2018-11-16

2012年左右再次兴起的人工智能——AI（Artificial Intelligence）热潮，自2016年下半年起不仅没有衰退，反而愈演愈热。“无人驾驶”等相关话题的热度不断提高，AI热潮席卷全球。

近年来，几乎每天都能听到关于人工智能的重大新闻。笔者自1985年以来，一直从事AI、自然语言处理的研究与开发工作。1993年至1994年担任麻省理工学院人工智能研究所的客座研究员，深受诺姆·乔姆斯基（开创了语言学作为自然科学的新时代）、马文·明斯基（人工智能之父）、乔治·米勒（认知心理学的鼻祖、开发WordNet英语词汇数据库）等人的熏陶，参与了研究脑内语言知识模型的开发，并以此为基础，在体感精度研究、高精度文章摘要系统等方面取得了一定的突破，有丰富的行业工作经验。

不过，关于AI研发，有一个重要的论点希望读者朋友能够理解。那就是，对AI研究人员、AI持怀疑态度，或是始终抱有过度的期待，都不够客观理性。无论是对AI过度期待还是宣扬AI威胁论，都将阻碍今后AI的发展，笔者对此抱有强烈的危机感。

如今在第三次AI热潮下，人们或是过于夸大AI技术，或是鼓吹技术奇点（生物史上不可避免的转折点），认为AI将不断自我进化、超越人类，甚至将“愚蠢低效”的人类取而代之。这些煽动性的言论耸人听闻。主张这一观点的研究人员，其目的和动机之一，是为了击败来自其他领域的竞争对手，以获取科研经费或者投资。举一个通俗易懂的例子来讲，假如为AI所迫，人类从地球逃离，移居火星或太阳系以外的行星，那么增加宇宙探测的研究预算也就变得理所当然。但是，增加预算或者投资绝非易事，所以研究人员或者创业者普遍会选择挑战具有重大意义的项目，以获取巨额经费或者投资。

    笔者认为，21世纪内技术奇点不会来临。AI应该是模仿人类的智能，但至今仍然没有明确的定义。不用说智能，人类就连提出新想法所需的知识量、大脑中关于日常生活和社会的常识，目前都还无法通过科学方法进行测量。恕笔者孤陋寡闻，至今从未听说过具有意识、自我认知、责任感，甚至能够从行动、语言、自问自答中提出想法的机器，也没有听说过任何相关理论。但随着神经科学的深入发展，模型也在逐渐完善，像京都大学教授山中伸弥的iPS细胞那样具有扎实积累的研究，或许在某个时间点，科学技术真的会发生突飞猛进的进步。这种进步是稳健的、直线式的进化与断层式进化的组合，而绝非呈指数函数型（几何级数）的跳跃。

AI从属的软件技术至今为止从未呈几何倍数发展。即便开发工具的进步、开放源代码的共享使得其呈现出抛物线式的加速发展趋势，但是对于没有心灵感应的普通人来说，某一个人的思维方式并不会像核裂变连锁反应一般在人群中弥漫开来。

在人类的科学技术史中，呈指数函数型发展的例子恐怕只有一个，即半导体的高度集成化。实际上，“半导体的集成度在18个月内会翻一番”这一摩尔法则已经通用了几十年了。这是半导体制造装置，运用照相平版印刷术这一技术来实现的。照相平版印刷术是指，通过对平面照片的曝光度，让其看起来像是采用了印刷技术般的一种新技术。在被称为分档器的小型投影型曝光装置里，配备了价值一亿日元的高级透镜，它能使照片在拷贝过程中更加细腻、精致。通过提高分档器透镜的性能，能使集成电路分布幅度在一年半的时间里缩小根号2，也就是说只要压缩原来的40%，就会变成二维，即1.41……乘以2。也就是说，18个月内，成2的倍数的集成度每月成倍增长，摩尔法则也就成立了。 

半导体作为铁的代替品，被视作“产业中枢”，应用于一切信息机器、CPU（中央演算处理装置）、GPU（图形加速器）、内存、外部记忆装置中。如果这些按照摩尔法则向高速化、大容量化发展，软件会更易操作，更便捷。但实际却并没有朝着智能的方向发展。随着软件开发人员的增多，软件性能不断提高，内存急速扩大与低价化，之前价位高且运行迟缓的软件，逐渐也能够为普通家庭所使用。之前没有得到普及的大规模高速计算软件也被广泛应用到众多领域，看上去似乎是软件本身也取得了进步。但实际上笔者并未听说过诸如内部基本的计算步骤（计算程序算法）、最初的计算方式（诺伊曼型程序存储方式等）呈现指数函数型增长，或是加快了发展速度等情况。

笔者并非完全否定AI自我进化的可能性，但若以“生物能够自我进化”这样的陈词来作为论证依据，笔者不禁要反问：“那么对于达尔文的自然选择学说‘在多种多样的突然变异中，只有极少一部分，因为适应了新的环境得以存活，但生物并非是按照生物本身的意愿进化的’，我们怎么反驳？而且不仅是比喻，若把生物同时作为一个具体的范本，那么我们有何科学依据可以证明AI具有思想、自律性、自我复制本能或是能够进行自我评价（自我否定）？AI能抱着一定目的和方向逐步实现自我改良又该如何证明？对此烦请不吝赐教。”虽然量变会引发质变，但是仅凭当下的实力，即人类通过扩大工具制造的规模和提高工具能力，还不足以产生自我意识和自律性这样的特性。

2016年9月末，“美国谷歌等五大科技巨头成立联盟发展人工智能”的新闻传出。以笔者的浅薄之见，果然在美国，面对铺天盖地鼓吹人类危机的言论，致力于AI开发的企业也同样深感不安，并责无旁贷地致力于AI的应用和普及。笔者认为我们应该在定义的统一、相互信任、准确无误的传达、浅显易懂的说明等方面进行合作。具体来说，在目前AI能做到的事情、做不到的事情、软件提供商、数据提供商和利用者的责任分担等问题上，应该提供一个范本。

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原文链接： http://economy.caijing.com.cn/20180811/4499331.shtml