KK唱反调！全网刷屏的霍金人类终结论，竟是逻辑不通的伪科学？

今天的演讲，霍金说人脑和计算机在智能上并无差别，他说，人类可能终将被这样的智能所终结。 昨天，KK 却提前跳出来说，霍金的逻辑从根本上就错了。今日同台竟演的李开复，对于霍金的观点，也并不苟同。 在这场争论战中，到底谁说的更有道理呢？

霍金又来谈人工智能了。

他还是担心人类文明会被人工智能所终结，毕竟，那是一个足以等同或超越人类的新事物。

因为强人工智能的崛起，要么是人类历史上最好的事情，要么就是最糟的事情。

而眼下是好是坏，霍金坦言他也不能确定。但潮水的方向无法改变，他从头到尾都在呼吁：

我们的人工智能系统，必须要按照我们的意愿来工作。

AI 论战升级

通篇内容看下来，霍金演讲的论点大体如下：

人工智能正在加速发展； 人工智能本质上就是模仿并超越人类； 计算机智能与生物智能没有本质的区别； 人工智能做决策、计划与推论的能力，适用于各种细分领域； 人工智能一旦脱离束缚，就将彻底取代人类。

这跟他们在2015年公开信中的说法基本一致。当时，就连盖茨、马斯克等人也公开署名支持他的主张，唱反调的人很少。

然而就在昨天，《失控》作者凯文·凯利正式站在了这群人的对立面，发长文逐一批驳霍金他们的论点：

智能不是单一的维度，所以“比人类更聪明”毫无意义； 人类自己都没有通用型的思维，更别说人工智能了； 在其他媒介上模拟人类思维会受制于成本； 智能的维度不是无限的； 智能只是影响科技进步的一项因素。

KK 认为，相比于霍金他们的观点，支持他的科学证据更多一些；说得不客气一点，霍金他们对超级智能的理解，简直就是迷信。

KK 的主要依据，是人们对生物智能的普遍误读。

正确解读智能的概念

在《超级智能》一书中，Nick Bostrom 用幅度逐个增加的单维线性分贝图来描述智能：

如上图所示，低级智能的一端，比如某种恐龙，高度相对较低；高级智能的一端，比如人类，高度则涨满图表。

该图表的拓扑结构，其实相当于阶梯，智能的梯级一层层递增。低级动物位于下层，高级动物处于上层。

根据传统理解，霍金所说的超级智能，将在很短的时间内出现在一个远超人类的阶梯上。

正如蚂蚁无法理解摩天大楼能被造出来一样，人类也将完全无法理解超级人工智能所能做到的事情。

这里的图表是能说明一些问题，但 Nick Bostrom 用得并不科学。在达尔文之前，人们早已假定，自然世界存在有某种生物阶梯，人类自处于低级动物之上。

达尔文之后的进化阶梯，也是类似的概念。而更精确的图标，则是 David Hillis 基于 DNA 设计出来的这张辐射形圆盘：

它所强调的一个进化上基本事实，是现存的每一个物种的进化程度都是相等的。人类与蟑螂、蛤、蕨类、狐狸和细菌共存于它的外环上。

圆盘中的每一个物种都完成了历时30亿年的基因延续链条，这就意味着细菌、蟑螂与人类的进化程度是同等的，不存在阶梯。

同理，也不存在智能阶梯。

动物的思考方式差异显著。针对不同的认知类型，我们有着许多不同的指标，智能不是单一维度的。

更准确的智能模型，是绘制出它的可能性空间，如 Richard Dawkins 所做的可能性空间渲染图：

图中的智能是某种组合的连续体：有的智能很复杂，有着许多思维上的子节点；有的智能可能很简单，但也更加极端，处于空间的某个偏远角落……思维的不同节点是相互依存且相互触发的。

各物种及个体之间的认知体系各不相同。松鼠有能力记住它几年前存放的几千粒橡子的确切位置，这是人类难以做到的。在这方面的认知能力上，松鼠是超过人类的，尽管它在其他能力上可能不比人类。

