背道而馳的，因而在人工智能領(lǐng)域并沒(méi)有得到足夠的重視及應(yīng)用。
大量認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域的實(shí)驗(yàn)研究表明，人類智能具有以下幾個(gè)特性。
人類智能的目標(biāo)不是準(zhǔn)確。人類智能并不追求在精神世界里客觀準(zhǔn)確地再現(xiàn)物理世界。上帝設(shè)計(jì)人類智能時(shí)，不假思索地直奔“生存”這一終極目標(biāo)而去：用最合理的代價(jià)，獲取最大的生存優(yōu)勢(shì)。人類大腦的平均能耗大約只有20瓦，相對(duì)于龐大的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)來(lái)說(shuō)只是九牛一毛。盡管人腦的重量只有1400克左右，約占人體重量的2.3%，但它的血液供應(yīng)量卻占到了全身的15.20%，耗氧量超過(guò)全身的20%，對(duì)于人類已經(jīng)接近其生理可以負(fù)擔(dān)的極限。在這種資源極其有限的條件下，人腦通過(guò)以下幾種方式實(shí)現(xiàn)了最有效的資源調(diào)配，由此來(lái)保障最有意義的生理和智能活動(dòng)。
第一，主觀能動(dòng)的選擇性。精神世界不是對(duì)物理世界的簡(jiǎn)單映射，而是非常扭曲和失真的。體積相對(duì)較小的手指、舌頭等重點(diǎn)區(qū)域，在感覺(jué)運(yùn)動(dòng)中樞里占據(jù)大部分的皮層區(qū)域。同樣，在視覺(jué)上只有對(duì)應(yīng)中央視野的視網(wǎng)膜具有很高的空間、顏色分辨率，而更廣泛的外周視野只對(duì)物體的突然出現(xiàn)或消失，以及物體的運(yùn)動(dòng)更敏感。人類視覺(jué)處理的通常方式是，外周視野的顯著變化會(huì)在第一時(shí)間被捕獲，做出應(yīng)激反應(yīng)，然后再把中央視野移動(dòng)到目標(biāo)上進(jìn)行后續(xù)的處理。
人類通過(guò)知覺(jué)組織的選擇性注意機(jī)制，直接感知輸入信號(hào)中的大范圍不變性質(zhì)，而忽略大量的局部特征性質(zhì)。大量視而不見(jiàn)的現(xiàn)象，在實(shí)驗(yàn)室研究中表現(xiàn)為注意瞬脫、變化盲視等等。比如，盡管可以清晰地分辨出霓虹燈中的色塊顏色、形狀各不相同，甚至在空間和時(shí)間上都不連續(xù)，人腦仍然把這些色塊看成是同一個(gè)物體，從而產(chǎn)生運(yùn)動(dòng)的感覺(jué)。研究表明，這種運(yùn)動(dòng)錯(cuò)覺(jué)本質(zhì)上不是運(yùn)動(dòng)，其生態(tài)意義在于對(duì)知覺(jué)對(duì)象進(jìn)行不變性抽提。另一方面，人腦會(huì)主動(dòng)把忽略的部分補(bǔ)充回來(lái)。而通過(guò)經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，上下文關(guān)系等補(bǔ)充回來(lái)的信息，難免有錯(cuò)。所謂錯(cuò)覺(jué)就是精神世界和物理世界的錯(cuò)位。這些錯(cuò)覺(jué)的生態(tài)意義在于在有限資源條件下，快速直接地形成穩(wěn)定的感知。這種機(jī)制既是人類天馬行空的聯(lián)想能力和創(chuàng)造力的源泉，同時(shí)也是各種精神心理疾患的生物學(xué)基礎(chǔ)。
