从感知到认知：智能机器会像人类一样思考吗？ 读《智能机器如何思考》■刘英团
1737年，一个可以像真人一样用长笛演奏音乐的雕塑，成为吸引当时欧洲富人注意的新奇玩意，这是法国机械天才雅克·德·沃康松的杰作。今天，AlphaGo战胜了人类最强棋手，日本推出的机器人获得了很多网友的喜爱，自动驾驶技术等正不断刷新人们对于“自动机”的认识。1950年，英国数学家艾伦·图灵在他的著名论文《计算机器和智能》中首次提出对机器智能的测试方法——衡量一台机器的智能，在多大程度上与人类的智能相像，或不可区分——图灵在论文中称之为“模仿游戏”，这就是著名的“图灵测试”。在“图灵测试”提出50年后，人工智能在各种各样的“模仿游戏”或人机对决中有着超乎人类的表现——人工智能机器不仅可以像人或动物一样自主运行，甚至比人类做得更好，包括“独立思考”。谷歌前工程专家肖恩·格里什博士感慨：“技术专家已经把工具升级为计算机和运行在计算机上的软件，它们是21世纪的杠杆、齿轮和发动机。”在其新著《智能机器如何思考》中，肖恩不仅展示了人工智能领域的前言成果，还打开了机器学习与神经网络的“黑匣子”。
“情感并非人脑的一个独立事件，而是人脑的多个部分之间、人脑和身体之间的互作。”人工智能创始者之一马文·明斯基认为，人工智能正在迅速发展，在不久的将来，尽管它们是由金属和塑料制成，而不是由肉和血组成的，我们仍然有可能发现我们制造的智能机器人拥有类似于人类的思想和情感。肖恩认为，从机械自动到智能感知，这得益于一种被称为“深度神经网络”的技术。18世纪，“自动机”使用当时的尖端精密技术——机械发条来执行程序。而“神经网络”则是利用庞大的“神经信息处理系统”捕捉“有用的重要信息”——“神经网络拥有我们所寻求的特性……它们提供了一种自动生成特征的方法”：神经网络不仅提供了我们所需要的灵活性，还能“通过卷积神经网络感知世界”，甚至超过人类。根据这一观点，心智对大脑，就像程序对计算机硬件一样。至少在构想上，经过与人类基本相同的培训教育和学习训练，人工智能机器终将具有与人类相同的感官感知及独立思考能力。
其实，IBM公司的超级电脑“沃森”之所以能在智力竞猜电视节目中完胜人类选手，就是因为沃森在分析问题线索并确定最佳解答的过程中，运用了先进的自然语言处理、信息检索、知识表达和推理及机器学习技术。如今，创造AI的人类正在建造这样一座“巴别塔”，帮助人工智能企及人类智能。肖恩认为，“训练神经网络的过程就像强化学习一样”，当我们把网络的输入神经元设置成专业数字，就可以让神经元通过网络传播信息，“一层一层地激活（或者不激活），直到在末端产生一个输出”。神经网络是一种受生物学启发的数学函数，由相互作用的人工神经元组成。2016年，谷歌AlphaGo以总比分4比1战胜世界顶级围棋棋手李世石，这更是归功于人工神经网络的进步，人工神经网络是AlphaGo的技术基础。实践证明，人工智能神经网络不仅会玩游戏，还能驾驶汽车，识别照片中的图像、口语语音，其水平可以与人类媲美。在《智能机器如何思考》中，肖恩不仅解释了人工智能如何工作，还揭示了智能机器何以“智能”的背后的算法。如，“AlexNet”神经网络如何识别图像中的物体。
“AlexNet”建立的一个可检测目标图片的神经网络有5层卷积，第一层卷积使用了大约100个过滤器，有100个神奇的“物体探测器”。剩下的4个卷积层中每层都有几百个过滤器。每个连续的卷积层都使用其前一层的过滤器作为构件，组合成更复杂的模式。网络输出有1000个不同的神经元，分别对应它需应对的每个类别。通过尽可能多的数据“训练”，网络神经元遇到包含需要检测出的类型图片时就能精准地识别了。肖恩认为，“AlexNet”神经网络之所以如此强大，就在于“强化学习”。无论是人还是动物，为了达到某种目的，都会采取一定的行为作用于环境。当这种行为的后果对他有利时，这种行为就会在以后重复出现，这就是正强化；不利时，这种行为就减弱或消失，就是负强化。这就是新行为主义学习理论创始人斯金纳的“强化理论”。肖恩举例，“就像当你给宠物狗食物的时候它会学会听从命令一样，通过强化学习来学习的智能体也会学会听从你的命令。”我们正是通过一步步试错，获得正反馈或负反馈从而调整自己的行为，最后形成自己的行为规范及社会规范，最终推动人类的成长和社会的进步。
“机器总有一天会思考，这是大势所趋，它们会产生情感、观点和自我保护的愿望，这些总有一天会与人类发生冲突。”正如肖恩所言，尽管令人满意的“真正理解语言的系统”还未出现，我们也或许永远无法确定智能机器是否拥有与人类类似的思维或感受，但是“人工智能可能比最聪明的人还要聪明”。正如特斯拉公司CEO埃隆·马斯克所言，人工智能已经悄无声息地进入了我们的生活，人工智能的发展趋势不可阻挡。无论我们的社会能否接纳这些智能体，只要技术（包括硬件、理论和它们背后的软件架构）继续改进，我们就会继续设计它们，使它们达到并超越我们的能力。作为人类，当我们真正认识到某件事的时候，我们至少有义务和判断去做正确的事。正如艾伦·图灵所言，“如果我们意识到某件实体实际上是‘某人’，那么我们就必须切身考虑他们的利益”，并把它当作一种能够思考和拥有感觉的生命来对待。加拿大多伦多约克大学的哲学家克里斯汀·安德鲁斯也认为，“如果你有一台能够像人类一样自主行动、或者有自我意识的电脑或机器人，我想我们很难说它不是一个人。”
这是一个日新月异的时代，新的东西不断诞生，一些事物也在逐渐消亡。尽管肖恩刻意回避对人工智能的未来作过多猜测，但他认为：“首先，我们在未来创建的自动机将会始终遵循程序。因为它们会受到我们用来构建这些自动机的媒介以及我们生活的世界物理定律的约束。这些机器将会遵循越来越复杂的程序。（尽管）辨别它们在做什么事情会变得越来越困难，但是我们始终有可能将它们执行的每一个动作追溯到一组确定的指令。”我们很难断言，未来的智能机器能否超越人类，或者产生某些人类所独有的思维。但可以肯定，我们会继续设计能够越来越准确地复制人类智力和行为的机器，直到它们的感知和推理能力与我们自己做这些事情的能力之间没有明显的区别，甚至比“生物人”做得更优秀。所以，这些机器确实会对我们构成威胁，如抢走一些工作机会等。“这将要求我们的领导者作出深思熟虑的决定，以确保改进技术所带来的利益得到公平分配，而且我们应该对这些利益抱有同样的期望。”肖恩表示。
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