人工智能距離人腦還有多遠(yuǎn)？真的會(huì)全面取代人類(lèi)？

埃隆馬斯克帶著新女友格里姆斯亮相了。據(jù)說(shuō)，兩人是因?yàn)檫@位女歌手三年前在MV里埋藏的一個(gè)關(guān)于人工智能段子結(jié)緣，馬斯克無(wú)意間看到并看懂了，于是他聯(lián)系上格里姆斯，開(kāi)始了這段戀情。

一個(gè)送跑車(chē)上天的超級(jí)富豪，一個(gè)裝扮走哥特風(fēng)的女歌手，畫(huà)風(fēng)不搭的二人因?yàn)槿斯ぶ悄芙Y(jié)緣。這是最新發(fā)生的與人工智能有關(guān)、影響力卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出專(zhuān)業(yè)人群的新聞。誰(shuí)都不否認(rèn)人工智能的重要性和光明前景，然而言必稱(chēng)人工智能的人，卻未必能說(shuō)明白何為人工智能、它離取代人腦還有多遠(yuǎn)。

人工智能是清華大學(xué)軟件學(xué)院副教授鄧仰東的主要研究方向之一。在他看來(lái)，雖然人工智能吊足了人們的胃口，但是大家還不必?fù)?dān)心AI會(huì)全面取代人類(lèi)。

“AlphaGo確實(shí)是成功的，但是圍棋實(shí)際上遠(yuǎn)沒(méi)有生活復(fù)雜。為什么這么說(shuō)呢?圍棋是一個(gè)確定性的世界：每一步下法的可能性是確定的，整個(gè)棋局的歷史是公開(kāi)的，現(xiàn)在的盤(pán)面中的關(guān)鍵棋子也是可知的。我們的生活就不一樣了。每一個(gè)觀測(cè)到的現(xiàn)象，背后可能都有多種可能性，而每一種可能性都設(shè)計(jì)到很多隱藏變量。這些不確定性，目前的人工智能技術(shù)還難以處理 。” 鄧仰東正在研究怎樣借鑒人腦處理不確定性的方法，構(gòu)造新的人工智能技術(shù)，“人腦很擅長(zhǎng)處理不確定性，特別是，人腦一方面能夠通過(guò)分布注意力和施加動(dòng)作，去主動(dòng)降低不確定性，一方面還可以使用貝葉斯推理和增強(qiáng)學(xué)習(xí)，不斷降低不確定性。”

鄧仰東的研究方向，從一開(kāi)始的集成電路、集成電路計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)、到GPU通用計(jì)算逐步進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。在他攻讀博士學(xué)位的卡內(nèi)基梅隆大學(xué)，在人工智能方面的研究是全球頂尖的，特別是計(jì)算機(jī)學(xué)院的機(jī)器人研究所、語(yǔ)言技術(shù)研究所、人機(jī)交互研究所等，始終站在AI的前沿，只不過(guò)在他讀書(shū)時(shí)“沒(méi)有現(xiàn)在這么火。”

人工智能的發(fā)展漫長(zhǎng)曲折。六十年前的達(dá)特茅斯會(huì)議奠定了學(xué)科的開(kāi)端，最早出現(xiàn)的是用邏輯、概率推導(dǎo)數(shù)學(xué)定理的符號(hào)學(xué)派，在人們逐漸意識(shí)到人類(lèi)本身就不全是靠邏輯解決問(wèn)題后，這一學(xué)派已經(jīng)不再是主流，取而代之的是模擬人腦的連接派。

“人腦就是一個(gè)大網(wǎng)絡(luò)，有一百多億個(gè)細(xì)胞，連接若干層的網(wǎng)絡(luò)。”鄧仰東說(shuō)，最初模擬人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只有一層，由于發(fā)現(xiàn)一層網(wǎng)絡(luò)無(wú)法擬合某些函數(shù)(例如異或)，六十年代成為人工智能的“冬天”，后來(lái)大家發(fā)現(xiàn)兩層以上網(wǎng)絡(luò)就能擬合任意函數(shù)，而杰夫辛頓等人提出用更深層網(wǎng)絡(luò)可以降低網(wǎng)絡(luò)整體規(guī)模， 但受限于上世紀(jì)80年代的計(jì)算能力，“雖然理論很好，算不出來(lái)也解決不了實(shí)際問(wèn)題。”

