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1. 一句话说AlphaGo
2. 人在谈论AI时的三个陷阱
3. “理解”的模糊性
4. 可证伪性、剃刀与AI
5. 什么是生命
6. 智慧是生命的必需品么？
7. 下一个时代的ANN
8. 脑洞：加入机器取代人类
9. 结语

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就目前而言，包括AlphaGo在内的可以说所有最前沿的人工智能相关的发展，都只能说是“具有学习能力的专家系统”，并不是真的人工智能，连弱人工智能都谈不上，所以大家不用讨论诸如“AlphaGo是否拥有自我意识”这样的蛋疼问题。

下面所有的讨论都以这条为根本。

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当人讨论人工智能相关的话题的时候，总会不自觉地陷入下述这几个陷阱之中：

1. AI效应^[1]；
2. 双重标准；
3. 模糊定义；

其中，AI效应在普通人中最常见，双重标准和模糊定义在稍微有点意思的讨论中也很常见。对于真正搞人工智能的人来说，即便AI效应与双重标准可以避免，模糊定义也依然会时常发生，这里究其根本在于，关于很多相关术语，人类自己都没有一个明确的定义。

所以，每次讨论相关问题的时候，最好先想想同样的问题如果将“机器人”或者“人工智能”换成“人”，这个问题的答案会怎么样。

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有很多词汇是讨论人工智能相关话题的时候，人们会时常使用，却并不能给出明确定义的，比如“理解”、“学习”、“创造”、“思考”以及“感受”。

使用这些词汇的时候，模糊定义的问题基本总是如影随形，而双重标准也基本会相伴相随。

一个典型的例子，就是我们经常会听到有人会说AlphaGo会算围棋，但并不理解围棋。

那么，究竟什么“理解”呢？

事实上，关于“理解”，我们至少可以从三个层次来分析这个术语，以及这个术语所包含的同时往往被人所忽略的模糊性——

首先，“理解”的最根本行为模式，表现为我们将一个特定对象X与理念世界中的一组属性{P}建立起了一种映射关系。

比如，当我们说我们“理解”了“桌子”的时候，是说现实世界中的“桌子”这一对象在形状、功能、尺寸等等概念属性上都被建立起了一种确定的关联。我们当然可以在使用“桌子”一词的时候使用某一单一属性来作为表术语的“桌子”与概念中的“桌子”的关联（比如只是为了表示一个物体形状上来看是桌子，但并不表示这东西真的可以用来放东西，比如纸桌子、桌子的影子、书上画的桌子，等等），也可以使用若干属性同时来建立术语与概念之间的关联（比如指着一张实际的桌子）。这种对术语的使用建立在对对象的理解之上，当然这里所理解的对象可以不是现实世界中实际存在的客体，而可以是某一个纯粹的概念，比如当数学家在使用“纤维丛”的时候，他们都会先理解“纤维丛”这一概念，但纤维丛并不实际存在，而仅仅是一个纯粹抽象的概念。

因此，关于“理解”这一术语，最根本的就是建立概念与对象在某一组属性上的相关性。

但，如果我们只是在这一层次上谈论“理解”这一术语的话，那在实际中我们会发现这样的谈论太“学究”了，与实际情况会发生很大的偏差。

比如说，存在一个对象X，每个人对这个X的理解都是不同的，因为每个人i都将一组不同的概念属性{P_i}与X建立了对应，这些{P_i}彼此之间可能完全可能是非全等的，那么难道我们能说只有一个人的“理解”是真正的“理解”，而别人的“理解”都不是真正的“理解”么？

当然不能。

于是，问题在具体到“人的理解”上的时候，就变成了这么一回事：每个人对于指定的对象X可以具有不同的理解，且事实上，对于大部分对象X，每个人的理解几乎都不可能是全等的。

人们只能对极少数的对象做到无差别的全同理解，比如关于序数意义上的自然数1，所有人的理解应该都是相同的。

但更多时候，我们对于一个对象的理解却是不同的，比如关于《哈姆雷特》的理解，恐怕任何两个人都会不同。

当这种个体差异性的“理解”诞生之后，一个自然而然的问题就是关于一个对象的“理解”会形成“主流理解”与“非主流理解”，虽然这两者本质上没有区别，仅仅在数量上有区别。

这样的一种非本质性而纯粹是社会性的划分建立后，关于“是否理解”这个问题就有了一个有趣的困境——你如何区分一个人对对象X到底是“非主流理解”还是“不理解”或者“理解错误”呢？

