可深了 | 科学将人工智能拖下神坛【六】终结篇并解题
小编导读：
12月6日，西南政法大学联合多家单位揭牌成立人工智能法学院、人工智能法律研究院以及讯飞语音语言联合实验室、3D视觉识别联合实验室。
在人工智能时代，许多工种感受到了危机。现代法律体系能否成功应对人工智能所带来的新风险，解决人工智能涉及到的法律与伦理问题？学校培养的法律人才这一人类职业是否也会被机器人所取代？
引子
人工智能是科学的产物，面向未来炙手可热，承载着我们对技术颠覆生活的下一个期盼和恐惧。本咨询师充分肯定人工智能将超乎想象的巨大威力，并否定对之神化的不科学认识。
本咨询师注意到很多从事思想、智能性工作的人由于对人工智能的神化认识，对职业前途产生了不必要的忧虑。尽管会有冲击，但我们过于杞人忧天了。
谨籍此系列文章发表管见以抛砖引玉，希望我们对人工智能持有客观认识，褪去神光，还其本来而面目。使我们对人工智能可能给各行业带来的变革有更科学的预期，至少减少不必要的烦扰。这也是对人工智能健康发展的支持和爱护。本咨询师将以专利代理行业为主要分析实例。
系列文章的前序文章：
可深了 | 科学将人工智能拖下神坛【一】智能的本来面目，提出了一些基本观点，主要指出当今所谓的人工智能并不具备真正的智能，因而有着无法突破的能力局限；
可深了 | 科学将人工智能拖下神坛【二】AlphaGo的失败，结合阿狗的案例，主要围绕深度学习继续阐释，阿狗没有智能，核心能力在于背棋谱。
可深了 | 科学将人工智能拖下神坛【三】智能翻译极限的假想，主要从信息论的角度看信息损失给智能翻译准确率提升带来的无法逾越的障碍，并提出对于一般性翻译，智能翻译的极限约在十分之八，其在专业性翻译的表现上必然更差，要人自己完成的最后一公里很长。
可深了 | 科学将人工智能拖下神坛【四】神经网络之噱头，“神经网络”是因为我们搞不懂智能的逻辑而人为复杂化了的加权算法，其中不包含真正的智能。其他都是噱头。
可深了 | 科学将人工智能拖下神坛【五】深度学习之缘木求鱼，阐释人工智能没有“懂”的能力。借由控制原理，我们将看到想依赖不懂之下的“神经网络”的“深度学习”来进一步提高人工智能在翻译等思想性工作中的整体表现是缘木求鱼。人工智能是一个永远开不了窍而只好通过背棋谱而装作有智能的笨孩子。
科学将人工智能拖下神坛，本篇本咨询师给它划个句号。
人工智能的打脸史
本咨询师至今所讲的对人工智能的认识并不是本咨询师自己的发明，是几十年前的科学家、科学哲学家等等已经认识清楚了的。本咨询师甚至没有能够将先辈们深刻而富有远见的认识重复全。他们的认识是科学、客观的，至今还看不出任何过时的迹象。
当今的人工智能与几十年前的相比，进步仅在于计算机的速度、容量更大了，能够处理更多的数据，支持更复杂的算法程序。在机器获取真正智能这个方向上，我们与几十年前相比并没有实际进步，仅只装得更像了。
为什么伪人工智能给公众带来如此巨大的思想冲击？
首先是公众认知能力有限：几十年前已经清楚的很多科学道理，不仅只是关于人工智能的，不可能普及成公众的常识。
然后还有误导性的宣传：促成误导性宣传的各种力量中，不乏商业和资本投机者、追逐爆炒热点的媒体……人工智能披着科学的外衣，鼓吹着不科学的东西，变本加厉地消费公众对科学的盲目崇拜，很有迷信色彩。
