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1、特斯拉的造車生意突飛猛進(jìn)，而馬斯克則說，這都不算啥。在Robotaix和自動(dòng)駕駛面前，其它所有的一切都將驟然失色。軟件和算法，正在“統(tǒng)治”這個(gè)世界。
2、全球市值最高的前十大公司，幾乎都是“數(shù)字公司”，除了沙特阿美。數(shù)字和算法，已經(jīng)是這個(gè)時(shí)代的石油。 3、然而，對于算法和AI的未來判斷，最聰明的人們之間也出現(xiàn)了分歧：通用人工智能會(huì)出現(xiàn)嗎？奇點(diǎn)能到來嗎？
4、數(shù)字原教旨主義者認(rèn)為：“物理世界中的一切實(shí)際上都是一種計(jì)算，其在本質(zhì)上與現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的運(yùn)算過程是完全相同的。一切事物，包括諸如人類認(rèn)知等復(fù)雜現(xiàn)象以及諸如星體等我們所不熟悉的事物，都不過是在數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)上運(yùn)行的軟件?！?/span> 5、《柏拉圖與技術(shù)呆子》一書則認(rèn)為：“大自然僅將自身局限于符合當(dāng)今數(shù)字計(jì)算概念的過程的可能性相當(dāng)渺茫?！比藗儗τ谒惴酥量茖W(xué)，都過于樂觀了。因?yàn)楦绲聽栔牟煌陚湫远ɡ?，“對任何具有自我參照能力的建模形式化方法設(shè)定了一些基本的限制”。 6、《哥德爾、艾舍爾、巴赫：集異璧之大成》的作者侯世達(dá)曾直言很討厭“人工智能”這個(gè)詞，并批駁人工智能毫無“智能”可言。但另外一方面，他也說過，自己被AI嚇壞了。 7、本文認(rèn)為：機(jī)器的算法和人類的心法，將攜手令我們的未來更值得期待。 8、我們要在算法和心法之間，騰出地方，交給AI，人類自己則繼續(xù)向未知世界探索，利用碳基生物與生俱來的那種無知和混亂所帶來的進(jìn)化契機(jī)，結(jié)合AI進(jìn)化加速力量，發(fā)現(xiàn)遙遠(yuǎn)宇宙的秘密，尋求更長的壽命，甚至在時(shí)間的深處找回我們失去的記憶和親人。 9、同時(shí)，人類不得不克服貪婪，以避免自我毀滅。 10、關(guān)于以上，我對技術(shù)的指數(shù)式突破期待不已，也對人性的脆弱充滿懷疑。 懸崖峭壁上，絕世高手之間的生死對決，并不只出現(xiàn)在武俠小說里。這是件真事：為了幫師傅爭奪武林盟主，高徒出馬，勇斗江湖第一人，結(jié)果戰(zhàn)死。故事發(fā)生在1835年7月。當(dāng)時(shí)的日本圍棋江湖，幾大流派為了爭奪名人棋所，斗得不可開交。為了把當(dāng)時(shí)的霸主十二世本因坊丈和拉下寶座，“圍棋四哲”之一的井上幻庵因碩，派出了自己的密藏弟子赤星因徹。史上最致命的這盤棋，下了整整四天。起初，局面難解難分，年輕的赤星因徹英勇善戰(zhàn)，略占上風(fēng)。直到丈和下出了著名的“古今無類三妙手”，如變魔術(shù)般扭轉(zhuǎn)局勢，最終戰(zhàn)勝對手。24歲的赤星因徹認(rèn)輸時(shí)，口噴鮮血，染紅了整個(gè)棋盤。不久，他就死了。該局棋譜流傳于世，至今仍被視為絕世妙手的典范，經(jīng)常出現(xiàn)于圍棋教科書中。人們稱之為“吐血之局”。
歷史上另外一盤著名對局，也與幻庵因碩有關(guān)。不過這一次，他變成了被挑戰(zhàn)的那個(gè)人。1846年，幻庵因碩與17歲的天才少年秀策對局?；免忠浴按笮薄遍_局，執(zhí)黑先行的秀策很快“喪失”了先手之利。進(jìn)入中局，觀戰(zhàn)者均以為年輕人兇多吉少。這時(shí)，惟有一位圍觀的醫(yī)生說：秀策必勝。眾人嘩然，說你一個(gè)外行，怎么敢妄加評論？醫(yī)生說，我雖然不懂棋，但留意到，在秀策落下一子后，幻庵看似面無表情，耳朵卻立刻變得通紅。最終，秀策以兩目的優(yōu)勢獲勝。棋局的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，正是發(fā)生于醫(yī)生所提及的那步棋：第127手。后世棋手反復(fù)研究，認(rèn)為這一手是妙到巔峰的神來之筆。石佛李昌鎬評價(jià)道：三分靠實(shí)力，七分靠靈感。170年過去了。被視為能體現(xiàn)人類獨(dú)有靈性的圍棋，意外地被AI拿下。2016年，世界頂級棋手李世石輸給了阿爾法狗--一個(gè)人工智能圍棋程序。人工智能圍棋水平已經(jīng)遠(yuǎn)超人類。對此，職業(yè)棋手們從愕然，到接受，再到用AI作為訓(xùn)練的輔助工具。
如果把歷史名局輸入“機(jī)器”，AI會(huì)怎么評價(jià)人類的妙手？
讓我們回顧一下“耳赤之局”的第127手，也就是下圖中的黑1。
