1997年“深藍(lán)”打敗了國際象棋世界冠軍（圖片來源：pixabay）

　　人們曾經(jīng)不止一次地對科技的發(fā)展做出過分樂觀的預(yù)測，尤其是在人工智能方面。五十年代，人們認(rèn)為計算機在象棋上打敗人類只要十年，但人類在四十年后才得以實現(xiàn)。象棋程序“深藍(lán)（Deep Blue）”直到1997年才第一次打敗了人類冠軍。而在六十年代，人們則認(rèn)為四十年后人工智能將會超越人類的智慧，我們的社會將被超級人工智能所覆蓋。但至今為止，這仍然還是科幻電影里才會出現(xiàn)的情節(jié)。

　　事實上，即便是在今天，人們也總認(rèn)為人工智能將迎來高速發(fā)展的時代。尤其是2016年，當(dāng) Google 公司旗下 DeepMind 團隊所開發(fā)的“阿爾法圍棋（AlphaGo）”程序打敗了人類職業(yè)圍棋世界冠軍，讓人工智能話題再度成為社會熱點的時候，來自不同領(lǐng)域的專家們開始暢想人工智能在二十年之內(nèi)的發(fā)展。這些構(gòu)想包括但不限于 AI 診斷、自動駕駛等技術(shù)的大范圍推廣，以及通過嚴(yán)格的圖靈測試等等。

　　然而，就像二十年前的計算機程序在面對像圍棋這類更加復(fù)雜項目的時候，并沒有表現(xiàn)出比人類擁有更多的優(yōu)勢一樣，今天的人工智能程序其實也不如人們所想的那樣無所不能。

2016年“阿爾法圍棋”打敗了圍棋世界冠軍（圖片來源：pixabay）

　　現(xiàn)實的情況是，一些人工智能技術(shù)的發(fā)展進(jìn)度緩慢、困難重重，甚至每一項具體的應(yīng)用都有無法解決的核心問題。人工智能的優(yōu)勢顯而易見，但人們總是忽視阻礙其發(fā)展的兩個原因。首先，人工智能基于算法學(xué)習(xí)，它并不以人類的方式進(jìn)行所謂的“思考”，哪怕是再高級的人工智能，也會犯下在人們看來“極為愚蠢”的錯誤。其次，人工智能不能綜合應(yīng)用多個領(lǐng)域的所謂“知識”，這也決定了人工智能發(fā)展的一個瓶頸。

　　具體來說，人工智能會以自己的方式去達(dá)到需要的結(jié)果，而不在乎過程。最簡單的例子，在棋類競技領(lǐng)域，它可以計算出當(dāng)前棋局下所有可能的比賽結(jié)果，再選出最有可能獲勝的一種下法，如此不斷重復(fù)推進(jìn)棋局。人工智能只會進(jìn)行比較和學(xué)習(xí)，并不會建立自己的常識與知識系統(tǒng)。

　　而人類的大腦不可能達(dá)到計算機的運算量，人類棋手只會在一個較近的回合范圍內(nèi)進(jìn)行思考，并且結(jié)合過往的經(jīng)驗做出判斷，這其中往往還有棋局規(guī)則之外的知識。反過來說，人工智能在一個方面的專業(yè)能力并不能化用到另一個方面上，人工智能不能自行地結(jié)合多種不同的技能去應(yīng)對復(fù)雜并且充滿變化的實際問題。

人工智能與人類的思考模式完全不同（圖片來源：pixabay）

　　正因如此，人類不會把明顯的大炮照片誤認(rèn)為是鴕鳥，而人工智能不依賴于所謂的經(jīng)驗與常識，就常常會出現(xiàn)這類可笑的錯誤。這些問題也許并不是無法解決，但是如果人工智能真的擁有了和人類一樣的思維方式，那可能就會形成一種需要我們?nèi)ヅ袛嗨欠裼懈兄?、有意識的道德困境。因此，無論是從人工智能自身涉及的技術(shù)上看，還是從人類開發(fā)的角度上看，它都還需要長期按部就班地進(jìn)行平穩(wěn)推進(jìn)。

　　正因人工智能的發(fā)展方向直到現(xiàn)在也依然是一個難以做出判斷的問題，所以我們也很難準(zhǔn)確預(yù)測未來的人工智能會是怎樣的形態(tài)。不過，智能算法的一些成果已經(jīng)廣泛地應(yīng)用在我們的日常生活之中，我們或許也不必過多地去要求實現(xiàn)所謂的超級人工智能。正如科學(xué)家利用“阿爾法圍棋”程序做到過去人們做不到的事情一樣，也許其他方向的發(fā)展，會比我們想象中那個最終被超級人工智能覆蓋的世界更有價值。



關(guān)注【深圳科普】微信公眾號，在對話框：
回復(fù)【最新活動】，了解近期科普活動
回復(fù)【科普行】，了解最新深圳科普行活動
回復(fù)【研學(xué)營】，了解最新科普研學(xué)營
回復(fù)【科普課堂】，了解最新科普課堂
回復(fù)【科普書籍】，了解最新科普書籍
回復(fù)【團體定制】，了解最新團體定制活動
回復(fù)【科普基地】，了解深圳科普基地詳情
回復(fù)【科學(xué)防控】，學(xué)習(xí)疫情相關(guān)科普知識