【編者按】

《DK宇宙大百科》作者、前英國皇家學(xué)會會長馬丁·里斯的預(yù)測未來之書《人類未來》，近日引進出版。在書中，馬丁·里斯談及生態(tài)威脅、能源危機、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。我們把計算機的巨大進步歸功于我們在納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的復(fù)雜性都裝進處理器中，為智能手機、機器人和計算機網(wǎng)絡(luò)提供動力。

感謝這些革命性的進步，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。它們在非洲和中國的普及速度幾乎超過了所有“專家”的預(yù)測。消費級電子產(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)十億美元的價值。而對發(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實現(xiàn)全球覆蓋，它將進一步促進教育、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，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獲取市場信息、進行移動支付，以及諸如此類的事情。中國則擁有世界上最為自動化的金融體系。這些發(fā)展產(chǎn)生了“消費者盈余”，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劃又強化了這些益處。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，享受福利。這張卡不需要密碼?！昂缒ぷR別”軟件可以使用我們眼中的靜脈圖像，這是一種對指紋或者面部識別技術(shù)的實質(zhì)性改進。它足以在13億印度人中準(zhǔn)確識別出特定個體，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。

語音識別、人臉識別和類似的應(yīng)用程序，使用一種名為“廣義機器學(xué)習(xí)”（generalised machine learning）的技術(shù)。它的運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”。這要歸功于摩爾定律——計算機的速度每兩年提升一倍——的穩(wěn)定生效，它意味著計算機的處理速度提升了1000倍。計算機使用“蠻力”實現(xiàn)了這點。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)如何識別貓、狗和人類的臉。

戴米斯·哈薩比斯

DeepMind正在引領(lǐng)激動人心的進步。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）是一個早熟的天才。13歲的時候，他就成為國際象棋冠軍，在全世界排名第二。他本可以在15歲時進入劍橋，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)計算機科學(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——計算機擊敗了世界圍棋冠軍?？雌饋磉@似乎并沒什么大不了，因為自從IBM的超級計算機“深藍(lán)”擊敗國際象棋世界冠軍加里·卡斯帕羅夫（Garry Kasparov）以來，時間已經(jīng)過去了20多年。但這是一個真正的“規(guī)則的改變”?！吧钏{(lán)”的程序是由專業(yè)選手編寫的。相比之下，AlphaGo通過吸收巨量的對局情況以及自我對局，獲取專業(yè)知識。它的設(shè)計者并不知道它將如何做出決定。在2017年，AlphaGo Zero又前進了一步：人們只向它提供了規(guī)則——沒有真正的對局?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)以百萬計的對局中積累的圍棋知識，并提煉為定式、口訣和書籍。而在幾天的時間里，AlphaGo Zero從空白出發(fā)，便能重新發(fā)現(xiàn)大部分的圍棋知識，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)知識輸入的情況下，在幾小時內(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）的一臺計算機已經(jīng)學(xué)會了詐唬和計算，就像一個最老練的職業(yè)撲克玩家。但卡斯帕羅夫本人也強調(diào)說，在類似國際象棋這樣的游戲中，人類具有獨特的“附加價值”。而且，一個人加上一臺機器的組合所能完成的事情，將會超越單獨的任何一方。

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。它擅長優(yōu)化精心設(shè)計的網(wǎng)絡(luò)，比如電網(wǎng)或城市交通。谷歌宣稱，由機器管理的大型數(shù)據(jù)工場，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（類似于一個燈泡），而且除了下棋，他還能做許多其他事情。

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

機器人“亨德爾”

不斷增強計算機的運算能力，使得機器學(xué)習(xí)成為潛在的重大突破口。它讓機器得以獲取專業(yè)知識——不僅在游戲中，更是在臉部識別、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。不過它對人類社會的影響也是矛盾的。沒有“操作員”了解機器是如何做出決定的。如果人工智能系統(tǒng)中具有某個“bug”（錯誤），并沒有確切的辦法去追蹤它。如果系統(tǒng)的“決定”有可能對個人造成嚴(yán)重后果，那它將會引發(fā)公眾的關(guān)注。如果我們被判處關(guān)進監(jiān)獄，或者被建議去做手術(shù)，或者哪怕只是信用評級不佳，我們都期望能得到一個解釋，并且能對其進行申辯。如果這些決定完全委托給算法，我們當(dāng)然會感到不安，哪怕有令人信服的證據(jù)表明：總體而言，機器所做的決定，好于那些被它們擠掉的人。這些人工智能系統(tǒng)的整合，將會對日常生活產(chǎn)生影響，并會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、我們的健康狀況，以及我們的財務(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)險警告），但互聯(lián)網(wǎng)公司對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)控個體員工。另外，還會有其他隱私問題。如果餐館或者公共交通工具里鄰近的隨機陌生人可以通過面部識別來辨認(rèn)你的身份、侵犯你的隱私，你會高興嗎？或者，如果關(guān)于你的“偽造”視頻顯得十分可信，又會不會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》（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。