文｜伯鎮

如同蒸汽時代的蒸汽機、電氣時代的發電機、信息時代的計算機和互聯網，人工智能正成為推動人類進入智能時代的決定性力量。近期，上海譯文出版社推出全新系列“譯文視野”，并出版新作《人類的未來，AI的未來》和《未來消費新形态》。這兩本書或通過兩位世界級大師的跨界對話，或結合商業場景的實際應用，均聚焦人工智能話題，帶給人們許多啟示。

《人類的未來，AI的未來》 [日]山中伸彌 羽生善治 著 丁丁蟲 譯 上海譯文出版社

《未來消費新形态》 [日]大前研一 編著 呂丹芸 譯 上海譯文出版社

阿爾法狗為何赢

了解人工智能向何處去，首先要知道人工智能從何處來。1956年夏，麥卡錫、明斯基等科學家在美國達特茅斯學院開會研讨“如何用機器模拟人的智能”，首次提出“人工智能(Artificial Intelligence，簡稱AI)”這一概念，标志着人工智能學科的誕生。

人工智能是研究開發能夠模拟、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，研究目的是促使智能機器會聽、會看、會說、會思考、會學習、會行動，涉及的科技領域包括語音識别、機器翻譯、圖像識别、文字識别、語音合成、人機對話、人機對弈、定理證明、機器學習、知識表示、機器人、自動駕駛汽車等。

在影視作品和科幻小說中，人工智能可以無所不能，甚至有聲音說人工智能系統的智能水平即将全面超越人類水平、30年内機器人将統治世界、人類将成為人工智能的奴隸。

關于人工智能，最著名的事件要數阿爾法狗在圍棋比賽中戰勝人類冠軍了。正所謂“外行看熱鬧，内行看門道”，雖然不是圍棋達人，但是羽生善治作為著名的日本将棋棋士，對這一棋界奇聞有自己深刻的理解。

羽生善治在《人類的未來，AI的未來》一書中提出，阿爾法狗采用的技術叫作“深度學習”，讓機器通過學習來不斷變強。學習有兩個階段，首先以人類之間的十五萬份對局棋譜為基礎，機器進行學習，一段時間後機器便能和職業棋手下出一樣的棋，這意味着機器的水平已經跟職業棋手相當。然後，機器之間會進行二十四小時滿負荷對戰，以一秒一局或者十秒一局的速度，積累幾十萬、幾百萬場對局數據，從而以人類完全望塵莫及的速度變強。如此一來，機器戰勝人類棋手便是輕而易舉。

盡管計算機能戰勝人類棋手如今已經毫無懸念，羽生善治卻從專業角度指出，人工智能的棋譜有種不自然的感覺。這是因為現在的人工智能并沒有按時間序列進行處理，也就是說，阿爾法狗在下棋時，缺乏戰略思維，隻是注重戰術技巧，每一步都指向當前局面下最好的一手，這與人類的思維方式有根本的不同。

相比之下，人類棋手會在思考中确定下某種方向，比如說“打個持久戰，或者“急速開展進攻”，這種想法自然會反映在棋路上。而人工智能總是将每一步孤立思考，棋路缺乏連續性或者一貫性。

在羽生善治看來，下棋的背後牽扯到人類美學意識的問題。棋手選擇下一步的行動，和磨煉美學意識的行為非常相似。即使有落子的條件，人類棋手也會因為“不美”或者“不喜歡這個形勢”等理由而放棄，而機器人就不會考慮這些因素。

研發者已經注意到了這些問題。阿爾法狗系統的後續版本阿爾法元從零開始，通過自我對弈強化學習實現圍棋、國際象棋、日本将棋的“通用棋類人工智能”，機器在下棋過程中已經變得越來越有“大局觀”。

人工智能不夠智能

技術改變生活，實際上，人工智能早已深入我們生活的角角落落，給各行各業帶來便利。

《未來消費新形态》作者是大前研一，該書探讨了在消費低迷的低欲望社會背景下，企業未來該如何吸引消費者，其中就談到人工智能的應用。據該書介紹，目前日本流行使用一款名為“ABEJA Insight”的人工智能系統，主要功能是利用店鋪内普遍設置的攝像頭獲取數據，提供店内分析服務，進而讓數據産生新價值。

在計數方面，該系統會運用攝像頭記錄來店人數；在人口統計方面，可解析來店者的年齡跟性别；在行為方面，可解析來店者的停留及動态狀況。将這些新取得的數據組合分析，就會産生新的價值。

比如掌握不同時段的購買率來強化服務或安排班表，對降低成本很有幫助；以宣傳目标和實際來店者屬性作為效果檢證，就能執行最合适的宣傳方案；掌握該店的動态狀況、停留狀況，就能提高客人更替率以提升業績。

《未來消費新形态》還提到，利用人工智能不僅可以取得數據，還可制造全新的體驗。例如大賣場裡的汽車銷售門店，将顧客的動向轉成數據之後，就知道有很多地方沒有人流，沿着人流量更改動線之後，會明顯帶動銷量。此外，将顧客停留的重點數據化後，會很容易發現把跑車擺在入口處，幾乎沒有人會駐足觀看，而一旦換成輕型汽車，客人的停留率會大幅提升。有了這些數據分析材料，商家可以更有針對性地制定營銷和宣傳方案。

