比起人工智能,人类在逻辑上确实甘拜下风

人工智能飞速发展,一路辗压人文学界和哲学界对它的种种质疑。说人工智能能做什么很容易,因为相对于人脑,它几乎无所不能;说人工智能不能做什么则风险甚高,持论者常因论据失真或前提不确导致结论无效。人脑不可度量处,恰是AI大显身手时。

人工智能(AI)是绝不会犯逻辑错误的,人在AI面前还真不能不气馁。

一,人脑薄弱的地方,恰是AI大显身手地方

人工智能的飞速发展却一路辗压人文学界对人工智能的种种质疑。目前的情势是,说人工智能能做什么很容易,因为相对于人脑,它几乎无所不能;说人工智能不能做什么,则风险甚高,持论者常常因论据失真或前提不确,致结论无效。比如,近日网上热传的两篇文章《把市场消灭了,人工智能的基础也就没有了》(作者许成钢)、《计划经济不可行性早已证明 大数据也弥补不了》(作者周为民),即无一幸免。

许文和周文的标题旗帜鲜明,但也直接令人生疑添惑。因为市场只是数据采集的众多场景之一,断不至于如许文所说,成为大数据的基础。至于周文所说公有制计划经济之不可行,病根其实也在数据,即数据缺失致“经济”无从“计划”(对此,米塞斯在社会主义经济计算问题论战中曾有精彩论述);大数据,也不是补漏之器,而是解决之道。除了标题,两文中的无效论据、论证,也所在多多。比如许文称,人脑无法感知、无法度量的东西,则人工智能无所施其技(大意)。实情是,人脑智能不可度量,绝不等于人工智能不可度量;而且,人脑不可度量处,恰是AI大显身手时。

或许,人在预测人工智能前景时,应当先尝试了解人工智能的逻辑理路和技术发展动态,才方便与外界就这一话题作有效率的交流。而学界的认知错位或缺席,极可能使人类对人工智能失控的局面提前到来。

何为人工智能逻辑理路?其要义或可简化为三层意思:

1)大千世界无处不在的“数学法则”,才是真正的宇宙之王;

2)世间万象,都可以简化和还原为数据,人脑,则是一台功力强大的数据处理系统;

3)人脑的反应和思维过程(包括直觉、创见、灵感),实质是数据采集、识别、整理的复杂计算过程。

于是,AI界坚信,如果能解开人脑思维之谜,便极有可能研发出效率万千倍胜过人脑算力的人工智能系统。而人工智能狂飚突进的发展,也正加速将AI业界的信心、信念升华为信仰。

最新实例,是前科棋圣“阿法狗” (AlphaGo)的胞弟“阿法元”(AlphaGo Zero)。

二,天不生AI,万古如长夜

与从小熟读兵书、“打谱”无数,并与人类棋手反复对弈、切磋的“阿法狗”不同, “阿法元”小弟生性孤傲,对于集人类围棋实战之大成的“文献资料”(棋谱)不屑一顾,也不愿屈尊让出一席之地,邀人间棋王手谈。如此妙手空空,从零开始,自我对弈,自学成才,三天过后,“阿法元”便批量报捷,将不久前横扫地球九段人的“阿法狗”杀了个100:0。“阿法元”这一大开杀戒的弑兄战绩意味着,在人工智能面前,人类围棋领域过往的全部经验性事实和思考成果,价值归零。难怪弈坛少帅柯洁闻讯后,在微博上敲下了六个字:“人类太多余了”。

“山外青山楼外楼”。继乃兄之后,“阿法元”再次提醒人类,围棋招式变化如恒河沙数(据说高达10的170次方,而宇宙已知部分的原子数不过10的80次方),人脑思维半径所及,不过沧海一粟。数千年来,人类历代棋手殚精竭虑参悟出来的各种定式、变招,一夜之间,沦为井底蜗壳的“局部最优”。围棋领域如此,其它领域又如何?初思甚喜,细思极恐。

综上所述,人工智能的出现,是名副其实的“划时代”事件。此前,人类社会只有一个智能系统,即人脑智能系统。由于人脑综合计算(数据采集、识别、整理)能力远高于其它动物脑,人类曾信心满满地自诩为“宇宙的精华、万物的灵长”。人工智能横空出世,将使人类拥有两个智能系统:人脑智能系统与人工智能系统。更令人类猝不及防的是,人工智能算力之强大,使千百年来困惑人脑的难题,纷纷于一夜之间迎刃而解,而人类千百年来引以为荣的智慧文明成果,也将纷纷于一夜之间沦为偏安一隅的“局部最优”。

关于人工智能的划时代意义,或可化用人脑智能名句形容:“天不生AI,万古如长夜”。

三,勿以人脑之心,度AI之腹

AlphaGo设计师黄士杰:最强的学习技能其实还在人类的脑袋里。AlphaGo的“人肉手臂”、担任Deepmind资深研究员的黄士杰,在近期公开演讲中,分享过他身为一名科学家,如何旁观机器的进步。AlphaGo Zero只用三天走过人类的千年的历程,这在人类历史上是不敢想象的。

在Master之后,黄士杰他们研究分出两条线,一条是让Master出去比赛,来测试,另一条线,则是把所有人类知识拿掉,从零开始学习,看AlphaGo Zero可以达到什么程度。

在初期预设AlphaGo Zero绝对不可能赢Master。围棋被人类研究了几千年,一个程序只知道棋盘和规则,一切从零开始,怎么可能会超越几千年的围棋历史?但黄士杰错了,40天的训练后,AlphaGo Zero超越了Master,我们非常意外,深度学习和强化学习的威力太大了。

AlphaGo Zero是从乱下开始,找出围棋的下法,它只用了三天,走过了人类研究围棋的千年历程。这也是有趣的地方,人类几千年的累积,跟科学研究是一致的。

未来的人工智能,是要与人类合作,而非跟人类对抗。强人工智能距离我们仍是遥远,而现在最强的学习技能,其实仍在我们的脑袋里。没有想要跟人类知识比较、或是讨论人类知识有没有用等问题,而是想证明机器不需要人类知识也可以拥有很强的逻辑能力,比起人工智能,人类在逻辑上确实甘拜下风。

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