第二，模塊化的層次結(jié)構(gòu)和分布式表征。當(dāng)前認(rèn)知科學(xué)越來(lái)越依賴于腦成像技術(shù)的發(fā)展。功能模塊化假設(shè)認(rèn)為，大腦是由結(jié)構(gòu)和功能相對(duì)獨(dú)立、專司特定認(rèn)知功能的多個(gè)腦區(qū)組成。這些模塊組成復(fù)雜的層次結(jié)構(gòu)，通過(guò)層次間的傳遞和反饋實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入信號(hào)的主動(dòng)調(diào)節(jié)。大量腦成像的研究實(shí)驗(yàn)也支持了這一假設(shè)，特別是視覺(jué)研究發(fā)現(xiàn)了非常詳細(xì)而復(fù)雜的功能模塊及其層次結(jié)構(gòu)。另一方面，分布式表征的假說(shuō)認(rèn)為，認(rèn)知功能的神經(jīng)機(jī)制是相對(duì)大范圍的分布式腦狀態(tài)，而不是特定腦區(qū)的激活與否。當(dāng)前研究認(rèn)為，人腦是模塊化和分布式表達(dá)共存的自能系統(tǒng)。
第三，反應(yīng)性活動(dòng)和內(nèi)生性活動(dòng)。人腦不是一個(gè)簡(jiǎn)單的刺激-反應(yīng)系統(tǒng)，大量的內(nèi)生性活動(dòng)甚至比反應(yīng)性活動(dòng)還多。人腦在所謂的靜息狀態(tài)下的耗氧量與任務(wù)狀態(tài)下相比差別很小。然而幾乎所有的經(jīng)典認(rèn)知科學(xué)研究都是建立在刺激反應(yīng)實(shí)驗(yàn)范式的基礎(chǔ)之上。這種實(shí)驗(yàn)范式是讓實(shí)驗(yàn)對(duì)象在特定的條件下完成特定的認(rèn)知任務(wù)，收集并分析實(shí)驗(yàn)對(duì)象的行為或生理反應(yīng)，通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的充分比照，建立人腦某種活動(dòng)模式或認(rèn)知機(jī)理的假設(shè)。內(nèi)生性活動(dòng)因其往往只能通過(guò)內(nèi)省的方式進(jìn)行研究，而被長(zhǎng)期排除在認(rèn)知科學(xué)的研究主流之外。隨著腦成像技術(shù)的發(fā)展，功能連接成為分析靜息態(tài)大腦自發(fā)活動(dòng)的有力工具。特別是默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)立了強(qiáng)調(diào)內(nèi)生性活動(dòng)的全新腦功能成像研究范式。默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)被認(rèn)為涉及警覺(jué)狀態(tài)、自我意識(shí)、注意調(diào)控以及學(xué)習(xí)記憶等心理認(rèn)知過(guò)程，已被廣泛應(yīng)用于社會(huì)認(rèn)知、自我、注意、學(xué)習(xí)、發(fā)育、衰老機(jī)制的研究，有力推動(dòng)了各種腦生物指標(biāo)的完善和腦疾病的治療，這些疾病包括阿爾茲海默病、帕金森病、抑郁癥、精神分裂癥和自閉癥等等。
因此，整合有關(guān)分布式表達(dá)和內(nèi)生性活動(dòng)的最新研究成果，可能會(huì)帶來(lái)對(duì)人腦活動(dòng)模式（人類智能的物質(zhì)基礎(chǔ)）一種全新的理解。
人類智能的本質(zhì)不是計(jì)算。人類智能體現(xiàn)在對(duì)外部環(huán)境的感知、認(rèn)知、對(duì)所觀察事物或現(xiàn)象的抽象、記憶、判斷、決策等。然而，這些智能并不是人類所獨(dú)有。許多高等動(dòng)物，如狗、猴子、猩猩，也或多或少具有類似的能力。同時(shí)，計(jì)算并不是人類智能的強(qiáng)項(xiàng)。真正將人類與其他動(dòng)物區(qū)分開(kāi)來(lái)的，是人類的邏輯推理能力、想象力、創(chuàng)造力以及自我意識(shí)。人類利用這類能力能夠想象并且創(chuàng)造出自然界中不存在的東西，如汽車(chē)、飛機(jī)、電視、計(jì)算機(jī)、手機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)。這類能力是推動(dòng)人類社會(huì)不斷發(fā)展與進(jìn)步的源泉，是生物智能的圣杯。
