李開復(fù)：人類的演化史就是一部生物智能的訓(xùn)練史

雷鋒網(wǎng)(公眾號：雷鋒網(wǎng))按：2017年是圖靈獎（A.M. Turing Award）設(shè)立50周年。 其中，ACM圖靈獎五十年中國大會（ACM TURC 2017）在中國上海舉辦，在會議上，創(chuàng)新工場CEO李開復(fù)，分享了關(guān)于“人工智能時代與科學(xué)家創(chuàng)業(yè)”的話題。

以下為李開復(fù)的現(xiàn)場論述：

觀點一：深度學(xué)習(xí)無法戰(zhàn)爭生物大腦

深度學(xué)習(xí)基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學(xué)習(xí)模型。表面看，深度學(xué)習(xí)和生物大腦里的神經(jīng)元和突觸的運作有所相似。但其實，深度學(xué)習(xí)只是對單個生物神經(jīng)元的極其粗糙的近似模擬（仿生學(xué)含義）。計算機能做的，就是定好一個模型，設(shè)一個目標(biāo)函數(shù)，讓計算機自己不停地去試，找到一個方案使目標(biāo)函數(shù)的輸出達到最優(yōu)，它就認(rèn)為這是解決方案——但計算機無法真正“理解”為什么是最優(yōu)。

機器學(xué)習(xí)永遠(yuǎn)不會有自我意識，因為其優(yōu)化目標(biāo)是人類設(shè)定，不是物理世界給定的。

即使機器學(xué)習(xí)有了量子計算，并不會改變其在人類社會中的定位。量子計算技術(shù)的發(fā)展，為我們在特定計算任務(wù)（主要是部分?jǐn)?shù)值優(yōu)化算法以及密碼學(xué)算法上），可以給出極其快速的求解速度。

從模擬計算機發(fā)展到光學(xué)計算機，從圖形處理器到量子計算機——代表了計算機運算能力的巨大突破。

雖然量子計算可以為人工智能發(fā)展提供革命性的工具，能夠指數(shù)級地提升學(xué)習(xí)能力和速度，輕松應(yīng)對大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。但認(rèn)為量子計算對大數(shù)據(jù)的處理可以趕上或超越生物大腦對神經(jīng)元和突觸的計算量，而得出AI將達到人類大腦的水平，機器終將超越并取代人類智慧（人工智能奇點論）。

這種推測在科學(xué)上是不成立的。

觀點二：人類的演化史就是一部生物智能的訓(xùn)練史

創(chuàng)新工場人工智能工程院副院長王嘉平認(rèn)為，人類的進化不單單包括大腦和神經(jīng)系統(tǒng)突觸的進化，而是整個世界的進化相統(tǒng)一，與人類的欲望相一致。

人類的感知系統(tǒng)、運動系統(tǒng)，乃至情感和創(chuàng)造力，都是在生存能力的基礎(chǔ)上發(fā)展而來。

深度學(xué)習(xí)僅僅是一個工具。人類的選擇、人類法則、人腦的發(fā)展并不僅僅有關(guān)人類大腦，它是人類進化成果的一個總和，伴隨著整個地球生物界的發(fā)展。生物智能的學(xué)習(xí)從來都不是單個個體的學(xué)習(xí)，而是全球生物在歷史上的所有種群所有個體一起協(xié)同在經(jīng)歷一場以生存為優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的學(xué)習(xí)過程。在機器學(xué)習(xí)中的目標(biāo)函數(shù)由人類設(shè)定，而自然選擇的目標(biāo)函數(shù)則是為生存幾率所驅(qū)動。

現(xiàn)階段機器學(xué)習(xí)過程通常是孤立的，每次從頭來，但生物智能的學(xué)習(xí)過程，其智能的模型通過DNA被代代相傳，每一個個體的學(xué)習(xí)過程都不是孤立的，而是整個地球生物總體學(xué)習(xí)過程中的一部分。

無論是生物的低階智能，如視覺識別系統(tǒng)、以及高階智能，如情感和性沖動，甚至更高階的社會性行為，如協(xié)作和分工，歸根結(jié)底都是在優(yōu)化群體的生存幾率，并且對于個體來說大部分的智能，尤其是低階智能，并不是在其生命周期里面學(xué)習(xí)得到的，而是在繁殖過程中繼承而來的模型。

這個繼承而來的模型，也就是遺傳基因。不僅包含了智能模型“軟件部分”，也包含了定義生物機體構(gòu)造和生化運作方式的模型，即“硬件部分”。

所以，從廣義的計算能力上面來說，生物智能的建立過程是歷代所有種群所有個體的應(yīng)對和自適應(yīng)能力的總和；從廣義的訓(xùn)練數(shù)據(jù)上面來說，是歷代所有種群所有個體所遭遇到的環(huán)境的宏觀變化和沖擊，以及微觀上每個個體在生命周期中遇到的具體的生存任務(wù)，例如覓食和交配。無論哪方面，都是現(xiàn)階段機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)無法企及的。