“不理解”是说人对对象X并不能建立有效的联系，联系到某个理念空间中的概念集，从而当人们讨论X的时候，该人会完全不知道人们在讨论什么。

“理解错误”则是说人将对象X错误地当做了另一个不同的对象Y，从而在使用术语“X”的时候实际上说的是不同的对象Y。

而“非主流理解”，则是对对象X所关联的概念集与主流人群所认为的概念集不同。

很显然，“非主流理解”与“理解错误”是非常接近的，与“不理解”也很相似，但我们到底应该如何区分这两者？

举例来说，关于引力现象，它作为一个客观现象当然是具有唯一的本质的。而现代人对于引力现象的主流理解是广义相对论（我们这里只在宏观讨论这个问题），但也有一些非主流理解，比如使用牛顿引力论的某些补丁版本，是可以在实验容许范围内给出和广义相对论相同或者相近的现象描述力的。因此，这些补丁后的牛顿引力论可以看做是关于引力现象的“非主流理解”，相对的广义相对论就是“主流理解”。

接着，有人可以认为广义相对论就是正统牛顿理论加上狭义相对论，这个就可以看做是“理解错误”。

而普通人对于广义相对论，大概只是知道这么一个名词，但却完全不知道这个名词背后的物理内涵，这就属于“不理解”。

那么，当一个人跟你说“广义相对论和牛顿理论等价”的时候，他到底是在说一个“非主流理解”，还是在说一个“错误理解”呢？

人们并不能很好地区分这两者，虽然在上述问题上或许还可以做出区分，但如果我将问题改成“广义相对论是相互作用纲领”的时候^[2]，这事的区分难度就更上一个层次了——说这话的人到底是非主流，还是错误，还是压根不理解在瞎掰？

在社会层面的“理解”由此可见是带有模糊性的，这种模糊性源自不同的人甚至同一个人在不同时期对于同一个对象的“理解”是不同的，从而当我们在谈一个人是否“理解”了某个对象的时候，就会遇到“非主流理解”、“错误理解”和“不理解”三者混淆的情况。

如果你认为这不是个事的话，那么我们再来看第三个层面的问题——

我们怎么知道一个人“理解”了某一对象？

比如说，我们问一个人是否理解什么是跑步，然后他就出去跑了一圈，那么他到底是否理解什么是“跑步”？

这个问题乍看起来似乎没啥问题，他都出去跑步了，难道还不理解什么是“跑步”么？

这还真难说，因为他可能认为“跑步”这个术语的意思是“追逐某个在跑道上绕圈的幻影”，那么请问这个意思是否就是跑步的意思？显然不是。但这个意思却能带来同样的“出去跑了一圈”的行为现象。

我们问一个人是否理解什么是苹果，然后他就指了指旁边的一个苹果园，那么他到底是否理解什么是“苹果”？他可能认为“苹果”这一术语的实指是“苹果”这一物体，也可能认为实指是苹果树，或者实指是苹果园，或者实指是苹果树的树干，或者实指是苹果园里飞舞的蜜蜂，或者是苹果园后的太阳。所有上述千差万别的理解都能给出相同的行为现象，就是他指了指旁边的一个苹果园。

因此，如果对方并不阐释自己对于某一术语的“理解”，而仅仅是通过行为来表达该术语所代表的现象，那么这样的做法能否说明对方真的理解了该术语？

答案是：未必。

于是，这就带来了关于“理解”的第三个问题：你如何判定对方真的理解了？

当这个问题发生在一个具有正常交流能力的人的身上的时候，这当然不算是一个大问题，更多的是一个交流问题。

但如果我们现在问一个不会写字的哑巴，问他是否理解什么是“类时闭曲线”，那么在经过一阵我们完全看不懂的失败的比划后，我们如何判断这位哑巴是真的知道类时闭曲线，还是只不过在抽风跳舞？

这事恐怕没那么容易判定。

又或者，我们在问一个语言无法沟通的外国人，他是否理解什么是“炸馄饨与煎饺各半份”这样的问题的时候，我们怎么知道这位老外真的理解了什么是馄饨什么是饺子？

因此，对于理解的判定，其实并不如我们所想的那么万无一失，他建立在大量的前提上，比如一套双方都能理解的交流系统，没有这一载体的话，仅仅通过行为与现象我们很难判断对方是否真的理解了。

这里就可以回到AlphaGo或者更应该说是未来更强的AI上：我们怎么知道AI真的理解了围棋，如果该AI恰好没有与人可用的沟通手段的话？

这个问题也等价于：我们怎么知道一个不会说话也不会写字或者打手语的刚刚在围棋上下赢你的抠脚大汉是真的会下围棋，还是只不过瞎猫碰到死耗子地赢了你？

上述问题还可以这儿来问：如果你和一个电脑终端下围棋，双方不允许任何形式的交流，然后对方赢了你，那么你怎么知道这个电脑终端背后的客体是真的理解了围棋，还是靠着逆天的运气？尤其是，你并不知道这个电脑终端的背后是柯洁，是李世石，是CrazyStone^[3]，还是AlphaGo，或者只是一条狗。