不過，對普通民衆來說，人工智能還遠遠不夠好。甚至在互聯網上，“為什麼人工智能大多像人工智障”最近成了熱議的話題。

B站上的一些“人工智障”表現，常常有數百上千萬人圍觀。例如，“長使英雄淚滿襟”的《出師表》經過所謂人工智能的谷歌翻譯後，成了一篇跨學科“大作文”，前言不搭後語，讓人哭笑不得。與此類似，人臉識别系統有時化個妝或者戴個眼鏡就完全失靈，有時會将圖片識别為真人，甚至鬧出了“王者榮耀”的人臉識别，将狗認作人臉的笑話。

實際上，人工智能整體還隻在起步階段。相對而言，面向特定任務的專用人工智能系統由于任務單一、需求明确、應用邊界清晰、領域知識豐富、建模相對簡單，在局部智能水平的單項測試中已經可以超越人類智能。比如阿爾法狗在圍棋比賽中能戰勝人類冠軍，人工智能系統診斷皮膚癌能達到專業醫生水平。

這種專科專項的勝利難言成功。人的大腦是一個通用的智能系統，能舉一反三、融會貫通，可處理視覺、聽覺、判斷、推理、學習、思考、規劃、設計等各類問題，可謂“一腦萬用”。目前的人工智能系統與人類智慧還相差甚遠，可謂有智能沒智慧、有智商沒情商、會計算不會“算計”、有專才而無通才。因此，在通用環節，人工智能依舊存在明顯的局限性，依然還有很多“不能”。

深度學習帶來威脅

開發阿爾法狗的哈薩比斯，在談到開發人工智能的初衷時，舉出的理由之一是揭開人類思考的機制。實際上，“啟發法”這種掌握大方向的方法，可以說就是引入了類似人類的思考機制。

隻是，還有不少等待克服的障礙。半導體業界有個經驗規律叫作“摩爾定律”，意思是說，“半導體的集成度每過一年半到兩年就會翻倍”。現在的中央處理器是七納米，遲早會達到物理極限，所以現在很多人也在研究與以往完全不同的工作原理來提升運算處理速度，其中之一就是研發量子力學原理的量子計算機，量子計算機的計算速度有望遠遠超越目前的超級計算機。除了量子計算機，還有一種是模仿人類大腦架構的“腦型計算機”也在積極研發中。

處理大量數據和信息可以依靠超級計算機，但受種種條件限制，一個國家不可能建造一兩千台超級計算機。很多人認為，計算機的将來隻能是可以并行處理的量子計算機，或者超節能的“腦型計算機”。不過，這兩者真正走向商用還遙遙無期。

《人類的未來，AI的未來》直言，人類大腦的機制還遠遠沒有弄清。雖然有人預測說三四十年後，計算機有望超越全人類總體智慧，但能不能實現還很難講。别忘了，人工智能擅長根據數據預測人們喜歡的東西，但人類有喜歡意外的天性、喜歡莫名其妙的可能性，這種創造性思維目前尚無法被模仿複制。

盡管人工智能“路漫漫其修遠兮”，但其深度學習能力已經對人類文明造成潛在威脅。這裡說的威脅，不是那種科幻式的想象，而是一種基于現實的考量。

簡單而言，“深度學習系統的大量運用會在短期内對特定領域内的人類工作崗位構成威脅，由此也會對人類專家的穩定培養機制構成威脅，并使得深度學習未來的智慧汲取對象變得枯竭”，由此，人類文明在耗盡了深度學習的短期紅利後，可能走向衰落。

拿醫學中的腫瘤人工智能診斷來說，這種新興技術在設計深度學習框架時，必須依賴專家醫生進行數據的标注，但是專家醫生本人的讀圖能力卻是在數十年的學習和實踐中積累的。當這種人工智能技術得到推廣，醫學院的學生可能沒有精神動力再耗費多年心血進行相關學習，從長遠來看，這會導緻人類醫生相關能力退化。

而且，由于深度學習的統計學機制會剔除偶然數據，很多罕見病例的腫瘤形态不會被标注，這種情況下，隻能依賴人類醫生。長遠來看，人工智能腫瘤診斷也會對人類醫生診斷罕見病例的能力産生負面影響。

更多問題已經顯現出來。個人信息和隐私保護、人工智能創作内容的知識産權、人工智能系統可能存在的歧視和偏見、無人駕駛系統的交通法規、腦機接口和人機共生的科技倫理……這些都需要抓緊提供解決方案。

2017年9月，聯合國犯罪和司法研究所決定在海牙成立第一個聯合國人工智能和機器人中心，規範人工智能的發展。美國白宮多次組織人工智能領域法律法規問題的研讨會、咨詢會。特斯拉等産業巨頭牽頭成立專門機構，希望“以有利于整個人類的方式促進和發展友好的人工智能”。

可見，人工智能早已不僅僅是個科學技術問題，要想健康可持續發展，未來需要從社會學的角度系統全面地研究人工智能對人類社會的影響，制定完善人工智能法律法規，規避可能的風險。

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