如何理解人工智能

　　今年既是“人工智能夏季研讨会”召开60周年，也是认知科学诞生60周年。前不久，谷歌公司的一款围棋人工智能程序AlphaGo以4∶1战胜了韩国九段棋手李世石，更将人们对人工智能的关注推到前所未有的高度。一时间，全世界都在热议“机器战胜了人”“人类智力的最后堡垒坍塌了”。事实果真如此吗？人类被机器人取代、人工心灵全方位超越人类心灵是必然趋势还是危言耸听？如何看待人工智能的发展现状和未来可能？各种热评逐渐退潮后，我们需要冷静下来，认真思考与人工智能相关的问题。本版今天特刊发3篇文章，希望能够引发读者的思考与讨论。

　　最初，当人们预测AlphaGo和李世石围棋大战谁会赢时，我就断言AlphaGo会赢。因为李世石面对的不仅仅是一个算法程序，除了包括走棋网络、估值网络、快速走子程序和蒙特卡洛搜索几大部分构成的复杂算法之外，人机大战的战场还装备了40个在线多个GPU，还有大数据、云计算即时处理当前棋局和史上积累的3000万个棋局，甚至还有一条专门铺设的赛事光缆，而这一切都是一群世界一流的深度学习专家所为。从这个意义上讲，AlphaGo是一个人机交互的巨无霸耦合体，是一个即时处理专项任务的延展认知系统，这个系统的核心是人。前台表演的只是这个系统的程序运行终端，而人才是其背后的智力资源。

　　AlphaGo战胜李世石产生的一个直接效应是，很多人认为，AlphaGo的胜利意味着人工智能已经突破某种极限达到了高智能水平，照此下去，人类所珍视的所有智慧终将被机器所替代，人类未来命运着实堪忧。但事实上，虽经历一个甲子岁月的洗礼，人工智能目前还没有摆脱“无心的机器”的命运，今天的人工智能可以说既无智力也无心灵。这是因为目前计算机使用的都是二进制编码的图灵机计算，是递归算法。80年前，伟大的逻辑学家哥德尔就已指出图灵机的计算能力与人类相比较是有先天局限的。但是，人们更热衷于引用图灵1950年在《机器与智能》中的话，“我们不能因为一台机器不能参加选美大赛而责备它，就像我们不能因为一个人没有飞机飞得快责备他一样，机器也能够思维”；却忽视了1936年图灵经典文献《论可计算数》的基本点，其中清晰地区分了什么是可计算的、什么是不可计算的，以及计算的界线在哪里。只要是不可计算的问题，人们无论如何找不到算法。而且不可计算的世界相比可计算的世界要大得不可胜数。

　　国际计算理论、视觉理论家马尔曾将可计算之事归结为三大步骤。第一，要把具体的现实问题抽象化成一个可以清晰定义的问题；第二，要看它是否是可计算类的问题；第三，要在可计算的范围内找到算法。对于人工智能而言，自然还有重要一步，就是要在机器上执行算法完成计算。目前人工智能可以在很多需要做大量计算的局部领域超出人的计算能力，但它的局限性最尖锐地体现为不能处理以下三类问题：意义理解；意识和意识体验；自主性和觉知。