而對(duì)代表生物智能最高水平的上述能力，人類目前還所知甚少，對(duì)其機(jī)理的研究還處于啟蒙階段。研究表明，這些能力不是依靠計(jì)算得來(lái)的，而似乎是與聯(lián)想記憶及人類豐富的精神世界有關(guān)?；谀X信號(hào)的分析實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，人腦的海馬回、海馬旁回、杏仁核等腦區(qū)中存在著大量專司特定聯(lián)想記憶的神經(jīng)細(xì)胞。例如，上述腦區(qū)中存在單個(gè)或一小簇神經(jīng)細(xì)胞，會(huì)被與美國(guó)前總統(tǒng)克林頓相關(guān)的所有刺激信號(hào)所激活，無(wú)論刺激信號(hào)是關(guān)于克林頓的圖片，還是Clinton這個(gè)英語(yǔ)單詞，還是克林頓本人的語(yǔ)音回放。顯然，這些神經(jīng)細(xì)胞并不是被某個(gè)模態(tài)的特定特征所激活，它們所對(duì)應(yīng)的是克林頓這個(gè)抽象概念。此外，腦成像研究表明，圍棋專業(yè)棋手相對(duì)于業(yè)余棋手更多的是依賴聯(lián)想記憶系統(tǒng)，而非邏輯推理來(lái)下棋。實(shí)際上，圍棋界訓(xùn)練棋手的最常用方法就是將高手對(duì)局中的關(guān)鍵部分拆解成許多死活題，棋手通過(guò)大量死活題的解題訓(xùn)練來(lái)提高自己聯(lián)想記憶的經(jīng)驗(yàn)和效率。
機(jī)器智能與人類智能的優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)
當(dāng)代的計(jì)算機(jī)擁有強(qiáng)大的存儲(chǔ)與運(yùn)算能力。早在1997年，IBM的“深藍(lán)”超級(jí)電腦就戰(zhàn)勝了國(guó)際象棋冠軍卡斯帕羅夫。但這次勝利在人工智能領(lǐng)域并沒(méi)有產(chǎn)生太大的反響，原因在于，“深藍(lán)”幾乎純粹是依靠強(qiáng)大的運(yùn)算能力遍歷所有的可能性，利用“蠻力”取勝的。“深藍(lán)”所遵循的，就是“人工智能即是計(jì)算加記憶”這個(gè)簡(jiǎn)單法則。由于圍棋的搜索空間比國(guó)際象棋大很多，“深藍(lán)”的這種制勝策略針對(duì)圍棋是行不通的。與“深藍(lán)”相比，AlphaGo的最大進(jìn)步就是從“計(jì)算加記憶”進(jìn)化到“擬合加記憶”法則。它利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這個(gè)萬(wàn)能函數(shù)，通過(guò)學(xué)習(xí)來(lái)擬合兩千多年來(lái)人類所積累的全部經(jīng)驗(yàn)及制勝模式，并將其編碼到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的龐大參數(shù)集中。對(duì)于當(dāng)前棋局的任何一個(gè)可能的落子，訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都能夠預(yù)測(cè)出它的優(yōu)劣，并通過(guò)有限數(shù)量的模擬搜索，計(jì)算出最終的獲勝概率。這樣的戰(zhàn)略不需要對(duì)棋局的所有可能性做遍歷搜索，更像人類棋手所使用的策略。然而，由于AlphaGo對(duì)每個(gè)落子以及最終勝率的預(yù)測(cè)，是建立在圍棋界兩千多年來(lái)所形成的完整知識(shí)庫(kù)之上的，它的預(yù)測(cè)比人類最優(yōu)秀的棋手更準(zhǔn)確。與其說(shuō)李世石輸給了機(jī)器系統(tǒng)，不如說(shuō)輸給了人類棋藝的集大成者。
