日本人工智能现在发展到了什么程度
中国两会期间，我被凤凰卫视“一虎一席谈”节目邀请去当嘉宾。这一次，和我同台的嘉宾有大家很熟悉的格力空调董事长董明珠，大家都叫她“董小姐”，还有步步高的董事长王填、广汽集团董事长曾庆洪。这期节目谈的主题是人工智能。和往年一样，我主要介绍日本的制造业和人工智能的发展情况，因为日本确实有许多先进的好的东西值得我们学习。
那么，在制造业和人工智能这两个领域，日本目前它是如何在做？中国是不是有可能超越日本？这是这一期“一虎一席谈”节目中，各位嘉宾迸发出了火花。
在节目中，董明珠指出了一个很重要的问题，那就是中国的制造业，体量上看过去很大，占到整个经济的29%，但是其实存在着很大的短板，这个短板在哪里呢？就是核心技术与材料，在这两个领域，中国还是远远落后于日本。中国能造很好的汽车，但是发动机都是别人的，精密机械的研发和制造也远远落后于日本和德国。中国在整个的制造业领域，中低端产业已经引领世界，但是金字塔顶端的部分，中国与世界，尤其是与日本、美国、德国等一些工业发达国家相比还有很大的差距。
那么，日本人为何在制造业领域能够不断地引领世界，他有什么优势？主持人把话题抛给了我。
我在节目中给大家介绍说，“中国制造”与企业创新是目前中国比较火的名词，但是在日本，政府并不会给企业设定奋斗目标，而是由企业自身去寻求发展和转型。
日本社会为什么没有口号和概念的宣传，是因为企业的创新，首先是为了自身的生存和发展的需要，并不需要国家去制定什么指引战略。企业的发展战略需要企业自己来确定自己的方向，而不需要依靠政府去引导，政府能够做的就是一个政策倾斜。因为在日本，企业家普遍认为，企业家比官僚更了解市场和行业的发展情况。
所以，日本社会就出现了这么一种情况，企业就像没爹没娘的孩子，任凭自己在市场的风浪中去拼搏和挣扎。结果就使得日本的制造业是五花八门的，如同遍地开花，而不是大家一起去挤华山一条道。
所以说日本的产业发展，尤其是制造业发展，动力完全来自于企业本身，而不是政府的政策驱动。因为日本企业的99.9%，都是民营企业。做得好与做得不好，与政府没有什么直接关系。日本企业做任何事，取得任何的业绩，都是做给自己看，做给股东看，做给员工看，而不是做给政府看。日本企业不大向政府邀功，即便你邀功，政府也不会给你什么表彰奖励，不会给你单独分糖吃。
因此，在日本经营企业，企业家是千斤重担一肩挑，好坏都是自己的事。为了能够立于市场的不败之地，日本企业只愿意做两件事，一件事是做得比人家好，另一件事是做人家没有的东西。于是，创新就变成了一种自然，一种时时追求的东西。目前日本制造业纷纷抛售生产线，但是，并不是他们被谁超越，而是他们认为传统的制造业已经不适合日本企业来做，需要进行产业结构的大调整，抛弃旧产业，创造新产业，把“日本制造”标签，由贴在产品的外壳，改为贴在产品的内芯。
不过，董明珠认为，虽然在制造业领域，中国总体上还比日本落后，但是在人工智能领域，中国和日本是处在同一条起跑线上，如果中国持续发力的话，完全有可能超越日本，至少不会输给日本。中国在人工智能领域里面已经取得了惊人的成绩，广汽集团董事长曾庆洪在节目当中就展示了广汽集团自己研发的最新的人工智能汽车。
那么日本的人工智能到底发展到了什么样的状态呢？
日本的人工智能研究，首先是从大学校园里开始的。有日本机器人之父之称的早稻田大学教授加藤一郎，早在1970年代就开始研发人工肌肉驱动之下的下肢机器人。1990年代又研发出以液压和电机驱动的下肢机器人。而大阪大学智能机器人学教授石黑浩带领的研究小组，在2010年就开发出了可以模仿人类表情的女性替身机器人。
