強(qiáng)人工智能是潘多拉魔盒嗎

張蓋倫

“人工智能國(guó)際主流學(xué)界所持的目標(biāo)是弱人工智能，也少有人致力于強(qiáng)人工智能。那么，這是不是因?yàn)閺?qiáng)人工智能‘太難，所以大家‘退而求其次呢？不然。事實(shí)上，絕大多數(shù)人工智能研究者認(rèn)為，不能做、不該做?！鼻岸螘r(shí)間，南京大學(xué)教授、計(jì)算機(jī)軟件新技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室常務(wù)副主任周志華發(fā)了篇文章，觀點(diǎn)很鮮明——嚴(yán)肅學(xué)者都不該去碰強(qiáng)人工智能。

這似乎給人工智能的發(fā)展當(dāng)頭潑了盆冷水，但也可以很好地緩解霍金和馬斯克們的焦慮。他們擔(dān)心的威脅，實(shí)際上是來(lái)自強(qiáng)人工智能的威脅。如果人工智能限定在弱人工智能，則只會(huì)是人類乖巧而順從的助手。

那么，強(qiáng)人工智能，真的是人類的潘多拉魔盒嗎？

周志華指出，所謂強(qiáng)人工智能，就是達(dá)到甚至超越人類智慧水平的人造物，它有心智和意識(shí)，能根據(jù)自己的意圖開展行動(dòng)，也可看作“人造智能”。

目前人工智能所取得進(jìn)展和成功，都集中在“弱人工智能”。人們津津樂道的自動(dòng)駕駛、下棋、機(jī)器視覺、專家系統(tǒng)等等，和強(qiáng)人工智能并無(wú)關(guān)系。周志華認(rèn)為，也不用有關(guān)系——如果人們的目標(biāo)是制造“工具”，那么考慮特定類型的智能行為就已足夠，何必再去考慮獨(dú)立意識(shí)？

而且，從實(shí)現(xiàn)難度上來(lái)講，也沒法考慮。

“要實(shí)現(xiàn)強(qiáng)人工智能，得先弄清楚人的智能是怎么回事。但研究人類智能的本質(zhì)并不是人工智能學(xué)科的主要任務(wù)?！北本┖娇蘸教齑髮W(xué)自動(dòng)化學(xué)院副教授秦曾昌告訴筆者，了解人的意識(shí)、情感是一個(gè)終極科學(xué)問(wèn)題，確實(shí)很吸引人，但目前人工智能學(xué)界可能擔(dān)不起解決這一問(wèn)題的重任。

當(dāng)然，不少生物學(xué)、神經(jīng)科學(xué)等相關(guān)學(xué)科的研究人員，正在上下求索，試圖揭開大腦的奧秘。在秦曾昌看來(lái)，強(qiáng)人工智能實(shí)現(xiàn)之路極其漫長(zhǎng)，可能得先從模擬昆蟲、魚和哺乳動(dòng)物的大腦開始，再一步一步進(jìn)階到對(duì)人腦的模擬。

“強(qiáng)人工智能還太遠(yuǎn)了?！鼻卦f(shuō)，“且不說(shuō)我們現(xiàn)在對(duì)神經(jīng)、大腦了解甚少，就算哪一天我們對(duì)它完全了解透徹，也未必就能復(fù)制出強(qiáng)人工智能?！?/p>

中山大學(xué)人際互聯(lián)實(shí)驗(yàn)室主任翟振明更是認(rèn)為，意識(shí)不是你想有，想有就能有。

“任何不以已經(jīng)具有意識(shí)功能的材料為基質(zhì)的人工系統(tǒng)，除非能有充足理由斷定在其人工生成過(guò)程中引入并隨之留駐了意識(shí)的機(jī)制或內(nèi)容，否則我們必須認(rèn)為該系統(tǒng)像原先的基質(zhì)材料那樣不具備意識(shí)，不管其行為看起來(lái)多么接近意識(shí)主體的行為。”這是翟振明提出的“人工智能逆反圖靈判據(jù)”。他認(rèn)為，沒進(jìn)入量子力學(xué)之前，所有人造機(jī)器都不會(huì)有真正的意識(shí)。