讓紀錄片幫你梳理人工智慧的最新發展

前些日子，一則機器人擊敗歐洲圍棋冠軍的新聞著實讓人工智慧這個概念闖進了大家的視野，由Google研發的智能程序「AlphaGo」在比賽中以5：0完勝歐洲職業圍棋冠軍樊麾，而且看過棋路的網友們表示，這簡直就是虐殺。不過恐怕還沒完，人工智慧還要成為你手機里各大公眾號的常見辭彙，因為馬上到3月，「AlphaGo」將挑戰世界頂級圍棋選手李世石，這位高麗國棋王將捍衛我們「肉體人類」最後的尊嚴。

早在上世界末，由IBM研發的超級計算機「深藍」就已經在國際象棋這個項目上擊敗了人類世界冠軍，相信90年左右出生的你一定還記得在文曲星里和你下黑白棋的那位吧。相比於只擁有棋路預測能力的深藍，經過二十年指數級別的飛速發展以及深度學習等理念的提出，以「AlphaGo」為代表的新一代人工智慧程序已經擁有了自我學習、自我完善的能力，這也是它膽敢挑戰複雜多變、彙集東方氣韻之圍棋的底氣。

1997年「深藍」擊敗人類棋王的現場 紀錄片歷來就是新科技領域的暸望員，我們就藉助幾部開腦洞的紀錄片，了解下人工智慧領域的最新發展，探討下人類進化的終極歸宿。大數據與超級運算

2011年2月17日，美國哥倫比亞廣播公司益智問答遊戲節目《危險邊緣》迎來了一位不同尋常的參賽者——由IBM研製的超級電腦「沃森」(紀念IBM創始人)，它將回答主持人用口語提出的涉及廣泛知識領域的問題，與它對陣的是兩位史上最成功的競答選手，紀錄片《谷歌與世界頭腦》詳細記錄了這次跨時代的人機大戰。對沃森來說，最重要的難題是識別人類的語言以及對題目的分解，它需要從主持人充滿諷刺的口吻、由謎語以及詩篇構成的線索中篩選出自己需要的信息，同時它還需要在極短的時間內從自己的資料庫中尋找到最佳答案。最終，電腦沃森狂勝人類

《危險邊緣》現場「沃森」與兩位人類對手

沃森的勝利得利於Google海量數據的支持，更歸功於IBM "DeepQA"系統工程，這個系統使得沃森擁有學習能力。剛剛誕生時，沃森的反應速度相當慢，工程師們往往飯前給它一個線索，讓它慢慢算著，然後出去吃飯再回來，它正好給出答案。在剛接觸測試比賽的時候，它開始在每個以字母n結尾的答案後加上一個「de」的聲音，比如「什麼是巴基斯坦『的』？」口音聽起來像剛來美國的古巴移民。而隨著沃森越來越多觀看《危險邊緣》的錄像，每當它對一個線索作出正確的回答，就會牢牢記住面對此類問題，哪一個程序是值得信任的。最終，不斷的自我更新使得它可以每秒進行80萬億次的運算，在3秒之內挖地三尺，找到任何問題的答案。

「沃森」目前已涉及醫療、服務等多個領域人形機器人 沃森擁有超大規模數據支撐的「腦容量」，以及人類大腦不能企及的運算速度，紀錄片《谷歌與世界頭腦》大膽預測，到了2045年，AI的能力將比現在擴展10億倍！但是，除了10台機箱，沃森並不擁有真正的機器人實體，BBC出品的紀錄片《尋找人工智慧》則提出，我們應該大力發展人形機器人，它們應該與我們有著同樣的運動方式，因為身體的構造決定了頭腦的思維方式。

《尋找人工智慧》為我們展示了一個類人機器人ECCE，它擁有著特種塑料製成的與人類相似的骨骼、用風箏線製成的肌肉構造，它能夠與人交流，特別是進行肢體交流，來自塞爾維亞（不熟悉地理的童鞋趕快拿出地球儀）的設計團隊希望藉此研究人類的大腦如何控制肌肉。

紀錄片《尋找人工智慧》中的ECCE

創造人形機器人就像一件上帝做的事情，這種創造好像開啟了人類超越自身生死的一種方式。上帝創造了人，人又創造了機器，那麼人更像上帝還是機器人？細思極恐，這裡不探討深奧的哲學問題，但是人形機器人的發明確實有助於我們理解自身的行為方式。由探索頻道出品的紀錄片《機器人時代》介紹我們認識了2015年的最新款機器人：iCub。iCub的AI能力大概相當於人類三歲的水平，不僅可以看和聽，還具有本體感受的知覺和運動能力，他甚至可以依據外界變化進行相應反饋，比如控制眼球凝視，通過「眉毛」表達自己的感情。iCub 最為出眾的是在運動領域的學習能力，科研人員有次教他射箭，iCub 只需要進行七次嘗試，在失敗中不斷汲取經驗並進行分析，在第八次就可以準確地命中紅心。

iCub超凡的運動能力來自精密的類人構造 iCub是工程學與機械學的奇蹟，而之所以設計成三歲人類的模樣，是因為這個年齡段是許多人類後天反射形成的時期，是探索自己身體的年齡段，人形機器人iCub的自我完善某種程度上就是我們自己成長的過程。AI的興起與發展目的