這手棋之所以被稱為絕妙，據(jù)說是因?yàn)橛幸皇B之功：1、聯(lián)絡(luò)下方快要被分?jǐn)嗟乃淖?，有了?之后，白棋無論從哪個(gè)方向分?jǐn)喽疾粫?huì)成功；3、此處遏制了白棋外勢擴(kuò)張，是雙方勢力消長的要點(diǎn)。這手棋完全展現(xiàn)了秀策的大局觀和眼界。如此厲害的一手棋，當(dāng)人們將其輸入電腦，結(jié)果，圍棋AI“絕藝”卻說：對于這一手棋的下法，AI“絕藝”給出了四個(gè)選擇，對比而言，“耳赤一手”竟然是最差的。
如上圖，“耳赤一手”的勝率是55.2%，其它三個(gè)選擇都更高，例如左上角的那手，勝率高達(dá)63.4%。那么，醫(yī)生所觀察到的耳紅，是否只是一個(gè)傳說呢？假如確有其事，那么耳紅的原因，不是秀策的第127手有多妙，而是幻庵因碩的上一手棋（白126）太差，對手落子后他才意識(shí)到，所以懊惱不已。AI很久以前就在國際象棋領(lǐng)域戰(zhàn)勝了人類，AI在圍棋上贏了人類，有什么奇怪的呢？事實(shí)上，在阿爾法狗橫空出世之前，AI在圍棋上的表現(xiàn)乏善可陳，差到令很多人懷疑，計(jì)算機(jī)永遠(yuǎn)無法在圍棋上超過人類。
盡管計(jì)算機(jī)早就在國際象棋上超過人類，但是二者之間的差別，不僅在于棋局變化數(shù)量的天壤之別，對弈的哲學(xué)亦相去甚遠(yuǎn)。國際象棋更注重戰(zhàn)術(shù)，圍棋兼顧戰(zhàn)術(shù)和戰(zhàn)略。圍棋是中國少有的“數(shù)目化事物”，它既有西式的精確量化，又有東方的混沌哲學(xué)。所謂大局觀、天才的感覺、石破天驚的一手，都被認(rèn)為是計(jì)算無法企及之處，是圍棋的神秘魅力。圍棋的局部變化，大多是有唯一解的，可以用精確的推理“還原出來”。
但是涉及到全局，很多時(shí)候沒有“最優(yōu)解”，走在哪里，取決于棋風(fēng)和感覺。上世紀(jì)八九十年代，日本圍棋統(tǒng)治世界的時(shí)候，超一流棋手幾乎都是木谷實(shí)和吳清源兩個(gè)人的入室弟子。冠軍也幾乎都被這幾個(gè)超一流棋手壟斷。他們都有“綽號”，例如“宇宙流”，“天煞星”，“美學(xué)棋士”，代表著各自的棋風(fēng)。
正因此，人們說，圍棋是技術(shù)的，也是藝術(shù)的。藝術(shù)的那部分，被認(rèn)為是高手的靈性的部分，代表了某種難以被描述、無法被計(jì)算的人類獨(dú)特智慧。這也是棋手們的自豪之處。1、肉體上摧毀。在對局中贏了人類冠軍。但職業(yè)棋手們還是不服，認(rèn)為即使計(jì)算機(jī)贏了，也是靠蠻力；
2、靈魂上摧毀。典型一手是對李世石的第37手肩沖。“人類死硬派”代表聶衛(wèi)平當(dāng)時(shí)就傻眼了，直接改口稱阿爾法狗為“阿老師”。
AI在圍棋上戰(zhàn)勝人類頂尖高手，基本證明了所謂的“棋感”、“棋風(fēng)”、“大局觀”等圍棋高手所談?wù)摰奶摰哪芰Γ⒉皇侨祟惇?dú)有的，經(jīng)過訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也會(huì)有。所以，隨著技術(shù)的進(jìn)步，電腦也會(huì)能夠欣賞藝術(shù)（音樂、畫作、小說、笑話），能夠創(chuàng)作文學(xué)、藝術(shù)作品，能夠針對不同的情況形成自己的“情緒”。此前，一個(gè)頂尖圍棋高手被認(rèn)為有賴天賦，因?yàn)橛行┱蟹ㄐ枰焱怙w仙似的靈感。現(xiàn)在看來，所謂人類的靈性，可能只是大腦事后的包裝。再加上社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的包裝，便誕生了“耳赤之局”。很多人沒有意識(shí)到，阿爾法狗的勝局，是全人類的耳赤之局。作為“完全信息博弈”的最高峰，圍棋極好地模擬了人類思維的特征。圍棋的基本功是計(jì)算，做死活題，數(shù)官子。這部分我們稱之為“算法”；圍棋不可計(jì)算的那部分，也被認(rèn)為是只可意會(huì)不可言傳的，需要天賦，有著個(gè)人烙印的，我們稱之為“心法”。
不可避免的，中間會(huì)有交織地帶。這里發(fā)生的，要么是算法與心法的混合應(yīng)用，要么是冒充算法的心法，要么是未被識(shí)別的算法。
耳赤之局的傳世“妙”手，如此被世代傳頌，甚至連李昌鎬這類天才也沒看破，有多少是因?yàn)橛?jì)算（科學(xué)），又有多少是因?yàn)樯裨挘ㄐ睦韺W(xué)）？AI做了什么？它一腳將圍棋領(lǐng)域的“心法”完全踢了出去，半點(diǎn)都不需要了。
AI利用算法，模擬了人類的感覺，它的感覺因?yàn)閴旱剐缘膭俾识@得更加“高明”。人類之前的圍棋靈性，被證明是個(gè)相對低級的黑盒子。然而圍棋畢竟是有邊界的，它只是一個(gè)“完全信息博弈”。算法對心法的“一腳踢出邊界”，在更廣闊的世界里尚未發(fā)生，盡管人們已經(jīng)心有疑慮。
在費(fèi)曼這類科學(xué)原教旨主義者眼中，科學(xué)的進(jìn)步，就是科學(xué)一路上踢哲學(xué)的屁股。
