《超级智能》2-1：机器会超越人类吗？（上）

万卷好书204《100本互联网人必读》系列：《超级智能》2-1：机器会超越人类吗？（上）

文/杜豆豆

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倾一生之力，读经典好书，写有厚度的文字，过有深度的人生。大家好，我是杜豆豆。欢迎收听我解读的《100本互联网人必读》系列。

机器会超越人类吗？

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未来有多远？

去年，或许你还在考驾照，今年，你就看到了无人驾驶车。

未来已来，就在眼前。历史会告诉你，未来有多快。

机器会超越人类吗？可能的路径是什么？

在我们探索人工智能未来之前，首先就让我们一起来回顾一下这一技术发展的历程吧。

如果我们和人类发展的历史横向比较，就会发现，人类进步的速率呈现出的是超越指数级的加速度。比如，早期人类的生产能力增长到维持100万人基本生存的水平，需要100万年左右，现在，平均每90分钟就能增长同样的量。

作者认为，技术的发展和人类的发展类似，在某个“奇点”，也有诞生超级智能的可能。他把这一假设定义为“超级智能爆发”。

要说人工智能的雏形，早在19世纪上半叶，信息界的先驱们就已经有所行动。比如，在《信息简史》中，我们讲过巴贝奇的“分析机”，爱达.拜伦就曾设想过让这一机器能象人一样谱写音乐；还有“图灵机”，也曾被设想过象人一样会思考。

1940年代，计算机被发明以来，机器就一直被寄予厚望，人们希望未来20年机器能有人的一般智能。可惜，很多个20年过去了，这种一般智能却迟迟没有动静。为什么呢？因为技术的困难远远超过了这些预言家们所想象的程度。

但是，这并不代表这一天不会到来。所以，我们还是要理性地去预测，什么时候、什么条件下，机器智能有可能会超越人类智能，并为这样的状况做好准备。因为技术发展的历史告诉我们，很多时候，如果我们不抓住某个时刻，很可能带给自己的是毁灭。

所谓“一失足成千古恨”，往往都是因为没有准备。

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从现实来看，的确人工智能已经在某些领域超越人类了。

比如，阿尔法围棋的胜利就很明显。2016年以4:1比分战胜了围棋世界冠军李世石；之后单挑数十位围棋高手玩快棋，连续60局无一败绩；再后来和排名世界第一围棋冠军柯洁对战，以3：0的完美比分结局。

虽然，目前还只是在特定范围超越人类，但有谁能够笃定地断言，人工智能不会全面超越人类智能呢？

这让我瞬间想到了巴别塔：上帝为了阻止人类通天，让人类持有不同的语言，因为不能沟通协作，巴别塔没有造成。

按照这个逻辑，如果人类制造了大量单一方面超越人类的智能体，这些智能体一旦联合起来，制造出更好的智能体，是不是反过来也会全面超越人类呢？

曾担任图灵密码破译小组首席统计师的数学家 I.J.古德就曾经说：“我们把超智能机器定义为具备超越所有聪慧人类智能活动的机器。考虑到设计机器是智能活动的一部分，那么超智能机器甚至能够设计出更好的机器。毫无疑问，肯定会出现诸如智能爆发这样的局面，人类智能会被远远地甩在后面。”

风险是存在的，希望和绝望也是并存的。

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人工智能的第一次研究热潮，要从1956年的达特茅斯会议说起。

达特茅斯会议的主题是“用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能”。它最大意义，在于定义了人工智能，因此1956年也成为人工智能元年。

从这之后，人们开始放弃机器只用来算数的想法，展示机器更多的智能应用，比如进行推理和逻辑证明，解决微积分问题，解决智商测验中图像的类比，甚至模仿心理治疗师回答问题，模仿作曲家创作曲子，自动驾驶汽车、发明专利、说笑话等等。

不幸的是，早期人工智能研究所采用的“穷举法”遇到了“组合爆炸”的问题，以致于很难应用到更广泛的领域。要解决这一问题，就需要有“能够开发目标领域结构的算法，并且要能通过启发式搜索、计划以及灵活的抽象信息处理方式有效利用已有知识”，而当时的技术限制了研究的进展。于是，人工智能研究遭遇了第一个寒冬：项目被砍，资金缩水，怀疑论甚嚣尘上。

20世纪80年代，人工智能迎来了第二个春天。

由于日本发起第5代计算机系统工程的带动，带来了硬件和算法的进步，促成了专家系统的繁荣。专家系统让人们可以建知识库，向系统提问，得到决策结果。

但是，专家系统也有缺陷：系统太小没价值，太大了成本过高。结果第二次人工智能又陷入了停滞。

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直到20世纪90年代，人工智能的寒冰才开始消融。

这一时期，出现了神经网络和遗传算法等新技术。这些新技术的发展在某种程度上克服了老式算法的缺陷：只要系统存在一个微小的错误假设，整个结果便会变得毫无意义。

以神经网络为例，它的“故障弱化”特性，就使得微小的损坏不会造成系统完全崩溃，而且，神经网络还能从经验中学习，找出规律。以进化为基础的算法，比如遗传算法和遗传编程，能够提供出更像自然结构的备选方案群，通过有效的解决方案解决范围更广的问题。

这两种方法，提供了两条不同的路径，引领人们走出了第二次人工智能的寒冰。在它们的基础上，类似贝叶斯网络这样的概率模型以及大量从实例中学习的算法逐渐发展，直接促进了机器学习研究领域更多的成就。

目前，尽管人们对人工智能的感觉，还只是认为它不过是具备普遍解决问题能力的软件而已，但事实上，很多人工智能项目都已经超出了问题解决，而上升到特定领域上的认知能力了。

不过，这种认知虽然貌似在“理性思考”的领域里成绩卓然，但在直觉领域或者“深层领会”层面，人工智能却频频出错，这才是真正的挑战。

比如，有段时间爆炒的新闻，说微软要哭了。为啥呀？因为微软聊天机器人上线一天就学会了骂人。还有，作者在书中给我们举的2010年美国股市“闪电崩盘”的例子，就是因为系统没有理解一次不合规操作背后的意义而高频交易，结果导致几秒钟被吸出市场数万亿美元。

如今，人工智能技术已经遍地开花，应用到许多具体领域。比如：语音识别、机器翻译、人脸识别、定理证明和解方程、各种机器人等等。有两个研究的重大胜利预期会带来更高的人工智能辉煌，它们就是：建立统计和信息理论基础上的机器学习的突破；解决特定领域特定为题的人工智能应用到时间和商业中的成功。

未来，根据作者研究，如果人类科技发展没有重大挫折，“与人类智能水平并驾齐驱的机器智能有相当大的可能在21世纪中叶实现，可能会更早，也可能会更晚。但只要这种人类水平的机器智能出现，很快就会出现超越人类智能水平的超级智能。这会对人类生存产生极其重大的影响，或是产生极好的影响，或是造成人类灭绝。不管怎样，这都说明我们很有必要去认真研究人工智能这个议题。”

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既然机器超越人类是可能的，那么通往超级智能的路径会有哪些呢？

下次讲。

今天的解读就到这里。倾一生之力，读经典好书，写有厚度的文字，过有深度的人生。我是杜豆豆，感谢你的收听。下节我们继续解读《100本互联网人必读》系列的第二本书《超级智能》，欢迎持续关注。

通往超级智能

（未完待续）

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