人工智能领域同样如此。人造思维在很多维度上已经超越了人类，计算器算数比你快，搜索引擎记住的文字比你多……相比于人类，人工智能自有其固有的优势。

未来，我们完全有可能为机器构建出它独有的认知体系，用以解决人类智能所无法解决的问题。由于这里的人工智能能做到我们所做不到的事情，我们难免下意识地认为机器将超越我们。

事实却是，它只是跟我们不一样罢了，这与生物界的情形一致。即便是将来，等人工智能做出来的事情越来越多，我们跟它还是不一样。

智能不是单一的维度，我们不仅仅是用大脑的神经网络进行思考；我们全身的神经网络都在全速运转着。

用能力空间来解释智能的概念后，很多观点确实要做出适当的调整。

通用人工智能

把智能视为可能性空间，它的通用目的就不存在了。相比之下，人类智能也不过是数百万年所演化出来的特定智能，依旧能被毒蛇猛兽依吃掉。

从工程上讲，你可以做出通用的多元智能去做每一件事，但专注于特定目的的智能，处理对应的事情显然更具优势。权衡取舍之下，你必定要去优化特定的智能维度。

我们只是以为，人类智能的目的是通用的，但模拟人类智能并不解决所有的问题，正如接下来的解释。

模拟人类智能

霍金提到了人工智能所遵循的原则：“计算机在理论上可以模仿人类智能，然后超越。”该理论的出发点是，给定无限的内存空间和运算时间，所有计算都是等价的。

是的，如果你忽略时间，所有的思维都将是等价的；是的，你可以在任何你想要的矩阵中模拟人类类型的思维，只要你忽略时间或现实中的存储与内存约束。

可事实却在于，计算机从来都没有无限的内存或时间。因而，在差距很大的平台上运行的两个计算系统是不会实时等值的。

这就意味着，运行在芯片之上的复杂人工智能，只会生成旁大而复杂的非人类思维。

考虑到大脑运转的能耗与费用因素，模拟人类思维的最佳硬件还是人类自己的大脑。大量的证据显示，我们内脏的神经系统也在指导我们的理性决策过程，同时还能预测和学习。

越是完整地模拟整个人体系统，我们就越能够完整地重制出它。而完整孕育出一个人类个体，所花的时间也不过九个多月。

智能的限度

超级智能的核心，特别是人工智能可自主改进这一点，是在于智能在发展上不存在限度。

但就目前所知，宇宙中的物理尺度、温度、时间、速度都是有限度的。如果智能可以无限发展下去，如果超越人类的智能得以存在，费米的问题就又能问出来了：

那么，它们在哪呢？

另外，库兹韦尔解释，人工智能不以指数式增长，只是其发展水平却是以指数增长的。

他的意思是说，尽管制造人工智能的努力是以指数增长的，但其成果在一定时间内仅会上升一个层级，致使人工智能的力量无法以指数增长。

对于智能爆炸的理解，KK 所用的场景是寒武纪生命大爆发，而非核爆炸式的链式反应。他认为技术加速发展的结果不太可能是超级智能，而是某种可以跟我们共生的外在智能。

智能与科技进步

超级智能的一个显著特征，是能以无穷的力量来快速解决我们所有的问题，如同万能的神一般。

这就是说，仅靠阅读现已有的文献或数据，超级智能就可以解决癌症或死亡问题，或是调和相对论与量子力学的冲突。

但未知层面与已知层面之间，还需要很多思考之外的东西。在真实世界中存在着无数的实验，其中的每一个都会生成更多的矛盾或数据。

这些数据需要进一步的实验研究，才能形成正确的假说，仅针对潜在数据进行思考无法将造就正确的科学。

当然，通过计算机模拟，超级智能可以加速科学的进程。但科学模型终非真实的世界，它总会遗漏一些因素，科学实验正是此处的补充。

无论思考了多少东西，你都需要做实验进一步验证。超级智能不会立刻带来进步，解决现实问题所需要的远不止智能。

最后，KK 承认，他这些观点也有可能出错。创造出无限能力的人工通用智能的可能并未完全排除，因为我们对智能的了解是如此之少。

而相比于超级智能毁灭人类，小行星毁灭地球的可能性一点都不低，但我们从不会拿“行星防御”来说事，并为此投入大量的人力、物力。这样说来，KK 的说法倒也很有理由。

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