人工智能也好，智能翻译也好，历史上出现过狂潮，然后又被打回原形，吹过的牛皮兑不了现，只好蛰伏。关于人工智能响亮的打脸史，大家查起来比较方便，本咨询师就不多啰嗦了。只说：历史常轮回。
此刻有必要重申：本咨询师仅只打击对伪人工智能不科学地鼓吹和迷信的认识。其实是高端自动化技术嘛！高端自动化、大数据、云计算、物联网……都没有什么不好嘛！它们迅速、健康的发展，会不断给社会和生活带来进步和彻底改变。但是，请不要乱给自己贴“智能”的标签来忽悠人、吓唬人！
遗憾没有用，良知都不能阻止靠忽悠人、吓唬人来逐利的投机资本，况且它们的能耐远不只如此。本咨询师说什么当然对他们不起作用。只希望能启发更多人客观地审识这一问题，别继续被忽悠、吓唬。
所谓给予机器人公民权，以及各式节目中对人工智能神化迷信式的宣传，恶秀。还在节目中将判断智能的图灵测试搞残了来包装人工智能，导演出机器的智能胜过人的闹剧。
图灵先生的棺材必定十分结实，我们才没有重新见到他老人家。但他的棺材必定已经盛不下他气呕出来的血了。
解题
科学将人工智能拖下神坛，是拖而不是踢。因为科学和人工智能本是一路，不能分家，都不应当在神坛上有位置，而公众却给予了它们太多的崇拜和迷信。
科学是伟大的，但科学崇拜就不对了。
中国传统文化之中，科学的地位并不高。科学到底有什么不好吗？当今中国对科学顶礼膜拜，如果有人质疑科学有什么不好，他会被淹死在众人的唾沫里。科学本身没有什么不好，问题是我们是否以正确的观念和态度摆正了科学的位置，使它健康地发挥好作用？科学，是一把非常锋利的双刃剑。
台湾学者曾仕强教授曾这么解释科学：科学即分科之学。有点像《大学》中所言的“格物致知”，中国人不是分科，而是划出小格子来研究事物。
科学的局限性在于将整体割裂成局部，去掉了外部关联因素之后使被研究的局部大大简化，才换来对它的透彻认识。在对局部进行研究时，还要再简略次要因素使之进一步简化，方可提炼出“科学规律”。
所以不应奇怪，西方人的数学模型无法套用到中国的经济或房价上。这种套用比较幼稚。这种思维定式也就是西方人相对于中国人思维的区别，根源在于文化差异。
科学，这种缺少了全局观的分科之学，产生的另一大问题便是知识常常有时效性或保质期，过个十年八年就要有一次更新换代，过个百十年可能会有颠覆性的推倒重来。
当我们在一科的范围里，也就是中国人划的小格子里研究得很透彻之后，可能从不同角度到达极限、临界点，使小格子的限制变得脆弱，任何小小的动静就可能使小格子受到破坏而崩溃。原来的一切知识怕是要作废了。
典型的例子便是经典物理学发展到极限时，一众经典物理学家面对解释不了的问题开始了灾难性的根本信念动摇继而纷纷自尽。牛顿算是稍微灵活一点，对于使他困惑的动量起源问题，牛顿说：我想是上帝推了它一把吧。
西方人将形而下之物质交给科学，将形而上的精神交给上帝。这是西方文化和思维之下的基础切分。科学解决不了的，只好交给上帝了。
上世纪三四十年代，哈佛大学医学院的主任Mr. Charles Sidney Burwell告诫他的学生：
Halfof what we are going to teach you is wrong, and half of it is right. Ourproblem is that we don't know which half is which.
