【视频】2017创新大会 | 圆桌讨论（下）“新人类”会出现吗？

2017创新大会 ｜ 探索者

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视频来源 | 2017创新大会实录

圆桌嘉宾 | 常进 郭爱克 陈云霁 潘建伟

圆桌议题 | 新人类是否会出现？

潘建伟：新人类是否会出现，就看我们怎么定义了，我觉得一种最大的可能，就像云霁做的这样，就是一个新人类，带着一些现代化、智能化的东西，又有一个肉体，我觉得有可能。

常进：我觉得陈云霁就是新人类。

仇子龙：提到寒武纪，大家注意到陈云霁老师身上穿的这个Cambricon，这也是中国科学院非常引以为豪的寒武纪科技初创公司。其实今天本来还有时间希望请到另外一位嘉宾，就是陈云霁老师的弟弟陈天石，我一直在想为什么他们兄弟俩都会上少年班，都是中科院人工智能领域研究的佼佼者。他们兄弟俩联合创始了寒武纪科技，现在我们想这样，因为陈天石老师没法来到现场，就请会议方播出陈天石，现在是CEO，一段给观众的致辞。

陈天石（视频）：各位观众大家好，各位老师大家好，我是中国科学院计算技术研究所的研究员陈天石，同时也是寒武纪科技的创始人。今天很高兴能够受到邀请参加这样一个节目，当然是一个场外家属的身份参加。我刚才看了一下采访的提纲，我们需要讨论的一个问题是，新人类是否会出现。这是很好的问题，首先我们需要定义一下什么是新人类。现在这个时代有几个方面的技术在高速的进步，一方面是信息技术，包括以人工智能为代表的这样一个新技术在高速的前进。另一方面是以基因编辑技术为代表的生命科学技术也在高速前进。所以在未来怎么定义这个新人类，其实都是一个很有意思的问题。

那么从信息技术的角度来讲，我觉得未来新人类的一种可能的形态就是我们用机器人或者说具有脑机接口的人和机器的混合体。这样的形态在未来随着人工智能技术的发展，随着脑机接口的技术的发展，这样形态的新人类一定会出现。

另一方面是基因编辑的技术带来的可能的对人类基因的改造，比如说去除一些致病的基因或者是有些人在讨论有没有让人变得更聪明的基因。这样的改造，假设有一天突破伦理的限制，这样的事情也是有可能发生的。

我们今天的讨论，我觉得从技术角度看这个问题，这两种形态的新人类都可能出现，而且这种新人类未来对于老的人类的影响，肯定也是存在的。比如说未来机器人出现了以后，有的人就想机器人会不会把人类给毁灭了，取而代之。我觉得这个可能是有点太过于悲观了，但是可能在某些方面取代人，是有可能发生的。比如说在工厂里面，大家可能不再需要那么多工人，而是用机器来做。比如说这些失业的工人也可能会成为社会的问题。当然也带来了更多的机会，比如说多余的人口可以从事文化和艺术方面的活动，也是可以极大的丰富人们的生活。

再比如说基因编辑带来的对人类基因的改造，也会带来新的问题，我们以前看过一部动画片，叫高达，里面就有一类这样的人类被称为新人类，就是通过基因编辑的技术经过改造，使得他们的身体更强壮、脑袋更聪明。新人类固然与老人类的关系，文化上的冲突，再比如说做事能力上会更强，这些其实都是很有意思的一些话题。也希望今天在座的各位嘉宾，各位观众，能够在这方面进行一些探讨。我也希望未来这个节目制作好以后，我也有机会去学习大家的观点，提高自我的认识。

