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是真正的科學,還是科幻故事

過去幾十年里,人工智能領域從萌芽期(玩游戲,例如井字棋和象棋)開始,步入了青春期(挑戰未知的問題、學習新技能、探索真實世界、尋求和發現自身的局限)。但是,它將來能否繼續成長為一個成熟穩重、羽翼豐滿的學科呢?

我個人認為,許多領域都是等到出現了數學形式系統以提供堅實的理論基礎之后,才得以大展拳腳,并取得了實質性的進展。例如,伯納德·黎曼(Bernhard Riemann)的非歐幾何為愛因斯坦的時空彎曲理論搭建了舞臺。更近一點,克勞德·香農(Claude Shannon)1937年在麻省理工學院時寫的碩士論文中第一次提出了電子電路可以用布爾代數來建模(通常稱為二進制算法),從而奠定了現代計算機的基礎Claude Elwood Shannon, “A symbolic analysis of relay and switching circuits,” master's thesis, Dept. of Electrical Engineering, Massachusetts Institute of Technology, 1940.(正是因為他,我們今天才把計算機的處理過程稱為“0和1”)。在那之前,電子工程師主要是將奇奇怪怪的電子元件拼湊成電路,然后觀測它們的行為——我的小玩意兒把交流電(AC)整流成直流電(DC)的本事比你的厲害,但可別問我為什么。

今天的人工智能會議偶爾也會讓人產生類似的感覺,尤其是當某一個團隊的算法在一連串年度大賽中都優于另一個團隊時。但是,智能是否也容易用理論來分析呢?它是不是在等待某位具備數學思維的工程師的頓悟呢?這是解決另一個問題的關鍵,那就是:人工智能究竟是一個單獨的學科,還是只是計算機科學中的“Lady Gaga”——給數字穿上花哨的擬人戲服,攫住公眾的想象和大量投資,就像大篷車馬戲團的伎倆一樣,總是傾向于夸張和傲慢,讓我們不禁懷疑這一切究竟是真實的,抑或只是個小把戲。

這引出了我對人工智能內涵的個人看法。人工智能的本質(實際上也是智能的本質)就是基于有限的數據,及時做出適當概括的能力。應用的范圍越廣,從最少的信息中得出結論的速度就越快,行為也就會越智能。如果用玩井字棋的程序能夠學習玩其他任何棋盤游戲,那就更好了。如果它還能學習識別人臉、診斷病癥和用巴赫風格來譜曲,我相信我們都會同意它是人工智能。其實現如今,已有一些程序可以完成上述單個任務。不管它的過程是否與人類相同,也不管它是否看起來像人類一樣擁有自我意識,都似乎無關緊要。

要做出一個好的概括,就需要考慮最廣的可用情境。某一條路經常堵車,根據今天是節假日,天氣很不錯,推測今天去海邊的人應該很多,而這條路是去海邊最近的路,所以你決定繞開它,那么你就在進行這種概括。如果你的郵件程序根據一封邀請你在“最近的星期二”參加電話會議的電子郵件而建議你為此設置一個日歷事項,并根據發件人位于另一個時區的事實而將會議時間設置為8天以后而不是明天,并為了你的方便而將該日歷事項與該發件人在你通訊錄里的聯系人條目關聯起來,那么,你的郵件程序也是在從多個知識來源進行類似的概括這個例子可能會讓中文讀者感到有點困惑。原書中的會議時間是“next Tuesday”。中文語境下,“下星期二”指的是下星期的星期二,而不管今天是星期幾。而在英語語境中,“next Tuesday”并不是指“下星期二”,而是指的“今天過后的第一個星期二”。如果今天是星期一,那“next Tuesday”指的就是明天;如果今天是星期二,那就指的是下星期的星期二。在本例中,收到郵件的日子是星期一,但發件人處于另一個時區,當地已經是星期二了。如果郵件程序不具備理解時區的能力,它將把會議時間設定為本周的星期二,也就是“明天”。但由于它具備概括時區的能力,所以它理解了發件人的意圖,很“智能”地將會議設置在8天之后,也就是下星期的星期二。為了避免混淆,我在此未將“next Tuesday”翻譯成“下星期二”,而是翻譯成“最近的星期二”,以示區別。——譯者注。假如你的郵件程序根據你總是拒絕該會議邀請的事實而不再建議你建立日歷事項,它也是在基于情境進行概括。實際上,學習可以被看作依時序的連續概括過程,采取的方式是歸納過去的經驗以用于未來的分析,就像類比推理是將某個領域的知識進行概括并推廣到全新的情境中一樣。有時候,當你面臨新挑戰時,你必須長途跋涉,去遠方尋求指引。但倘若能審慎行事,結果就會看起來非常智能。已有令人信服的線索表明,對情境進行擴展可能正是人類意識的基礎,我將簡單地討論一下這一點。或許,智慧正孕育自廣博之中。

許多科學家都試圖通過研究人腦的詳細結構來探尋人類心智的深度(或至少蜻蜓點水般地觸及其表面),一部分目的是為了揭示人類非凡的認知智能是如何實現的。他們所面臨的謎題是:相對簡單和同質化的生物單元(神經元)是如何通過相互連接來實現如此變化無窮的非凡壯舉的,例如存儲記憶、處理視覺信息、控制身體、生成情緒、指引行為和產生關于“自我”存在的感覺。盡管看起來令人百思不得其解,但這似乎就是事實。那么,誰又能斷言,一個相對簡單但能自由地獲取足夠多的計算資源和輸入數據的計算機程序不能做到同樣的壯舉呢?

人工智能會不會像科幻作品中經常描述的那樣,突然“活過來”呢?不用害怕。在我花了大半輩子徜徉于愈發精巧的人工智能內部世界之后,我還沒有見過一絲一毫的證據表明我們在可預見的未來可能會邁向那個方向。相較之下更有可能發生的事情是,那些被認為需要人類創造力的任務會比我們想象的更容易被自動化所取代。“智能是一個清楚的概念,可以用形式化的方式來分析、測量和復制”這個觀點或許只是一個錯覺。

人工智能可能還算不上硬科學,不像物理學或化學那樣需要用客觀事實來確認和驗證其理論和假說,但它最終可能也會變成那樣更準確地說,一個理論必須能夠用證偽(falsification)而非證實(verification)的方式來檢驗,才能被看作硬科學。例如,參見:http://www.amazon.com/Logic-Scienti c-Discovery-Routledge-Classics/dp/0415278449/。。如果聰明的程序或設計算不上人工智能,那到底什么算人工智能?這個問題尚處在爭論中,但我們不應該被爭論分心,而應該意識到一個重要的事實:這項技術會影響我們珍視的許多事物,包括我們的職業和自我意識。目前,我們可能還沒法為人工智能下一個定義,但我相信大多數人的感受就像美國最高法院的波特·斯圖爾特(Potter Stewart)法官在談及色情時所說的那句名言一樣:“當我看到它的時候,我就知道是它了。”Peter Lattman, “The Origins of Justice Stewart's' I Know It When I See It,'” September 27, 2007, LawBlog,Wall Street Journal Online. Or see 378 U.S. 184, 1964.

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