尤其，当我们将这个问题与之前第二层面的“非主流理解”与“错误理解”以及“不理解”的模糊不清结合起来后，你更无法区分对面到底是一个计算机还是一个自学成才完全不走寻常路从来不和正统围棋界交流的野生天才。

因此，当我们谈“客体A是否理解了X”的时候，我们所要面对的就是这么三个问题：

1. A是否建立了某个理念空间中的概念属性组到X的映射？
2. 我们如何通过A的行为以及与之的交流来判断A是否理解X？
3. 如果上述判断的结果是不符合主流理解的话，那么A到底是非主流理解了X，还是错误理解了X，还是压根不理解X呢？

具体到人工智能或者AlphaGo下围棋这事上，就是：AlphaGo或者未来的AI是否可能建立一个理念空间，并将其与围棋、围棋运动以及一局棋中的局势与落子建立映射关系？如果AlphaGo或者未来的AI无法通过人类可理解的方式与人进行交流，那么我们如何能确信它是真的理解或者真的不理解围棋？如果我们认定它的“理解”与人不同，那么到底是它有了区别于人的主流理解的关于围棋的非主流理解，还是它错误理解了围棋，还是它是真的压根不理解围棋？

事实上，人们在讨论问题的过程中，往往会对于日常生活中习以为常的术语的模糊性视而不见，这大概可以算是一种常态了吧。

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关于人工智能，人类往往会有一种类似宗教般的信仰，即相信机器无论如何都不可能拥有人一般的智能，更别提人“独有”的“自我意识”了。

这里存在一系列非常有趣的问题，比如之前一篇文章中所讨论过的：假如一个对象在所有交互与非交互的外在表现上都与人无异，那么这个对象是否是人？或者说是否具有与人无异的智能与意识？

从实证主义的角度来说，这个问题显然毫无疑问。而如果不从实证主义出发，之前论述过，这等于要假定存在一个无法通过任何手段来做出存在与否的判定的隐属性——这大概可以认为是隐德莱希^[4]的灵魂了吧。

但，从科学理论的可证伪性出发，这样的隐德莱希的灵魂理论由于设定了不可能通过任何手段来做出判定的设定，从而是不具备可证伪性的，从而这样的理论至少不是科学理论——当然了，很多哲学理论（如果居然不是全部的话）都不具备可证伪性，所以在哲学层面，我们当然可以设置这样的近乎宗教意味的隐德莱希灵魂理论作为人类灵性有别于计算的最后栖息地。

可是，即便如此，如果我们相信奥卡姆剃刀的话，这样的理论却又应该是被剔除的。

奥卡姆剃刀为下面这样的局面提供了一种无关对错无关真假无关真实与否的价值判断取向——如果多个理论可以给出完全相同的关于现象的描述，但理论本身却彼此不等价，那么就选择假设了更少实体的理论。

这便是“如无必须，勿增实体”。

其中的“实体”所指的并非现实层面的实体，而是理论中的概念属性——当然更不是属性值了。比如“智能”是一个概念属性，而“是否有智能”则是“智能”这一概念属性在具体对象上的属性值。所以剃刀并不是剔除“XX有/无灵魂”，而是剔除“灵魂”。

回到关于隐德莱希灵魂理论上来说，假定一个具有隐德莱希灵魂的理论和一个没有隐德莱希灵魂的理论在关于现实中的客体到底是否具有人工智能/自我意识的问题上没有丝毫区别，我们不可能通过现实的手段（无论是否实际可操作）来区分出这两个理论，那么假设了存在隐德莱希灵魂的理论就显得没有在剃刀下继续存在的理由了。

因此，从剃刀看来，如果真的人工智能与人在外在表现上没有丝毫区别且无法通过任何可检验的手段来区分两者在是否有智能、自我意识的问题上区别，那么通过假定“灵魂”的存在来作出这种区别且不给出任何可检验的判定手段的理论就是没有必要的。

当然，剃刀本身无关对错无关真假无关真实与否，所以研究哲学的人可以选择无视剃刀而继续讨论在上述大环境下人与AI是否有灵魂的隐德莱希理论。

可是，上述问题还只是关于如何判定机器拥有智能/自我意识的相关问题中比较容易讨论的一种，事实上我们更可能遇到的是下面这样的情况——

假定与你接触的一个对象在行为表现方面存在有别于你所认定的人的行为表现方式，那么你如何判断这个对象是否具有智能，以及如何判断这个对象是否具有自我意识？

举例来说，《星际迷航》中的Spock如果来到现实世界，那么任何与Spock接触的人大概都不会认为他的行为方式与人的行为方式相同（这是Spock的种族设定），那么我们如何判断Spock具有智能？如何判断Spock具有自我意识？

