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我想對(duì)于AI有所了解的人，一定是不會(huì)反駁上面這句話的。雖然這些弱AI已經(jīng)強(qiáng)到可以擊敗全世界頂級(jí)的圍棋選手，但是這不妨礙它仍然是一個(gè)弱AI。雖然Artificial Intelligence中有一個(gè)intelligence（智能），但實(shí)際上如今世界上的AI并沒有任何一個(gè)擁有真正的智能。我有個(gè)學(xué)AI的朋友說的很好：AI科研就是玩數(shù)學(xué)。神乎其神的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，歸根結(jié)底不過是一堆數(shù)學(xué)運(yùn)算。而AI表面上的智能，不過是進(jìn)行大量運(yùn)算后，選擇出程序認(rèn)為最適合的應(yīng)對(duì)方式罷了。
舉個(gè)例子，給出一串?dāng)?shù)字：1 3 7 15 31，問下一個(gè)數(shù)是多少。
把它交給AI，AI可能會(huì)認(rèn)為這是一個(gè)函數(shù)，然后使用一個(gè)公式來計(jì)算一下這個(gè)數(shù)的規(guī)律：
f(x)=af4(x-1)+bf3(x-1)+cf2(x-1)+df(x-1)+e，其中f(0)=1,x>=1
通過對(duì)參數(shù)a、b、c、d、e的調(diào)整，f(x)可以代表任意線性函數(shù)，當(dāng)然也包括了能適用于上面那串?dāng)?shù)字的那個(gè)唯一的函數(shù)。
于是算法會(huì)根據(jù)上面給出的數(shù)字來進(jìn)行擬合，最后會(huì)算出a=0，b=0，c=0，d=2，e=1，所以AI會(huì)認(rèn)為下一個(gè)數(shù)字是63。一般情況下這個(gè)結(jié)果是對(duì)的，但是對(duì)于計(jì)算機(jī)來說，數(shù)字就只是數(shù)字，對(duì)于人來說，數(shù)字很可能會(huì)有別的含義，比如年齡、分?jǐn)?shù)、時(shí)間等等，在賦予這些額外的含義之后，可能會(huì)得出不同的結(jié)果。而這是目前的AI無法理解的。
而現(xiàn)在看起來很厲害的AI，其實(shí)只不過是它們接受的輸入，和用來計(jì)算輸入值的公式比較復(fù)雜而已。本質(zhì)上，還是計(jì)算→選擇結(jié)果。而深度學(xué)習(xí)的過程，就是讓AI不斷的算出各種結(jié)果，并且讓它明白哪些是錯(cuò)的，哪些是對(duì)的。然后強(qiáng)化能計(jì)算出正確結(jié)果的公式的權(quán)重。說到這里，你還覺得它們有真正的智能嗎？制造一個(gè)真正的智能，在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)都會(huì)是一個(gè)巨大的難題。
按理說，人們想要制造的AI是一個(gè)擁有類似人類的智能的東西。在最初設(shè)計(jì)的時(shí)候想到的第一件事應(yīng)該就是模仿人腦的結(jié)構(gòu)，然而很不幸。這樣想的人發(fā)現(xiàn)他們根本做不到，因?yàn)榇竽X太復(fù)雜了。
雖然大腦占用的空間很小，重量也很輕，但微觀結(jié)構(gòu)千奇百怪。人腦中有估計(jì)數(shù)千億個(gè)神經(jīng)元，而每個(gè)神經(jīng)元的形態(tài)、突觸位置等屬性都不一樣。要用計(jì)算機(jī)模擬出來的話，運(yùn)算量會(huì)龐大得難以想象。在13年，日本和德國的研究員使用超級(jí)計(jì)算機(jī)“京”進(jìn)行了一次史無前例的神經(jīng)元細(xì)胞模擬，使用“京”上的82944個(gè)處理器和1PB內(nèi)存模擬了17.3億個(gè)神經(jīng)細(xì)胞1秒的活動(dòng)，這神經(jīng)元數(shù)量的規(guī)模僅僅是大腦神經(jīng)元數(shù)量的零頭，但卻花掉了這臺(tái)超級(jí)計(jì)算機(jī)40分鐘來進(jìn)行模擬。筆者懷疑，在摩爾定律都已經(jīng)表現(xiàn)出頹勢(shì)的今天，或許在量子計(jì)算機(jī)出現(xiàn)之前人類都沒法做到完整的實(shí)時(shí)模擬一個(gè)大腦運(yùn)行的程度。
超級(jí)計(jì)算機(jī)“京”，圖片來源，環(huán)球網(wǎng)