对于中国制造业来说，日本机器人最有代表性的，可能就是安川电机公司生产的工业机器人，已经广泛用于汽车、机械等领域的组装与焊接。
最近，日本村田制作所研发出一款可判读出现场气氛，和每个人情绪变化的人工智能系统，这一套系统，不仅可以有助于教育、娱乐业或商业人士实时了解客户情绪。譬如在幼儿园里，老师可以通过该系统掌握每一个孩子的情绪变化，并根据孩子们的情绪变化，来调节室内温度，为孩子替换衣服，或者由老师进行安抚。甚至在商业谈判中，也可以通过该系统根据客户的情绪变化，掌握和分析他的思路，并作出相应的对应。更为重要的是，这一套人工智能系统借助于瞬间判断能力，安装于汽车中，可以提醒司机不要打瞌睡，不要情绪急躁，并根据司机的清晰变化，自动予以提醒，给他播放合适的音乐，或者自动调节汽车内部的温度。村田制作所的这一人工智能系统，已经在今年2月投放市场。
日本要在2020年承办奥运会，日本政府已经确定了一个方针，就是要在两年之后的东京奥运会的场馆之间，选手村和比赛场地之间的所有车辆，都要使用全自动驾驶汽车，包括大巴和轿车。日本想把2020年的东京奥运会打造成一个科技奥运会，向全世界展示日本最新的科技实力，尤其是人工智能。
丰田汽车公司提出了全自动驾驶的“共享汽车”概念——在早上上班高峰期，这辆汽车根据乘客的预约，可以自动地挨家挨户去接上班的白领，然后把他们送到上班的公司；九点钟以后，它开到快递公司，去负责送货；中午，它就带上盒饭到公司比较集中的地区去卖盒饭，变成了一个小食堂；下午，它又去充当送货车，到了傍晚的时候，它又负责去接那些公司员工们下班回家。到了夜里，它就变成了马路边的一个货摊，给晚上出来散步或者过夜生活的人们提供精美的食品或者礼品。丰田汽车提出的这个共享汽车概念，不只是一个提供交通工具，而是一个高智能的移动空间，能够带给人们崭新的人工智能生活。
日本人工智能领域的研发，还有一个很好的基础，就是从90年代开始，包括东京大学、早稻田大学在内的20多所大学，都已经设立了人工智能专业。人才是保证日本在人工智能领域继续保持竞争力的关键。日本政府为了协调推进人工智能产业的发展，专门成立了一个“人工智能战略委员会”，为企业推进人工智能产业的发展制定各项政策。
虽然，在人工智能领域，日本比中国早开始了几年。但是中国的赶超速度十分迅速。其中全自动驾驶汽车的人工智能系统，正在与日本一争高低。未来，日本的人工智能与中国的人工智能一定会有一个相互借鉴与合作的过程，两国的合作比竞争更有美好前景。
文・图/徐静波
人工智能可能有自主意识了吗
➤大模型、大数据的驱动让人工智能在对话的自然度、趣味性上有了很大突破，但距离具备自主意识还很远。换言之，即便人工智能可以对人类的语言、表情所传递的情绪作出判断，但这主要应用的是自然语言处理、计算机视觉等技术
➤不同于当前依赖数据学习的技术路线，新一代人工智能强调在没有经过数据学习的情况下，可以通过推理作出合理反应，从而与没有见过、没有学过的事物展开交互
➤当前人工智能治理面临的最大挑战，是我们没有一套比较成熟的体系来规制其潜在的风险。在发展科技的同时，必须同步发展我们的规制体系
➤“技术归根结底是由人类来发展和把控的。人类和人工智能的未来，是由人类选择的。”
今年6月，美国谷歌公司软件工程师布莱克·勒莫因称语言模型LaMDA出现自我意识。他认为，LaMDA拥有七八岁孩童的智力，并相信LaMDA正在争取自己作为一个人的权利。