仇子龙：好的，我们听到了一位看着漫画长大的少年天才的感触，我们先问一下哥哥对弟弟的看法怎么评价？

陈云霁：我首先特别痛恨他，因为我感觉他把我要说的话都说完了，搞得我对“新人类”是否会出现的问题已经没办法多说一点了。

仇子龙：给郭老师点时间，我觉得刚才陈天石说的，我觉得确实是天才，不仅是计算机天才，而且生物方面最新的科技他也很清楚，比如说基因编辑的一些争议，基因编辑可以轻易的抹除基因组里的基因突变，一些遗传病困扰人类很久很久，是不是应该修复它，以后会不会出现一种，在座我们都是人类自然繁殖的结果，那么会不会出现经过人为的改造的新人类出现。还有一点，也是等会儿还是请小朋友提问，新人类会不会出现，像计算机信息，比如大家刚才看到，网上的各种各样的社区，社区里很多人，据我所知，比如微博上，你会发现有很多粉丝，但是很多粉丝并不是真的，有的是为了厂家做广告的，僵尸粉。这是开个玩笑。

但是你知道，一个与你在网上交流的这么一个人，是真人吗？在你看到他之前，这是一个很有意思的问题，因为现在随着深度学习和计算技术的发展，它可以模拟所有你在社交网络说过的话、模拟你的口气。我时常有这个想法，比如说你跟某人交流，你在网上从来没有跟他见过面，他真的是一个人吗？会不会是一个假人？会不会是深度学习形成的说话的方式、思考的方式。那么再往以后说新人类会不会出现，人类社会会不会走向虚拟化，以后大家交流就不需要人过来了，脑上接一个像Matrix一样，你要参加一个会议，不需要这么麻烦，上海这么热还要坐地铁，直接接口到信息高速公路里面来，听一场报告。嘉宾也不需要舟车劳顿跑过来，可以在虚拟空间交流，我觉得都是以后的可能。

现在请各位嘉宾再思考一下，然后就请小朋友提问了。

潘建伟：我觉得我们是不是先问个简单的，这两位都是搞脑科学的，郭先生是搞这个脑科学，他是搞电脑科学。因为我们学物理的，有些观点，今天没有时间展开，今天主要的课题是涉及到脑科学的、类脑科学的，我想说，郭先生你觉得，按照你目前的理解，你可能现在没有办法用科学来证明，你觉得将来把大脑搞清楚之后，你可以把你的大脑或者把我的大脑复制一份吗？我想云霁可能会比较清楚，电脑可能可以复制，那么人脑可以被复制吗？电脑是有0、1的。这里面就有一个本质的区别，如果大脑不能被复制，那么大脑和电脑就有本质的区别。

郭爱克：这个问题我觉得非常之好，刚才潘教授问的，我是觉得人的这个大脑，生物的大脑，刚才在我的二十分钟介绍当中也提到了，它是一个历史，包括演化的过程，包括自身的培养，人人是不同的，所以我觉得不好复制。这是生命和非生命的不同。陈云霁的那个，我觉得它是可以复制的。所以在我的介绍当中特别谈到了，有很多具有天才特征的大脑的成分，比如说有非常好的音乐才华的，有非常好的绘画天才的，好多生病的孩子，记忆力都很好，有的是绘画天才，有的是记忆天才，有的是音乐天才。

因为这些天才都是没有经过严格的专业训练的，所以我想，如果我们真的能搞清楚大脑的内在运作机制，我们就可以借鉴电子或者数学来复制它，我是这么想的。那么我就问，我们有没有可能集成那些天才特征的大脑，而出现新的大脑？

所以我给中科院心理学的一个老师提了一个问题，他是搞脑功能成像的，我说你们测不测那些天才特征的大脑的脑电波或者脑磁图？他说会做的，这就是很好的数据。谢谢。

陈云霁：我想补充一下郭老师的观点，我感觉，人类的大脑可不可以复制，包括两部分的问题。第一个问题是它能不能数字化。如果能数字化，它能够被复制的可能性就比较大。第二个是，它跟量子纠缠有没有关系，能不能克隆，量子不能克隆是有物理的限制在。我目前看到的是这样的，现在数字化可能也比较困难，因为电突触、化学突触，各种各样的东西很多，量化很困难。另外大脑里有没有量子纠缠的效应，有的人说有，有的人说没有，所以不知道有没有，这个我是外行，我想主要是这两个科学问题限制了。

