誰在推動機器的智能化？（I）

「 推動機器智能化的，不是AI，而是人類的焦慮、愚蠢與懶惰。」——徐老斯基

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何為「機器智能」？

很多人雖然無法準確定義何為「機器智能」，業界也莫衷一是，但我相信絕大多數人一眼就能識別出，什麼是愚蠢的。

例如：2011年由吳恩達創立的「谷歌大腦」項目。項目組動用了16000多台計算機組成了包含十億個連接的神經元來模擬大腦的運作模擬，通過觀看數百萬段Youtube視頻學習耗費數月的時間，只是為了讓機器能夠識別貓。而一隻未成年的老鼠在一秒鐘之內就可以識別出天敵並作出行動。在「老鼠」的眼裡，「谷歌大腦」簡直是愚蠢至極。

再比如：人們對ALPHA GO戰勝李世石感到震驚且充滿敬畏之心，機器威脅論甚囂塵上。ALPHA GO動用了足足1920塊處理器及280塊圖形處理器，消耗了440kw的能源，只為了在圍棋上戰勝人類卻做不了其他任何事情，而人類大腦只需區區20w的能量，即可輕鬆處理眾多事務。

這裡有個假設，假如ALPHA GO為了麻痹對手而隱藏它真實的棋藝，或者為了讓人類對其放鬆警惕而讓自己看上去無比的愚蠢，這樣的機器是否才是可怕的呢？

機器所展現的「愚蠢」與人類的愚蠢一樣如出一轍，都有著共同的特徵：

缺乏常識，即缺乏對世界的一般性認知；

缺乏潛藏著的主導行為的意識與動機；

與環境存在不等價交換。

我們不妨從「愚蠢」滑向天平的另一端，去看看什麼才是「智能」的。

圖靈測試提供了一種方法與工具。圖靈在《計算機器與智能》中首次提出了衡量機器是否具備智能的「圖靈測試」：把機器與人關在一個小黑屋，測試對象（人或機器）針對預設的問題進行應答，測試者若無法甄別是機器還是人，則認為機器具備智能的特徵。

圖靈測試將「智能」視為一個黑匣子，它的結構及運作機理對外是不可見的，機器智能若對外在環境所施加的影響與人類智能毫無二致，則判定機器是智能的。

通過這種測試方法，我們將機器智能植入到自動駕駛的場景，去看看什麼是智能的，什麼又是愚蠢的。

「智能」的自動駕駛應該是這樣的：

飛馳在高速上的多輛汽車（為了討論方便，暫且叫汽車吧），從外觀上看不出任何差異，其中有一輛「特別」的汽車沒有乘客也沒有駕駛員，追蹤在上空的直升機從空中由上而下俯視，設定一個特定的測試時間與測試里程作為判定尺度，仍無法鎖定這輛「特別」的汽車，則該輛汽車擁有了圖靈測試方法所符合的機器智能。

「愚蠢」的自動駕駛應該是這樣的：

劉雯為了「放開雙手」，開了一輛凱迪拉克CT6。方向盤上有雙眼睛一直注視著她（相對特斯拉確實省心多啦）看有沒有集中精力開車，她的狀態或許是這樣的：左手接了個電話，右手拿了杯飲料，眼睛卻死死地盯著前方——她將在突發情況來臨時，隨時準備接管汽車的控制權...

因此，當我們在談論機器智能時，首先要思考：

智能主體所處的環境是什麼？

環境是如何對智能主體施加影響的？

智能主體是如何適應環境並做出改變的？

智能主體是如何與外在環境進行等價地交換信息、能量及物質的？

主導智能主體行動的背後，隱含著怎樣的動機與意識？

...

通過上面的分析，徐老斯基大膽地對機器智能下個定義：

由外到內的視角——智能機器通過能量、信息及物質的等價交換，主動適應並改造環境。從內到外的視角——智能機器需要具備如下核心能力：

• 具備常識
• 擁有主導行動的意識及動機
• 是感知、決策及控制的統一存在
• 自主進化能力

02

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誰在推動機器的智能化？

誰在推動機器的智能化？很多人說是AI。顯然，AI聽起來更時髦，也能更快獲得ZF和風險投資的救濟資金，輿論媒體也更樂意跟風報道與炒作。但事實真是如此嗎？我們先來看一個案例——探案。

延續千年古老的破案方式，是聘請高明的偵探，通過自身經驗及邏輯推理，通過碎片的信息逐漸還原事實的真相，找出真正的罪犯。那麼問題來了，像柯南、福爾摩斯等名偵探，很貴且稀缺，一年還破不了幾個案子。怎麼破？目前來看，大致有兩種手段：

一是把專家經驗規模化複製與傳承——古代通過師徒完成知識的傳承，現代則通過建立人類專家知識庫實現專家經驗的批量複製；

二是提高人類專家資源的利用效率——古代通過總結出方法論利於知識的管理與傳播；現代則利用廉價的算力及海量的數據，通過數據驅動的方式（通俗點，本質是暴力破解）為專家提供快速決策的依據。

這兩種方式體現了兩種思想流派：

一是符號流派。主張通過對符號的處理、知識表達及邏輯推理，建立決策體系。1980年在矽谷創立的Intellicorp，就是通過建立專家知識庫而成立的人工智慧初創企業。不知這家公司現在怎麼樣了，隨著互聯網以及搜索引擎的迅速崛起，「答案」無所不在以專家知識庫的人工智慧則日漸式微；

二是聯結流派。主張基於統計及概率論等數理邏輯、神經生物學等基礎理論，模擬人類大腦思維的運作，以數據驅動的方式獲得洞察。

聯結主義快速走向神壇的關鍵因素，不是像電力與蒸汽動力一樣底層的科技創新，而是因為摩爾定律。摩爾定律讓計算機的算力呈現指數級地增長、成本與體積卻不斷的下降，這將意味著為強大的算力所付出的單位成本接近於零。

這就好比，為了破解銀行金庫的密碼，不用去考慮所付出的時間與成本，使用上萬台處理器經過上萬年的暴力破解，總有一天能夠完美實現！

徐老斯基一直認為，推動機器的智能化，不是數據驅動的AI，也不是邏輯驅動的AI（它們僅僅是在機器智能化歷程中的一個印記而已），而是：

人類對生存與繁衍的焦慮

人類機器化後的愚蠢

人類貪圖享受與安逸的懶惰

（未完待續）

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