費(fèi)曼認(rèn)為：“科學(xué)家是探險(xiǎn)者，而哲學(xué)家是觀光客?！边@位頑童大師刻薄但又扎中痛處地說：科學(xué)哲學(xué)對于科學(xué)家的作用，就跟鳥類學(xué)對于鳥的作用差不多。古希臘哲學(xué)家留基伯早在公元前5世紀(jì)，就提出原子論：萬物由原子構(gòu)成。他的學(xué)生德謨克利特說，這些原子“太小了，因此我們無法感知到它們……它們，或者說這些元素……可見、可感知的物質(zhì)”得以形成。“原子論”看起來有驚人的遠(yuǎn)見和洞察力。但科學(xué)家認(rèn)為他們只是碰巧撞上了一部分事實(shí)而已。物理學(xué)家、諾獎(jiǎng)獲得者史蒂文·溫伯格說：“這些早期的原子論者看似相當(dāng)超前，但是（一元論者們）'錯(cuò)了’，德謨克利特和留基伯的原子理論在某種意義上'對了’，這種對錯(cuò)之分對我來說并不重要……如果我們不知道如何計(jì)算物質(zhì)的密度、硬度或?qū)щ娦?，即使泰勒斯或德謨克利特告訴我們石頭是由水或原子構(gòu)成的，我們又能在理解自然的路上走多遠(yuǎn)呢？” 愛因斯坦和因菲爾德用一個(gè)比喻描述了如此“希臘困境”--古希臘自然世界的探索者們就像：某人非常想了解手表的機(jī)械結(jié)構(gòu)（機(jī)制），他卻只能盯著表盤和不停轉(zhuǎn)動(dòng)的指針，聽著手表嘀嘀嗒嗒的聲音，因?yàn)楸砩w無論如何也打不開。如果他還算機(jī)靈，他可以繪制一幅機(jī)芯圖，為他所觀察到的一切做出解釋。但是他……可能永遠(yuǎn)都不能用真正的機(jī)芯與自己繪制出的圖紙兩相對照。他覺得這樣的對照不僅是不可能的，也是毫無意義的。 確切來說，費(fèi)曼和愛因斯坦，反對的是“搗糨糊”。他們想要打開黑盒子，看個(gè)究竟。另一方面，他們都受益于人文。兩位大科學(xué)家一個(gè)拉小提琴，一個(gè)打鼓。愛因斯坦后期儼然是個(gè)名言迭出的哲學(xué)家，而費(fèi)曼則始終沉浸在“房間里我最聰明”的傳奇趣味中。自認(rèn)為是哲學(xué)家的索羅斯，同樣旗幟鮮明地反對用類比的方式，將自然科學(xué)的原理和公式，套用到人文和經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域。他們并非要拋棄人類的靈感和不確定性，而是反對神話，不甘心用黑盒子來解釋這個(gè)現(xiàn)實(shí)的世界。“在科學(xué)與人文之間，以及所謂的硬科學(xué)（例如物理）與人文學(xué)科（例如社會(huì)學(xué)）之間，存在著脫節(jié)......我一直以來對這個(gè)脫節(jié)的根源感興趣，”諾貝爾獎(jiǎng)獲得者杰拉爾德·埃德爾曼，在《第二自然》一書中，試圖探究人類意識(shí)之謎，進(jìn)而闡釋我們?nèi)绾蔚靡岳斫馐澜绾屠斫馕覀冏约骸?/span>他提及，從笛卡爾和培根直到現(xiàn)代，存在一條思想的主線，試圖建立科學(xué)、自然和人文的統(tǒng)一思想體系。另一方，是德國思想家和哲學(xué)家狄爾泰，他的觀點(diǎn)是：將人類的知性視為解釋性的，物理因果的概念在其中沒有位置。 否定人類本質(zhì)為理性的觀念。相反，其中混雜著愿望、情感和思考。 將心理學(xué)、哲學(xué)和歷史歸為人文科學(xué)。與之相對的是自然科學(xué)，關(guān)注的是物理世界。
還有一些科學(xué)家，試圖整合或者繞開這種分裂，例如基于生物學(xué)還原論的威爾遜。他認(rèn)為一旦我們了解了大腦形成和運(yùn)作的后天規(guī)則，我們就能應(yīng)用這些規(guī)則來理解人類行為，包括標(biāo)準(zhǔn)行為。威爾遜聲稱甚至倫理學(xué)和美學(xué)也能這樣還原分析，他稱之為協(xié)調(diào)。“既然人類行為由物理因果事件組成，為什么社會(huì)和人文科學(xué)就不能與自然科學(xué)協(xié)調(diào)一致呢……人類史課程和物理學(xué)史課程沒有根本性的分別，不管是談?wù)摵阈腔蚴墙M織多樣性?！?/span> 簡而言之，生物學(xué)家們不打算糾結(jié)于科學(xué)和人文之間的對立或糾結(jié)，而是直接繞到大腦深處神經(jīng)元的層面。科學(xué)家費(fèi)曼和他嘲諷的哲學(xué)家們，都是用的一樣結(jié)構(gòu)的大腦來思考，盡管他們的思考方式也許不同，但是從生物學(xué)的底層，大家的神經(jīng)元的工作原理都是一樣的。一些心理學(xué)和哲學(xué)研究的結(jié)果表明：認(rèn)知和情感在深層次上是統(tǒng)一的。兩者不但在各種不同環(huán)境中有著不同程度的相互影響，而且在深層次上，只有單一的認(rèn)知或情感過程，盡管從外部看來確實(shí)好像存在著兩種相互平行卻相互影響著的心理過程，但這只是單一過程的分裂表現(xiàn)罷了。 假如大腦是個(gè)計(jì)算機(jī)，這臺(tái)計(jì)算機(jī)的“算法”和“心法”是混合在一處的。就像人們無法分清理智與情感。
