“模仿游戲”無法超越人類智能

黃 浩

“模仿游戲”無法超越人類智能

黃 浩

近年來，隨著人工智能的發(fā)展，語音識別、自動駕駛、深度學習、模式識別等技術逐步從實驗室走進人們的日常生活和工作中。人工智能應用的普及使得許多腦力工作被計算機替代，人們越來越擔憂是否有一天機器人會取代人類成為地球的主人。尤其是圍棋人機大戰(zhàn)AlphaGo繼去年戰(zhàn)勝了世界冠軍李之后，今年再一次毫無懸念地擊敗了世界排名第一的中國棋手柯潔，似乎更增加了人工智能超越人類智能的擔心。其實，類似的觀點并不是最近才有，自從計算機發(fā)明之時，人們就提出了這一問題。而且，每一次計算機技術取得進步，似乎就會使得更多的人確信，人工智能未來一定會超越人類智能。更有甚者，認為知識分子將會消亡，具有智能的機器將消滅人類。有的預言家樂觀地把人工智能超越人類的時間定在了2045年。

人工智能引發(fā)就業(yè)結構的變化

回顧歷史，自從以計算機技術為基礎的人工智能出現(xiàn)之后，越來越多的腦力勞動可以由計算機完成，而且速度更快、效果更好。人工智能的廣泛應用對傳統(tǒng)社會的生產(chǎn)方式、產(chǎn)業(yè)結構和商業(yè)模式產(chǎn)生了巨大而深遠的影響。尤其是它大大提高了腦力勞動的生產(chǎn)率，造成了腦力勞動者相對過剩。麥肯錫全球研究院預測，中國約一半的工作內(nèi)容將有被自動化的可能。人們擔心人工智能引起的大規(guī)模失業(yè)在所難免。

但是，深入分析可以被人工智能取代的腦力勞動特點，我們會發(fā)現(xiàn)這些工作大多是程序性的智力活動（或者說是可以形式化的智力活動）。《第二次機器革命》一書按照二階矩陣對工作進行分類，即：第一個維度是認知類工作（類似腦力類的工作）和體力類工作，第二個維度是程序性工作和非程序性工作。他們發(fā)現(xiàn)，隨著人工智能的發(fā)展，對程序性工作的需求大幅下降，不論這種工作的性質(zhì)是認知的，還是體力的。而非程序性的認知類工作（比如財務分析）和非程序性的體力類工作（如美發(fā)工作）需求相對旺盛。

因此，人工智能的發(fā)展對于就業(yè)的影響是結構性的。縱觀人類經(jīng)濟發(fā)展史，這種結構性的就業(yè)變化一直存在。早期的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)缺乏勞動工具的輔助，勞動效率低，人類的勞動時間大量被鎖定在農(nóng)業(yè)勞動之中。隨著農(nóng)用勞動工具的引入，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率大幅提高，造成大量農(nóng)業(yè)勞動者“失業(yè)”?！笆I(yè)者”被轉(zhuǎn)移到工業(yè)、文化、藝術和研究領域，促進了社會的發(fā)展。同樣的道理，工業(yè)革命之后，機械化和自動化提高了工業(yè)部門的勞動效率，造成了工業(yè)勞動力過剩，大量“失業(yè)”人員轉(zhuǎn)移到文化、藝術、教育、科研等部門，進一步促進了經(jīng)濟發(fā)展、科技進步和文化繁榮；面對人工智能的發(fā)展，歷史規(guī)律依然將得到重復，雖然繁重、程序化的腦力勞動將被人工智能替代，大量腦力勞動者將面臨“失業(yè)”，但是，他們將進入更具有創(chuàng)造力的人類智力活動中，進一步促進人類知識、文化和藝術的發(fā)展，推動產(chǎn)業(yè)升級和結構優(yōu)化，從而實現(xiàn)經(jīng)濟和社會的持續(xù)繁榮發(fā)展。這是人類社會演變的規(guī)律。但是，在這個過程中，人類一直處于主體地位，不論是工業(yè)革命中產(chǎn)生的機器，還是信息革命中產(chǎn)生的人工智能，它們都是人類生產(chǎn)和生活的工具。

計算機的工作原理決定了人工智能的發(fā)展極限

計算機對人類部分腦力活動的替代是由計算機的原理決定的。英國人圖靈提出的計算機理論模型證明了人類思維中的邏輯推理可以變成一系列簡單的機械動作得以實現(xiàn)，并證明了只要一個問題變成了形式化的可計算函數(shù)，就一定可以用計算機實現(xiàn)智能化，從而開啟了計算機人工智能的歷史。好萊塢拍攝了圖靈自傳體電影《模仿游戲》（Imitation Game），電影的名字反映了計算機功能的本質(zhì)是在模仿人類的思維活動。并且，計算機的功能也僅僅是在模仿人類的邏輯思維。哥德爾第一定理指出形式系統(tǒng)中存在不可判定的命題，說明即使是邏輯推理功能，計算機也存在不能解決的問題，揭示了當前這種理論計算機（圖靈機）的局限性和不可逾越的重大缺陷。

計算機誕生60多年來，不論現(xiàn)在的基于計算機的人工智能技術發(fā)展得多么先進，也不論計算機大小、快慢、外觀形狀如何變化，計算機理論基礎和基本體系結構一直沒有改變，它們本質(zhì)上都是圖靈機。