而模擬大腦的工作與其說用來制作AI，可能更多的會(huì)對(duì)我們探究意識(shí)的本質(zhì)有幫助，反過來說，如果我們洞悉了意識(shí)的本質(zhì)，那制造出一個(gè)“人工意識(shí)”也就不難了。事實(shí)上，確實(shí)有很多實(shí)驗(yàn)室和組織在進(jìn)行這方面的研究，其中比較著名的有瑞士的洛桑聯(lián)邦工程學(xué)院在2005年建立的Blue Brain Project，其項(xiàng)目目的就是通過超級(jí)計(jì)算機(jī)模擬整個(gè)大腦的生物過程。希望借此探究意識(shí)的本質(zhì)為何，目前計(jì)劃仍在進(jìn)行，逐步進(jìn)行著更復(fù)雜的腦結(jié)構(gòu)的模擬，預(yù)計(jì)將在2023年最終實(shí)現(xiàn)對(duì)人類大腦的模擬。
在擁有那種能力之前，現(xiàn)在的AI類似于一個(gè)折中的方案。人類深知自己暫時(shí)無法模擬人腦的運(yùn)作創(chuàng)造出真正的智能，便決定先創(chuàng)造出一種表現(xiàn)得很像擁有智能的東西。也就是我們現(xiàn)在得到的這些了。
看起來，如果人們擁有了能夠完全模擬大腦的能力，那制造AI簡(jiǎn)直就是一道送分題了，是嗎？這倒也未必，如果要完全的模擬一個(gè)大腦，同時(shí)也就意味著要完全模擬大腦感知外界信息的方式來進(jìn)行信息的輸入輸出，換句話說，我們得到的東西可能就和一個(gè)真正的人類沒什么區(qū)別了，而大腦擅長(zhǎng)和不擅長(zhǎng)的東西我們都很清楚了。就這么創(chuàng)造出另一個(gè)大腦，雖然你也可以說自己發(fā)明了人工智能，但總覺得有哪里怪怪的對(duì)不對(duì)，說好的超強(qiáng)的計(jì)算能力和超快的進(jìn)化速度呢？
如果我們?nèi)ド罹咳祟惖降诪槭裁匆圃烊斯ぶ悄堋覀冞€是不要深究了，那邊比較像是哲學(xué)家的領(lǐng)域。但仔細(xì)對(duì)比下來，最終的AI無非是兩種形態(tài)：
1：現(xiàn)有的算法繼續(xù)發(fā)展下去，可以應(yīng)對(duì)的事越來越多，最終涵蓋了萬事萬物，成為了雖然沒有真正智能，但一切表現(xiàn)得都和擁有真正智能的生物一模一樣的存在。（那是真正的智能嗎？我們能保證自己不是這種存在嗎？噢，我們又一不小心誤入哲學(xué)家的領(lǐng)域了，還是趕緊退出來吧。）
2：基于對(duì)大腦的模擬，進(jìn)行一定程度的改造，使AI能在擁有超強(qiáng)計(jì)算能力的同時(shí)還擁有智能。
感覺說來說去，我們無非是希望有一種東西能在擁有智能的同時(shí)還擁有強(qiáng)大的計(jì)算能力，那為什么我們不改造自己來達(dá)到這一目標(biāo)呢？有很多人想到了這一點(diǎn)，但跟研究計(jì)算機(jī)科學(xué)的人數(shù)一比，就顯得很微不足道了。跟計(jì)算機(jī)科學(xué)比起來，腦科學(xué)看起來很有一種民科和玄學(xué)的感覺。這可能主要是因?yàn)槲覀儗?duì)大腦的了解還太少了。但如果我們能對(duì)大腦加以改造，給它外掛一種計(jì)算能力超強(qiáng)的模塊，是不是我們每個(gè)人就都是一個(gè)人工智能了呢？
之前對(duì)大腦，包括人類的其它部位進(jìn)行改造的設(shè)想多見于軍方的實(shí)驗(yàn)室。但近期也有一些對(duì)人工智能不完全信任的科技界人物表達(dá)了類似的構(gòu)想，據(jù)說主要是為了防止人類被AI甩得過遠(yuǎn)，如Tesla、SpaceX等多家知名科技公司的創(chuàng)辦者馬斯克（Elon·Musk）就提出了一種叫神經(jīng)織網(wǎng)的概念，它就是一個(gè)安裝在頸部靜脈部位的輔助設(shè)備，可以擴(kuò)展人類自己的認(rèn)知能力，或許還有計(jì)算能力。據(jù)Gizmodo的報(bào)道，類似的設(shè)備原型機(jī)已于去年問世。
Elon Musk
人類和AI最終或許不會(huì)像很多電影和小說里想象的那樣大開殺戒，我們可能會(huì)變成一種類似共生的互相有益的關(guān)系，甚至人和人工智能的界限會(huì)越來越模糊。
家庭作業(yè)
討論AI討論的好好的，但是最后卻一個(gè)猛子扎進(jìn)了哲學(xué)的汪洋大海再也回不了頭，留兩道家庭作業(yè)供大家思考吧
1：如果我們擁有了無窮無盡的計(jì)算能力，以我們大腦的水平能充分利用它們嗎？
2：外掛思考能力的計(jì)算機(jī)，和外掛計(jì)算能力的人，有區(qū)別嗎？
感謝閱讀，大家再見！
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