人工智能基礎(chǔ)問題：機器能思維嗎？

李德毅

（軍事科學(xué)院 系統(tǒng)工程研究院，北京 100141）

基礎(chǔ)研究崇尚想象力和創(chuàng)造力的完全自由，依賴獨立學(xué)者的興趣和自由合作，它可以不限研究者的身份，不設(shè)完成的時限，不以落地應(yīng)用為目的，也不一定要組織大團隊“攻關(guān)”，不搞群眾運動，允許試錯，寬容失敗，更不以獲得自然科學(xué)獎為目的；需要研究者有深厚的人文藝術(shù)素養(yǎng)，耐得住寂寞，沉得下心來，雖然研究結(jié)果和產(chǎn)出時間無法被精確預(yù)測，但一旦出現(xiàn)原始創(chuàng)新，對引領(lǐng)技術(shù)進步必然會有長期且深刻的影響。阿蘭·圖靈的研究就是一例。

1950 年圖靈發(fā)出振聾發(fā)聵之問：“機器能思維嗎？（Can machines think?）”，也許感到這個問題中“機器”和“思維”難以被準(zhǔn)確定義，圖靈自問自答了18 年，提出“模仿游戲（imitation game）”，后來被稱為“圖靈測試”。人類圍繞這個人工智能基礎(chǔ)問題展開了起起落落的討論，物質(zhì)科學(xué)家視為要利用自然界物質(zhì)和能量發(fā)明智能機器的問題，生命科學(xué)家視為如何克隆人工生命的問題，人類學(xué)家和社會學(xué)家視為人類智能的體外延伸、以及社會的文化文明的生態(tài)問題，認(rèn)知科學(xué)家視為心智問題，哲學(xué)家視為邏輯問題，數(shù)學(xué)家視為計算問題……各路高手都用自己手里特別擅長的“錘子”砸向這顆耀眼的“釘子”。圖靈也許沒有想到70 年后的今天，人工智能會如此深刻地影響著人類生產(chǎn)生活，如此深刻地影響著人類前途命運。我們應(yīng)該沿著圖靈指引的方向，圍繞“機器能思維嗎？”這個基礎(chǔ)問題，與時俱進，從數(shù)學(xué)的機械化走向認(rèn)知的自動化，進一步聚焦，有以下10 個方面的思考。

思考1:人工智能的邊界設(shè)定盡可能獲得大家共識的智能和人工智能的“定義”是什么？還是就這樣長期分散著自說自話？常常發(fā)生的情況是雞對鴨講，錯位溝通，難以匯聚合力，通過定義，大家可以為智能設(shè)定共同的邊界和外部約束，這很重要。例如，生物的本能是不是智能？人工智能是不是仿生工程？智慧和智能有什么差別？個人的智能、群體的智能、人類的智能、人工的智能、機器的智能有什么差別？維基百科把人工智能和機器智能說成是同義詞，1948 年圖靈把智能分為具身智能（embodied intelligence）和體外智能（disembodied intelligence），便于在體力和智力之間劃出一個明顯的分界線,但是超強的、強的、弱的、通用的、可信的、可解釋的、安全的人工智能可以分開去實現(xiàn)嗎？真的需要對健全人也做腦機接口嗎？存在什么樣的人工智能倫理問題？如果我們把認(rèn)知、思維或者智能統(tǒng)統(tǒng)定義為“學(xué)習(xí)的能力，以及解釋、解決問題的能力”，把人工智能定義為“人類智能的體外延伸”，是不是更聚焦了？有什么閃失？如果把智能分為感知智能、認(rèn)知智能和行為智能。感知是認(rèn)知的源頭，行為是具身智能，是認(rèn)知的外化表現(xiàn)；認(rèn)知是感知的高階，是感知的再抽象，從認(rèn)知看感知可看到里面的秩序和可解釋性；感知智能和行為智能發(fā)生在物理空間里，和環(huán)境交互，統(tǒng)稱為交互智能；沒有交互，就沒有學(xué)習(xí)；認(rèn)知智能發(fā)生在認(rèn)知空間里，又分為記憶智能和計算智能。這些，你認(rèn)同嗎？

思考2:人類智能始于語言，人工智能始于文字和其他生物相比，認(rèn)知究竟是如何成就今天的人類的？如何看待達(dá)特茅斯會議之前就長期存在的人工智能相關(guān)研究？應(yīng)該說人類智能始于語言，人工智能始于符號和文字，語言文字承載人的思維和認(rèn)知、思想和創(chuàng)造，智能植根于教育，人類延伸在體外的智能成為知識、文化和文明，人工的智能已經(jīng)存在幾千年。人類認(rèn)知的特殊性在哪里？腦科學(xué)和認(rèn)知科學(xué)能夠為人工智能提供什么實在的指導(dǎo)？人們討論生物自然進化現(xiàn)象，常用的時間尺度是“萬年”；討論人類文明生態(tài)現(xiàn)象和體外智能，常用的時間尺度是“千年”；討論人類思維和認(rèn)知的進步，即科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，常用的時間尺度是“百年”甚至“十年”。如果說，人類的生物進化出的本能是相對穩(wěn)定的，科學(xué)技術(shù)和人工智能的發(fā)展卻是天翻地覆的，如何看待這種迭代的智能導(dǎo)致的、幾何級數(shù)增長的認(rèn)知進步和知識爆炸？如何在智能機器里去遞歸地執(zhí)行？

