超级人类：人工智能能走多远？！
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故事的开始是这样的：有一个怕鬼的小公主和怕小女孩的小鬼。有一天，这个怕鬼的小公主看到怕小孩的小鬼。小鬼跑到鬼妈妈那里，鬼妈妈温柔的安慰她：“世上没有小姑娘这回事啦…”这是插画大师托尼.罗斯在他的插画本《小公主》中的一个小故事。故事之所以让人捧腹是来自那种认知反差的幽默。
在很多的时候我们习惯的是一个充满安全感的外界，这会让人类能够预知周围的动态，如果一旦超出我们的边界，人类的心理就变得十分的有趣。不妨设想一下，假如有一天，你碰到一个像人一样会思考的的时候，你会是什么样的心情，憧憬还是畏惧？你又会如何与这个人造的生命相处？
边恐惧边投入
日本机器人学者森政宏（Masahiro Mori）在上个世纪70年代提出一种现象：“恐怖谷”。人们看到与自身的相似程度越高的对象，会越喜爱。但相似度达到一定逼真程度时，会产生一种不适感，这种不适感被赋予一种悲观色彩 “恐怖谷”（uncanny Valley）。
这种不适随后引起了心理学家、脑神经科学家们极大的兴趣，纷纷探寻这种不适感的心理动机是什么？但都莫衷一是。
大多科学家从对生命的死亡恐惧心理来解释，认为机器人让人联想到了人类自己的可悲，就是无法逾越的死亡。也有科学家进一步从神经科学领域研究认为，我们害怕的可能不是机器人本身的外在形式，而是机器人拥有感情，能够感知真实人类的情感，这让人接受起来十分痛苦。
在上个世纪70年代，这篇论文当时并没有在科学界产生什么反响。而是最近几年，在智能机器人开始有进展的时候，开始广受关注。科学家们在一边憧憬未来生活的模样，一边开始担忧起自身的命运。
尤其是那些科技大佬们纷纷表态，这是给人类自掘坟墓，更给未来智能机器人蒙上一层“暗黑”面纱。CEO伊隆·马斯克对此警惕人类：“借助人工智能，我们将召唤出恶魔。你们都知道这样的故事，有人拿着五芒星和圣水，并肯定他能控制住恶魔，但实际上不行。”斯蒂芬霍金教授、比尔盖茨等这些科技大佬们都在不同场合表达了对智能机器人的恐惧。
你会发现不知不觉间，无论科学带来怎样的变革，对于科学最初带来的变化，人们总是喜忧参半，将技术带来的变化引入生物学、心理学乃至伦理学的冲突。
人工智能的科学实验室里尽管散播着科学家们的担忧，但是也从侧面反映出对于未来科技的发展，可能会超乎人们的想象。所以许多机构和组织仍然在不遗余力的热心其中，哪怕是伊隆·马斯克本人，即使屡发惊悚言论，仍然在投资智能汽车外，还加大对人工智能的投资。公司的“蓝色基因” 超级计算机正模仿哺乳动物的神经系统，希望能在10年内成功模拟整个人类大脑。此外，、、、，甚至欧美发达国家也都在致力研究人工智能计划：如欧盟“人脑工程项目”、美国“大脑研究计划”等。
无论是喊着“狼来了”的科学家，还是这些想要对深度研究人类脑计划的组织机构，都对人工智能方面在未来市场所隐藏的巨大的能量无一质疑。
但是眼下，也许我们想的太多。宾夕法尼亚大学工程与应用科学学院Nemirovsky Family院长Vijay Kumar教授向腾讯财经表示，如果渴望从类人机器人那里获取人类情感需求，他宁愿选择从自家的宠物哪里获取情感慰借。但是目前来说，“这些机器人实在是太逊了，它们宛若坚硬的岩石，一块块的石头沙砾，让人无法提起兴趣”。
复原人类大脑