我们将在这里教授给你们的东西，一半错，一半对。我们的问题在于，我们搞不清哪半是哪半。
——Charles Sidney Burwell
这段话看似玩笑，却实实在在出自一位睿智负责而充满科学精神的学者最最深刻的反思。
近百年来，这句话几乎成了哈佛医学院的座右铭，铭刻于毕业生的心中，随着他们传遍了全世界，也从医学领域流传入其他科学领域。
这句话不断地深深打动同样充满科学精神探索前行的全世界各学科的学者，当他们面对科学的困境和局限而陷入痛苦思索时引起深深共鸣。他们不断地提起这句话，多少年来不断有来自各领域的西方顶尖科学家和学者以之为题发表感慨、撰写论文和书籍。
西方科学的先天风格便是割裂和目光短浅。
科学越向前发展，我们越是发现自己无知：因为我们积累的科学知识越多，我们可见的与未知相界的面积越大；另一方面，科学中那错误的一半也在同样迅速的成长，并没有因为科学的一日千里和不断纠错而有丝毫改善。科学的征程仿佛是无尽的唐·吉诃德之旅，巨人和魔鬼不会越打越少。
本咨询师在前文中留下过话头：关于所谓“不科学”。不需要解释了吧？科学的崇拜者常将半对半错的科学解释不了的东西扣上个“不科学”的帽子加以打击，这种做法才是真正的不科学。
而中国的文化和智慧则不同，中国人有大局观，不讲切分，讲天人合一和变化：其大无外，其小无内，恐怕不受半对半错定律的约束，永远也不会被推翻。后人一切的努力仅在于与时俱进地诠释之。科学的未知世界唯独难不住中国人。
当今的科学，可以与七百多年前的武力来类比。
强大的武力好像并没有什么不好，如果没有强大的武力倒是会挨打、受辱、亡国。科学不也是？
七百年前，蒙古铁蹄征服中原，崇尚武力之风盛行。对于马背上征战的民族，蒙古人钟爱好马，好比侠士钟爱宝剑。所以按蒙古人的习俗，见面客套，免不了要夸夸对方的好马。
于是，在元大都的街上随处可见一面拍着对方座马的屁股，一面点头哈腰满口夸赞之辞的人。从此中国有了一个很生动的词：拍马屁。这是拍武力的马屁。
没有强大的武力不可以，但如若穷兵黩武而不懂文化，你可能能够横行一时，弄好了，也只有这一时。
今天，中国人是不是在拍科学的马屁呢？不掌握先进的科学是不行的，但一味崇拜科学会如何呢？历史告诉我们，若穷兵黩武者大概会命丧武力之手，那么崇拜科学者呢？会命丧科学之手吗？有人很早就提出了这一观点。
当今西方科学有如七百年前的蒙古马刀，是极有用的，值得学习，所以有好事者来拍马屁。他们忘了，无论科学还是马刀，背后都需要文化的引领。
自中国的新文化运动以来，中国主流文人大多报着勇于自黑的精神而妄自菲薄，大搞传统文化虚无和科学崇拜。
我不会让我年幼的孩子接触电或者火。我们人类面对着知也无涯，不像一个稚童吗？不应当对最新的威力强大的技术存有敬畏并且更谨慎地行事吗？当我们对一项新技术的认识还很幼稚，而出于好奇和无知，再加上市场经济背后的贪婪，我们盲目的运用这项技术……我们还记得教训吗？
当问题已经发展得太过明显而无法被忽视，1949年美国环境学家莱奥波尔德发表了《原荒纪事》一书，以此为开端，建立起了生态伦理学、环境伦理学这些科学学科，研究人类与自然环境的互动关系，并从道德角度研究这一问题，力图为商品经济下对生态环境的灾难性冲击寻找出路。
商品经济下无止境的贪婪手握科技利剑，造富威力无穷，而双刃剑的另一面砍在了哪里呢？二十世纪中叶以来，西方人开始正式以科学的方式来研究如何用道德伦理来协调与自然的关系，抑制贪婪对自然的破坏，而这是中国传统文化几千年前已经提出并开好方子的：天人合一，节制。
不仅只是对待大自然的态度和方式，中国文化从根子上就比西方文化更符合科学精神：中国人尊奉圣人，而西方人尊奉神。
根本上，中国人尊奉的是借圣人之口而传的天道，讲究天人合一，人要顺应天道自然，也就是指人不能超越客观规律，节制也是道，是顺应规律。
西方人尊奉的是人神的契约：神不再降下大水，人享有、主宰万物，是它们的主人，它们应任我支配取用。
神赐福给挪亚和他的儿子，对他们说，你们要生养众多，遍满了地。凡地上的走兽和空中的飞鸟，都必惊恐，惧怕你们。连地上一切的昆虫并海里一切的鱼，都交付你们的手。凡活着的动物，都可以作你们的食物。这一切我都赐给你们，如同菜蔬一样。
AndGod blessed Noah and his sons, and said unto them, Be fruitful, and multiply,and replenish the earth. And the fear of you and the dread of you shall be uponevery beast of the earth, and upon every fowl of the air, upon all that movethupon the earth, and upon all the fishes of the sea; into your hand are theydelivered. Every moving thing that liveth shall be meat for you; even as thegreen herb have I given you all things.
