叩开智能时代的大门 | 郭晓明
解读科学，洞察本质
戳穿忽悠，粉碎谣言
人工智能不是建立在数学模型上，而是建立在记忆、内心世界和计划这种模拟人的思维模式的基础之上。未来的智能社会，就是人机互动、人机相互依存的社会。这个社会的诞生，是一种生态自组织行为。未来智能社会的构建是一个演化过程，具有强烈的路径依赖。
当下，人们已对人工智能进行了广泛的研究和应用，但人工智能的应用还处于初级阶段，如人脸识别、语言翻译、语言识别、语音控制的导航仪等仍属比较“低智”的状态。由于人工智能应用发展水平很难用一个指标来界定，因此与人对弈便成为了测试人工智能水平的一个方法。1997年“深蓝”战胜国际象棋冠军，标志着人工智能达到人类国际象棋水平。2016“阿尔法狗”战胜围棋九段，标志着人工智能达到人类围棋水平。
围棋机器人
从人工编程到深度学习
如果说1997年战胜卡斯帕罗夫的是人工编写的程序“深蓝”，那么战胜李世石的并不是人工编写的程序“阿尔法狗”。2015年10月，人工编写的“阿尔法狗”在欧洲战胜了樊麾二段以后，经过深度学习演化成了水平更高的“阿尔法狗”，2016年3月与李世石九段对弈的正是这高水平的“阿尔法狗”。如果把1997年的“深蓝”比作黄道婆手工制造的织布机，那么2016年的“阿尔法狗”就相当于现代机械厂生产的织布机。一个是手工制造的机器，另一个是机器制造的机器；一个是人工编写的程序，另一个是程序自身通过深度学习演化出来的程序。这是一个飞跃，是作坊工匠手工业向机械制造业的飞跃。
程序自身改变程序，而非人工直接编写，这在计算机刚出现时就有人试过，但是非常不安全。如果程序自己改变自己，就容易导致失控，导致崩溃。实际上，病毒就是改写程序的程序。计算机技术为了安全，从系统结构、操作系统到应用程序，都严格分隔信道和指令道，防止信息修改指令。隔离信道和指令道是计算机设计的基本安全原则。计算机病毒恰恰是通过改变指令系统而导致系统失控瘫痪。病毒是程序改变程序，“阿尔法狗”深度学习是借助程序运行的结果改进程序，是可控的。
丰富人工智能的“内心世界”
机器是人的体能的延伸，可以比人的肢体更加有力量，更加精确，更加专业化，是工业革命的主线。人工智能是人的智能的延伸，会比人更“深思熟虑”，更“逻辑严密”，是智能革命的主线。人工智能可以模仿人类大脑功能和心理模式。如谷歌无人驾驶汽车，就是给汽车设定一个目的地，汽车可自己到达，中途无需人的干预。这和经典计算机程序完全不同。经典计算机程序，把运算过程的每一步和各种可能都考虑进去，程序运行的每一步都在编程时就确定下来。这种程序就像一个黑箱，输入和输出之间有固定的“函数关系”，俗称“输入的是垃圾，输出的就也是垃圾”。谷歌汽车则不同，人们只需为汽车设定目标，却不必给出到达目标的方式，由汽车的人工智能而非程序员的预先规定就可以判断并决定到达的方式。就这点而言，人工智能和人类智能的区别仅在于人工智能没有自我意识，没有自我意志，没有行为动机。人工智能需要人类给它输入一个指令，只要告诉它要达到什么目的，它就能够智慧地落实和实现人类发出的指令。
谷歌的无人驾驶汽车
“阿尔法狗”使用的神经网络技术，是人类大脑学习记忆的仿生技术。“阿尔法狗”的人工智能体现了许多人类智能的特点：记忆、内心世界和计划。
深度学习是记忆，把过去与自己对弈演练的经历记忆下来。深度学习也是认知，不断丰富内心世界，让内心世界更加接近真实的外部世界。给定一个赢棋的目标，根据这个目标规划怎样达到这个目标，这在人类棋手中是要多想几步棋，在“阿尔法狗”就是动态规划，根据盘面变化随时修正计划。这和谷歌无人汽车类似，给定目标以后，接下来每一步都有可能需要根据具体进程状况修正计划。不同的是，谷歌汽车只要计划下一步就行，不必如“阿尔法狗”那样揣摩对手几步。谷歌汽车是和客观环境博弈，这个客观环境不因为谷歌汽车的行驶而改变。“阿尔法狗”是和一个主观环境博弈，主观环境会根据“阿尔法狗”走的棋子而改变，所以“阿尔法狗”需要具备更高智商。