盡管科學(xué)家們說系統(tǒng)1、系統(tǒng)2，自動(dòng)思維、控制思維，有意識(shí)、無意識(shí)，并且試圖在大腦找到主管不同系統(tǒng)的區(qū)域，但是思考不應(yīng)該是系統(tǒng)的簡單疊加，認(rèn)知和情感，算法和心法，似乎是有機(jī)統(tǒng)一體。以發(fā)現(xiàn)D N A雙螺旋結(jié)構(gòu)而聞名于世的英國生物學(xué)家弗朗西斯·克里克提出了“驚人的假說”：意識(shí)，也稱為心智，是物質(zhì)的衍生屬性。這是一個(gè)基于“還原論”的“驚人的假說” 。在論述過程中，他對還原論的研究方法給出了令人信服的解釋。克里克認(rèn)為“人的精神活動(dòng)完全由神經(jīng)細(xì)胞 、膠質(zhì)細(xì)胞的行為和構(gòu)成及影響它們的原子 、離子和分子的性質(zhì)所決定” 。他堅(jiān)信 ，意識(shí)這個(gè)心理學(xué)的難題 ，可以用神經(jīng)科學(xué)的方法來解決 。他甚至認(rèn)為自己找到了“自由意志”躲藏的位置--“它”可能與“前扣帶回”密切相關(guān) 。假如人們在神經(jīng)元中發(fā)現(xiàn)了“算法”與“心法”的共同秘密，那種可能產(chǎn)生的震撼、無奈、乃至虛空，也許是輸給阿爾法狗之后的40億（最早生命出現(xiàn)的歷史）倍。
你的快樂、悲傷、思念、靈感、愛意、沖動(dòng)，對時(shí)光的追憶，對未來的憧憬，原來都只是一堆神經(jīng)元和亂七八糟分子的集體行為。拋開最好玩兒的自由意志不說，用還原論去打破黑盒子是值得贊賞的。因?yàn)槲覀儾荒苡蒙衩刂髁x去解釋神秘主義，用一個(gè)黑盒子去裝另外一個(gè)黑盒子。
“驚人假說”另外的驚人之處，還在于：在洞察了大腦的內(nèi)在機(jī)制之后，是否會(huì)通過逆向工程做些什么？正如人們今天對基因所做的。如同評論者所說，隨著分子神經(jīng)科學(xué)的順利進(jìn)展，以及計(jì)算機(jī)復(fù)制了越來越多的人類智能，克里克的假說似乎是真的。如此說來，自然智能和人工智能，其實(shí)都是機(jī)器智能的一種。從一開始，計(jì)算機(jī)的發(fā)明就是一場模仿游戲。圖靈在 1936年的一篇原創(chuàng)論文中寫到，他在發(fā)明那臺(tái)作為計(jì)算機(jī)前身的理論設(shè)備時(shí)，原本是在嘗試復(fù)制出“人類計(jì)算實(shí)數(shù)的過程”。阿爾法狗之父哈薩比斯認(rèn)為，人工智能要從機(jī)器學(xué)習(xí)和系統(tǒng)神經(jīng)科學(xué)中獲得啟發(fā)。對比國際象棋，圍棋的算法很難通過一個(gè)合適的評價(jià)函數(shù)來定義誰是贏家。用DeepMind首席設(shè)計(jì)師的話來說，最難的部分是：象棋是個(gè)毀滅性的游戲，棋子越來越少，游戲也變得越來越簡單。圍棋是個(gè)建設(shè)性的游戲，開始棋盤是空的，子越下越多。圍棋需要對不確定性的未來作出判斷，這點(diǎn)很難。頂尖高手的確需要一流的“直覺”。于是，阿爾法狗的設(shè)計(jì)者通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模仿人類的這種直覺行為。“一切皆計(jì)算”，來自英國哲學(xué)家托馬斯·霍布斯，被認(rèn)為是人類歷史上最偉大的思想之一。
托馬斯·霍布斯一方面創(chuàng)立了機(jī)械唯物主義的完整體系，認(rèn)為宇宙是所有機(jī)械地運(yùn)動(dòng)著的廣延物體的總和。另一方面，他認(rèn)為人性的行為都是出于自私的，這也成為哲學(xué)人類學(xué)研究的重要理論。最偉大的頭腦，總是會(huì)觸及算法和心法的兩極。
史蒂芬·平克由此總結(jié)，大腦的認(rèn)知特性可以用物理術(shù)語來解釋：以上概念轉(zhuǎn)化為文學(xué)語言，就是方鴻漸在《圍城》里的臺(tái)詞：
史蒂芬·平克認(rèn)為該理念的偉大之處體現(xiàn)在兩個(gè)方面：第一，它讓人類對宇宙的認(rèn)知過渡到自然主義階段，從而摒棄了超自然的靈魂、精神、幽靈的干擾。第二，這種理性的計(jì)算理論開啟了一扇通往人工智能的大門：會(huì)思考的機(jī)器。《計(jì)算機(jī)與人腦》是馮·諾伊曼留給人世的最后瑰寶。他對計(jì)算機(jī)和人腦的思考，即使到了今天也令人驚嘆。“神經(jīng)系統(tǒng)基于兩種類型通信方式，一種不包含算術(shù)形式體系，一種是算術(shù)形式體系。也就是說，一種是指令的通信（邏輯的通信），一種是數(shù)字的通信（算術(shù)的通信）。前者可以用語言敘述，而后者則是數(shù)學(xué)的敘述。” 在這個(gè)模仿游戲中，正如飛機(jī)的發(fā)明不用100%仿造飛鳥，計(jì)算機(jī)的算法也無需（目前更多是不能）復(fù)制人腦。人腦與電腦，數(shù)字與模擬，理性與計(jì)算，算法與心法，如同紛雜的神經(jīng)元般，交織在一起。