直到2000年前后，計(jì)算能力提高，Yan LeCun構(gòu)造了著名的人工神經(jīng)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)LeNet，能夠準(zhǔn)確識(shí)別支票，讓人工智能第一次進(jìn)入了人們的生活。隨后，斯坦福大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)給幾百萬(wàn)張圖片打上準(zhǔn)確標(biāo)簽的方式，組織了多次圖像識(shí)別比賽，有力的推進(jìn)了針對(duì)圖像識(shí)別的人工智能技術(shù)。2012年，斯坦福大學(xué)建立的深度網(wǎng)絡(luò)將機(jī)器圖片識(shí)別的錯(cuò)誤率從過(guò)去20-30%降低到12%，2015年微軟將這一數(shù)字又降低到3.8%，超越了5%的人工識(shí)別錯(cuò)誤率。“這是人工智能第一次超越了人類(lèi)。”

AlphaGo打敗人類(lèi)圍棋大師徹底點(diǎn)燃了大眾對(duì)人工智能的熱情。連接派基本成為主流，人們嘗試用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決各種問(wèn)題。人工智能正在融入各個(gè)領(lǐng)域，鄧仰東表示，目前應(yīng)用最多的是視頻識(shí)別，比如交通領(lǐng)域?qū)?chē)牌的自動(dòng)識(shí)別已經(jīng)很成熟，其次是人臉識(shí)別，國(guó)內(nèi)科大訊飛的語(yǔ)音也是比較成功的案例。很多人開(kāi)始相信人工智能能解決任何問(wèn)題，很快會(huì)超越人類(lèi)，甚至上升到倫理的高度。

“人們總是把長(zhǎng)期的事估計(jì)的過(guò)快發(fā)生，短期的事估計(jì)的過(guò)長(zhǎng)發(fā)生。”在鄧仰東看來(lái)，即使是AlphaGo, 所要解決的還是高度確定的事件，但人類(lèi)生活環(huán)境并不是黑白分明的，有很多不確定性、不可預(yù)期的情況發(fā)生，這是人工智能處理不了的。包括他正在進(jìn)行的高鐵列車(chē)數(shù)據(jù)分析，也必須結(jié)合軌道交通領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)知識(shí)才可能把數(shù)據(jù)變成有價(jià)值的東西。

鄧仰東指出，目前美國(guó)人工智能的相關(guān)人才比中國(guó)多，但中國(guó)的優(yōu)勢(shì)在于樣本量大、可供機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)多。2017年，鄧仰東的學(xué)生在PASCAL VOC和COCO兩項(xiàng)圖像識(shí)別競(jìng)賽中，擊敗了牛津、微軟、Facebook等強(qiáng)勁對(duì)手，獲得兩項(xiàng)第一。這種比賽有點(diǎn)像人工智能的奧運(yùn)會(huì)，但沒(méi)有比賽現(xiàn)場(chǎng)，而是讓選手們分頭訓(xùn)練算法和模型，然后網(wǎng)上提交結(jié)果并使用不公開(kāi)的測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)價(jià)。在鄧仰東看來(lái)，這種競(jìng)賽對(duì)提高人工智能的能力非常重要。

今年他計(jì)劃派學(xué)生參加自然學(xué)家競(jìng)賽，從40多萬(wàn)張圖片中識(shí)別動(dòng)植物，難點(diǎn)在于對(duì)物體的細(xì)微分類(lèi)，甚至要具體到門(mén)綱目科屬種。

造一臺(tái)可以像人腦一樣思考和學(xué)習(xí)，具有自我意識(shí)的機(jī)器(AGI，通用人工智能)，是鄧仰東的遠(yuǎn)景目標(biāo)，“人工智能的根本還在于人腦，目前自由能原理(Free Energy Principle)已經(jīng)形成了一種從宏觀上解釋生物認(rèn)知過(guò)程的可能理論，有點(diǎn)像阿西莫夫基地系列小說(shuō)里面的謝爾頓提出了心靈史學(xué)理論的草稿，我們可以從對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯推理以及計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)方面共同努力。”

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