【編者按】

《DK宇宙大百科》作者、前英國皇家學(xué)會(huì)會(huì)長(zhǎng)馬丁·里斯的預(yù)測(cè)未來之書《人類未來》，近日引進(jìn)出版。在書中，馬丁·里斯談及生態(tài)威脅、能源危機(jī)、生物技術(shù)、人工智能等眾多與地球和人類未來息息相關(guān)的話題，又以科學(xué)的角度分析太空飛行、外星移民計(jì)劃等“未來暢想”的可能性。澎湃新聞經(jīng)授權(quán)摘錄其中談人工智能的一部分內(nèi)容。

細(xì)胞、病毒和其他生物微結(jié)構(gòu)，本質(zhì)上都是“機(jī)器”，由帶有分子尺度的組件——蛋白質(zhì)、核糖體和其他諸如此類的東西構(gòu)成。我們把計(jì)算機(jī)的巨大進(jìn)步歸功于我們?cè)诩{米尺度上制造電子元件技術(shù)的快速發(fā)展，這讓我們能將所有生物級(jí)的復(fù)雜性都裝進(jìn)處理器中，為智能手機(jī)、機(jī)器人和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)提供動(dòng)力。

感謝這些革命性的進(jìn)步，互聯(lián)網(wǎng)及其附屬設(shè)備創(chuàng)造了歷史上最迅速的新技術(shù)“滲透”以及最全面的全球化。它們?cè)诜侵藓椭袊钠占八俣葞缀醭^了所有“專家”的預(yù)測(cè)。消費(fèi)級(jí)電子產(chǎn)品和基于網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)豐富了我們的生活，它們創(chuàng)造了數(shù)十億美元的價(jià)值。而對(duì)發(fā)展中世界的影響，則展示了應(yīng)用科學(xué)是如何以最佳的方式改變貧困地區(qū)的。寬帶互聯(lián)網(wǎng)即將通過低軌道衛(wèi)星、高空氣球或者太陽能無人機(jī)實(shí)現(xiàn)全球覆蓋，它將進(jìn)一步促進(jìn)教育、現(xiàn)代醫(yī)療和農(nóng)業(yè)技術(shù)的普及。即使是最貧窮的人也可以由此跨入互聯(lián)經(jīng)濟(jì)，并享受社交媒體——盡管許多人仍然未能享受到19世紀(jì)的技術(shù)進(jìn)步帶來的好處，譬如合理配置的衛(wèi)生設(shè)施。非洲人可以使用智能手機(jī)獲取市場(chǎng)信息、進(jìn)行移動(dòng)支付，以及諸如此類的事情。中國則擁有世界上最為自動(dòng)化的金融體系。這些發(fā)展產(chǎn)生了“消費(fèi)者盈余”，并給發(fā)展中世界帶去了企業(yè)精神和樂觀情緒。而旨在消除瘧疾等傳染病的有效計(jì)劃又強(qiáng)化了這些益處。根據(jù)皮尤研究中心（Pew Research Center）的數(shù)據(jù)，82%的中國人和76%的印度人，認(rèn)為他們的孩子將比他們自己更好。

印度人現(xiàn)在擁有電子身份證，這使他們可以更容易地登記注冊(cè)，享受福利。這張卡不需要密碼。“虹膜識(shí)別”軟件可以使用我們眼中的靜脈圖像，這是一種對(duì)指紋或者面部識(shí)別技術(shù)的實(shí)質(zhì)性改進(jìn)。它足以在13億印度人中準(zhǔn)確識(shí)別出特定個(gè)體，并且預(yù)示了人工智能的發(fā)展將給未來帶去什么樣的好處。

語音識(shí)別、人臉識(shí)別和類似的應(yīng)用程序，使用一種名為“廣義機(jī)器學(xué)習(xí)”（generalised machine learning）的技術(shù)。它的運(yùn)作方式類似于人類使用眼睛的方式。人類大腦中的“視覺”區(qū)域通過多階段過程整合來自視網(wǎng)膜的信息。逐層處理過程識(shí)別水平線、垂直線、銳角及其他信息；每一層所處理的信息都來自“更低的”一層，并將之輸出至其他層。[1]