人類的遷移學(xué)習(xí)能力早已被祖先寫進遺傳基因

以認(rèn)字為例，兒童可以在看過少量的字母圖像之后，輕松識別出大部分同一個字母的所有變體，以及不同的書寫方式。而機器學(xué)習(xí)卻需要大量的包含盡量多的變體的字符圖像，才能把識別任務(wù)做得比較好。因為這并不是生物智能能夠從小樣本中神奇地總結(jié)有效的規(guī)律，而是文字系統(tǒng)本來就是依據(jù)人類視覺系統(tǒng)的識別能力設(shè)計的。

在文字出現(xiàn)之前，類似的圖形，例如連續(xù)的線條、有規(guī)則的輪廓等大量的出現(xiàn)在我們可以看到的自然世界之中。所以，對于這些視覺信號的識別和抽象能力在我們的祖輩甚至可能更早，就已經(jīng)記錄在我們的智能模型之中，也就是在遺傳基因里面，并且在繁殖過程中復(fù)制給一代又一代的新的個體。

但是如果是歷史生物智能構(gòu)建過程中不包含的任務(wù)，對人類來說是非常困難的。如果用二維碼作為人類的文字系統(tǒng)，即使有再多的樣本，對于大部分人類也是極其困難的。然而，這個任務(wù)對機器學(xué)習(xí)來說，識別二維碼的難度和識別人類手寫體的難度并無太大差別。

科幻電影 《降臨》（Arrival）很好地詮釋了這一點，對于來自物理自然環(huán)境的形態(tài)和人類截然不同的世界的外星文明，人類同樣無法識別其書寫文字，需要借助計算機來完成。因為人類視覺系統(tǒng)的進化，只幫助人類發(fā)展以有限的視覺系統(tǒng)能夠識別的文字。

觀點三：人工智能將成為工具箱，未來十年會產(chǎn)生巨大的商業(yè)和社會價值

人工智能和深度學(xué)習(xí)雖然簡單粗暴，且不能稱為復(fù)制人腦，但是在很多特定任務(wù)上都已經(jīng)遠(yuǎn)超人類，在未來十年會產(chǎn)生巨大商業(yè)和社會價值。人工智能的快速發(fā)展將惠及全人類，創(chuàng)造大量的財富。從數(shù)據(jù)驅(qū)動的AI，到收集新數(shù)據(jù)的傳感器，到以無人駕駛、機器人為代表的全自動化階段，將為我們的生活帶來深遠(yuǎn)的影響。

學(xué)術(shù)界可以繼續(xù)探索人腦的奧妙，量子計算將慢慢找到應(yīng)用，但是主流的工程的力量應(yīng)該投入可以成為平臺的人工智能工具箱，帶來人工智能應(yīng)用的井噴，讓更多工程師可以使用。在人工智能工具箱所包含的各種“工具”里，有些工具是基于傳統(tǒng)計算，加上深度學(xué)習(xí)，有些工具可能是基于量子計算，它們各自有各自適合的地方，他們都能夠創(chuàng)造很大的商業(yè)價值，讓社會不斷的進步。

所以現(xiàn)在所面臨的問題是選擇合適的工具，用合適的工具建立人工智能工具箱。我們將學(xué)習(xí)如何利用這些工具，解決更多問題，我們完全可以相信，當(dāng)我們對這一數(shù)據(jù)技術(shù)了解得足夠多的時候，這一技術(shù)將得到更廣泛的應(yīng)用。我們將迎來一個新時代，屆時，所有工程師都可以利用人工智能的工具箱創(chuàng)造更多價值。人工智能應(yīng)用將無處不在，這種技術(shù)將趨于平民化。這將產(chǎn)生巨大的財富，我們將從地球上消除饑餓、貧困。我們將為每個人提供最低收入標(biāo)準(zhǔn)，將有50%的工作會被替代，而也將有50%的工作機會被創(chuàng)造出來。

人工智能時代給人類帶來的挑戰(zhàn)將遠(yuǎn)大于工業(yè)革命。我們要鼓勵更多的人加入到此次變革中來，關(guān)注大數(shù)據(jù)驅(qū)動，我們有很多工作，很多機遇。我們對量子計算技術(shù)的發(fā)展非常樂觀，由大數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能將使人類進入一個新的紀(jì)元。

（本文來自：創(chuàng)新工場，經(jīng)雷鋒網(wǎng)整理編輯。）

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