蒲慕明：为什么你有生之年看不到人工智能终结人类？| “人工智能(AI)创新与法律服务变革之路”高峰论坛

编者按

2018年1月20日下午，在复旦大学法学院与德恒上海律师事务所共同主办的“人工智能(AI)创新与法律服务变革之路”的高峰论坛上，中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心主任、中国科学院外籍院士、美国国家科学院院士做了关于人工智能发展趋势的分享，蒲院士对于人类智慧的产生和人工智能发展趋势的分析权威而具有启发意义，引发了全场讨论，以下为其演讲摘要。

本文系根据嘉宾演讲录音整理

文字整理 | 李雅思 王琼

中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心主任、中国科学院外籍院士、美国国家科学院院士 蒲慕明

很高兴来参加今天的论坛，我是做脑科学的，对法律实务、法律服务的理解很浅，但是我今天想给大家讲一讲我自己对脑科学与人工智能未来发展的一些想法，有些会牵涉到大家关心的与法律服务有关的问题。

从专用智能到通用人工智能

至少还有15~20年

首先我想用大家都熟悉的AlphaGo跟李大师的比赛的事情来说一件事情：人工智能做了什么事？AlphaGo可以通过超级计算机快速计算出下一步棋应该怎么走。如果算速度，它比李大师快得多，但是怎么样把棋放到棋盘上，机器人却做不到。这显然就看出了AlphaGo是一个专用计算机器，不是一个真正会下棋的人，它的智能是非常专用的。

我再举一个例子，现在最好的机器人能做到什么地步？比如说我们叫它开一个瓶子倒一杯水。很简单的事情，为什么它做起来很难？因为它要看到这个瓶子在哪里，评估要多用多少力把它拉起来？瓶子里面有没有水？倒多少水？倒在什么地方？对人而言，这是非常简单的，对一个机器人它还做不到。

这是目前机器人发展到的程度。所以当我们说人工智能的未来时，要先看看现在的人工智能程度，我们现在所知道的人工智能其实是个非常弱的智能。我手上七、八十年代开始用的小小计算机就比我厉害，但 37 37710 37 14305 0 0 7249 0 0:00:05 0:00:01 0:00:04 7246也是一个计算机器，而AlphaGo不过是一个更厉害的计算机器，所以AlphaGo并不是真正的智能，而是一个专用计算机器，所以我们说这就叫狭义的人工智能。

我们相信可能10年、20年之后会有一个通用人工智能，它比较接近人的水平了，也可以学做它以前没有做过的事情，这才是人的智能。今天我们现场用的讯飞的语音识别系统已经可以做到语音识别，但还没有包括语义理解。所以这些专用的“人工智能”怎么变成“通用人工智能”，将是我们未来10~15年的发展目标。

有很多人担心机器人会超过人，我们说那叫超级人工智能。我们人会不会被机器人统治？也许我们能看得到，也可能永远不会出现。我们要关心的是狭义人工智能到通用人工智能的过程，同时在这个过程中，我们怎么样适应新的环境？

通用人工智能的突破，得先弄懂人脑的智慧

我们说人跟机器不同。人的大脑平均约1.5公斤，是个非常的软组织。它最复杂的地方是什么？就是外面这个皮层，它是我们所有智慧的关键。皮层里面有很多复杂结构，其他动物也有的，皮层以下的结果是进化过程中古老的结构，但上面这个皮层只有人类有，连猴子都没有这么复杂的皮层。这个皮层分了很多区域，它有不同的功能，有的管听，有的管看，有的管运动，有的管语言……这些功能都是靠神经细胞，也就是神经元来实现的。

我们的大脑有上千亿的神经元，每个神经元的性质都不一样。所以要理解大脑，我们必须要理解构造，就是网络结构。下面看这个最简单的结构，就是这样一个单元式：有一个神经细胞，它长出了突起，这一边的突起叫树突，可以接受信息，另外一边突起叫轴突，可以把信息迅速运到远方，是输出端，中间这个细胞与细胞之间的接触点就叫突触。基本上就是三个网络的结构，一个接收的树突，输出的轴突与结点、突触，就是这个复杂的网络负责传递各种信息。

这里是我们画出来只有52个神经元的结构，它的网络已经这么复杂了，我们说大脑有上千亿的神经元，可以想象我们大脑里面上千亿的神经元是怎么样的复杂情况。

顺便我也要说一下大家不要对我们脑科学期望太高，脑科学的研究还处在原始阶段，我经常说，现在的脑科学相当于20世纪初期的物理化学，重要的发展还没有出现，我们还在等待。

那么脑细胞是如何形成信息网络的呢？我们现在其实可以通过做脑成像来观察我们的大脑，看大脑里面什么回事。比如说我们躺在仪器上，看几个字，脑成像就发现这个人脑的视觉区会有活动；听几个字，听觉区就有活动；说几个字，语言区就有活动。这么多活动是代表什么？是成上千万亿的神经细胞在那里动，怎么去理解它？光看成像看不出东西，所以一定要做到把网络结构搞清楚，这也是我们“中国脑计划”要做的事。