郭爱克：我顺便想给潘教授提一个问题，我读到一个小文章，他们认为中国传统的古老的，比如说易经、三生万物、道德经这些想法，和量子纠缠什么的，都属于一种不确定性的，但是又有关联的现象。他们可以类比吗？

潘建伟：这个就是说，是两个方面。一方面也许，从宏观的讲可以认为有一定的相同的地方。但是从具体上讲，又是很不一样的。比如说就像圣经里面，它也有创世记的过程，其实物理经过这么几百年的研究，我们有一个大爆炸的理论，中国也有盘古开天辟地，从这个角度来讲，多多少少，从直觉上讲有一种暗合，我觉得这样讲是可以这么说。因为量子力学本身，当年玻尔来中国访问的时候，首次看到中国的太极图，他看完之后认为太极图很好的反映了量子力学的最基本的原则，量子叠加和量子互补原理，他说黑的不完全黑的，白的不完全是白的，黑中有白白中有黑，也就是说0不完全是0、1不完全是1，从这个角度上讲是有相和。但是它不能作为一种计算的科学的理论，只能是一种古代的猜测和想法。

刚才我问郭老师说，从直觉上，你认为大脑是不是可以复制的，那么我是坚定地相信，因为我说我可以证明，一模一样的东西要复制出来，我觉得是不可能的，一个粒子都测不准，是不可以复制的。如果大脑可以复制的话，马上伦理问题就出来了，复制出两个潘建伟，我儿子就不知道叫谁爹了，然后复制出三个陈云霁，陈云霁两个小孩，问题就非常麻烦，就是一模一样的话。那现在为什么我晚上还能很好的睡着觉呢？因为量子力学告诉我，不用大脑这么复杂的东西，其实一个小小的分子，一个小小的原子，它的状态你事先不知道的话，都没有办法精确复制的。

所以我刚才看了你的报告，你讲薛定谔在讲生命的本质的时候，他认为量子的过程肯定是参与了生命的本质。因为后来我们要找有些生命体的制药的过程，或者要把它搞清楚的话，其实希望能够把分子结构的电子原理测出来，这本质上也说明量子的过程是参与了我们生命的过程。从这个角度上讲，我是很相信，我不认为这是我的信仰，我认为我是可以证明的，至少目前的科学理论认为这是不可复制的。

仇子龙：感谢潘教授的分享，其实人脑确实作为大自然进化到现在的奇迹，即使可以复制也是不知道多少年之后了。

潘建伟：我再多问一个问题，问一下云霁，比如你有一台机器经过非常仔细的学习，硬件都弄得好了，它下围棋，这台没有学习过的和高手下下不过，而这台是学习过的，我下不过它。机器学习完了以后里面有存储的信息，我把它复制了移到另外一台一模一样的机器，那么它本质上应该是一模一样的，我也是下不过它的。

陈云霁：是的，因为计算机相对简单。

潘建伟：我觉得这也是很好的，尽管前面经过这么长时间的学习，但是如果学习完了复制的时间很短的话，马上就可以复制出很多台世界一流的围棋高手。

陈云霁：对，机器学习主要是包括两个部分，一个叫training，一个叫inference，training的就很多数据，要学好久好久，一旦training好了几个网络之后，就像您说的，就可以大规模复制大规模使用了。所以总的来说，在上面投入计算资源还是比较划算的，因为拷贝的成本比较低。

仇子龙：我想请问陈云霁一个问题，很关心人工智能，太远的将来我们也不想看，能不能给我们一个很快预测，在不远的将来，人工智能能实现，让我们人类觉得最开心的事情是什么？最不开心的事情是什么？两个是极端。还有，比如人工智能就五到十年，能够实现什么最好的和最不好的事情？

