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人类距离生化机器人究竟有多远?

作者: +关注作者 来源:经济参考报 2017-05-31 09:00 标签:
近期热映的好莱坞科幻大片《攻壳机动队》在讲述半机器人找寻自己灵魂的故事之外,阐述了对未来人与机器间关系的冷静思考,也再度引发我们对人工智能、人机协同融合领域的关注与热议。

  在一个世界被网络所覆盖、生化人、仿生人、人类共存的时代,一位由奥莱特博士设计创造出来的、有着人类大脑和灵魂的半机器人草薙素子,加入了精英部队“公安九课”,协助政府打击高科技犯罪……近期热映的好莱坞科幻大片《攻壳机动队》在讲述半机器人找寻自己灵魂的故事之外,阐述了对未来人与机器间关系的冷静思考,也再度引发我们对人工智能、人机协同融合领域的关注与热议。

  人与机器的终极关系?

  15年前,英国雷丁大学控制论专家、教授凯文·沃伊克率先在自己的着作《我和生化机器人》中提出并剖析了生化人(Cyborg)这一概念,而生化人在英文中对应短语的字面意思恰好是有机生命与无生机器的合成体。

  值得一提的是,这位教授为了撰写学术着作,曾在1998年利用外科手术,把一个硅片脉冲转发器植入了自己的左臂,2002年又将一个边长3毫米的方形芯片植入到左腕,使自己的神经系统通过芯片线路与计算机相连,他还在书中说,当那个戴着芯片的他在办公大楼里进进出出时,所有由电脑控制的房间都能辨认出他,自动开灯、开门,电脑还会发出“早安,沃威克教授”的问候,在接到新邮件时通知他,并自动下载新邮件,他的助手也能在任何时候找到他。

  2008年,一部日本科幻片《我的机器人女友》的上映更引发了全球范围内普通科技迷对机器人与人机关系的好奇。

  DeepMind5月下旬再派AlphaGo“出征”,对弈世界冠军中国棋王柯洁,不仅意味着人机对战将再掀高潮,也预示着人类智能将在某些专门领域接受人工智能更为强劲的挑战。

  面对如火如荼的人工智能热潮,谷歌一线科学家给出的数据显示,到2030年,人工智能将造就7万亿美元规模的大市场,而2016年,谷歌营收才1000亿美元,整个互联网行业也不过3800亿美元。

  随着光机电一体化、生物工程、生化机器人的发展和系统科学的综合进步,将使计算机自主的逻辑思维有足够的行为表现,进而真正脱离人类的完全控制,发展为相互平等或同一的关系,拥有自主的智能思维。

  由于人工智能的发展及软硬件的进步,计算机的逻辑分析能力大幅提高,直至计算机的综合逻辑分析提高为逻辑思维,这种逻辑思维可以根据环境条件自主产生新的逻辑,并摆脱人类的框架式控制,而成为一种自主的智能思维。

  人类是不是即将进入超级智能时代?

  英国牛津大学教授尼克·波斯特罗姆在着作《Super Intelligence》中提出,人工智能会朝超级智能(Super Intelligence)的方向转变。

  不少学界、产业界人士袒露担忧。以英国科学家史蒂芬·霍金及微软创始人比尔·盖茨为代表的一种声音认为,“如果若干年后机器发展得足够智能,终将成为人类的心头大患。”

  然而以微软资深副总裁、微软亚太研发集团主席洪小文为代表的另一种声音则认为,人工智能作为被人类创生的一种工具、技术,没有人也便没有AI,因为AI里面的想法、算法全部来自人类,而人类没有AI也可以生存。

  这种声音背后的逻辑是:由于跑得不够快,于是人类创造汽车,这个发明让人步伐加快。人类不会飞,于是制造了飞机,让它们带人类上天。类似地,人类具有计算能力,但是算得不够快不够精准,于是便发明计算机,把算法和计算机相结合,即让人工智能AI与人类智能HI联合,达到超级智能(SI),以承担人类无法单独完成的事。

  洪小文说,人类最了不起的东西叫作创新、创造。在古往今来的创造历程中,人类采取的一贯策略是大胆假设、小心求证。而这其中,大胆假设的创造力来自于人类,小心验证的使命交给计算机,并在验证过程中反复修改我们的假设,修改我们的想法,最终就能创造出新的东西。“如果说将来社会真的一定有超级智能(Super Intelligence),想必是通过人类智能(HI)+人工智能(AI)融合后达到的。”

  进化是智慧化、智能化的缘起。人类作为高级哺乳动物,虽拥有令人惊叹的结构复杂的神经元,然而与电子电路相比,它并不是一个处理信息的好手,速度尚未达到电子电路的100万分之一。

  不过经过漫长进化的聪明人类早已在历史经验中习得:敌人越少越好。如果AI显现出神力,不妨联手,将它变为朋友。

  人机协同融合分几步走?

  移动终端、互联网、传感器网、车联网、穿戴设备的流行,令感知设备很快将在全球范围内流行开来。计算与人类密切相伴,而网络作为个体和群体的联结者,将快速聚集并反馈出他们的发现、需求、创意、知识和具备的能力。

  中国工程院原常务副院长潘云鹤提出,用计算机来模拟人的智能固然重要,而让计算机与人协同,取长补短而成为一种“1+1>2”的增强性智能系统则更为重要。当前,各种穿戴设备、智能驾驶、外骨骼设备、人机协同手术等纷纷出现,而宏观系统的人机协同有更大空间,预示着人机协同增强智能系统的前景广泛。

  智能设备嵌入身体,实时读取生理数据,机器比人更了解人自己……这个判断来源于近来炙手可热的畅销书《人类简史》,作者尤瓦尔·赫拉利认为,随着人工智能和生物技术的飞速发展,人机协同融合将在本世纪完全实现,人类未来生活将发生巨大改变。

