超级人工智能何时能实现？

超级人工智能何时能实现？

近未来

1997年5月3日，IBM制造的国际象棋计算机“深蓝”和国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫（Garry Kasparov，或许是历史上最优秀的人类棋手）之间的国际象棋比赛开始了，美国《新闻周刊》称这场比赛是“大脑的最后一战”。前5局，双方2.5∶2.5平分秋色。

 

5月11日，“深蓝”在决胜局中战胜了卡斯帕罗夫。IBM的市值一夜之间增加了180亿美元。所有人都说，人工智能取得了巨大的突破。从人工智能研究的角度来看，这场比赛根本没有突破。“深蓝”的胜利虽然令人印象深刻，但它只是延续了几十年来显而易见的趋势。国际象棋算法的基本设计是由克劳德·香农在1950年提出的，这一基本设计在20世纪60年代初实现了重大改进。此后，最优秀的国际象棋程序的等级评分稳步提高，这主要是因为计算机速度更快，让程序能够算到未来更远处。

 

1994年，我和彼得·诺维格列出了1965年以来最好的国际象棋程序和国际象棋棋手的等级评分。在这个评分系统中，卡斯帕罗夫的评分是2805分。1965年，国际象棋程序的等级评分从1400分开始，在随后的30年里以一条近乎完美的直线上升。从1994年开始推算，系统预测计算机将会在1997年击败卡斯帕罗夫，而这与现实完全相符。

 

对人工智能研究人员而言，真正的突破发生在“深蓝”进入公众视野之前的三四十年。类似的，在深度卷积网络开始成为头条新闻的20多年前，它就已经存在了，所有的数学问题都完全解决了。

 

公众从媒体上看到的人工智能取得突破的观点——人类取得的辉煌胜利，机器人成为沙特阿拉伯公民等，与全世界各地的研究实验室里真正发生的事情几乎没有关系。在实验室里，研究包括大量的思考、交流和在白板上写数学公式。想法不断产生、被抛弃和重新被发现。好的想法，即真正的突破，往往在当时没有被注意到，可能直到后来才会被认为给人工智能的重大进步提供了基础，或许是当有人在更合适的时间重新改造它的时候。想法是经过试验的，它最初往往在简单的问题上证明了基本直觉的正确性，然后在更困难的问题上，我们才能观察到想法的延伸效果。通常，一个想法本身并不能提供能力上的实质性改进，它必须等待另一个想法的出现，二者结合才能证明价值。

 

所有这些活动都是外界完全看不见的。在实验室之外的世界里， 只有当想法逐渐积累，当其有效性的证据超越一个阈值时，人工智能才会被看到：在这个临界点上，人工智能值得投入资金开展技术工作，创造新的商业产品或令人印象深刻的演示了。然后，媒体宣布我们取得了突破。

 

因此，人们可以预期，在未来几年里，世界各地的研究实验室酝酿的许多其他想法将跨越商业适用性的门槛。随着商业投资率的提高，以及世界对人工智能应用的接受程度越来越高，这种情况将会越来越频繁地发生。本章提供了一些我们很快就会看到的例子。在此过程中，我将提到这些技术进步的一些缺点。你可能会想到更多的缺点，但别担心。我将在下一章讨论这些内容。

 

02
人工智能生态系统

最初，大多数计算机的运行环境基本上是空洞无形的：它们唯一的输入来自穿孔卡片，唯一的输出方法是在行式打印机上打印字符。也许由于这个原因，大多数研究人员将智能机器视为问答系统。直到20世纪80年代，机器作为智能体在环境中感知和行动的观点才被广泛接受。

 

20世纪90年代，万维网的出现为智能机器开辟了一个全新的天地。人们创造了一个新词“Softbot”，用来描述完全在Web等软件环境中运行的“软件机器人”。Softbot（后来被称为 bot，即机器人）可以感知网页，并通过发出字符序列、网址等来执行动作。

 

人工智能公司在互联网繁荣时期（1997—2000年）迅速发展，为搜索和电子商务提供了核心能力，包括链接分析、推荐系统、信誉系统、比较购物和产品分类。

 

世纪初，配有麦克风、摄像机、加速计和GPS的手机普及开来，为人工智能系统进入人们的日常生活提供了新的途径。亚马逊Echo、谷歌Home和苹果HomePod等“智能音箱”已经完成了这一过程。

 

到2008年左右，接入互联网的物体数量已经超过了接入互联网的人数，这一转变被一些人认为是物联网（IoT）的开端。这些物体包括汽车、家用电器、交通灯、自动售货机、恒温器、四轴飞行器、照相机、环境传感器、机器人，以及在制造、分销和零售系统中的各种物料。这为人工智能系统提供了更强大的感知能力和对现实世界的控制途径。

 

最后，随着感知能力的提高，人工智能机器人得以走出工厂，进入真实的、非结构化的、混乱的世界，在工厂里它们依赖于严格约束的对象排列，而走出工厂之后，它们的摄像机可以看到一些有趣的东西。

 

03
无人驾驶汽车

20世纪50年代末，约翰·麦卡锡设想有一天会有一辆无人驾驶汽车把他送到机场。1987年，恩斯特·迪克曼斯（Ernst Dickmanns）在德国的高速公路上展示了一辆无人驾驶的奔驰面包车，它可以保持在车道上行驶，尾随在另一辆车后面，变换车道、超车。330多年过去了，我们仍然没有一辆全自动汽车，但距离它成为现实已经越来越近了。开发的重点早已从学术研究实验室转移到大公司。截至2019年，性能最好的测试车辆已经在公共道路上行驶了数百万英里（在驾驶模拟器中行驶了数十亿英里），没有发生严重事故。不幸的是，其他无人驾驶汽车和半自动驾驶汽车已经造成数人死亡。

 

我们为什么要花如此长的时间才能实现安全的无人驾驶？第一个原因是，性能要求非常严格。在美国，人类司机大约每行驶1亿英里会遭遇一次致命事故，这设置了一个很高的标准。无人驾驶汽车要想被人们接受，就需要表现得比这更好，也许要每行驶10亿英里出现一次致命事故才行。或者说，无人驾驶汽车如果每周行驶40小时，则25000年才会出现一次致命事故。

 

第二个原因是，一个预期的变通办法——当交通情况混乱或超出其安全操作条件时，将控制权交给人类，根本行不通。当汽车无人驾驶时，人类很快就会脱离当前的驾驶环境&