LaMDA是谷歌去年发布的一款专门用于对话的语言模型，主要功能是可以与人类交谈。
为佐证观点，勒莫因把自己和LaMDA的聊天记录上传至互联网。随后，谷歌以违反保密协议为由对其停职。谷歌表示，没有任何证据支持勒莫因的观点。
事实上，“AI（人工智能）是否拥有自主意识”一直争议不休。此次谷歌工程师和LaMDA的故事，再次引发讨论。人们想知道：人工智能技术究竟发展到了怎样的阶段？是否真的具备自主意识？其判定依据是什么？未来我们又该以怎样的能力和心态与人工智能和谐共处？
人工智能自主意识之辨勒莫因认为LaMDA具有意识的原因有三：一是LaMDA以前所未有的方式高效、创造性地使用语言；二是它以与人类相似的方式分享感觉；三是它会表达内省和想象，既会担忧未来，也会追忆过去。
受访专家告诉《瞭望》新闻周刊记者，上述现象仅仅是因为LaMDA所基于的Transformer架构能够联系上下文，进行高精度的人类对话模拟，故能应对人类开放、发散的交谈。
至于人工智能是否已经具备自主意识，判定标准如何，受访专家表示，对人类意识的探索目前仍属于科技前沿，尚未形成统一定义。
清华大学北京信息科学与技术国家研究中心助理研究员郭雨晨说：“我们说人有自主意识，是因为人知道自己在干什么。机器则不一样，你对它输入内容，它只是依照程序设定进行反馈。”
中国社会科学院科学技术哲学研究室主任段伟文认为，一般意义上，人的自我意识是指对自我具备觉知，但如何认识和理解人类意识更多还是一个哲学问题而不是科学问题，这也是很难明确定义人工智能是否具备意识的原因。
被誉为“计算机科学与人工智能之父”的艾伦·图灵，早在1950年就曾提出图灵测试——如果一台机器能够与人类展开对话而不能被辨别出其机器身份，那么可以称这台机器具有智能。
这一设想随后被具化为，如果有超过30%参与测试的人以为自己在和人说话而非计算机，就可以认为“机器会思考”。
当前随着技术的发展，已经有越来越多的机器能够通过图灵测试。
但清华大学人工智能国际治理研究院副院长梁正告诉《瞭望》新闻周刊记者，图灵测试只能证明机器在表象上可以做到让人无法分辨它与人类的不同，却不能证明机器能够思考，更不能证明机器具备自主意识。
段伟文表示，目前大体有两种方式判定人工智能是否具有自主意识，一种以人类意识为参照，另一种则试图对机器意识进行全新定义。
若以人类意识为参照，要观察机器能否像人一样整合信息。“比如你在阳光下，坐在河边的椅子上看书，有树影落在脸上，有风吹来，它们会带给你一种整体的愉悦感。而对机器来说，阳光、河流、椅子等，是分散的单一元素。”段伟文说。
不仅如此，段伟文说，还要观察机器能否像人一样将单一事件放在全局中思考，作出符合全局利益的决策。
若跳出人类构建自主意识的范式，对机器意识进行重新定义，则需要明白意识的本质是什么。
段伟文告诉记者，有理论认为如果机器与机器之间形成了灵活、独立的交互，则可以称机器具备意识。也有理论认为，可以不追究机器的内心，仅仅把机器当作行为体，从机器的行为表现判断它是否理解所做事情的意义。“比如机器人看到人类喝咖啡后很精神，下次当它观察到人类的疲惫，能不能想到要为人类煮一杯咖啡？”段伟文说。
但在段伟文看来，这些对机器意识进行重新定义的理论，其问题出在，即便能够证明机器可以交互对话、深度理解，但是否等同于具备自主意识尚未有定论。“以LaMDA为例，虽然能够生成在人类看来更具意义的对话，甚至人可以与机器在对话中产生共情，但其本质仍然是在数据采集、配对、筛选机制下形成的反馈，并不代表模型能够理解对话的意义。”