假如这位外星人Spock长得还就是那么像机器（比如《Doctor Who》里的两大反派Dalek与CyberMan^[5]），说起话来从人类来看充满了机器的机械味，那么我们又如何判断对方是否具有智能，是否具有自我意识？

你看，智能的表现方式、自我意识的表现方式可以有无穷多种，而人类不过是其中一种，那么我们如何通过这我们唯一知道的一种表现方式，来判断另外无穷多种可能性到底是否在一个客体身上存在？

说白了，图灵测试的真正作用，是判断“机器在行为表现上与人无异”，最多可以辅助判断“机器具有与人相近的智能/自我意识”，却并不能作为“机器具有智能/自我意识”的有效判断工具。

到目前为止，我们并没有一个关于脱离人所具有所熟悉的形态的更加一般化的关于智能，以及，尤其是关于自我意识的普遍性理论。

事实上，人类现在连关于人类自身的自我意识的有效理论都没有建立起来，一切几乎都还处于哲学争辩这一蒙昧阶段——当然脑神经科学方面的进展还是不少的。

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非但关于智能关于自我意识的有效理论还没建立起来，关于究竟什么是生命这个问题，现在也还算是处于一个莫衷一是的状态。

量子理论先驱薛定谔在其著名的生物学书籍《什么是生命》中认为，生命的本质就是信息，通过消耗能量的方式来维持信息。

在这一理解下，我们的电脑显然就是生命。非但如此，传真机、打印机和复印机大概也能算是生命，甚至于电视机与收音机也是生命，因为它们都在以消耗能量（主要是电能）的方式来传递和维持信息。

甚至于，一块石头也可以看做是生命，因为它将这块石头本身的形状、重量等相关信息保存了下去，而消耗的能量则可以维持这块石头存在的各种势能。

因此，这样的关于生命的定义显然太过宽泛。

这里存在的问题，首先就是对于到底什么是信息是存在模糊性的。其次，显然并非一切信息都是生命所要传递的，比如上述石头的例子，石头的形状与重量难道不是信息么？但这些信息的传递真的能看做是生命么？

因此，这里就牵扯到了信息与生命的关系——生命表达了信息，信息蕴含了生命。

也即就是说，携带并维持信息的生命体与其所携带的信息之间必须存在一种对应关系，从信息可以构造出生命体，生命体携带并传递信息，只有构成这样的一种“合作关系”后，我们才能说生命的本质是信息。

因此，这等于是一种身心二元论，只不过这里充当“身”的是生命体的具体形式，而充当“心”的则是具有构造出生命体的能力的信息，这两者之间存在一种强对应关系（虽然未必是一一对应，比如考虑上表观遗传后，DNA恐怕不能说和生命体之间是一一对应的，但绝对是强对应）。

或者，我们也可以采用薛定谔所使用的“生命是信息的图灵机”的观点，将自然规律视为一种通用图灵机，信息是一串代码，而生命体就是这串代码所生成的一台（非通用）图灵机。

到了这一步，复印机应该不能被视为生命，因为复印机虽然可以传递和维持信息，甚至还能复制信息，但这些信息与复印机本身并没有对应关系，所以并不能构成前面所说的那种身心二元体，从而不是生命。

而且，由于信息和生命体之间的对应关系，从而使得修改信息以实现生命体的演变称为可能。

可是，对于石头来说石头所具有的信息——石头的颜色、形状、重量，甚至构成石头的每个基本粒子的性质，这些难道不是信息么？这些信息难道不能唯一确定石头，从而建立信息与石头之间的强对应关系么？

显然，从这个角度来看，石头居然依然是生命（所以复印机也还是生命，只不过这里复印机对应的信息并不是复印机所复印的信息罢了）。

因此，光光建立起信息与生命体之间的二元对应关系，并不能给出生命与非生命的所有区别。

生命的另一大特性，就是可以自我复制，或者用更加准确的形式来说，就是生命体本身可能会被销毁，但生命体所对应的信息却可以通过各种方式扩散出去。

也就是说，生命体具有传递与扩散信息这两方面的职责。

但这里关于“扩散”却是具有模糊性的，因为扩散是否代表了信息的无误差精确复制呢？如果是的话，那么我们所熟悉的生命体在繁殖过程中几乎都会带有信息的变化（有性繁殖中的交叉，以及几乎所有繁殖过程中都必有的变异），从而我们所熟悉的生命体，包括人类，都不是生命体了？