作為業(yè)余圍棋愛好者，我仍然堅(jiān)持去那些仍然在堅(jiān)持著的報(bào)刊亭買《圍棋天地》，然而其內(nèi)容的精彩程度已經(jīng)大不如前。AI用其更高的勝率，毀掉了人類圍棋的樂趣。由此可見，人類的不靠譜，例如對耳赤之局的過分吹捧，有著真理之外的價(jià)值和意義。
雜志上棋譜的講解，再也沒有大師們個(gè)性十足（充滿偏見）、但又趣味盎然的講解。職業(yè)棋手們現(xiàn)在變得只會(huì)說，AI認(rèn)為下在這里贏棋的概率更大。
算法只說怎么下，但不負(fù)責(zé)解釋為什么。
AI靠模仿人類下棋的直覺贏了人類，但是它們沒有學(xué)會(huì)像木谷實(shí)和吳清源這類大師一樣，能夠向弟子們講解棋道，棋理，以及具體局面的招數(shù)變化和計(jì)算。
確切說，AI解釋了你們?nèi)祟愐膊欢?br>走在A處，（全局）勝率62.%；B、59.2%；C、55.7%。不久之前，AI的大部分從業(yè)者仍是通過邏輯來處理AI技術(shù)。例如深藍(lán)的團(tuán)隊(duì)里，還是需要職業(yè)棋手的介入。現(xiàn)在呢？受益于計(jì)算力的大幅提升，通過龐大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用巨大的矢量來表示內(nèi)部含義，不再采用邏輯推理的方法，人們讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自己學(xué)習(xí)。與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)不同，深度學(xué)習(xí)是由AI直接從事物原始特征出發(fā)，自動(dòng)學(xué)習(xí)，生成高級的認(rèn)知結(jié)果。在輸入的數(shù)據(jù)和其輸出的答案之間，存在著“隱層”，即所謂“黑箱”。即使AI能夠解釋，我們也不懂。哥倫比亞大學(xué)的機(jī)器人學(xué)家 Hod Lipson稱之為：“這就像是向一條狗解釋莎士比亞是誰?！?/span>費(fèi)曼深惡痛絕的黑盒子又出現(xiàn)了。曾經(jīng)為堅(jiān)守“因果論”而不愿相信上帝是在扔骰子的愛因斯坦，也不會(huì)喜歡計(jì)算機(jī)在最難的智力游戲中擊敗人類，但又說不出為什么。但是，愛因斯坦自己拉小提琴時(shí)，想過五音六律與怡情悅性之間的邏輯關(guān)系嗎？
假如計(jì)算機(jī)是在模仿大腦，算法出現(xiàn)黑盒子也不奇怪。人的大腦更是一個(gè)無法理解的黑盒子，甚至是人類意義上，這個(gè)宇宙中最黑的黑盒子。
對于每一秒的輸入，人類大腦大概有一萬個(gè)參數(shù)來處理。如此龐大的系統(tǒng)，其如何工作？并且能耗如此之低？我們認(rèn)為自己理解自己的大腦，是因?yàn)榇竽X有一部分專門來給自己講故事，讓你自己覺得一切都是連貫的，世界是有前因后果的。想一下耳赤之局的故事，你每天都在自己的腦袋里編造這類神話，幻庵的耳朵真的紅過嗎？那個(gè)醫(yī)生是被杜撰出來的嗎？甚至于，那一場傳奇對局，真的發(fā)生過嗎？
通過對圍棋的反思，我們此前相當(dāng)多對圍棋的理解都是錯(cuò)的。如此說來，什么叫做“可理解性”？
AI也許會(huì)發(fā)展出某種模式與人類溝通，就像我們大腦深處的“自我意識(shí)”。如此一來，它若想要欺騙我們，會(huì)把我們騙得非常舒服。
假如，AI確實(shí)有欺騙我們的動(dòng)機(jī)的話。圖靈獎(jiǎng)得主朱迪亞·珀?duì)栒J(rèn)為 ：當(dāng)下的AI只是曲線擬合，而不是真正的智能。珀?duì)栒f，除非算法和由它們控制的機(jī)器能夠推理因果關(guān)系，或者至少概念化差異，否則它們的效用和通用性永遠(yuǎn)不會(huì)接近人類。朱迪亞·珀?duì)?/span>以人工智能概率方法的杰出成績和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的研發(fā)而知名。2011年，他因通過概率和因果推理的算法研發(fā)在人工智能取得的杰出貢獻(xiàn)而獲得圖靈獎(jiǎng)，被稱為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)之父。為了證明上帝的存在，18世紀(jì)的貝葉斯悄悄寫下了從未發(fā)表的概率統(tǒng)計(jì)公式。作為一名神職人員和業(yè)余數(shù)學(xué)家，他的這個(gè)公式樸素，簡單，“主觀”，甚至令人生疑。
