达到的水平高度。而在谷歌的“阿尔法狗”亮相之前，大部分专家都认为人工智能如果想要在围棋领域击败人类顶尖水平选手恐怕还需要数十年时间的发展。
但就在这场里程碑式的胜利之后不久，微软公司推出了一款名为“Tay”的推特线上聊天机器人，其设计能够模仿一名19岁的美国少女。推特用户可以与Tay在线聊天，微软公司表示Tay能够通过这样的对话学习真实人类的说话方式并不断完善自己，并更好地与人类交流。但就在Tay上线之后仅仅16小时之后，微软就不得不将其紧急下线处理，因为这款聊天机器人开始频繁爆出粗口，其中不乏种族歧视、侮辱女性以及污秽不堪的词句。在紧急下线之后微软公司很快就此事向公众表达了歉意，同时指责这一事件是一次“针对这一技术探索项目”的“薄弱点”所开展的“有组织的攻击”。
不过尽管微软公司将这一令人失望的状况归结为黑客攻击行为。但人工智能专家，美国康奈尔大学的计算机科学教授巴特赛尔曼(BartSelman)博士则认为，微软所称的这种所谓“技术薄弱点”似乎更像是一种过滤机制的缺陷，那就是Tay往往倾向于直接获取别人对她说过的词汇并为自己所用，而在此过程中并不加以适当的过滤。赛尔曼博士表示，他对此感到非常惊讶，因为微软竟然没有建立足够有效的安全措施来防止此类事件的发生，但他也表示，这一事件凸显了人工智能领域目前所面临的一大弱点：语言能力。
教授AI
赛尔曼博士表示，人工智能非常擅长句子解构，它们能够找出隐藏在文字背后的语法模式。这种能力让Tay这样的聊天机器人能够创建出一种符合人类语言语法习惯的句子。这种能力也正是谷歌和Skype软件翻译功能背后的技术基矗但是赛尔曼同时也指出：“但说到对于语句意义的理解就是另外一回事了。”
近几年来人工智能的迅速发展在很大程度上得益于一种被称之为“深度学习”的技术的进步，这项技术可以说在某些地方模仿了人类大脑内神经系统的运作模式。当输入海量信息时，它非常擅长从中找出某种模式，这也解释了为何人工智能领域近几年来一些最成功的突破都发生在知觉任务领域，如图像或语音识别等方面。
英国牛津大学计算机科学系助理教授西蒙威特森(ShimonWhiteson)指出，传统技术方法中，研究者必须“告诉”人工智能去看什么，它们才能去学习。而相比之下，深度学习的优势就在于这类系统能够自动发现其中的模式。
人工智能的决策网络第一层被设计用于在数据中识别一些最基本的模式，比如图像中某个物体的边界。随后这一结果被输入到第二层决策网络，后者将继续搜寻更为复杂的模式，如方形或者圆形。这一过程不断递进迭代，每一层决策网络都能够识别比上一层更加复杂的模式，于是随着时间推移，人工智能的模式识别能力不断提升，比如它能够借助低层次决策网络得到的机构外观信息最终准确地鉴别出一些物体，如一辆汽车或是一辆自行车。
威特森表示：“借助深度学习技术，你能够将海量数据输入一个大型神经网络，然后它自己就能完成从头到尾的自我训练。”
智搜（Giiso）信息成立于2013年是国内领先的“人工智能+资讯”领域技术服务商，在大数据挖掘、智能语义、知识图谱等领域都拥有国内顶尖技术。同时Giiso旗下研发产品包括编辑机器人、写作机器人等人工智能产品！凭借雄厚的技术实力，公司成立之初，就获得了天使轮投资，并在2015年8月获得了金沙江创投500万美元pre-A轮投资。
Giiso凭借公司一流的科研和技术研发团队（团队成员来自清华大学、北京大学、国防科技大学等高校的博士、硕士研究生），通过多年模式识别、递归神经网络、大数据语义挖掘技术的研发经验。自主研发了智能资讯机器人引擎，是资讯生产领域的“人脑芯片”，可以运用于各类PC软件、APP客户端、机器人或者智能硬件上，通过智能全自动的方式为人们提供精准有趣的资讯服务，成为人们生活中必不可少的“资讯管家”。
在这个信息极度爆炸的碎片化时代，如果说注意力是这个时代的人们最稀缺、最宝贵也最应该被合理利用的资源，应该没有人会有异议。依托于自主研发的Giiso引擎，智搜团队打造了首款智能媒体平台天机智讯APP，可以针对用户的各种指令或文字交互指令，聪明的回答用户各种相关资讯信息。并能够依据用户的个性化使用特征而不断的学习，持续追踪用户感兴趣的独特内容。目前，天机智讯APP6.0版本已经更新迭代完，可以应用市场下载使用。