基礎(chǔ)的機(jī)器學(xué)習(xí)概念可以追溯到1980年代。重要的先驅(qū)者之一是英裔加拿大人，杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）。但是其應(yīng)用直到二十多年后才真正“起飛”。這要?dú)w功于摩爾定律——計(jì)算機(jī)的速度每?jī)赡晏嵘槐丁姆€(wěn)定生效，它意味著計(jì)算機(jī)的處理速度提升了1000倍。計(jì)算機(jī)使用“蠻力”實(shí)現(xiàn)了這點(diǎn)。它們閱讀了數(shù)百萬頁的多語種歐盟文件來學(xué)習(xí)如何翻譯（它們永遠(yuǎn)不會(huì)感到無聊?。?，它們“碾碎”數(shù)百萬張不同角度的圖像，來學(xué)習(xí)如何識(shí)別貓、狗和人類的臉。

戴米斯·哈薩比斯

DeepMind正在引領(lǐng)激動(dòng)人心的進(jìn)步。它是一家位于倫敦的公司，現(xiàn)在屬于谷歌。DeepMind的聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO戴米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）是一個(gè)早熟的天才。13歲的時(shí)候，他就成為國際象棋冠軍，在全世界排名第二。他本可以在15歲時(shí)進(jìn)入劍橋，但他延遲了兩年才入學(xué)。在此期間，他從事了電子游戲的開發(fā)工作，其中包括極為成功的《主題公園》[2]。在劍橋?qū)W習(xí)計(jì)算機(jī)科學(xué)之后，他創(chuàng)辦了一家電腦游戲公司。后來他回到學(xué)術(shù)界，并在倫敦大學(xué)獲得博士學(xué)位，隨后在認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域從事博士后工作，研究了情景記憶的本質(zhì)，以及如何在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中模擬人類腦細(xì)胞群。

2016年，DeepMind取得了令人矚目的成就——計(jì)算機(jī)擊敗了世界圍棋冠軍?？雌饋磉@似乎并沒什么大不了，因?yàn)樽詮腎BM的超級(jí)計(jì)算機(jī)“深藍(lán)”擊敗國際象棋世界冠軍加里·卡斯帕羅夫（Garry Kasparov）以來，時(shí)間已經(jīng)過去了20多年。但這是一個(gè)真正的“規(guī)則的改變”。“深藍(lán)”的程序是由專業(yè)選手編寫的。相比之下，AlphaGo通過吸收巨量的對(duì)局情況以及自我對(duì)局，獲取專業(yè)知識(shí)。它的設(shè)計(jì)者并不知道它將如何做出決定。在2017年，AlphaGo Zero又前進(jìn)了一步：人們只向它提供了規(guī)則——沒有真正的對(duì)局?jǐn)?shù)據(jù)——由它從頭開始學(xué)習(xí)，結(jié)果它在一天之內(nèi)具備了世界級(jí)水平。這令人震驚。一篇科學(xué)論文描述了這一壯舉，其最終得出的結(jié)論是：數(shù)千年來，人類從數(shù)以百萬計(jì)的對(duì)局中積累的圍棋知識(shí)，并提煉為定式、口訣和書籍。而在幾天的時(shí)間里，AlphaGo Zero從空白出發(fā)，便能重新發(fā)現(xiàn)大部分的圍棋知識(shí)，還有新奇的策略，為這一最為古老的游戲提供新的見解。[3]使用類似的技術(shù)，它在沒有專業(yè)知識(shí)輸入的情況下，在幾小時(shí)內(nèi)達(dá)到了卡斯帕羅夫的國際象棋水平。在日本將棋中也有類似的情況?？▋?nèi)基梅隆大學(xué)（Carnegie Mellon University）的一臺(tái)計(jì)算機(jī)已經(jīng)學(xué)會(huì)了詐唬和計(jì)算，就像一個(gè)最老練的職業(yè)撲克玩家。但卡斯帕羅夫本人也強(qiáng)調(diào)說，在類似國際象棋這樣的游戲中，人類具有獨(dú)特的“附加價(jià)值”。而且，一個(gè)人加上一臺(tái)機(jī)器的組合所能完成的事情，將會(huì)超越單獨(dú)的任何一方。

人工智能依靠分析大量數(shù)據(jù)以及快速響應(yīng)復(fù)雜輸入的能力，獲得了超越人類的優(yōu)勢(shì)。它擅長(zhǎng)優(yōu)化精心設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)，比如電網(wǎng)或城市交通。谷歌宣稱，由機(jī)器管理的大型數(shù)據(jù)工場(chǎng)，能夠節(jié)約40%的能源。但這里依然存在局限性。AlphaGo的硬件使用功率高達(dá)數(shù)百千瓦。相比之下，AlphaGo的韓國挑戰(zhàn)者李世石的大腦僅需消耗大約30瓦（類似于一個(gè)燈泡），而且除了下棋，他還能做許多其他事情。