换言之，即便人工智能可以对人类的语言、表情所传递的情绪作出判断，但这主要应用的是自然语言处理、计算机视觉等技术。
郭雨晨直言，尽管在情感计算方面，通过深度学习的推动已经发展得比较好，但如果就此说人工智能具备意识还有些一厢情愿。“把‘意识’这个词换成‘功能’，我会觉得更加准确。”
技术换道有专家提出，若要机器能思考，先要解决人工智能发展的换道问题。
据了解，目前基于深度学习、由数据驱动的人工智能在技术上已经触及天花板。一个突出例证是，阿尔法围棋（AlphaGo）在击败人类围棋世界冠军后，虽然财力和算力不断投入，但深度学习的回报率却没有相应增长。
一般认为，人工智能可被分为弱人工智能、通用人工智能和超级人工智能。弱人工智能也被称为狭义人工智能，专攻某一领域；通用人工智能也叫强人工智能，主要目标是制造出一台像人类一样拥有全面智能的计算机；超级人工智能类似于科幻作品中拥有超能力的智能机器人。
从产业发展角度看，人工智能在弱人工智能阶段停留了相当长时间，正在向通用人工智能阶段迈进。受访专家表示，目前尚未有成功创建通用人工智能的成熟案例，而具备自主意识，至少需要发展到通用人工智能阶段。
梁正说，大模型、大数据的驱动让人工智能在对话的自然度、趣味性上有了很大突破，但距离具备自主意识还很远。“如果你给这类语言模型喂养大量关于内省、想象等与意识有关的数据，它便更容易反馈与意识有关的回应。”
不仅如此，现阶段的人工智能在一个复杂、专门的领域可以做到极致，却很难完成一件在人类看来非常简单的事情。“比如人工智能可以成为围棋高手，却不具备三岁小孩对陌生环境的感知能力。”段伟文说。
谈及背后原因，受访专家表示，第一是当前人工智能主要与符号世界进行交互，在对物理世界的感知与反应上发展缓慢。第二是数据学习让机器只能对见过的内容有合理反馈，无法处理陌生内容。第三是在数据驱动技术路线下，人们通过不断调整、优化参数来强化机器反馈的精准度，但这种调适终究有限。
郭雨晨说，人类在特定任务的学习过程中接触的数据量并不大，却可以很快学习新技能、完成新任务，这是目前基于数据驱动的人工智能所不具备的能力。
梁正强调，不同于当前主要依赖大规模数据训练的技术路线，新一代人工智能强调在没有经过数据训练的情况下，可以通过推理作出合理反应，从而与没有见过、没有学过的事物展开交互。
相比人类意识的自由开放，以往人工智能更多处在封闭空间。尽管这个空间可能足够大，但若超出设定范畴便无法处理。而人类如果按照规则不能解决问题，就会修改规则，甚至发明新规则。
这意味着，如果人工智能能够超越现有学习模式，拥有对自身意识系统进行反思的能力，就会理解自身系统的基本性质，就有可能改造自身的意识系统，创造新规则，从而成为自己的主人。
“人工智能觉醒”背后有关“人工智能觉醒”的讨论已不鲜见，但谷歌迅速否认的态度耐人寻味。
梁正表示：“如果不迅速驳斥指认，会给谷歌带来合规性方面的麻烦。”
据了解，关于人工智能是否有自主意识的争论并非单纯技术领域的学术探讨，而关乎企业合规性的基本坚守。一旦认定公司研发的人工智能系统出现自主意识，很可能会被认为违反第2版《人工智能设计的伦理准则》白皮书的相关规范。
这一由美国电气和电子工程师协会2017年发布的规范明确：“根据某些理论，当系统接近并超过通用人工智能时，无法预料的或无意的系统行为将变得越来越危险且难以纠正。并不是所有通用人工智能级别的系统都能够与人类利益保持一致，因此，当这些系统的能力越来越强大时，应当谨慎并确定不同系统的运行机制。”