智搜（Giiso）信息成立于2013年，是国内首家专注于资讯智能处理技术研发及写作机器人核心软件开发和运营的高科技企业。公司成立之初，就获得了天使轮投资，并在2015年8月获得了金沙江创投500万美元pre-A轮投资。
巨大的回报
这一技术的发展已经产生了一些拥有超人般能力的人工智能。赛尔曼表示深度学习系统已经被证明能够在医学核磁共振影像判读方面超越人类专家。另外还有一种技术被称为“增强学习”(reinforcementlearning)，该技术主要原理是机器通过奖励信号来不断修正自己的最优策略并不断进步的技术方法。加拿大人工智能初创公司“Maluuba”的首席技术官兼联合创始人卡希尔苏勒曼(KaheerSuleman)表示，当将深度学习与增强学习两者相结合，机器还能够进行精确的虚拟仿真。谷歌公司的人工智能系统“阿尔法狗”正是通过自己与自己对弈超过数百万局，并不断总结这些对弈中学习到的方法，提升自己的技术与策略，从而迅速成为水平甚至能够击败人类最顶尖大师的围棋专家。
苏勒曼表示：“人工智能面临的重大挑战还在于那些缺乏大规模标记数据集的领域，或者难以对相关环境进行较好模拟的领域。”他说：“语言就是这种领域的一个很好例子。互联网上包含有无穷无尽的网页，但上面全都是文字，没有一个地方找得到以机器能够理解的形式所书写的关于这些文字‘意思’的内容。”
“Maluuba”公司目前正致力于开发一种算法，其能够阅读文字并回答关于这段文字的问题，但苏勒曼表示语言的一些特点让这项工作变得尤其困难。仅举一例，语言的复杂性难以想象某一段文字可以有不同深度上不同的意思，其中的每一个字、每一个词和每一句句子都有着各自的含义。这些不同的含义可以相互组成成近乎无限多的组合，而且不同的人使用语言的方式和风格又不一样。
除此之外，所有的语言都是抽象的：文字只是真实世界中事物的抽象标记，而所有这些真实世界中的事物对于机器来说都是它从未经历过的。威特森表示：“从机器学习的角度来看，学习完成后的机器水平也不过是和你输入其中的数据量所能提供的信息相当。”
由于缺乏对真实世界的体验数据以及人类社会已经积累起来的数量巨大的社会互动经验，很容易理解为为何微软公司的聊天机器人Tay无法很好地理解什么是“Holocaust”(大屠杀)，以及为何否认它是一种不合适的行为。
未来发展
但尽管面临这样或是那样的挑战，Maluuba公司在上个月在论文预印本网站arXiv上贴出一篇论文，描述了该公司目前开发出的一款智能系统已经能够以大约70%的正确率阅读一篇它不熟悉的文章，并回答关于这段文章的多选题。这样的准确率水平已经超出同类其他系统最高水平15%以上。Maluuba公司研究人员所采用的技术方法结合了深度学习与神经网络结构，通过这两者之间的相互作用输出非常初级的推理结果。这家公司目前同样还致力于机器语音对话系统的开发，其设计目标是能够非常自然流畅地介入与人类之间的正常对话。
赛尔曼表示，未来在一些主题内容较为有限的领域，侧重语言能力的人工智能将拥有极大的应用前景。比如说一些技术支持热线在未来可能就将逐渐由人工智能代替，另外一些常规性的管理岗位，其职责主要就是升级一些表格并发送一些格式化的邮件，那么这样的工作就很可能可以由人工智能代替，并且它们或许可以做的更好。
赛尔曼说：“而在一些不受控制的，非常开放环境下的设置中，履行任务将需要借助人类智力的多种维度，并且需要你真正理解他人。在这样的领域，人工智能就会出现非常明显的局限性。”
但威特森也指出，即便在这些方面，进步仍然是明显的。比如谷歌公司正在开发的全自动无人驾驶汽车就是一个很好的例子。与真实的人类驾驶员所驾驶的车辆在同一条公路上行驶，计算机所需要掌握的显然并不仅仅是交通法规，它还需要能够理解并遵循一些不成文的社会准则并在避让碰撞风险时应对一些道德层面的两难问题。
正如人工智能和机器人领域的技术进展大大增加了真实世界中机器的使用量一样，机器与人类的自然互动也将不再只是停留在科幻领域。研究人员目前正在寻找新的途径来帮助机器不仅能够感知，还能够理解它周围的世界。
威特森表示：“深度学习是一项伟大的技术，但它并非万能。还有很多事情有待完善，因此自然而然的下一步，也就是人们目前正在做的事情就是，如何在深度学习中加入更多的东西，从而使它能够具备更多功能。”他说：“现在所有这些问题，包括我们需要机器做些什么，以及我们如何教会它们去做这些事，因为这些事具有现实的重要性，因此人们现在对它们更加重视了。”(晨风)