这显然不对。

所以，上述对信息的携带与扩散的过程并不要求信息本身的无变化，而是允许信息发生改变的，这就为生命带来了第三个特征：允许信息改变，或者说是改变信息的能力。

从扩散信息的角度来看，复印机具有这个特点，但它所扩散的信息并不是自身所表征的信息，所以复印机不是生命；石头虽然表征了自身所蕴含的信息，但这些信息却无法扩散，所以不是生命。

但，从改变信息的能力这一角度来看，却依然存在模糊性，比如说一个生命体在扩散或者说传递信息的过程中将信息修改得面目全非，这是否依然能称之为生命？

或者，我们可以这么来看：假定所有可能的信息构成了信息空间I，那么显然生命活动中信息的改变不可能是在跑遍I的，而只能是从原始的信息x出发，在I中x的一个领域范围内改变。

甚至，我们可以认为，所有可能的生命形式对应的信息必然构成了I的一个真子集L，虽然我们并不清楚L的具体结构，但可以肯定的是L必然是收到环境的影响很大的，因此并不是任何一种生命形式在任何环境下都可能出现的。

至此，现在可以看到所谓生命具有三大特性：表达信息、扩散信息、改变信息。

其中，表达信息要求了生命体与信息之间存在一种强关联，是最根本最核心的能力；扩散信息说明了生命与寻常信息之间的一个根本的不同；而改变信息则是在自然法则与环境所允许条件下发生的，它使得生命体具有通过代际演化来适应环境称为可能。

因此，所谓生命，就是表征信息、传递并扩散信息、同时具有在一定允许范围内改变信息能力的一种物质组织与存在形式。

当然，这可以说是关于生命体这方面的极大特征。

在身心二元关系的另一面，信息本身也是具有一定约束的。

首先，并非任意信息都具有表达为生命体的可能的，所以生命现象中的信息必然是一组具有特定结构的信息，这种结构具有被表达为生命的可能，而在此结构下的具体信息编码则可以被表达为各种不同的生命个体。

其次，生命体扩散信息的过程可以认为发生在物理空间，与之对应的，生命体改变信息的过程也可以看做是发生在信息空间的扩散过程。这就要求信息空间中具有生命表达能力的信息构成的子空间具有一定的连通性，至少不能是具有非连通拓扑的。

因此，从这个角度来看，所谓生命现象，就是在物理空间与信息空间中生命体与信息二元对应体的扩散过程。

好了，现在让我们来看图灵机与生命。

显然，图灵机满足上述三条关于生命体的特征：在通用图灵机里，一段代码可以对应一台图灵机，从而表征与表达二元关系成立；图灵机当然可以复制自身代码，比如经典的Y算子；图灵机当然也可以修改代码，从而形成新的图灵机。

而从信息空间的结构来说，虽然大部分图灵机的代码如果做一点小修改的话，可能就不能构成有效的可运行的图灵机，但总存在一个“所有图灵机构成的集合”的一个子集，其中两台可运行的图灵机之间的代码差异足够小，以至于可以构成一个足够紧致与高连通度的连通空间，因此这个问题应该也能被解决。

因此，从这个角度来看，说某些图灵机是生命，未尝不可。

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那么，有一个很有趣的而且也许可以说是形而上的问题就来了：智慧与自我意识对于生命来说，是必需品还是纯粹的意外？

我们人类当然是有智慧有自我意识的，所以或许可以认为智慧与自我意识是生命的必然。但考虑到地球上有史以来这么多的生物里只有人类一种生命活到现在且还有智慧与自我意识，那是不是说着两者其实并不是必须的呢？

从前面所说的物理-信息空间中的生命体-信息二元体的扩散的角度来看生命，我们或许可以引入一些来自计算机科学中的高级算法相关的思考。

比如，从蚁群算法来看，扩散过程中的每个扩散单元如果彼此之间具有一定的吸引力（体现在蚁群算法中就是蚂蚁会走具有更多信息素的路径，而信息素的多少与路径长度以及走该路径的蚂蚁的数量相关，从而就后者来说就体现为一种吸引力：越多蚂蚁越吸引蚂蚁。而前者则体现为对路径本身吸引力：越高效的越吸引蚂蚁），那么扩散的最终效应就是“越可能出现的越常出现”以及“越高效的越常出现”。

