今年年初，繼去年以4：1的成績戰勝李世石之後，AlphaGo又一次橫掃圍棋棋壇、擊敗了15位世界冠軍，取得60連勝的好成績，其中包括中國、韓國、日本各自的“當今第一人”。在中國，百度智能機器人“小度”亮相《最強大腦》，在“人機大戰”環節中，連續擊敗号稱“鬼眼之才”的水哥王昱珩和排名世界第一的記憶大師王峰，獲得了兩勝一平的戰績。

AlphaGo和小度的優秀戰績使得一時之間人工智能風頭無倆。說到“人工智能”，它一定是最近幾年最熱的詞，沒有之一。時至今日，人工智能已經廣泛地運用到了人們生活、工作的方方面面。但是在人工智能崛起的同時，就如同輪回一般，上個世紀人們對于人工智能的那些擔憂又開始冒頭。人工智能對戰人類的勝利雖然隻是剛剛開始，但是對于人工智能終将取代大部分的人類智能，機器人發展所帶來的社會道德與倫理問題将會毀掉這個世界等等想法，在人們的心中蔓延。人們亟需一些倚仗來消除這種消極的想法。

人們的擔憂并不是杞人憂天

歐盟欲立法區分機器人與自然人的消息一經報道，就“收獲”了不少人的嘲諷，有人表示，歐洲不去解決令他們焦頭爛額的難民問題和經濟問題，居然有閑心在這杞人憂天，管起了人工智能的問題。然而，這樣的說法隻能代表一部分人的想法，也并不就是理智的看法。目前來說，人工智能的發展已經遠遠超出了我們的想象。根據摩爾定律：單位面積集成電路上可容納的元器件數目約每隔18—24個月便會增加一倍，性能也将提升一倍。人工智能的智力正呈指數發展，然而在這期間，人類自身的進化卻完全可以忽略。甚至有人表示，按目前的發展速度，不出30年人工智能的智力就有可能全面超越人類。

即使抛開人類将被人工智能替代的這種在目前看來還尚遙遠的問題。随着人工智能在人們的生活、工作中扮演着越來越重要的角色，一些問題已經近在眼前。2016年5月，在美國德克薩斯州，一輛自動駕駛的特斯拉發生車禍緻人死亡的新聞轟動一時。在以後諸如此類的事件中，無人駕駛汽車上路是不是增加的民衆的安全成本？事故雙方是否有機器人參與？若有機器人參與将如何進行後續的處理？人工智能在技術上、倫理上如何進行監管？這些問題的界定與解決已經迫在眉睫，并不是杞人憂天。

對機器人與自然人的界定技術上怎麼實現

據報道，歐盟的這項立法決議尚在讨論階段，目前并沒有到塵埃落定的時候，那麼對于機器人與自然人的界定在技術上怎麼實現？我們可以從目前代表人工智能做稿水平的Alphago來窺視一番。

相比于傳統AI，近幾年來的深度學習，已經表現出了人工智能不斷學習進化的能力。但總體來看，雖然Alphago的算法設計非常精妙，但它仍然是基于對大數據的暴力統計運算，這和人類智能的運作過程完全是兩回事。

更關鍵的是，深度學習仍然存在無法解決的理論難題，比如說框架問題。當一個機器人進行動作時，世界中的某些事物就會因為機器人的動作而産生實時的變化，機器人需要對這些變化做出反應。但什麼事物會變化，什麼事物不會變化，機器人本身并不知道，也無法形成大數據，不可能用大數據來進行訓練。因此，對人工智能來說，要生成一個具有人類常識信念的神經網絡還是非常困難的。

此外，深度學習由于需要大量的訓練樣本，在訓練過程中需要不斷地調整參數來獲得想要的輸出。比如，Alphago就需要大量的人類棋局作為訓練樣本，而且訓練過程中也需要人工設定特征參數。因此從本質上來說，人工智能的神經網絡與世界之間的對應關系是人為設定，而不是神經網絡自主生成的，這也是與人類智能的核心區别之一。

也許現在所謂的超級智能電腦，它可以在運算速度上甩人類好幾條街。但是人工智能與人類智能真正的差别其實主要是質量而不是速度。我們用人類和猩猩的思考來進行類比，兩者真正的差别是人類的大腦有一些獨特而複雜的認知模塊，這些模塊讓我們能夠進行複雜的語言呈現、長期規劃、或者抽象思考等等，而猩猩的腦子或者是人工智能的腦子因為缺少這些認知模塊，是無法完成上述功能的。即使猩猩的腦子加速百倍，智力提升千倍，它還是無法在人類的層次思考。也就是說即使遵循摩爾定律，人工智能智力的發展是呈指數增長的，但是，它與世界的對應關系是基于人為設定的，它發展的天花闆就是人類智能的極限。

慧聰安防網總結

阿西莫夫在他的小說中表達了類似的觀點：機器人在未來會逐漸取代人類，但是他們隻能傳達情感，卻不能擁有情感。從本質上來說，人工智能的思考方式與人類智能是不同的，一個是基于暴力大數據統計，一個是基于人類常識的神經網絡。而且由于某些認知模塊的缺失，人工智能即使發展到運算速度更快，智力更高，它還是無法在人類的層次進行思考，這便是歐盟相關法案的核心基礎。

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