我们要弄清楚上千亿的神经元到底是怎样处理信息的，从而才能弄清楚我们思考推理决策到底是什么回事。由此，我们才能够真正设计一个能够思考的人工智能。现在机器人不是思考，只能算是计算，这个计算可以很快，可以做很多事情，但是要变成一个可以学习的能力，目前只有我们人类才有。所以这个距离还很远，大家不要担心机器人会取代人，还早的很了。

法律领域人工智能的现状与可能

我查了下wikipedia，法律领域的人工智能有两个定义。第一，是指人工智能在法律信息处理的应用，包括对这类问题的原始研究。第二，是说将处理法律问题的方法和工具用于人工智能。现在都说人工智能可以应用到各个领域，没想到在法律其实里面很多推理，很多模型决策，怎么样把它用到人工智能领域中，帮助它扩展未来。

这个领域的研究者、学者做了什么呢？美国有份学术刊物（好像是匹兹堡法学院办的），他们一个是做了相关法律知识推理抉择的形式化模型和计算模型相关的理论研究，包括人工智能，认知神经，认知心理学，法学，语言学，哲学领域里面的理论性和实践性研究。

另外一个就是应用于法律具有创新性人工智能系统的深入研究，包括涉及有关人工智能法律领域里面有伦理和社会隐患性的问题，这是他们20多年的杂志做的事情。

我随便看了三个专辑，一个专辑是2013年的，它是政策制定的建模建立模型。第二个是知识社会里面保障隐私和公平性的计算方法。第三个是人工智能在法律司法上的应用。这么多内容主要都是计算方法模型建立、理论建立，但是最后一个比较有意思：这个robot（我不知道大家把robot翻译成什么，我认为翻译成法律机器是比较合适的）能够进行辅助性的或者重复性的法律任务。它是专业性的、服务性的工具，但不是真正能够做lawyer的任务。

大家都很关心人工智能会不会取代律师，IBM公司有一个服务机器，我们国内也有一个叫法狗狗，但他们基本上也都是一个robot，是机器，不是真正的robot laywer。我们大家都知道李开复也是人工智能领域的专家，他说人工智能可以作为资深律师的助手，但是要炒一个律师的鱿鱼，绝不会让机器来做。

律师出庭雄辩滔滔的时间其实很少，他们最常需要的事情就是对各种案件研读和大量的文书工作，在这方面AI的优势很大，所以律师可以用AI做为一个工具，但不是真正能取代的东西，因为这些工具都是专用工具，没有通用智能只有专用智能。

人工智能会终结律师？有生之年恐怕看不到

我再讲一个，怎样判断是否是真正的人工智能。英国的图灵是一个数学天才，二次世界大战时，就是他破了德国潜水艇的密码，使得英国能够存活。他是第一个想到“机器能够思考吗”这个问题的人，他提出了一个如何判断机器能不能思考的检测方法，这就是非常有名的图灵测试：让人隔着屏幕跟一个机器对答，一定的时间内这个人要能够判别跟他对答的，是一个人还是一个机器，假如他不能辨别对答的是人还是机器的话，那个机器就是有人的智能。

最近的一次测试是2014年6月图灵逝世六十周年时，英国皇家学会举办的一个图灵测试比赛。最好的一个对答机器是装作是一个乌克兰13岁的男孩，在五分钟之内，假如1/3的人都不能够辨别它是机器还是人的话，就算是机器赢了。事实上这个机器确实是赢了，但是只给了五分钟，我相信如果再问10、20分钟之后，说不定就问准确辨别出来了。所以这就是目前最高水平的图灵测试的现状。

图灵测试还只是涉及到人类智慧中的语义理解，60多年前提出的图灵测试现在还没有通过，所以大家根本不用慌，人工智能的发展还有很长的路。

如果说要做一个新的图灵测试，要怎么做呢？

我觉得至少要突破几个方面：一是语言跟感知觉能力的整合，新的通用智能必须要把语言跟感知觉都放在一起，叫一个机器跟一个人，彼此操作一个玩具，它们彼此要一边玩一边动作，看它是否能将语言和感知整合在一起。

还有一种方法，我们坐在一起开会，看这个机器是否能跟人有配合协作，它要跟人分享信息、对不确定性的环境有所对策。比如说一个篮球队里有一个是机器人，大家两边比赛，判断出它是不是机器人，要看它能不能够对应队友给的信号，与队友之间有良好的配合协作。

如果通过了，这时真正的通用智能便出现了，我看未来10年、20年绝对过不了，我们有生之年恐怕都看不到通过图灵测试的真正有智能的机器人，所以不用担心，大家好好用这个机器服务机器robot，不要worry about robot lawyer。

蒲慕明简介：全球脑科学领域权威专家、中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心主任、中国科学院外籍院士、美国国家科学院院士、全国人大批准的“中国脑计划”领导者。

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