梁正认为，为避免社会舆论可能的过度负面解读，担心大家认为它培育出了英国作家玛丽·雪莱笔下的弗兰肯斯坦式的科技怪物，以“不作恶”为企业口号的谷歌自然会予以否认。“不仅如此，尽管这一原则对企业没有强制约束力，但若被认为突破了底线，并对个体和社会造成实质性伤害，很有可能面临高额的惩罚性赔偿，因此企业在合规性方面会更为谨慎。”
我国也有类似管理规范。2019年，国家新一代人工智能治理专业委员会发布《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》，提出人工智能治理的框架和行动指南。其中，“敏捷治理”原则主要针对技术可能带来的新社会风险展开治理，强调治理的适应性与灵活性。
中国信息化百人会成员、清华大学教授薛澜在接受媒体采访时表示，当前人工智能治理面临的最大挑战，是我们没有一套比较成熟的体系来规制其潜在的风险。特别是在第四次工业革命背景下，我国的人工智能技术和其他国家一样都处于发展期，没有现成的规制体系，这样就使得我们在发展科技的同时，必须同步发展我们的规制体系。“这可能是人工智能发展面临最大的挑战。”
在梁正看来，目前很难断言新兴人工智能技术具有绝对风险，但必须构造合理的熔断、叫停机制。在治理中既要具有一定的预见性，又不能扼杀创新的土壤，要在企业诉求和公共安全之间找到合适的平衡点。
毕竟，对人类来说，发展人工智能的目的不是把机器变成人，更不是把人变成机器，而是解决人类社会发展面临的问题。
从这个角度来说，我们需要的或许只是帮助人类而不是代替人类的人工智能。
为了人机友好的未来确保通用人工智能技术有益于人类福祉，一直是人工智能伦理构建的前沿。
薛澜认为，在科技领域，很多技术都像硬币的两面，在带来正面效应的同时也会存在风险，人工智能就是其中一个比较突出的领域。如何在促进技术创新和规制潜在风险之间寻求平衡，是科技伦理必须关注的问题。
梁正提出，有时技术的发展会超越人们预想的框架，在不自觉的情况下出现与人类利益不一致甚至相悖的情况。著名的“曲别针制造机”假说，即描述了通用人工智能在目标和技术都无害的情况下，对人类造成威胁的情景。
“曲别针制造机”假说给定一种技术模型，假设某个人工智能机器的终极目标是制造曲别针，尽管看上去这一目的对人类无害，但最终它却使用人类无法比拟的能力，把世界上所有资源都做成了曲别针，进而对人类社会产生不可逆的伤害。
因此有观点认为，创造出法力高超又杀不死的孙悟空本身就是一种不顾后果的冒险行为。
与其对立的观点则认为，目前这一担忧为时尚早。
“我们对到底什么样的技术路线能够发展出具备自主意识的人工智能尚无共识，现在谈论‘禁止发展’，有种空中楼阁的意味。”梁正说。
商汤科技智能产业研究院院长田丰告诉《瞭望》新闻周刊，现实中人工智能技术伦理风险治理的关键，是产业能够在“预判防范-应用场景-用户反馈-产品改进”中形成市场反馈机制，促成伦理风险识别与敏捷治理。同时，企业内部也需建立完整的科技伦理自律机制，通过伦理委员会、伦理风控流程平台将伦理风险把控落实到产品全生命周期中。
郭雨晨说，人工智能技术发展到目前，仍始终处于人类可控状态，而科技发展的过程本来就伴随对衍生问题的预判、发现和解决。“在想象中的人工智能自主意识出现以前，人工智能技术脚踏实地的发展，已经造福人类社会很多年了。”
在梁正看来，人与人工智能在未来会是一种合作关系，各自具备对方无法达成的能力。“技术归根结底是由人类来发展和把控的。人类和人工智能的未来，是由人类选择的。”
编辑：李华山
2022年08月16日07:42:05