這個(gè)公式所主張的觀點(diǎn)也毫不起眼：“用客觀的新信息更新我們最初關(guān)于某個(gè)事物的信念后，我們就會(huì)得到一個(gè)新的、改進(jìn)了的信念?！?/span>阿爾法狗的算法，用到了蒙特卡洛方法。這是一種通過隨機(jī)模擬，以概率統(tǒng)計(jì)理論為指導(dǎo)的計(jì)算方法。隨機(jī)模擬的思想很早就有了，但受限于取得隨機(jī)數(shù)的難度。蒙特卡洛方法的出現(xiàn)得益于現(xiàn)代電子計(jì)算機(jī)的誕生。這個(gè)名字來自摩納哥那個(gè)著名的賭場。上世紀(jì)90年代，馬爾科夫鏈蒙特卡洛計(jì)算方法引入到貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)，令貝葉斯統(tǒng)計(jì)蓬勃發(fā)展。諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲得者托馬斯·薩金特說，人工智能其實(shí)就是統(tǒng)計(jì)學(xué)，只不過用了一個(gè)很華麗的辭藻。好多的公式都非常老，但是所有的人工智能利用的都是統(tǒng)計(jì)學(xué)來解決問題。南加州大學(xué)信息科學(xué)家巴特·卡斯科認(rèn)為：人工智能 =高速計(jì)算機(jī)上運(yùn)行的老算法所以機(jī)器不會(huì)思考。它們更類似于函數(shù)，即將輸入變?yōu)檩敵觥?/span>他說，大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)中最流行的兩種算法：無監(jiān)督算法，監(jiān)督算法，都是現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)中同一標(biāo)準(zhǔn)算法——期望最大化算法的特例。大多數(shù)所謂的人工智能只不過是“機(jī)器爬山算法”而已。創(chuàng)建類人的學(xué)習(xí)和思考的機(jī)器需要他們能夠構(gòu)建出世界的因果模型，能夠理解和解釋他們的環(huán)境，而不僅僅是使用模式識(shí)別來解決問題。 這樣的系統(tǒng)必須建立在物理(物理學(xué))和社會(huì)(心理學(xué))科學(xué)的基礎(chǔ)上，才能具備對世界進(jìn)行直觀推理的能力，從而使機(jī)器能夠“迅速獲取知識(shí)，并將其推廣到新的任務(wù)和情況中”。
亞里士多德說：“受過教育的人的標(biāo)志，是有能力接受一種思想而不接受事物本身?！?/span>朱迪亞·珀?duì)杺冊噲D發(fā)展人工智能推理因果關(guān)系的能力。簡而言之，他們希望自己發(fā)明的人類有史以來最強(qiáng)大的人工智能機(jī)器，不要成為下面這種“人”：也許正如休謨所說：我們只不過發(fā)展了一個(gè)思考習(xí)慣，把總是前后相繼的兩類客體或事件聯(lián)系起來，除此之外，我們無法感知到原因和結(jié)果。歷經(jīng)40億年從單細(xì)胞開始的進(jìn)化，采用扔骰子和修修補(bǔ)補(bǔ)的工作方法，我們的大腦得以擁有如今這個(gè)面貌。
大腦的愚蠢之處就不必說了，你沒法用它算一個(gè)兩位數(shù)乘法，沒法用它在茫茫人海中避開一個(gè)渣男，甚至沒法用它來利索地決定今天吃啥。
盡管計(jì)算機(jī)的存儲(chǔ)和運(yùn)算能力在過去的 40年時(shí)間里有了指數(shù)級的增長，但是能思考的計(jì)算機(jī)需要一個(gè)與現(xiàn)在的計(jì)算機(jī)幾乎毫無相似之處的數(shù)字架構(gòu)。它們也不可能在短期內(nèi)變得有競爭意識(shí)。 鑒于電子計(jì)算機(jī)目前的功耗，一臺(tái)擁有人類大腦存儲(chǔ)和運(yùn)算能力的計(jì)算機(jī)將會(huì)需要超過 10太瓦（ terawatts）的能量。這個(gè)數(shù)字什么概念？占到了全人類電能消耗總量的兩成。（然而，這個(gè)數(shù)字假如表示為2的n次方，你會(huì)發(fā)現(xiàn)也許指數(shù)級的增長將很容易拉平差距。）這個(gè)計(jì)算也許有個(gè)問題，AI更可能是以網(wǎng)絡(luò)的形態(tài)出現(xiàn)的，而非復(fù)制一個(gè)“人”。智人戰(zhàn)勝了腦容量更具優(yōu)勢的尼安德特人，除了運(yùn)氣和殘忍，是因?yàn)橹侨藰?gòu)建了網(wǎng)絡(luò)。我們并不需要復(fù)制一個(gè)人類大腦。這個(gè)超級網(wǎng)絡(luò)可能會(huì)把無數(shù)個(gè)人類大腦都連接進(jìn)去。每個(gè)個(gè)體，包括人和機(jī)器，都變成了神經(jīng)元。拋開這些，大腦里的神奇裝置，是這個(gè)宇宙里比黑洞還要黑一千億倍的秘密。快樂和悲哀可以計(jì)算嗎？機(jī)器會(huì)有同情心嗎？人工智能可以理解痛苦嗎？那種真正的痛苦。它們能夠分不清生殖沖動(dòng)和愛嗎？分清很容易，有本事你也分不清試試看！機(jī)器會(huì)有動(dòng)機(jī)嗎？人工智能會(huì)賦予那些沒有意義的意義嗎？例如將教堂里的分子結(jié)構(gòu)并無差別的水視為圣水。
我很高興這些問題沒有答案，我也不介意人類就是生活在一個(gè)虛擬網(wǎng)絡(luò)里的幻想。嘿，這是誰干的？你的手藝真棒，一切都太真實(shí)啦！