思考3:物質(zhì)和精神、科技和人文將走向統(tǒng)一人工智能和物質(zhì)科學(xué)、生命科學(xué)、社會科學(xué)等哪些大門類的學(xué)科如何相關(guān)匯聚？如何進行交叉研究？物質(zhì)和精神、意識和智能、科技和人文、心和智，是一元論、二元論、還是多元論？自然科學(xué)和社會科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)和哲學(xué)、認(rèn)知科學(xué)和數(shù)學(xué)、自然語言和數(shù)學(xué)語言，誰從屬于誰啊？

思考4:各智其智、智智與共人類的思維如何形式化？思維和認(rèn)知有哪幾種最基本的范式？時間和數(shù)學(xué)在其中如何發(fā)揮作用？存在唯一的認(rèn)知“元范式”“元認(rèn)知”嗎？還是各智其智、智人之智、智智與共的多元認(rèn)知？縱然是多元的，也不可能阻擋人類對統(tǒng)一理論的渴望和追求，形成無盡的認(rèn)知螺旋。覺知（視覺、聽覺、味覺、嗅覺、觸覺等）和感知，覺悟和跨模態(tài)覺知形成的感悟，直覺智能和感知智能，主要發(fā)生在人體末梢和周邊的知覺神經(jīng)系統(tǒng)里，是在物理空間和客觀事物交互中產(chǎn)生的；認(rèn)知和頓悟發(fā)生在中樞神經(jīng)系統(tǒng)、即大腦的皮層里，是在主觀的認(rèn)知空間或者思維空間里產(chǎn)生的。深度學(xué)習(xí)主要模擬的是感知智能，具有先天的不可解釋性，可不可以說依然是淺層認(rèn)知？

思考5:抽象和抽象的層次思維的載體是什么？核心是什么？過程是什么？結(jié)果是什么？如果說，思維的載體是語言和文字，核心是抽象，過程是計算，結(jié)果是記憶，知識以記憶的形式存在，人的大腦里面溝溝回回的皮層形成認(rèn)知空間，產(chǎn)生“想象的現(xiàn)實”。多層次的抽象是如何工作的？人工智能如何受腦科學(xué)和認(rèn)知科學(xué)的啟發(fā)？在腦科學(xué)沒有取得重大的進展之前，如何實現(xiàn)體外的類腦智能？

思考6:幼兒認(rèn)知核圖靈在1950 年發(fā)出“機器能思維嗎？”的那篇著名論文《計算的機械與智能》中明確指出：“在我看來，生命與非生命之間的差別，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于人類和其他生命之間的差別”。我認(rèn)為要研究生命智能和機器智能的差別，最大的差別就是生命有意識,機器沒有，機器智能不必和生命體的意識、情感等糾纏；次大的差別就是生命依靠繁衍，記憶不可能從外部后天植入；機器則可以批量生產(chǎn)，因此體現(xiàn)進化烙印的遺傳基因的記憶和長期記憶在智能機器中“幼兒認(rèn)知核”可以且必須初始預(yù)置。那么如何注入一個實體機器人的初始長期記憶？一次性預(yù)置多少記憶為好？至于說到人類智能和其他生物智能的差別，我認(rèn)為人的本能和高等生物的本能難分伯仲，人類最偉大的壯舉是發(fā)明了教育，人類智能的特殊性，首先表現(xiàn)在學(xué)習(xí)和終生學(xué)習(xí)的能力上。人后天習(xí)得的智能要遠(yuǎn)大于人的本能，認(rèn)知迅速成長，而生物后天習(xí)得的智能極為有限，這才是最重要的，如何解釋這個現(xiàn)象呢？

思考7:人工記憶網(wǎng)絡(luò)的小世界特征機器學(xué)習(xí)和認(rèn)知的結(jié)果是記憶，和人一樣，機器在一次次學(xué)習(xí)和思維之后，瞬時記憶和工作記憶都會遺忘，唯有留下長期記憶。隨著機器能自學(xué)習(xí)、自編程、自編譯、自對抗、自糾錯、自沉淀、自成長，代表知識結(jié)構(gòu)和圖譜的長期記憶在機器的生命期里不斷地被修飾、修剪和重塑，可不可以在進行記憶的提取時，把機器的長期記憶網(wǎng)絡(luò)看作是基于一個符合冪律分布、具有小世界特征的人工復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)？它有哪些數(shù)學(xué)性質(zhì)？在機器的整個生命周期內(nèi)，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如何變化？網(wǎng)絡(luò)動力學(xué)有哪些性質(zhì)？如何被注意力機制觸發(fā)，表現(xiàn)為涌現(xiàn)的？