前者在若干年前的一篇PLOS论文中以“最概然者生存”的方式被提出，而后者则可以看做是关于智慧是否是生命中必然的一种提示：虽然未必必然给出关于智慧是必然的提示。

虽然智慧大约总是比无智慧更高效，但到底却也并非在任何时候都是如此——何况我们知道在制造死亡这件事上，智慧也是更高效的。

如果我们继续以“越可能与越高效就越常出现”为指导原则，那么在人类这一智慧生命出现后，生命的下一个必然，却似乎就是“机器取代人类”了。

因为，毫无疑问，机器在信息的扩散过程中具有更高的效率——研究出AlphaGo后，复制AlphaGo要多久？而培养出李世石后，再复制个李世石要多久？

因此，如果“智慧是生命的必然”这个命题成立，那么我们似乎就可以得到“机器取代人类是必然”这一结论了，至少从信息扩散的角度来看如此。

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7

那么，作为必然会取代人类的机器，现在又处于一个什么样的阶段呢？

就如开头所说，现在的“人工智能”都只能说是“具有学习能力的专家系统”，并不是真的人工智能。

如果类比人类的话，现在的人工智能所处的状态大约是单细胞生物的状态，或者最多就是还不具备复杂器官结构的多细胞生物，距离人类还很远。

如何将专家系统结合起来，形成一个具有通用学习能力的真正的人工智能，是一个横戈在人工智能研究之路上许多年的老问题了。

我当然不可能认为现在的DCNN方法或者更宽泛的DL方法就是最终的ANN（人工神经网络）之路，最终能达到人脑一般能力的ANN必然是某种更搞笑更先进的方法，虽然现在的我完全想不出可能长什么样。

从另一个角度来想的话，人脑与现在ANN的区别到底在哪呢？

有人尝尝会说人脑的特点是举一反三，而现在的ANN却需要海量的训练数据，所以是举一万反三。

虽然需要的学习与训练的数据量的确是非常大，但说人脑可以举一反三却有点夸大其词了，因为大家如果回忆回忆自己在学校的经历就知道，除了极少数人，绝大多数人基本都是举一百甚至一千才能反三的。

没有人的学习是一蹴而就的，大家都需要通过反复的练习与训练，甚至是极其死板的填鸭式机械重复才能学会的，这样的人脑真的能被称为是“举一反三”的么？我很怀疑。

但人在单一领域的训练成本，虽然绝对不是举一反三这么少，但也不会像我们现在的DL所需要的那么多——AlphaGo自己所打的棋谱比几乎所有职业围棋手一辈子能打的谱都多，这才能和李世石相争高下（虽然带有碾压的气势）。

但，如果不看单一领域，而是看人所接触到的所有可用于训练的样本，却发现恐怕不如我们所以为的那么少。

人们，尤其是小孩子，每天都会从各种日常接触到的事物中学习和训练自身。我们将所有这些来自生活的各门各类的知识与经验总结后，综合地运用到所有可能遇到的各专业领域中，所以我们在特定专业中的经验并不完全是专业训练而来的，而是从生活的方方面面总结而来的。

比如，我们的推理能力并不需要专门去上推理课就能获得，而一旦获得后，在很多别的领域也都会用上。

再比如我们时常可以听到某位棋手或者歌手或者作家或者画家说，他们从生活的某些片段中获得了感悟或者灵感，从而创作了伟大的艺术作品（包括棋局）。

我们的艺术家不可能脱离生活来创作艺术作品，这一事实本身就告诉我们：艺术创作或许不单单是从生活中获得艺术所要表达的内容，更可能就是从生活中学习了艺术相关的最底层的经验（从而不是顶层的可以直接说出来的经验）。

我们通过生活来学习各领域的最底层的可共享的经验，这可以看做是多套多层ANN网络中最深的几层是所有ANN网络共享的，而浅层的则是针对某一特定专业领域的分化而出的专家网络。

从这个角度来说，AlphaGo的训练样本说不定就未必比李世石多了，只不过李世石的训练样本中有大量的样本不是来直接自于围棋，而是从生活的其它方面习得，只不过在最底层与围棋共享了同一套网络参数。

这或许可以说明通感或者说通觉现象的合理性，就是浅层分数不同专家业务的网络由于深层网络的共用，而不小心发生了“侧漏”（这个Idea是在上次北京量子与生命读书会后和Face++的大牛聊天时想到的）.