圖靈機的出現(xiàn)、發(fā)展改變了人類社會的面貌，如果說工業(yè)革命是對人類體力活動的解放，那么，計算機帶來的信息革命則是對人類智力的解放，或者說是替代和強化，但是這種替代和強化是局部的，只是部分功能的替代。人類智能分很多種類型和層次，如記憶、邏輯判斷、分析、推理、綜合、想象力等等。如果就記憶能力而言，人工智能早已經(jīng)超越了人類。計算機的設計原理使它也長于判斷和推理，但是條件、數(shù)據(jù)、邏輯必須事先由人類提供，如果需要一些經(jīng)驗的非理性判斷，人工智能目前差距很大。另外，人工智能仍然無法模仿人類認知過程中常有的聯(lián)想、類比、頓悟和靈感啟示等思維過程。人類的深層思維模式，特別是對外部環(huán)境的感知與互動，往往是無法理解和言說的，而這恰恰是人類思維最重要的特征。

理性比較人工智能與人類智能

圖/新華社

人們總是樂于比較機器智能和人類智能，但是這種比較應該是全方位的，因為智能不是由單一能力所定義，它是一個綜合體。今天看來，圖靈提出的圖靈測試依然是一種有效判定智能水平的方法，這種方法讓計算機在相互不見面的條件下與人對話，如果超過30%的人誤以為和自己對話的是人而非計算機，那就說明機器具有了人類智能，這種測試能夠綜合評價機器的智能水平。如果按照這個標準，可能目前真正具備綜合性人類智能的機器并不存在。即使是蘋果提供的SIRI功能，也無法有效與人類進行較為深入的溝通，更別提很多所謂的人工智能在與人類溝通中鬧出的各種驢唇不對馬嘴的笑話。

人工智能與人類智能具有本質(zhì)的區(qū)別，相比人工智能，想象力和直覺可能是人類智能的最大特點和優(yōu)勢。雖然機器可以對人的某些思維活動進行模擬，但與人的思維本質(zhì)上還是完全可以區(qū)分開的。愛因斯坦曾說，機器可以解決任何形式的問題，可它從來也不會提出哪怕僅僅是一個問題。他否定了機器和人能同樣擁有創(chuàng)造性。愛迪生認為成功是99%的汗水加1%的靈感，而1%的靈感比99%的汗水重要得多，也說明了人類的想象力和直覺是多么重要。諾貝爾經(jīng)濟學獎獲得者納什教授也認為人類的智力活動中最純粹的不是理智，而是靈感。理智不過是溝通這種靈感的手段，如果獲得理智意味著靈感的喪失，他情愿放棄理智。有意思的是，人類一直在追求理性，但是面對人工智能的挑戰(zhàn)，非理性的直覺、靈感卻代表了人類獨有的創(chuàng)造性，這可能也是機器智能永遠無法超越人類的根本所在。

目前，面對人工智能的快速發(fā)展，它的潛力被過分夸大，比如有人認為知識分子將會消亡。雖然人工智能可以替代知識工作者進行信息的收集、比較、數(shù)據(jù)的分析、處理等工作，甚至可以替代知識分子進行知識的傳播，但是，它不可能替代知識分子進行知識的發(fā)現(xiàn)（創(chuàng)造性知識活動）。未來消亡的是“知道分子”而不是知識分子，因為知識分子應該從事的是具有創(chuàng)造性的智力活動。另外，也有一些人認為人工智能、大數(shù)據(jù)可以知道消費者的偏好和所有相關信息，并準確計算出市場運行中的變量，從而使得計劃經(jīng)濟取代市場經(jīng)濟成為經(jīng)濟運行的主要模式。

這種想法忽略了很多市場的信息、知識不僅分散在無數(shù)人的手里，而且這些個體的決策行為是不完全理性的，利用理性的計算機和人工智能去預測無數(shù)非理性的個體行為和市場，是根本無法實現(xiàn)的?？梢哉f，哈耶克的理論依然有效。

毫無疑問，未來還將會有更多的智力活動被人工智能替代。但是，這并不意味著人工智能將超過人類智能。因為，以圖靈機為基礎的機器智能存在發(fā)展的極限，它不可能全面超越人類的智能。并且機器智能不具有意識性，是工具性的，機器的智能都是由人類賦予的，不具有自主性。究其本質(zhì)，人工智能仍然是人類知識與智慧在計算機上的延伸，是人類所獨有的思維方式的“另類”體現(xiàn)。因此，當人工智能在某一項智力活動中打敗人類的時候，與其說是人工智能的勝利，不如說是人類智能、人類創(chuàng)造力的勝利。如果沒有生物或生命本質(zhì)意義上的突破，再智能的算法也很難對人類的主宰地位發(fā)動挑戰(zhàn)。尤其是當我們理解了人工智能的基本工作原理之后，就更加不會為“人工智能是否會成為人類命運的終結者”這樣的問題而擔心了。

但是，一切皆有可能，如果人工智能的基礎理論和實現(xiàn)方式出現(xiàn)革命性的變革，如果人類徹底洞悉了大腦的工作原理，那么我們真的需要考慮這個問題了。

人工智能已經(jīng)走過了60年的發(fā)展歷程，期間起起伏伏，有過發(fā)展的高潮，也經(jīng)歷過低谷。60年來，其發(fā)展的方式、技術路線和目標也在不斷變化。因此，身處當前人工智能的發(fā)展熱潮中，更加需要從本質(zhì)上理解人工智能的原理、功能，對其發(fā)展趨勢做出理性預期。尤其對于風險投資、企業(yè)管理和產(chǎn)業(yè)政策的制定者而言，更需要保持冷靜，切莫盲目跟風，炒作概念。學術界也不應該對人工智能的廣泛應用過于樂觀，應該加強前沿基礎理論的研究。沒有基礎理論的進步，未來的人工智能也不會突破它的發(fā)展極限，產(chǎn)生革命性的變革。（本文得到國家社會科學基金面上項目“互聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動的產(chǎn)業(yè)融合：測度、形成機理與政策監(jiān)管（16BJY090）的資助）

作者單位：中國社會科學院財經(jīng)戰(zhàn)略研究院互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟研究室