自上世纪50年代图灵的一篇论文《机器人会思考吗？》开启人工智能的大门。人工智能的研究便一时成为科学、资本的拥趸，然而经历长达几十年的波动和沉寂期，由于当时存储器内存和处理器速度技术上的障碍，起初那些科学家信誓旦旦的预言一度变成了“完美想象”，人工智能的步伐滞延不前。
然而这一期间，对于人工智能的期待，科学家们的热情并未锐减。他们一致在思索智能机器人不仅仅停留在人类的需求和制定的任务完成的完美程度，还尝试探索转变思路，如何让其独立的自适应性的解决其他很多事情。这个时候摆在所有科学家面前的是，在技术实现上面临众多困难的前提下，我们的人工智能能走多远？
科学家们在机器人大脑应该用什么方式思考上，颇有争议。简单的规则来创造复杂的生物系统有没有可能？西蒙等一些科学家提出了一种革新的理念，也许我们不用弄清楚人类大脑是如何工作，我们只需分析人的行为，然后倒推人获取知识的过程。这个观念曾经一度打败了占据主流的对生物神经大脑的思维推倒研究模式。
这种自下而上的反推也引起了部分科学家的质疑，在人工智能创业公司 Demiurge Technologies 联合创始人 Bragi Lovetrue看来，这种由下而上的反向工程实际上很有可能在出发的时候就偏离了轨道，甚至正在将人工智能和脑科学置于另外一场本末倒置的危机中。
但是目前科学界对于神经大脑的研究也从未停止，包括上面提到的欧盟和美国的脑计划，还有IBM的神经模拟系统，正在尝试对人类大脑的完全复原。大规模协作将神经系统科学家与计算机科学家召集在了一起。生物学、心理学研究成为科学家们探索人工智能道路上的“利器”。
人工智能春天到来
时间驶入21世纪，希望的曙光终于划破了阴霾，人工智能的春天到来。1997年深蓝计算机以每秒2亿步棋取胜人类的胜利，2011年超级计算机沃森与人类鏖战智力问答完胜。同时人工智能在语音识别、图像分类、机器翻译、可穿戴设备、无人驾驶汽车、医疗诊断等方面均取得了突破性进展，这标志着过去那些简单的“弱智力”的机器人终于可以获得初级学习的能力。
即使是大数据技术推动的物联网时代的推波助澜，人机之间的链接越来越密切。对于实现科幻大片里的“深度学习能力”和思考的强人工智能水平，给予上个世纪那些不成熟的“想象”刹那间拥有了“理想的翅膀”。
不管如何，计算机确实是越来越聪明了。沃森后来被应用到医学领域，它不仅能研究蛋白质结构，还能寻找某些药物的替代成分，甚至自行学习大量文献，可以完成简单的诊断。
科学家们开始满怀希望的钻研如何让这些机器人开启“自我”意识，完成自我学习。这时候他们就像训练一岁的婴儿去学习认知简单的物件。譬如，他们让计算机学习和认识“这是只猫”，再慢慢的教会它们理解更多的东西，通过训练形成判断和反馈。这就是人工智能时代深度学习的雏形，也是从弱智能向强智能迈进的关键。Facebook 开发的脸部识别技术，只要给予两张照片，它就能判断出两张照片是否是一个人，这种识别和判断的准确率达到97.25%，已经接近人类的识别水平。这带给人们的好消息是，除了以后像刷指纹一样可以刷脸那样简便，也许未来我们还可以刷脸支付，所有的身份ID卡都统统的消失。
这些语义和图片识别技术可以看作计算机深度学习领域的一个进步，但面对复杂的生物大脑系统，这还只是冰山一角。致力于对人类神经大脑模拟系统的研究的Google，在2014年末宣布，研发的借递归神经网络（RNN）实现了更进一步的“智能”：拥有逻辑推理能力。它不止是简单的看图识字，而是可以看图造句，用一句话来描述图画中的事物。这是不是像我们小时候在语文课堂上所经受的一道学习训练？