與機(jī)器相比，人類智能的最大優(yōu)勢(shì)當(dāng)屬它的邏輯推理能力、想象力、創(chuàng)造力及其高效性。人腦功耗只有20多瓦，處理許多感知及認(rèn)知任務(wù)（如圖像識(shí)別、人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等）的精度與擁有龐大內(nèi)存、運(yùn)算速度達(dá)到萬(wàn)億次的超級(jí)電腦相比卻毫不遜色。盡管機(jī)器智能很可能在不遠(yuǎn)的將來(lái)在棋牌類競(jìng)賽中全面超越人類，但現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)框架并不能模擬出人類的想象力和創(chuàng)造力。因此，在當(dāng)前情況下，機(jī)器智能全面超越人類智能的預(yù)測(cè)是不會(huì)成為現(xiàn)實(shí)的。
隨著機(jī)器學(xué)習(xí)算法的不斷發(fā)展與進(jìn)步，計(jì)算機(jī)借助強(qiáng)大的存儲(chǔ)與運(yùn)算能力，學(xué)習(xí)人類幾千年來(lái)發(fā)展與進(jìn)化過(guò)程中所積累的完整知識(shí)的能力越來(lái)越強(qiáng)，借助完整知識(shí)庫(kù)對(duì)復(fù)雜事務(wù)進(jìn)行預(yù)測(cè)與判斷的準(zhǔn)確度將會(huì)全面超越人類。由此推斷，在未來(lái)幾十年里，不僅是那些簡(jiǎn)單重復(fù)性的體力勞動(dòng)將會(huì)全面被機(jī)器取代，而且那些需要對(duì)復(fù)雜事務(wù)進(jìn)行評(píng)估與判斷的工作，如金融投資、企業(yè)管理、軍事指揮等，也有可能被讓位于機(jī)器智能。甚至大到整個(gè)國(guó)家，也可能會(huì)越來(lái)越依靠機(jī)器智能預(yù)測(cè)政治、經(jīng)濟(jì)、外交發(fā)展趨勢(shì)，制定最優(yōu)的政策方針及發(fā)展規(guī)劃。實(shí)際上，許多發(fā)達(dá)國(guó)家的智囊機(jī)構(gòu)已經(jīng)在利用各種評(píng)估及預(yù)測(cè)模型為政府提供對(duì)各種事物的預(yù)測(cè)與判斷，提出政策建議或解決方案。
然而，當(dāng)前的機(jī)器學(xué)習(xí)框架無(wú)法模擬人類的想象力及創(chuàng)造力，科學(xué)研究與發(fā)明創(chuàng)造仍將是人類的優(yōu)勢(shì)所在。不難預(yù)測(cè)，在未來(lái)人類社會(huì)的發(fā)展進(jìn)程中，將有越來(lái)越多的人從事科學(xué)研究以及新產(chǎn)品的設(shè)計(jì)研發(fā)工作。社會(huì)對(duì)每個(gè)人的知識(shí)能力、智慧以及發(fā)明創(chuàng)造力的要求將會(huì)越來(lái)越高，不具備這些能力的人們將會(huì)無(wú)法找到滿意的工作，逐漸成為處于社會(huì)底層的貧困階層。了解并解決科技迅速發(fā)展所帶來(lái)的社會(huì)挑戰(zhàn)，仍然是人類需要面對(duì)的任務(wù)，而機(jī)器是無(wú)法替代人類解決這些問(wèn)題的。■
[作者系西安交通大學(xué)人工智能與機(jī)器人研究所教授、博導(dǎo)，視覺(jué)信息處理國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室首席科學(xué)家。中科院生物物理所腦與認(rèn)知國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室周天罡、西安交通大學(xué)電信學(xué)院韓勁松對(duì)本文亦有貢獻(xiàn)。本文首發(fā)于《學(xué)術(shù)前沿》（2016年4月下），《東方早報(bào)·上海經(jīng)濟(jì)評(píng)論》經(jīng)授權(quán)刊出，本文有刪減。]
聯(lián)系客服