人類還遠(yuǎn)沒到要拋棄大腦的時(shí)候。在漫長的進(jìn)化進(jìn)程中，我們還是那么蠢也許是有原因的。即使將來AI真的統(tǒng)治了這個(gè)世界，也許依然會(huì)豢養(yǎng)人類來獲取某種隨機(jī)性，以及不穩(wěn)定的情緒體驗(yàn)。
至此，你會(huì)發(fā)現(xiàn)，利用大腦的特性，我們至少會(huì)獲得兩個(gè)方向的樂趣，以及兩種思考的模式。我并不打算來構(gòu)建“算法”與“心法”的概念和關(guān)系。
例如阿爾法狗的“算法”其實(shí)是模仿人類的直覺；
例如一代科學(xué)在范式轉(zhuǎn)移后的下一代科學(xué)眼中，從“算法”淪落為“心法”。
“算法”與“心法”也不簡單是計(jì)算與直覺的關(guān)系。埃德爾曼認(rèn)為存在兩種主要的思維模式——模式識(shí)別和邏輯。1、考慮到所面對的新奇事物的廣泛多樣，首要的模式就是模式識(shí)別。這主要表現(xiàn)在格式塔響應(yīng)、詞匯排序和各種分類行為中。它非常強(qiáng)大，但是因?yàn)樾枰獜V度，它損失了一些特異性。2、在一些情形中，可以用邏輯來消除模糊性。顯然，借助受控的科學(xué)觀察可以有效提高特異性和一般性。3、這個(gè)從廣度到特異性的變化，可以被認(rèn)為反映了基于腦的認(rèn)識(shí)論和傳統(tǒng)認(rèn)識(shí)論之間的生成關(guān)系。 阿爾法狗通過模仿人類的直覺，選出高手最可能下的幾手棋，解決思考的廣度問題。然后計(jì)算每一手的終局勝率，解決思考的深度問題。人工智能教父杰弗里·辛頓一直致力于探尋一個(gè)高效的深度學(xué)習(xí)算法，像人類習(xí)得知識(shí)一樣，能夠從一個(gè)龐大且多維的數(shù)據(jù)集合中梳理其復(fù)雜的結(jié)構(gòu)。“算法”和“心法”是有趣和混亂的概念，某種大腦親生的混亂。朱迪亞·珀?duì)枌σ蚬５膱?zhí)著追求，恰是人類“心法”的呈現(xiàn)。以統(tǒng)計(jì)學(xué)或盲模型的方式運(yùn)行AI，既是AI本身的限制，又是人類科研的限制。哲學(xué)家Stephen Toulmin認(rèn)為：基于模型與盲模型的二分法，是理解巴比倫與古希臘科學(xué)之間競爭的關(guān)鍵。巴比倫天文學(xué)家是黑箱預(yù)測的高手，在準(zhǔn)確性和一致性方面遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了古希臘人。然而科學(xué)卻青睞希臘天文學(xué)家的創(chuàng)造性思辨戰(zhàn)略。古希臘的埃拉托斯特尼測量出了地球的半徑。這絕對不會(huì)發(fā)生在巴比倫。 朱迪亞·珀?duì)柕贸鼋Y(jié)論：人類的AI不能單純地從盲模型的學(xué)習(xí)機(jī)器中出現(xiàn)，它需要數(shù)據(jù)和模型的共生協(xié)作。
我贊賞愛因斯坦和珀?duì)栐诤诤凶用媲暗奶萍碌戮瘛?/span>也許，我們不該再像愛因斯坦那樣反對上帝是在扔骰子。但我們需要去探索上帝扔的是什么樣的骰子，以及如何扔骰子。一種是用來適應(yīng)和征服世界的，例如投機(jī)家，成功人士，名利場上的贏家，茍且偷生者。一種是用來理解和預(yù)測未來的。例如科學(xué)家，經(jīng)濟(jì)學(xué)家，理論信奉者，第一性原理信奉者，捍衛(wèi)因果論的斗士。前者強(qiáng)調(diào)大自然的算法，以及有效地適應(yīng)環(huán)境。對環(huán)境、資源、不確定性、反脆弱，有著驚人的直覺；后者追求精確的公式，優(yōu)雅地詮釋經(jīng)驗(yàn)。在我看來精確的詮釋（用公式用算法），和人文的詮釋（用概念），只要是求真的，其實(shí)是一致的。我贊成巴黎礦院前任校長雷蒙德·費(fèi)斯徹賽爾對智慧的定義：“有效地關(guān)注重要之事。這樣的智慧，因?yàn)榉此?、理解并欣賞生活而偉大，并不僅僅因?yàn)檎瓶厣疃鴤ゴ?。?/span>《經(jīng)驗(yàn)的疆界》一書認(rèn)為，從經(jīng)驗(yàn)中獲取智慧的模式可以分為兩種：第一種模式，低智學(xué)習(xí)。是指在不求理解因果結(jié)構(gòu)的情況下復(fù)制與成功相連的行動(dòng)。第二種模式，高智學(xué)習(xí)。是指努力理解因果結(jié)構(gòu)并用其指導(dǎo)以后的行動(dòng)。實(shí)際的學(xué)習(xí)是兩種模式兼而有之，尤其是厲害的人，兩頭都很強(qiáng)。
我們不能簡單地將心法與低智學(xué)習(xí)（這個(gè)名字容易讓人產(chǎn)生歧義）關(guān)聯(lián)，也不能認(rèn)為高智學(xué)習(xí)就是算法。兩種學(xué)習(xí)方法都有令人驚嘆之處，也有著各自的難題。