人工智能还可模拟人类智能的逻辑推理。逻辑推理是人类在客观世界中贯彻自己意志的“正确”思维方式。现代信息革命最常用的词之一是数字化。数学就是量化的形式逻辑。以往的计算机模拟都是数字化模拟，即把现实问题转变为数学模型，然后经过数学运算得出结果，再把结果应用回现实世界。人工智能是回归非量化的形式逻辑，用布尔代数，用对象导向的编程，用非量化的“数据型”。如谷歌汽车，必须识别行人、街道、建筑等具体的非数量化的“世间事物”。因此，人工智能不是根据数学模型，而是根据“内心世界”的认识程度进行“思考”，“内心世界”在人工智能中就是可搜索的“数据库”，这个“数据库”储存许多非数量化的数据，如围棋的局势、道路的地图等“世间事物”。人工智能就是通过对物象之间的关系进行逻辑判断（布尔代数）来决策。
如上述指出，以往计算机模拟首先要建立数学模型，数学模型要根据很多假设，设定许多可调参数。这些假设是僵化的，很可能脱离实际。在已知的情况内，这些模型可以通过调节参数（拟合）得到想要的结果，但对未知的情况，预测的可靠性比较差。人工智能不是建立在数学模型上，而是建立在记忆、内心世界和计划这种模拟人的思维模式的基础之上。可以根据学习，积累知识，加深对客观世界的“认知”，经过“思考”（逻辑推演和判断），提出解决方案。即以往需要构建数学模型才能运算的模拟，变成不需要数学模型而是根据记忆和认知，根据历练，不断提高解决问题的能力。可以预见，“阿尔法狗”战胜李世石这项人工智能的进步，将大大提高专家系统的开发和应用水平，使得人工智能专家系统应用到各行各业，解放大量白领生产力。这预示着人工智能时代即将来临，智能产业是未来发展的方向。
未来智能社会的生态进化
未来的智能社会，就是人机互动、人机相互依存的社会。这个社会的诞生，是一种生态自组织行为。地球生态环境的变化，是物种之间相互竞争进化的过程，这和军事武器矛和盾相互进化为现代武器系统类似。智能社会中的每个实体和体系内部其它实体的关联度有限，如网络的路由器只和相邻路由器关联，但整个系统的功能就是能力有限的各个智能个体通过有限关联而产生的系统宏观行为，是生态自组织现象。系统中每个个体都视所有其它个体的集合为“环境”，都是自主决策和环境交换信息和物质，这种交换只发生在关联面上。
因此，未来智能社会的构建是一个演化过程，具有强烈的路径依赖。商家要淘未来智能社会的金，就必须一步一个脚印、一个一个地创造智能功能，让每一个智能功能都在智能社会中作出系统贡献，发挥智能功能，并保证不破坏系统此前的所有功能。如谷歌无人驾驶汽车，最先商业化的智能技术是卫星导航。如今导航已经被广泛应用到消费者产品。谷歌地图的街景，就是谷歌汽车的360度视角的眼睛，单独开发出来用到谷歌地图上。汽车智能化在汽车行业其实也发展了很长时间，如很多汽车有巡航功能，飞机也有无人驾驶导航功能等，而“阿尔法狗”深度学习技术，也可以用在谷歌无人车上，让无人车越开越熟练。
智能生态进化，将是智能社会发育成长的模式。
背景简介：本文作者为加拿大麦吉尔大学物理学博士、科技与战略风云学会会员郭晓明，微博@西西河氏唵啊吽。文章于2016年12月23日发表于《高科技与产业化》2016年第12期（）。《高科技与产业化》月刊由中国科学院主管，中国科学院文献情报中心与中国高科技产业化研究会主办。
责任编辑：郭尖尖
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