——《圣经·旧约》创世纪第9章
明白在中国文化当中，为什么科学也没有很高的位置了吗？
中国文化更倾向于传统和保守，甚至历史上会施行限制新技术发展的法令和制度。如果本咨询师说这也深刻地表现出了中国传统智慧的深邃，你会如何以为呢？
让我们再回忆一下阿狗在围棋问题上所谓人工智能的局限，其实这也是科学的局限。
当我们要解决生活、社会上的很多问题时，科学提供了巨大的帮助，但越是根本性的问题，越是挑战人类智慧和人性的问题，越是科学所无能为力的。强大的科学之双刃剑，必须要掌握在正确的人的手中，否则会给人类带来什么？
这个问题只能依靠文化来解决，这是文化的责任。说白了，科学只是一件工具，好比汽车，一把刀，一枚核弹，可以用来做好事，也可以用来与资本和武力相配合去打劫财富，也可以用来与商品经济的贪婪相配合去破坏人类的生存环境。它背后需要有思想有文化的人来把握和运用。
扣题
再回到智能翻译对行业的冲击这个问题上。
我们说，一般性智能翻译，经前文阐释，已经基本达到能力极限，难以有大的水平提升了。可能的进步是翻译机器的成本和价格会进一步降低，更多的人会用得起。但是，和现在一样，机器翻译主要用在非专业、非正式的不重要场合，那些原本也不用专业翻译的场合。
比如，欧洲专利局很早就公布在PPH专利加速申请当中接受机器翻译的对比文件。其实对比文件的翻译对于专利审查而言本来就是可有可无的，更何况是在简易加速程序当中。真正到专利无效或诉讼时，哪个敢用机器翻译的对比文件？原告被告还要为关键字眼如何翻译争得你死我活。对于专利申请文件也是一样。
机器翻译用在哪里？
例如，外国旅游者和当地人聊聊天，可有可无，对错无所谓，在原本也不必配专业翻译的应用场合方便和娱乐大众而已。
应当承认，机器翻译对专业翻译行业有一定冲击，不是完全没有影响。但是因为技术能力基本已经到头了，影响也就这么大了，大概提高工作效率10%到20%。有的专业翻译用机器翻译做辅助感觉顺手，有很多专业翻译认为机器翻译太自作聪明，还不如不用。
提高工作效率10%到20%，不还是压缩了10%到20%的工作机会吗？
如果翻译需求不增长会是如此。但是，由于社会进步，经济和交流的活跃，新增加的翻译需求很稳定和强健，在全球接近完成语言统一之前，专业翻译需求只会稳定增长。专利翻译需求因为行业因素增长更快。
实际上，近些年来，外语好的人越来越多了，因此带来的翻译处理能力的增长大大高于智能翻译对专业翻译行业带来的冲击。而我们此前从来没有感觉专业翻译人员需要为工作前途担忧。
答案就是：翻译需求量增长太快；会外语的人多了，但外语好的人还是不够；担心智能翻译冲击行业是杞人忧天。
翻译尚且如此，更高端的申请文件撰写、审查意见答复、写诉状打官司，不须多言了。
理论上讲，技术含量更低的产业工作岗位应当更担心。
而几千年的技术进步历史证明，有很多岗位会淡出历史，但人是活的，旧的不去，新的不来。
只要不是在极端黑暗、恶劣的社会环境之下，健全的人，懒死的极多，笨死的极少。
（完）
历史观点总结
关于真正的（人工）智能
智能并不排斥利用算法、程序、规则、逻辑，但智能的精粹在于不依照这些来解决问题。（阐释于第二篇）
智能所必须的自主意识，意味着自我选择是否执行指令的能力。