有些時(shí)候，我們自己也分不清楚。就像耳赤一手，之前它被認(rèn)為是算法，后來被發(fā)現(xiàn)只是一個(gè)神話。一旦進(jìn)入大腦層面，這個(gè)問題就更加復(fù)雜。因?yàn)闃?gòu)建物質(zhì)世界和精神世界彼此間的因果關(guān)系，看起來相當(dāng)虛無縹緲。但至少有一點(diǎn)，我相信埃德爾曼的觀點(diǎn)：科學(xué)是由可驗(yàn)證真理支撐的想象。當(dāng)然，它的終極力量在于理解，并且就如我們看到的，它在技術(shù)上的成就讓人震驚。但是科學(xué)想象力的大腦源頭與詩、音樂或倫理體系的建立所必需的沒有區(qū)別。由于神經(jīng)達(dá)爾文主義的模型承認(rèn)人類思維的歷史性和創(chuàng)造性的一面，因此，在科學(xué)和人文之間的背離是沒有必要的。 算法和心法，科學(xué)與人文，是我們理解這個(gè)“竟然可以理解的世界”的兩個(gè)輪子。在本文的自由飛翔之后，我對二者之間的關(guān)系，有一個(gè)具體的建議。圍棋AI將人類的“心法”，我是指那種一直被人類歌頌的、在其它領(lǐng)域仍然被信奉著的“天生智慧”，逼出了那個(gè)19??19的有著無窮變化的棋盤。這件事給我的最大啟發(fā)是：
盡管二者之間有不可切斷的交織，但是盡量把它們拉開，是一種有益的做法。
具體而言：盡量拉開算法和心法，并縮小各自的半徑。將盡可能多的空間留給未知。這是一個(gè)對模糊概念的模糊建議，由此熬出的雞湯也是老生常談。達(dá)里歐的“塑造者”的概念，可以拿來作為我的論據(jù)。
塑造者既有大圖景，又能在小細(xì)節(jié)上實(shí)現(xiàn)。
你要有一個(gè)宏大的夢想，夢想本身要大到不允許被人質(zhì)疑；你要有可計(jì)算的具體行為，具體到允許被人質(zhì)疑。將中間地帶留給“不知道”，留給學(xué)習(xí)、成長和自我塑造。人類會(huì)繼續(xù)下圍棋，但是那種“人是萬物之靈”的自信，已經(jīng)不能再以圍棋為證據(jù)了。在算法和心法之間預(yù)留空間，一方面，為“對心法步步緊逼”的算法留下騰挪之地，另一方面，也令心法本身更有意義。真正的危險(xiǎn)，是在二者交織地帶或強(qiáng)詞奪理，或自暴自棄。例如用心法來計(jì)算，用算法來剝奪心法。淺薄和訛妄，在于混淆了計(jì)算與神話的界限。神話只能作為一種遠(yuǎn)程的指引，并不能作為中距離或者近距離的思考工具和計(jì)算方法。此外，在我們的有生之年，該擔(dān)心的不是機(jī)器變成人，而是人變成機(jī)器。
純粹的還原論者值得尊敬，他們冒著毀掉聲譽(yù)的風(fēng)險(xiǎn)，本文提到的幾位大師，恰恰是在拿到人類最高級別的智慧獎(jiǎng)項(xiàng)后，一猛子扎進(jìn)未知世界，瞄準(zhǔn)算法、意識(shí)等問題最艱深、最容易一無所獲的領(lǐng)域。
純粹的還原論者并非極端的還原論者。因?yàn)榧兇猓麄儾粌H執(zhí)著，也有溫度，閃耀著人性的光芒。
一樣值得歌頌的，還有純粹的人文主義者。就像科學(xué)家們在普魯斯特的小說里，發(fā)現(xiàn)了與腦神經(jīng)科學(xué)一致的對記憶的洞察。將世界切割為原子的科學(xué)家們，與將生活幻化成意識(shí)流的藝術(shù)家們，令科學(xué)邏輯與故事邏輯交融在一起。
鄙視哲學(xué)家的費(fèi)曼，用一種充滿哲學(xué)意味的話語寫道：繼續(xù)向上走，我們會(huì)遇到魔鬼、美和希望.......借用一下宗教的隱喻，哪一端更靠近上帝呢。美和希望？還是基本定律？我認(rèn)為正確的答案當(dāng)然是要尋找事物之間聯(lián)系的整體結(jié)構(gòu)；一切科學(xué)，不僅僅是科學(xué)，還包括各種知識(shí)和成果，都是在尋找層次之間的聯(lián)系，美與歷史的聯(lián)系，歷史與人類心靈的聯(lián)系，人類心靈與腦活動(dòng)的聯(lián)系，大腦與神經(jīng)脈沖的聯(lián)系，神經(jīng)脈沖與化學(xué)的聯(lián)系，等等，上下層相互聯(lián)系。而在今天，不管我們?nèi)绾巫孕?，我們已無法在兩頭之間畫出一條明確的界線，因?yàn)槲覀円验_始明白層次是相對的。我也不認(rèn)為哪一端會(huì)更靠近上帝。 機(jī)器的算法和人類的心法，將攜手令我們的未來更值得期待。我們要在算法和心法之間，騰出地方，交給AI，人類自己則繼續(xù)向未知世界探索，利用碳基生物與生俱來的那種無知和混亂所帶來的進(jìn)化契機(jī)，結(jié)合AI進(jìn)化加速力量，發(fā)現(xiàn)遙遠(yuǎn)宇宙的秘密，尋求更長的壽命，甚至在時(shí)間的深處找回我們失去的記憶和親人。同時(shí)，克服貪婪，避免自我毀滅。參考讀物：《如何思考會(huì)思考的機(jī)器》，《計(jì)算機(jī)與人腦》，《第二自然》，《驚人的假設(shè)》，《神經(jīng)的邏輯》，《普魯斯特是個(gè)神經(jīng)學(xué)家》等。
請留意，當(dāng)你看見上面直播海報(bào)， 有70%的概率已經(jīng)過期了。
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