對現階段的人工智能毋須過分魔幻
來源：中國教育信息化網
作者：李志民
自2016年谷歌的阿爾法狗系列機器人(AlphaGo包括後續進化版本)連續戰勝人類頂尖棋手，可以說引起了人類的整體恐慌，恐慌情緒帶動羊群效應，包括中國在內的大部分國家正是在那個節點開始全力發展人工智能產業，並將其作為未來國家整體國力的重要組成部分。至今三年的時間，這把火愈燒愈烈，而公眾的恐慌情緒也與之糾纏蔓延，彷彿“天啟”將近。
人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是對人的意識、思維的信息過程的模擬，是機器表現出的智能。其發展的目標是讓機器能像人那樣思考、工作，成為輔助人類實現推動生產力發展的工具。從理論上說，有可能會超過人的智能，但從目前的情況看，這種可能性還遙不可及。
其實很多人也許並不知道，AI並不是什麼新鮮的概念，它的提出與1946年誕生的第一台通用計算機僅僅相隔10年時間，與第二代晶體管計算機同齡，在其發展歷程中也經歷了從“神奇”到“神話”的三起三落，當前的爆火除了與阿爾法狗的直觀表演有關，更重要的是計算機、互聯網和大數據的大發展突破了以往人工智能算法不強、算力、數據不足的瓶頸，所以產生了一些炫目的成果，但是這種突破非常有限，甚至在研究者看來，人工智能已經再次遇到了發展的瓶頸，這依然於人類當前的科技水平以及人工智能支撐學科的發展局限是正相關的。可以說，想要百尺竿頭更進一步，需要人類基礎科學(如數學、物理學)、人文科學(如哲學)、工業科學和技術(計算機、互聯網在內的算法、算力和數據)、生命科學(腦科學在內的神經科學)等大發展並交叉融合才有可能實現更大限度的質變。
那麼當前的人工智能到底發展到什麼階段，如今對於AI比較模糊和籠統的分類是弱人工智能和強人工智能。弱人工智能只能在專用的、受限制的軌道上越算越快，越走越強。比如說圍棋、國際象棋等，其基本原理就是在人類設計好的訓練內容“佈局與決策”，通過大量學習過往棋局、與棋手對弈、自我對弈這樣的訓練，從而實現棋力的突破。只有在這些規則清晰、容易量化、可計算的領域，弱人工智能才能發揮效應，並且比人類做得更好，阿爾法狗系列機器人就是典型的弱人工智能。
人工智能從研究方向分為三個方面，分別是感知與識別能力，認知與決策能力，邏輯與計算能力。目前人工智能在感知與識別能力上有部分突破，基本上是集中在解決邏輯與計算能力層次上。邏輯與計算能力又牽涉到深度學習，深度學習又分為三層，有約束的學習，半約束的學習和無約束的學習。阿爾法狗等只是有約束的學習的應用，機器不會疲勞，不會出錯，只要不斷電就能超過普通人。半約束學習理論上需要解一個巨大的數學矩陣，目前的計算能力還達不到。
這也就意味著，當前的人工智能還只能說是由自動控制向自動化的升級，本質上還是人的智能，僅僅也就停留在弱人工智能的初級階段，離有知覺、有自我意識、能推理(Reasoning)和解決問題(Problem_solving)，可以獨立思考問題並製定解決問題的最優方案甚至有自己的價值觀和世界觀體系的強人工智能更是相差十萬八千里。
所以我們應該去思考，人工智能沒有解決的是什麼?智能的形成機制是什麼?有沒有腦科學和神經科學的可靠理論支撐?難道智能僅僅是算法嗎?搞清楚這些問題，我們就不會陷入科幻的杞人憂天和恐慌之中而得出自己的判斷。自然人的智能只是電信號嗎，只是靠電力嗎?沒有電力供應的智能機器怎麼運轉，人類在發明電力之前可是有過幾千年的文明史。
當然，我們說當前人工智能暫時處於“弱”區間並不是說人工智能不重要，弱人工智能照樣提高生產的效率和效益。人工智能發展的想像空間很大，從人類科技史的發展曲線可以看出，人類科學技術的加速度從來沒有停止過，而且是越來越快，在發展到強人工智能的窗口期裡，我們也要做好迎接人工智能時代，實現融合與共同發展的萬全準備。