智能，意味着在涉及智能、思想、创造性的工作中走完最后一公里的能力。当工作中涉及的智能、思想、创造性的程度比较深时，可能任务的全程只有1.5公里，或者更短。
项目 | 最后一公里占全程的比例 | 阐释文章 |
智能翻译（一般） | 20% | 阐释于第三、五篇 |
关于当今的二进制“人工智能”或伪人工智能
不具备真正的自主意识、从而也不具备真正的自学习能力。（阐释于第一、二篇）
所谓智能决策仅只是众多输入项加权得到输出。经过再复杂的算法包装依然如此。（阐释于第一、二、四篇）
作为科学的产物，同样受科学的局限：能力只及于形而下之物，止步于形而上的思想之外。（阐释于第二、三、四篇）
除了类似阿狗解决数学问题的情形，当要解决的问题越贴近思想或生活时，人工智能的决策和智能学习所利用的信息越是受深度损失，损失程度大体类似于从模拟彩色图片到不同分辨率的数字黑白位图。（阐释于第三篇）
“人工智能”越来越会装作思考：背棋谱，按图索骥，而不会思考。（机器所交付的工作结果，仅是有时看起来与人智能工作得出的结果类似，但机器实际所用的操作流程与人的智能解决思路完全不一样。）（阐释于第二、三、五篇）
机器没有智能或创造性，只能按步骤完成体力工作。按照已有的预定步骤执行，可能做出世上没有的新东西，但这种成于已有方法的新东西也是在合理预期之内而没有突破、新意或创造性的。（阐释于第二篇）
先有人工，才有智能：设计机器所执行的精妙套路步骤需要智能，这项工作只能由人完成的。机器的能力更强大，仅是因为计算技术的进步使机器可以执行更复杂的套路。（阐释于第二、五篇）
“神经网络”是因为我们搞不懂智能的逻辑而人为复杂化了的加权算法，其中不包含真正的智能。（阐释于第四篇）
人工智能是一个永远开不了窍而只好通过背棋谱而装作有智能的笨孩子。因为不懂，不会举一反三，没有棋谱作为答案的问题，阿狗所代表的深度学习解决不了。（阐释于第二、五篇）
算法和程序有其局限性，只能解决一部分问题。而将思想、智能以算法、程序、套路来穷尽的想法是不切实际的，哪怕只将任务限定在仅涉及思想和智能灵动之魂的一个小领域。（阐释于第二、五篇）
我们的误区
对人工智能不科学的朴素认识，加上人对它的拟人化想象，是公众对人工智能产生不科学认识和想象的主要根源。对技术了解不全面也起了推波助澜的重要作用。（阐释于第二、四篇）
世间大量问题牵扯的因素太过复杂，与19X19小格子中的单纯算法规则下的问题有质的区别，即使我们看来依靠智能很简单就可解决的问题，也常常难以实现有效的算法或套路转化，这其中的难度通常被人大大的低估。（阐释于第二篇）
我们看低了智能的威力，看高了计算机的计算能力：智能的简单决策是每秒多少亿次计算能力下的穷举计算所望尘莫及的。（阐释于第二篇）
深度学习技术通过加大学习量能够使人工智能的表现无限提高而趋于完善的想法无异于缘木求鱼。仅靠学习量的提升不能弥补自身方法方面的系统本质缺陷。（阐释于第三、五篇）
所谓人工智能具备了自主意识的例子，实际上均源于设计者程序设计的失误和漏洞，使机器在忠实执行时得到了设计者本意之外的结果。机器从来没有自主决定不执行人的程序。（阐释于第一篇）
人工智能的出路
真正的人工智能终将实现，但须在二进制计算技术之外另辟革命性的新智能决策技术路径。
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