傳感器、語音識(shí)別和信息檢索技術(shù)正在快速發(fā)展，而機(jī)器人（雖然會(huì)有更大的滯后）也將會(huì)具有物理靈活性。如系鞋帶、剪趾甲、在真正的棋盤上移動(dòng)棋子，在這些事情上，機(jī)器人仍比孩子笨拙。但在這方面已同樣有所進(jìn)步。2017年，波士頓動(dòng)力公司展示了一個(gè)名叫亨德爾（Handle）的機(jī)器人（早期四足大狗的后繼者）。它具有輪子和兩條腿，靈活得足以進(jìn)行后空翻。不過機(jī)器人與現(xiàn)實(shí)世界的互動(dòng)能力要想超越人類體操運(yùn)動(dòng)員，或者像猴子和松鼠那樣，從一棵樹敏捷地跳到另一棵樹上，還需要很長(zhǎng)時(shí)間。它們遠(yuǎn)未達(dá)到人類整體多樣化能力的水平。

機(jī)器人“亨德爾”

不斷增強(qiáng)計(jì)算機(jī)的運(yùn)算能力，使得機(jī)器學(xué)習(xí)成為潛在的重大突破口。它讓機(jī)器得以獲取專業(yè)知識(shí)——不僅在游戲中，更是在臉部識(shí)別、不同語言間的翻譯、網(wǎng)絡(luò)管理等方面——而且并不需要細(xì)節(jié)化的編程。不過它對(duì)人類社會(huì)的影響也是矛盾的。沒有“操作員”了解機(jī)器是如何做出決定的。如果人工智能系統(tǒng)中具有某個(gè)“bug”（錯(cuò)誤），并沒有確切的辦法去追蹤它。如果系統(tǒng)的“決定”有可能對(duì)個(gè)人造成嚴(yán)重后果，那它將會(huì)引發(fā)公眾的關(guān)注。如果我們被判處關(guān)進(jìn)監(jiān)獄，或者被建議去做手術(shù)，或者哪怕只是信用評(píng)級(jí)不佳，我們都期望能得到一個(gè)解釋，并且能對(duì)其進(jìn)行申辯。如果這些決定完全委托給算法，我們當(dāng)然會(huì)感到不安，哪怕有令人信服的證據(jù)表明：總體而言，機(jī)器所做的決定，好于那些被它們擠掉的人。這些人工智能系統(tǒng)的整合，將會(huì)對(duì)日常生活產(chǎn)生影響，并會(huì)變得更具普遍性和入侵性。我們的所有行為記錄、我們與他人的互動(dòng)、我們的健康狀況，以及我們的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，都將置于“云”——跨國企業(yè)的準(zhǔn)壟斷管理之下。這些數(shù)據(jù)可能會(huì)被善意應(yīng)用（譬如醫(yī)學(xué)研究，或者向我們提出早期健康風(fēng)險(xiǎn)警告），但互聯(lián)網(wǎng)公司對(duì)它們的使用正在改變政府與商業(yè)世界之間的力量平衡。事實(shí)上，與最為專制或者“控制狂”之類的傳統(tǒng)雇主相比，今天的雇主能夠以更具侵略性的方式監(jiān)控個(gè)體員工。另外，還會(huì)有其他隱私問題。如果餐館或者公共交通工具里鄰近的隨機(jī)陌生人可以通過面部識(shí)別來辨認(rèn)你的身份、侵犯你的隱私，你會(huì)高興嗎？或者，如果關(guān)于你的“偽造”視頻顯得十分可信，又會(huì)不會(huì)讓你無法再信任視覺證據(jù)？

注釋

1.默里·沙納漢的《技術(shù)奇點(diǎn)》（The Technological Singularity，Cambridge，MA：MIT Press，2015）和瑪格麗特·博登（Margaret Boden）的《AI：性質(zhì)和未來》（Al: Its Nature and Future，Oxford：Oxford University Press，2016）中概述了這些技術(shù)的發(fā)展；馬克斯·泰格馬克（Max Tegmark）的《生命3.0：成為人工智能時(shí)代的人類》（Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence，New York：Penguin Random House，2017）中提供了更為思辨性的“收益”。

2.Theme Park，傳奇游戲公司“牛蛙”（Bullfrog）的第一部主題系列游戲。

3.David Silver等，《擺脫人類經(jīng)驗(yàn)的圍棋》（Mastering the Game of Go without Human Knowledge），Nature 550（2017）：354359。

《人類未來》，【英】馬丁·里斯/著 姚嵩、丁丁蟲/譯，上海交通大學(xué)出版社2020年4月版。