進入新世紀以來，通信工程與電子工程上演你方唱罷我登場的好戲，數字技術飛速發展帶來了智能化的生活，而人類也越來越不滿足於機器只提供輔助幫助，而是希望它們能夠思考，參與決策的制定。大天朝央視出品的紀錄片《互聯網時代》就像我們詳細梳理了今後智能化生活的發展方向。基於感觸與識別技術，我們可以擁有更加方便與夢幻的人機交互體驗，通過VR技術實現整個世界的虛擬聯通，我們也會大力發展無人駕駛、無人教學、無人售賣，讓機器替我們做更多的事，可以說我們的世界會無處不智能、無處不終端、萬物皆相連。

真實的圖靈與《模仿遊戲》中扮演者本尼迪克特

但是隨之而來的問題是，這些所謂的自動化技術是否是真正的人工智慧，如果沿著現有產品的道路發展AI技術，是否會走偏，大數據互聯與超強運算速度是否是人工智慧的終點？探索這個問題的答案要從人工智慧理論的提出說起。由英國出品的紀錄片《人工智慧之父：圖靈》講述了現代計算機鼻祖阿蘭圖靈的傳奇人生（當然，你也可以選擇《模仿遊戲》中「夏洛克」版的圖靈）。圖靈依據他在第一台計算機邏輯設計和研製工作中的經驗，在1950年發表了劃時代的論文《計算機和智能(Computingmachiery and intelligence)》，奠定了人工智慧發展的基礎。這位計算機理論大師從行為主義的角度給人工智慧下了定義，提出了機器思維的概念，大名鼎鼎的「圖靈測試」由此而生。圖靈理論對於當代的啟示就在於：不論採用什麼技術，人工智慧發展的重點在於模仿人類思維以及行為方式。除此以外，紀錄片還用比較隱晦的方式全面挖掘了同性戀情對於圖靈的影響，從某些角度講非常深入。

圖靈測試：如果一台機器能夠與人類展開對話，而又不能被辨別出其機器身份，那麼稱這台機器具有智能。深度學習 對於AI發展起到關鍵作用的另一個理念是摩拉維克悖論。在人工智慧開發的早期，人們想當然的認為可以用很短的時間製造出會思考的機器，因為我們已經能夠利用計算機實現下象棋這樣非常複雜的數學邏輯運算，這類問題對於人類自身則需要經年累月的學習。但是慢慢的，科學家們發現雖然人工智慧能夠解決各種「困難」問題，但是卻不能像一個四歲女孩兒一樣知道什麼時候該撒嬌，或是像一個幾個月大小的嬰兒一樣識別父母的模樣，更不用提具備我們人類的直覺與「第六感」。這與傳統的從「簡單」發展到「困難」的模式明顯相悖。

於是，一些天才開發者開始從感知、認知和行為控制三個方面重新定義人工智慧，而這其中又以模擬人類思維的認知能力為最難突破的核心技術。進入新世紀的第一個十年，深度學習理論應運而生。這種理論希望機器模擬、建立一種基於人類神經網路的結構與演算法，對數據進行分析學習。深度學習演算法的精髓在於利用多層次感知結構分析具體低層特徵形成高層抽象類別，翻譯成人話理解就是：對於人臉識別，深度學習網路可以先識別出一些有特徵的線條，然後基於對這些線條的「理解」，識別出不同種類的眼睛鼻子眉毛嘴，再基於對這些器官外形的「理解」，再識別出更高層次的人臉的總體的區別。（摘自知乎）

深度演算法的層級結構機器人的自我進化

我們來看看這種概念的最新應用，由探索頻道出品的地平線系列紀錄片《明日世界》為我們展示了幾款看起來奇奇怪怪的機器人，哦不，應該是機器螃蟹、機器蛇、機器狗。它們誕生的時候完全不知道如何走路、怎樣保持平衡，在最初的嘗試中，它們一遍遍採用我們看似匪夷所思的行走方式，不停地摔倒，甚至扭傷自己的腿，但是在不斷的採集數據、總結分析與自我學習後，他們的走路姿勢逐漸趨向經過數億年自然進化後的動物姿勢，最終找到最合適的步伐。《明日世界》還轉述了機器人發展的另一個理念：先有感覺，再有智能。紀錄片向我們展示了一個全身布滿感測器的機器人Xrc－1，當反覆用綠色尖刺戳它後，它自發建立起綠色與厭惡的映射，這很像我們學習動物建立條件反射的過程。