思考8:四要素說農(nóng)耕時期人類發(fā)明的工具是雙要素：物質(zhì)和結(jié)構(gòu)；工業(yè)時期人類發(fā)明的機器是三要素：物質(zhì)、能量和結(jié)構(gòu)，工業(yè)革命已經(jīng)證明了一個基本事實：人類大規(guī)模生產(chǎn)出的機器能夠制造出比人類手工勞動更高效、更精致的工具和產(chǎn)品，這就大大解放了人的體力。正在到來的智能時代，人類發(fā)明的認(rèn)知的機器應(yīng)該是四要素：物質(zhì)、能量、時間和結(jié)構(gòu)。它們終將會證明，機器暫時不必和意識糾纏，也一定能夠按照人賦予的意圖，做出比人類更復(fù)雜、更出色的創(chuàng)造嗎？智能機器自身會有想象力和創(chuàng)造力嗎？機器如何學(xué)習(xí)？如何創(chuàng)造？隨著越來越多的智能機器已經(jīng)能聽會說，能畫會唱，有問有答；深度學(xué)習(xí)的成功告訴我們，算法可以不被困在程序里，可以用數(shù)據(jù)調(diào)整算法參數(shù)，甚至生成知識。那么，究竟要躍過一個什么坎兒機器就能創(chuàng)造新思維？如果智能機器能夠思維，能夠創(chuàng)造新思維，獲得新的認(rèn)知，這不但意味著機器能夠寄生、模擬人類的思維和認(rèn)知，機器還可以讓思維離開人體再現(xiàn)，進而創(chuàng)造，這起碼部分消除了人類精神的神秘性。是到了研究智能機器如何創(chuàng)造新思維的時候了。

思考9:異構(gòu)的基礎(chǔ)架構(gòu)和協(xié)同新一代人工智能應(yīng)該聚焦于計算機的算力、算法和數(shù)據(jù)呢，還是應(yīng)該聚焦在機器的交互、學(xué)習(xí)和記憶三個硬核上？為什么？我認(rèn)為智能機器離不開與外界環(huán)境的感知和交互，新一代人工智能的基礎(chǔ)架構(gòu)一定是異構(gòu)的，傳感器端以專用芯片處理為中心，瞬時記憶區(qū)以數(shù)據(jù)處理為中心，工作記憶區(qū)以計算處理為中心，長期記憶區(qū)以網(wǎng)絡(luò)（圖形）處理為中心，明確這種XPU+、DPU+、CPU+、GPU+等異構(gòu)物件組成的協(xié)同工作模式，處理好異步和同步，才能為新一代人工智能提供基礎(chǔ)架構(gòu)的支持。

思考10:量子圖靈機圖靈在劍橋大學(xué)曾經(jīng)癡迷量子物理，為什么圖靈只發(fā)明了圖靈機，而沒有發(fā)明量子圖靈機？現(xiàn)在量子圖靈機已經(jīng)有了，為什么總是“只聽樓梯響，不見人下來”？量子人工智能和量子智能機器什么時候能落地？在什么關(guān)鍵問題攻克之后才能夠落地？

愛因斯坦說過，想象力比知識更重要，提出問題比解決問題更重要。提出新的基礎(chǔ)研究問題、新的可能性、從新的角度重新認(rèn)識舊的問題，需要批判和質(zhì)疑的科學(xué)精神，需要非凡的想象力和創(chuàng)造力。不過，我們也要記得蘇聯(lián)著名作家列夫·托爾斯泰說過的話：“多么偉大的作家，也不過是在書寫個人的片面而已。”因為隨著人類認(rèn)知的越多，人類終于意識到自己不知道的會更多，一個人如此，一群人如此，能夠思維的機器如此，整個人類亦如此。

致謝科學(xué)植根于討論，本文形成過程中，和很多人進行了有益的討論，他們是：常夢雄、韋鈺、戴瓊海、王海峰、婁子勤、黃立威、李兵、王小云、陳小平、尼克、張軍平、安學(xué)、歸麗華、劉成林、何清、何雯、郭毅可、吳基傳、周建設(shè)、劉華平、玄祖興、馬楠、劉玉超、張?zhí)炖?、韓威、江碧濤、于劍、趙菲、陳杰、歐陽真超、段玉聰、劉挺、劉暢、吳飛、張驪、吳華、孫富春、王文捷、王衛(wèi)寧、李雪蓮、趙剛、楊林、劉東紅、李蓓、馬華東、高洪波、劉萌、鄭思儀、吳天驕、李德仁、張旭、殷加倫、吳信東、趙春江、焦李成、龍騰、楊放春、張兆田、陳關(guān)榮、彭艷、劉云浩、支濤、孫茂松、沈向洋、戴國忠、梅宏、史元春、秦昆、趙陽、鄭波盡、王景、劉階、蒲慕明、李向陽、汪國帆、季向陽、周伯文、高躍、唐杰、李涓子、楊義先、董曉波、黃鐵軍、鮑泓、何克清、莊洪林、白曉穎、吳華、林潤華、喬俊飛、吳楓、汪國平、陳桂生、蔡恒進、方向、蔣昌俊、任鵬舉等，在此一并感謝。