陈云霁：最开心的其实我已经讲了，能够帮我们带小孩我就最开心了。最不开心的事情，我觉得可能是，这个能带小孩的机器做出来了，但不是我做的。

潘建伟：我觉得他应该这么说，其实最开心和最不开心都是同一个事情，最开心的是他不用带孩子了，最不开心的是他也不用带孩子，没有孩子带了，工作找不着了，也不用工作了。

陈云霁：对，回去带孩子了。

观众提问

如果真的可以进行人脑的数字化，是不是可以对于学习，可以往里面灌输知识之类的？您觉得是有益还是无益呢？

陈云霁·答

我先说一两句，人工智能的操作控制，更多的还是机器里面的虚拟的神经元或者突触，所以对于实体的神经元突触的操控或者控制，我觉得这个可能神经所的两位老师更熟悉。我个人感觉比较困难，所以建议这位小朋友还是好好学习，不要抱太大幻想。

郭爱克·答

我说一句这方面的问题，刚才很多问题问到，陈云霁、陈天石，他们兄弟两个有现在的成就，或者未来可以走得更远。我个人有兴趣的是，我们可以研究一下这两位小兄弟在什么样的环境下，怎么成为刚才潘教授讲的新人类的，这个过程可能是对一些家长的教育有帮助。我觉得可以这样。 

潘建伟·答

我也发表一点意见，这个小朋友讲，现在云霁还没有研究出来，我刚才问他，因为开始的学习能力要很长时间，第一台要学习很长时间，能力才会变强，第二台只要复制过去，那一台也很强，这是第一方面。但是对人不知道，对于我们人，这个人比如我，我搞物理还可以，但是我不知道怎么把我的能力复制到你们头上去，所以你还是要重新去学习。郭先生讲，大脑有一个修剪的过程，你学习得越多，某个东西拼命去学习，老是去运动，能力就越强。在我们没有找到方法之前，你肯定还得自己去学习，自己去修剪。

主持人仇子龙

小朋友记住了，大科学家说还是要好好学习，好好学习才能更好的让以后的小朋友们不学习。

观众提问

以后人工智能的思维，也就是软件，应该是可以自动进化，但是软件再进化也有个硬件的极限。那以后的人工智能可以自动进化它们的硬件吗？如果可以进化，能怎么进化呢？

陈云霁·答

这个问题很难。这位小朋友说的很有道理，就是说人工智能其实是有物质载体的，硬件是它的载体，但是软件的进化是相对比较容易的，因为它是虚拟的东西，只要控制修改这个计算机里面的0、1、0、1这些东西，说白了就是修改计算机里的电压，或者电流的大小，就可以实现0、1的修改。但是硬件的进化就比较困难一些，因为涉及到一些实体的修改跟演进。

所以从短期来看，人工智能对计算机硬件的演化和演进，或者硬件神经元的修改，可能从目前来看还做不到。但是，当然也不排除未来出现了，有一些新的技术上的思路能够实现新的东西，这是我目前比较保守的观点。

常进

我刚才听了陈云霁的报告，我很兴奋，现在人工智能有学习的过程，没看到创造，如果某一天人工智能有创造性，帮助潘建伟院士安排量子实验，实验设计全部安排了，有没有这一天，人工智能有创造性，能代替人类？

陈云霁·答

从目前来看，我觉得创造力这一点可能还是非常困难的，所以未来更多是这种分工的模式，相对比较简单的劳动由机器来做，比较高等级的这种创造发明，目前还是离不开人的。但另外一个是说，这个可能要心理学或者神经科学，或者认知科学有进一步的进展，我们才能判断，就是创造的本质到底是什么？可能有的人的观点是，创造不过就是大量的随机涌现再加过滤制度，有些除了好的东西，可能潜意识里有些不靠谱的就过滤掉了。假设创造真的这么简单，那么计算机就可以做一些东西了。但是我个人对这一点还是不太好判断。

潘建伟

刚才讲了你玩这个游戏，就跟打仗一样，现在信息都差不多，是不是某某战区的司令官，可能计算机比他干得好，这不一定是很有什么创造性的东西。将军就不用了，以后就让计算机来做这个战区的司令就行了，这种可能，因为你玩了这个游戏，是不是可以？

陈云霁

这个我只能说美军很关注这一块。

听陈云霁&陈天石畅想智能新时代

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墨子沙龙

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