可以自己學會走路的四腳機器人

我們或許隱約感到，在未來的機器人世界中，也存在類似於進化論的適者生存法則。在自然界中，進化不僅塑造了各種天賦異稟的個體，更讓人類這種最高級生命體發展出了獨有的社會屬性。那麼人工智慧是否也能發展屬於自己的群體生活呢？紀錄片《不可能的物理學》為我們開了又一個腦洞。由美國南加大開發的機器人Superbot由數十個矩形模塊組成，有點類似於我們小時候的積木，他們之間通過獨特的介面相連，可以組成任意形狀，用2足或者4、6、8…足行走。乍聽起來沒什麼新意，但是如果我告訴你每個模塊都是單獨的機器人，擁有自己的思維，可以依據大身體的構造承擔不同的「社會分工」，並且整個身體可以依據不同的地形變化出最適合的模樣，你會怎麼想。如果你還是無感，那麼還記得《超能陸戰隊》中主角發明後來被大魔王偷走的可任意組合的集群機器人么。

可以自我組織、變形的Superbot

大魔王和他的黑科技。。。

Superbot中模塊的組合就像最原始的單細胞動物向多細胞進化，但如果想組成一個真正的社會，機器人必須掌握另一種基本技能，那就是語言。最新的科研成果認為語言是發展人工智慧的關鍵，而為了學習語言，機器人需要了解自己身體的內部構造。在BBC出品的紀錄片《未來景象之人工智慧革命》中，我們目睹了一項偉大發明。房間里的三個機器人名叫myon，這些機器人通過觀察鏡子中的自己了解它們的身體，逐漸學會保持平衡，邁步，伸手等動作，形成了自身的三維模型，存儲了感覺信息的記憶，就像小孩子一樣發展自己。但是最神奇的是，深度學習演算法賦予了它們被認為是僅限於人類的一項行為：發明屬於自己的語言。在紀錄片中，一個機器人說出了一個連發明者都不懂的辭彙，在配合肢體語言演示後，另一個機器人竟然學會了這種語言，做出了正確的動作，這名機器人甚至還可以教旁邊的人類使用這種語言。

自我進化的myon人類將被淘汰？

探索頻道出品的紀錄片《與摩根費里曼一起穿越蟲洞》由此提出了更加大膽的假設：智人不是人類進化的終點，但是終點是什麼？有人認為是具有智慧的機器人。未來的機器人可以把人類排斥在交流之外，發展出比我們更好的合作精神，它們讀取、分析一切數據，發現大自然的基本真理，以至於在進化的道路上把我們甩在後面。

摩根弗里曼還當過紀錄片主持人 事實上，從人工智慧概念誕生起，我們對於AI的恐懼便隨之產生，在眾多科幻作品如《終結者》、《機器姬》、《她》中，人工智慧都對人類產生了反叛的行為，許多科學家也呼籲對機器人的發展增添限制。不過從目前的發展狀況來看，比起擔心早上一睡醒就被「天網」襲擊，我們更應該關心如何讓機器擁有這種超強思維能力。目前的機器人，即便最為先進的型號，仍處於人類3歲左右的認知水平，更不用提擁有複雜的「感受」與「情商」。AI技術最新的研究成果已經不看好「大數據＋深度學習」的發展模式，也許未來機器人技術的突破需要等待生物工程關於人腦結構的探索成果。另一種思路

又或許，我們不必等那麼久，也許可以轉變下思路。我們擔心自己被機器人取代，但是如果我們讓機器人成為我們自身的一部分呢，我們進化的終點會不會是融合了人類與機器的新型生命體呢。NHK紀錄片《改變人類的賽博格技術》就大膽的預測這種半人類半機械的存在方式擁有著廣泛的應用前景。目前，這種技術已經讓許多肢體癱瘓的病人重新行走，讓失明的人重見光明，甚至，在央視《互聯網時代》中，世界上第一名「電子人」用植入體內的晶元與自己的妻子成功的進行了交流。在未來，這種人工智慧的變種會從簡單的機械外骨骼開始，逐漸變為晶元的植入，再到輔助運算的數字大腦，從遙控工作到自主工作，從動作控制到意念控制，我們人類也許將因此迎接直立行走以來最為偉大的進化。

日本發明的智能外骨骼與腦部晶元植入者 怎麼樣，腦洞是否已經打開？說一千道一萬，真正需要關注的是人工智慧革命帶來的機遇，我們該採取怎樣的態度，央視春晚上機器人的集體舞看似笨拙，但那就是方向，在與機器人的對抗中，真正的輸家是那些不想被捲入的人。最後，套用《互聯網時代》的一段話作為結束語：在未來，全球所有的計算機、所有的存儲器、包括所有的人，都將被聯為一體。每台機器、每個人，都只是這個共同整體的一部分。每個人都能享有整個世界，但又都微不足道，獨立的機器、獨立的人，在這裡都不再有意義。在全球腦面前，人類將重新面對我們的文明，面對社會的面貌，面對人生的意義！更多關於紀錄片的文章，請您關注??，為您推介紀錄片，看看世界的奇特，感受生活的溫度。公眾號ID：wedocford

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