机器会取代人吗？也许，但必须先学会这种思考方式

之前，一则“波士顿动力机器人”备受人类虐待后奋起反击的视频刷爆了社交网络，看过的网友纷纷表示被吓到。

请看视频

看完视频，很多人都发出了一种本能的反应，没事儿别乱打机器人的头！

然而，就在几天前，又有可靠消息称，这个条视频是假的！一顿操作猛如虎下来，结果机器人是由波士顿动力公司的工作人员扮演的！

虽然，视频内容被爆做假，但就从引发的种种关注来看，这个话题真的值得来一波讨论。

机器人真的已经如此智能，它们已经能够产生反抗意识了吗？

人工智能真的已经对外界刺激有了主动应对的能力？

人工智能和人类的差距到底还能有多远？

关于这些问题，世界顶级物理学家，曾经与费曼、霍金等超级大牛做过同事，甚至还和霍金一起写过《大设计》和《时间简史（普及版）》的未来学者列纳德·蒙洛迪诺给出了自己的看法。

他认为，在这个不断转型的社会中，“思维的品质”正变得越来越重要，而衡量这种品质最关键的一个因素就是“变通的能力”，蒙洛迪诺将这种能力称为“弹性”。

蒙洛迪诺发现，高等生物与低等生物在思考过程中最重要的一个区别就是面对变化时能否“本能地”激发灵活应对的方法，因为“弹性”是一种多元化的思维能力，它能够先于大脑对信息进行处理，这种能力非常重要。

而当下基于数据和算法的人工智能，研究的其实更多还是大脑“学习”的过程，而非真正的“智能”，因为真正的智能一定是具备非常高的弹性的。

可以说，不具备弹性思维的人工智能，并不能称之为真正的人工智能。

我们先说一个简单的例子：

仔细看，上图中的单词拼写都是错的，当文本与标准的拼写有严重的偏差时，计算机程序进行识别和朗读时会无能为力。相比之下，我们人类却可以毫不费力地理解它们，至少，可以明白它的大致意思。

事实上，在20世纪50年代，电子计算机刚问世不久，信息科学家就认为人工智能很快就会打败人类的大脑，但这些计算机语言学家还是过度低估了人类大脑的无意识语言处理能力。

当时流传着一个早期计算机翻译的故事，它将一句谚语“心有余而力不足”（The spirit is willing，but the flesh is weak）翻译成俄语，然后又从俄语翻译成英语，却得到了“伏特加是烈酒，但肉已经腐烂了”（The Vodka is strong， but the meat is rotten）的结果。

之所以会有这种差距是因为机器智能本质都是在自上而下地执行指令，即所谓的逻辑分析思维；而人脑除了能自上而下，还能自下而上地处理信息，这就是人类特有的应变能力，反映的是人类智能中“弹性”的力量。

因此，可以说，如何让机器人真的获得灵活应变的能力，懂得反击，就成了现在人工智能领域最有待核心攻克的难题之一。

其实不论是人类还是人工智能，面对客观物理世界的第一步都是“看见世界”本身，但我们人类和人工智能对世界上各种物体的识别模式本身就是不一样的。

麻省理工学院经济学家戴维·奥特尔提到过一个“视觉识别椅子”的任务。任何学龄儿童都可以轻松做到，但靠程序和算法却要进行一系列复杂的定义。

但我们人类并不需要深思熟虑去定义和判断什么是一把椅子，相反，我们潜意识的神经网络通过多年的观察，已经学会用一种我们自己都意识不到的方式来描述物体的复杂特征。

事实上，近年来，计算机界已经认识到生物系统在处理信息方式方面的优越性。人工智能领域的研究员也已经在试图复制这种处理方式，设计一种软件来模仿人类大脑自下而上的神经网络。

但这仅仅只是开始，因为认识世界才是第一步，智能更重要的表现是实际解决问题。

早在在20 世纪50 年代，许多信息科学的先驱就曾认为，如果把世界上所有的顶级专家聚在一起开个会，他们可以创造出一台计算机，解决所有人类甚至人类解决不了的问题，其智能可以与人类思维相媲美。

但他们并没有发现分析性思维和弹性思维的区别。这些科学家认为，我们人类的大脑不过是一台“有血有肉”的计算机。他们筹集了足够的资金，终于在1956 年举办了达特茅斯人工智能夏季研究计划会议，但遗憾的是，并没有兑现之前的承诺。

为什么通用问题解决程序不可行？因为计算机本质上不过就是个符号操作器。这些符号可用来表示关于世界的事实，也能表现描述不同事实之间关系的规则。通过这种方式，电脑可以在围棋比赛中击败最优秀的人类选手，谷歌翻译软件功能大大增强。

但是今天人工智能神经网络系统的内部表征方式还是专门以特定任务而定制的，如果任务改变了，它们就没有能力调整自己的处理进程，更不用说将它们的智能广泛应用到不同的领域了。

举个例子，如果小艾很喜欢桃子派，而小明刚好烤了块桃子派的话，那么计算机能否计算出小艾对小明烤的桃子派的喜爱程度呢？更进一步的话，能否判断出小艾对小明本人的喜爱程度呢？

这两个问题可不像计算数字“2”的平方根一样容易。事实上，因为程序无法解决现实世界问题中往往存在的模糊性——小艾喜欢桃子派并不表示她就会喜欢小明烤的桃子派，又或者，即使她不喜欢小明烤的桃子派也不能说明她就不喜欢小明，这里面的因果关系有很多是很模糊的，可能存在各种变数，而要处理变数，必须具备弹性思维。

今天最精密的计算机也不过是只能“解决特定问题的智能计算器”。因此人工智能成功的关键在于，必须发明一台自己乐于解决问题的计算机，而“主动的力量”本身就是弹性的一种反映。

于是，这也就引发了另一个更难的问题——“人性的本能”。

没错，现在的科学证明，所谓本能其实是各种神经反应的集合，但这种下意识的反应，对人工智能领域的研究而言恰恰是最难的。

因此我们也就不难理解为什么文章开头提到的波士顿机器人被人类攻击之后的反击视频会造成那么大的舆论影响力。

虽然它是假的，但如果能够实现，这种突破将是里程碑式的。这种不用经过逻辑分析而产生的反馈，也就是通常我们说的“感受能力”，是一个超级复杂的过程，也是当下人工智能前沿研究的一个难点。

这里再用一个形象的案例来解释一下，我们人类可以一边和朋友喝茶，一边下围棋，如果朋友里有外国人，我们还能即时做翻译，但是即使是当今最先进的计算机，也没有真正实现先前通用问题解决程序希望达到的人工智能水平。

于是，计算机科学家不得不制造一台机器去玩围棋，制造另一台去做翻译。而人的大脑，可以同时处理这两项任务，甚至更多，它可以同时让你保持平衡，因此你就可以一边单脚站立一边处理多个任务。

这种灵活性在动物的大脑中显然是必要的，因为我们在生活中面临多种情况，不能为每一种情况都进化出单独的大脑。

正是为了解决复杂生命形式所面临的前所未见的问题，我们进化出了弹性思维，这种思维能够自发地、不受外界干扰地创造表征，这是我们在这个不断变化的世界中生存下去所必需的技能，也是生物处理信息的奇迹。

本文转载自中信出版社。

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