CCCF：周志華 | 關于強人工智能

本文作者：奕欣

2018-01-19 10:55

導語：近來「人工智能」很熱，關于「強人工智能」的一些討論也見諸于網媒報端。作為一名人工智能研究者，在此談點粗淺的看法僅供大家批評。

雷鋒網 AI 科技評論按：本文作者周志華，首發于公眾號中國計算機學會，來源于《中國計算機學會通訊》2018年第1期《專欄》，雷鋒網 AI 科技評論授權轉發。

近來「人工智能」很熱，關于「強人工智能」的一些討論也見諸于網媒報端。作為一名人工智能研究者，在此談點粗淺的看法僅供大家批評。

關于人工智能，長期存在兩種不同的目標或者理念。一種是希望借鑒人類的智能行為，研制出更好的工具以減輕人類智力勞動，一般稱為「弱人工智能」，類似于「高級仿生學」。另一種是希望研制出達到甚至超越人類智慧水平的人造物，具有心智和意識、能根據自己的意圖開展行動，一般稱為「強人工智能」，實則可謂「人造智能」。

人工智能技術現在所取得的進展和成功，是緣于「弱人工智能」而不是「強人工智能」的研究。正如國際人工智能聯合會前主席、牛津大學計算機系主任邁克爾·伍德里奇(Michael Wooldrige)教授在 2016 年 CCF-GAIR 大會1報告中所說：強人工智能「幾乎沒有進展」，甚至「幾乎沒有嚴肅的活動」(「little progress, little serious activity」)。事實上，人工智能國際主流學界所持的目標是弱人工智能，也少有人致力于強人工智能。那么，這是不是因為強人工智能「太難」，所以大家「退而求其次」呢？不然。事實上，絕大多數人工智能研究者認為，不能做、不該做！

CCCF：周志華 | 關于強人工智能

牛津大學邁克爾·伍德里奇教授

首先，從技術上來說，主流人工智能學界的努力從來就不是朝向強人工智能，現有技術的發展也不會自動地使強人工智能成為可能。

不妨看看現在人工智能技術所取得的成功。在圖像識別、語音識別方面，機器已經達到甚至超過了普通人類的水平；在機器翻譯方面，便攜的實時翻譯器已成為現實；在自動推理方面，機器很早就能進行定理自動證明；在棋類游戲方面，機器已經打敗了最頂尖的人類棋手……可以看出，上述成功有一個共同的特點：它們都是在考慮某種特定類型的智能行為，而不是「完全智能」行為2。一方面，聚焦在特定類型的智能行為上，才使得任務成為可能而非空談3；另一方面，如果目標是制造「工具」，那么考慮特定類型的智能行為就已足夠，自主心智、獨立意識、甚至情感?之類的東西，根本無須考慮。打個未必恰當的比方，如果人們的目標是造個工具砸東西，那么造出錘子來就好了，無須考慮讓錘子有心智、意識，也不必考慮是否要讓錘子自己感覺到「疼」。事實上，人工智能研究活躍的子領域，都是與制造智能「工具」直接相關的；而對「強人工智能」必不可少、卻與「工具」不太相關的內容，如自主心智、獨立意識、機器情感之類，罕有嚴肅的研究。所以，現有技術即便發展再快、發展再好，也不會直接使得強人工智能成為可能。

第二，即便想研究強人工智能，也不知道路在何方。

有一種說法，認為如果能夠模擬出「人腦」，把其中的神經元、神經突觸等全部同規模地仿制出來，那么強人工智能就會自然產生。然而，這種說法從來沒有得到過一點點證明，嚴格說來甚至不能稱其為「猜想」，因為猜想也應該有一些即便不夠完備但尚能顯示可能性的證據，例如通過仿制簡單細胞，做出了單細胞智能生物。實際上，我們完全有更強烈的理由認為，即便能精確地觀察和仿制出神經細胞的行為，也無法還原產生出智能行為。正如國際人工智能終身成就獎得主、多倫多大學赫克托·萊韋斯克(Hector J. Levesque)教授在他2017年的新著?中所說，即便在最理想的情況下，神經科學家也僅是能獲得「目標代碼」而已，沒有理由認為獲得了目標代碼就能還原出源代碼，因為這樣的「反向工程」即便對軟件程序來說也幾乎是不可能的，更何況神經細胞內部還存在「分布式表示」?。

第三，即便強人工智能是可能的，也不應該去研究它。

任何一個科學研究領域或許都存在一些不該去觸碰的東西。例如克隆人是被主流生命科學界所禁止的。強人工智能的造物將具有自主心智、獨立意識，那么，它憑什么能「甘心」為人類服務、被人類「奴役」？有人把阿西莫夫的「機器人三定律」?奉為圭臬，但事實上這是行不通的。且不論三定律自身的矛盾和漏洞?，憑什么以為有自主心智和獨立意識，且智能全面達到甚至超越人類水平的機器，就不會把這些約束改掉呢？即便它是善意的，人類又憑什么認為它會同意比它「愚蠢」的人類的判斷？例如它會不會以為把人類全部關進監獄就可以避免人類互相殘殺，這才是對人類整體最好的？至于說，到時候人類如果覺得危險了，可以把機器的電源斷開……這只是開個玩笑吧，真到那個時候，機器恐怕早就能采用其他的方式攝入能源了。總之，強人工智能出現的那一天，恐怕真的就是人類面臨最大生存危機的時候。所以，對嚴肅的人工智能研究者來說，如果真的相信自己的努力會產生結果，那就不該去觸碰強人工智能。