因此，这反过来也说明，如果我们始终想通过将若干专家系统整合成一个通用智能，恐怕是此路不通的。必须自顶向下地设计一套方案，然后扔到一个具有足够多的机器可获取信息的环境中，才有可能得到真正的通用AI。然后再让这套AI与具有自主学习能力的基于ANN的专家系统对接，这时谈论天网诞生的问题才不算为时尚早。

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8

那么，如果这一天终于到来了，人类社会会怎么样呢？

或者，我们先不看那么遥远（当然或许也不会太遥远），而是看由于AlphaGo战胜了李世石（以及在非常近的未来，可能战胜所有人类选手）对围棋圈这个小社会会带来什么样的影响。

我们或许可以预测，围棋界会受到一定的冲击，这是不可避免的。毕竟这么多年来围棋一直被鼓吹为人类最后的智力堡垒（当然只能算是在棋类游戏领域），现在这一最后的荣耀被吹灭了，带来的冲击当然不会小。

但，如果我们跳出“人类智力的骄傲”这一莫须有的怪圈，AlphaGo们究竟会为围棋带来什么呢？至少可以肯定的是一种拓宽的思路吧——当然有人说AlphaGo 真正继承了吴清源的21世纪围棋的思想，这个似乎有点过了。但我们至少可以肯定，传统的套路与定势，恐怕会越来越多地被人认为是有所局限的，不能完全忠于。

非但如此，关于势等很多虚的概念，恐怕也会有所影响。

对围棋手来说，这是一个拓宽思路打破传统的好时机。

而从另一方面来说，投资围棋的人是否会减少？资金是否会不如从前呢？

这点不是圈内人，真不好说。但有耳闻说现在投资围棋的人本就以喜欢围棋的商人为主，既然是喜欢围棋，就不可能单纯从商业利益来考量围棋投资的问题，何况虽然现在中国有围甲，但在AlphaGo之前我国关注围棋的人始终是小众中的小众，在这样的情况下还能坚持投资的，本就不可能以纯粹的商业为考量。

因此，从投资层面来说，恐怕冲击有限，虽然应该不能说肯定没有。

至于说人们会越来越不关注围棋，这个真的想多了——以前真的也没多少人是关注围棋的，大概关注棋魂的都比关注围棋的多。

而且世界冠军卡斯帕罗夫输给深蓝后，国际象棋也没销声匿迹。

更别说，当职业围棋手意识到纯粹凭算力无法战胜AlphaGo为代表的机器后，说不定会更多地将注意力转到围棋中争胜之外的领域——比如日本人这么多年来陪跑中韩时所干的事。

倘若真是这样，对作为文化的围棋，甚至是作为竞技的围棋来说，都是一件幸事吧。

这就好比我们看足球，为了胜利而踢得球赛往往会很丑陋，而不怎么在乎胜负放开了踢的球赛却大多很精彩。

说完小的方面，放大到整个社会来说，未来的人工智能的到来会为我们带来什么呢？

最直接的，大概就是工作被机器人替代吧——这其实在历史上发生过不少次，比如卢德运动就是针对机械化而兴起的，认为资本家使用机械而不再使用人来生成导致了工人的失业。

任何一个时代，绝大部分人的工作，都是几乎没有智力因素可言的随时可以被取代的毫无独特性可言的工作，这是人类历史上的常态。

只不过这些只能以统计数字出现在众人视野中的人们的命运不可能以统计数字以外的方式来呈现，所以大多数人并不知道其实被取代才是人类命运的常态。

绝大多数人都不具备不可取代的独特性，活着的唯一作用和目的就是为了迎接死亡。

那么，最终决定一份工作是否可能被机器人取代的因素，是什么呢？

其实最核心最直接的，就是成本，即这份工作如果由人来完成，平均下来的每天成本（主要是日薪工资）和由机器人来完成的话所需要的成本（比如一次性的购买费用与周期性的维修保养费用平均到每天的成本）到底哪个更便宜。

因此，并不是一份工作越“无脑”越“机械”，就越注定被机器人取代的。

比如说，一台扫地机器人和一台文秘机器人，假如成本是相同的，而前者的维养费却可能比后者更高（公共道路上更可能出状况），同时前者的人类工资却更低，那么最可能被取代的反而不是更“没智慧含量”的扫地阿姨，而是更 “高级”的文秘小姐。

从这个角度来说，未来的人类要么都是去做“机器无法取代”的艺术类或者科研类工作，要么就去做“机器不稀得去干”的低贱工作。

因此，更加彻底的两极分化应该是未来的新常态。

从领域来说，一旦真正的人工智能到来，那么除了艺术领域，别的领域基本都岌岌可危——当然，体育领域可以要求不准机器人参赛从而继续保留。

当然，艺术本身在我看来被机器超越并不具有必然的技术门槛，更多的门槛在于人类是否认同。以人类的脾性，就算被超越了也可以不认账，反正艺术这事没有统一标准，就算机器找到了标准人类也可以不认，说机器不懂艺术——这事你还真是没法反驳，因为人类也时常说另一波人数更多的人类不懂艺术，还不怕反驳。