虽然深度学习能力上成绩可喜，但是在研究中实际遇到的困难也一样超乎人们的想象。判断一个人，心理学家常常从情感、行为、和认知方三个维度来做出分析，而对于智能机器人，想要在这三方面实现人类的复杂性，比人类构建天梯还要难。 人类对于具体的人类大脑思维发生过程还处于一筹莫展的时候，如何让机器人实现全面的模拟人类思考？让计算机理解人类的情感，并真正像人类一样判断和处理？这是个极大的考验。计算机科学家DonaldKnuth说过：“人工智能已经在几乎所有需要思考的领域超过了人类，但是在那些人类和其它动物不需要思考就能完成的事情上，还差得很远。”看来，科学家们一边“担忧”，一边却憧憬着未来：人类的情感如果可以像科幻片《她》中的聊天机器人“萨曼莎”一样，对人类喜悦、痛苦、羡慕甚至嫉妒感同身受，那时候智能机器人的皇冠将非“她”莫属了。
随着计算机的飞速发展，大数据技术的背后支撑，计算机的学习能力越来越高超，实现计算机的深度自组织以及深度自我学习，人工智能的未来在想象中带有魔幻色彩。
人工智能能走多远
那一天会不会实现？像计算机科学家雷蒙德·库兹韦尔预测的那样，2045年，信息会达到一个奇点。那时候人类将永生，取而代之的是人机融合的“超级人类”，悲观的说法还是人类会灭亡，因为人工智能将召唤出恶魔？
我们无从得知。
与科学家不同的是，人们关注的更多的是机器人智慧如何和数十亿人的智慧连接在一起，成为他们学习和改造这个世界的工具。很多科幻大片里的场景在不久的将来，甚至是现在，已经慢慢渗透到生活中来。我们不需要疲劳驾驶，开车的时候，直接说出地点，通过无人驾驶汽车载到目的地。进入酒店，已经有机器人服务生帮助你安排房间、运送行李等一众服务。简单枯燥的网络聊天，可以机器人来与你聊天，十分耐心体贴的帮你解答。还有亚马逊开启的无人机送货上门服务，工业机器人为主力的“无人工厂”和“智能化生产”，这一切看起来都让人心潮澎湃。
但是我们看到的现实是，Google的无人驾驶全自动车2015年的量产计划也只是100辆，对于精确地图以及驾驶道路上的障碍物判断仍然是一个很大的问题。实现无人机送货上门，在GPS定位以及对外界环境的感知判断技术上仍存在缺陷。至于智能服务机器人，你问了句，“我现在不开心”，它也只能止步于“我能为你提供什么帮助？”
而对于世界的“无人工厂”，劳动力被替代的担忧，人类只需要准备好抽出身来，为那些机械的“搬砖”工作腾出空间来就可以，我们不必担心被机器人所反噬。kumar教授认为，机器人的最终目的是和人建立连接。尽管，机器人在计算操作的优势要优于生物大脑，但是人类擅长的推理和判断仍然要远远优于机器人。譬如手术室里的机器人可以很精确的进行手术切割，但是对于治疗的判断以及下一步的治疗方式却无法给出具体答案，并不能完全有机器来操纵一切。
所以我们也大可不必担心未来的人工智能会淹没人类智慧。生物大脑和人工智能之间的不同是隔着无数的技术壁垒。想要模拟150亿神经元系统，人工智能开拓还需要革命性的转变。
你最理想的机器人到底应该是什么样子？不要太过于高估技术的发展，也不要低估人类自身的智慧。我们可以和Kumar教授一样，希望它能够我们自己提供善良的辅助。 20年后，对于像他一样的70岁左右的老年人来说，最为理想的机器人可以充当自己的“拐棍”，可以帮助自己实现生活自理。譬如，帮助自己回应门铃，摔倒的时候可以扶起来，可以递给自己需要的生活用品。仅此而已。(米娜)
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