与艺术接近的娱乐领域，恐怕会是人与机器共存，双方都以取悦人类为生。

科研方面，实在难说的很。或许理论层面还能有所保留，实验领域，被机器接管似乎是必然的未来——现在就已经有人在研究可以自己做物理实验并总结物理规律的机器人了。

至于别的工作，实在找不到不被取代的理由。

有消失的，当然也会有新兴的。专门服务机器的人类工作说不定会诞生，比如“机器人心理医生”（当然，这个职位最早是阿西莫夫提出的）。

在如此大规模的接管下，假如没有政府出手加以调控，那么绝大多数人类都将失业，从而造成社会的大规模动荡，所以未来的政府必然会设法强制让人类有事干，同时加强生育控制——比如倡导更加自由的婚姻观，全面允许同性恋甚至人机恋（反正不会有后代），或者就是夫妻双方有一份工作就可以养一个小孩，都有工作就可以有两个小孩，甚至更加过分的就是强制计划生育（不影射任何现实）。

政府对企业应该也会有所约束，比如要求人类员工与机器员工必须维持在一定的比例。在此基础上，可能出现一种全新的“代工”形式：人类员工可以租机器人代替其在其原本的工作岗位工作，获取和原来相同的工资并承担机器人维养费（机器人比人更有效率，从而对企业老板来说在上述条件下实际是赚了）。

社会上会有大量不需要工作或者没有工作的闲散劳动力，因此政府恐怕会更加倡导高度娱乐化的生活方式，将人们的注意力完全吸引到娱乐节目或者娱乐项目上，其中由于机器人是导致这一切出现的主因，因此娱乐节目中最受欢迎的应该是以向机器人发泄为主的节目，比如人机格斗（当然是弱化的机器人）或者机器人格斗，机器人冒险（各种超难的关卡，以火爆的机器人毁坏为看点）。此外讲述人类田园时光的影片应该也会受欢迎。

总之，将人们彻底困在娱乐至死的牢笼中，是那时唯一的出路。

还有一个可能的控制手段，就是鼓吹并提供奢靡的生活，让人的身体彻底依赖机械，比如动画片《机器人总动员》中的“真理号”上的人类那样。总之，就是从身体与精神两方面消解人类，是当权者可以控制这种社会上有海量闲散人员的最有效方式。

是否存在人类不使用机器人为劳力的可能？从资本的角度来说这是不可能的，因为机器人一旦超越了人类，其创造财富的能力就不是人类可以比拟的了，那么商人自然不可能放着这种印钞机不用。

因此，从这个角度来想想未来的人类社会，恐怕机器人还没啥想法的时候，人类就已经被自己的想法给弄死了吧。。。

这也算是符合人类的一贯历史作风。

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9

最后，作为结尾，想要说的是：上面最后第八部分的畅享，还是以脑洞居多。就现在人类的技术来说，我只能说在我踏进棺材以前，有可能会见到一点端倪吧，这还是在最乐观的畅享下。

而要是按照悲观的畅享的话，那一天永远不会到来，因为人工智能尚未出炉，人类就完全有可能因为自己的愚蠢而把自己彻底消灭，根本不劳AI大驾。

所有，现在就担心奇点降临真的太早了，还不如担心末日时钟何时敲响呢——这口钟真的有，有个委员会在不停调整它的时间，而我们现在距离午夜12点铃响，其实只剩几分钟了。

所以，你到底在瞎操心啥呢？

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1. 所谓AI效应，即当人工智能的研究成果在某个领域超越了人类，人类总会宣布这一领域无法体现人类的智慧的特性与本质，从而保证人工智能始终没有在只智能的领域里超越人类。 ↩

2. 人们普遍认为广义相对论是几何纲领的，虽然爱因斯坦本人对于到底是弱几何纲领还是强几何纲领自己在不同时代也有不同看法，但一般不会认为广义相对论是相互作用纲领。但这点在现代是受到挑战的，因为现代物理学家在研究量子引力的时候会对广义相对论的理解做出各种不同的修改，以满足自己理论的需要，此时当然会出现相互作用纲领版本的广义相对论了。因此这个问题就成了到底是“错误理解”还是“非主流理解”的难题。 ↩

3. Crazy Stone，是在Facebook的DarkForest和Google的AlphaGo出现之前，世界上最好的几款围棋算法之一，可以排到不错的业余段位。 ↩

4. 隐德莱希，即潜实在，作为潜能或者目的而存在的非现实的实在。在某些实在论中，隐德莱希可以转化为真实的现实的实在，比如莱布尼兹的单子论就可以认为是一种这样的理论。 ↩

5. 《Doctor Who》中的Dalek与CyberMan其实都不是纯粹的机器，都是由生命体演变而来的，可以认为是有机-机械混合体。但从外表上来看，两者却是纯粹的“机器人”。 ↩