  事实上,人工智能从诞生之日起,就尝试在各个方面提高、延伸人的能力,人机融合的过程已经开始,并且还在加速前进中。作为人工智能领域的深耕者、第四范式创始人、CEO戴文渊认为,人机协同融合可以分为三个发展阶段,分别是感知融合阶段、行为融合阶段以及思想融合阶段。

  第一阶段:感知融合

  其实,我们已经走过了一个较为成熟的感知融合阶段。在这个阶段中,传感器作为核心组件出现,应用在不同领域和技术中,例如我们所熟悉的智能家居、视觉识别技术以及语音识别技术等。借助人工智能,人类的感知能力被成百上千倍地放大与拓展,被赋予了“眼观六路”、“耳听八方”的本领。与此同时,人工智能在该阶段完成技术积累,奠定下一步发展的技术前提。

  第二阶段:行为融合

  目前,人工智能领域最受关注的技术,是可以在工业界落地的技术。而这正是行为融合阶段,人机融合的本质——基于对人类“老师”的学习模仿,机器不知疲倦地训练和更新,最终在某种行为能力或工作能力上,实现对人类的补充和超越。例如在金融领域,人工智能就可在精准营销、风险防控、智能投顾等多个场景中,有效缓解人力不足、精力不够的局面。以智能投顾为例,过去因为人力成本高昂,金融机构只能为少数VIP投资者提供个性化理财服务。而现在,机器通过学习客户经理的投顾准则和经验,再经过自身超高维度模型处理,可以为顾客提供更加周到细致的理财建议,赢得顾客的信赖。不少业内专家都认为,在行为融合阶段,中国和美国等其他发达国家的研发差距在不断缩小,可以说该阶段是中国实现弯道超车的最佳时机。

  第三阶段:思想融合

  对思想融合阶段的阐述,与《人类简史》的观点颇为相似。关于这一阶段的探索,无论是国内还是国际,都尚处于起步阶段,没有太多成熟的理论和实践。也许未来,随着机器学习、生物传感器、脑机交互等技术的发展,这一融合过程将加速发生。人工智能程序可以在你出生后的每一天,从每一条短讯到每一秒心跳,都充分研究你,深得你心的人工智能,最终与你实现思想融合,替你作出更有利的选择,小到购物做品牌选择,大到像婚姻这种令人纠结的终身大事。

  迎接人机物三元融合世界的正确姿势

  随着人机对弈中人类一次次在从容、理性的人工智能面前败下阵来,科学家提出预言:21世纪结束前,人类将不再是地球上最富有智慧的物种。

  科幻作家、科幻迷也勇敢畅想:当人类不再着眼于自身肢体的进化,而是将自己的大脑和四肢全部与计算机和机器进行连接,当知识和外界信息随时通过神经元信号输入人类大脑,并储存起来以备调用,有了人工智能的神力“加持”,人类无需用脑学习,就可以拥有一个天才般的电脑。

  理论上,人类的所思所想也可立即以信号输入的形式,被电脑所解析并转化为跨媒体符号,以视频或者图像等形式显现出来;将不同人类的信号相连,无需语言或手势交流便可拥有“读心术”的能力,实现“思想的透明化”。

  而在不少一线城市的中小学,人工智能的题材成为受孩子们欢迎的命题作文。他们在作文中拥有了能上网的隐形眼镜、人体器官商店、让灭绝恐龙复活的神器,并与酷酷的机器人一起建造星际飞船、太空云梯,一起去天际遨游……

  城市的管理者依照技术的进展速度与方向提出发展路径:智能化的需求牵引,使AI在城市、医疗、交通、物流、机器人、无人驾驶、手机、游戏、制造、社会、经济等发展中成为新技术、新目标,很多企业和城市已进行AI布局。

  从过去追求“用计算机模拟人类”,转化为以机器与人结合而成的增强型混合智能;由机器、人、网络结合形成新的群智系统;还由人、机器、网络和物结合成的智能城市等更复杂的智能系统。

  潘云鹤认为,世界已从以人类与物形成的二元空间结构,演变为人、物、信息网格构成的三元空间结构。人、物、网之间的互动将形成各种新计算,包括感知融合、“人在回路中”(操作员在经过第一次指令输入后,仍有机会进行第二次甚至不间断的指令更正)、增强现实,以及跨媒体计算。

  当AI2.0之火点燃,如何为新的时代续柴加火?受访的诸位科学家最终形成了较为一致的答案:第一助力是足够规模且质量较高的数据。

  尽管在过去半个世纪,计算机的运算速度一直呈指数型增长,可以做的事情越来越多,可给人的感觉是快却不够聪明,比如不能回答人的提问,不会下棋,不认识人,不能开车,不善于主动做出判断……北京航空航天大学副教授秦曾昌认为,当数据量足够大之后,很多智能问题可以转化为数据处理问题。因为从方法来看,计算机获得智能的方法与擅长逻辑分析推理的人类智能不同,人工智能更多地利用大数据,从数据中学习获得信息和知识。

  苏州思必驰联合创始人、首席科学家俞凯提出,人工智能发展的机遇,一是数据量的增大;第二个是云计算的出现,使得大规模计算能力得以实现。

  自从10年前我们有了大数据之后,计算机的进展非常迅猛。“今天计算机能获得如此高的智能,很大程度上取决于数据。”俞凯说。

  而影响更为深远的助力则是认知与脑科学的研究突破。《科技发展新态势与面向2020年的战略选择》一书指出,信息科技根本性突破可能取决于脑科学的进展。一旦脑科学取得大的突破,必将引起信息技术的革命性变革。

  脑科学和神经科技是近20年来我国发展最快的学科之一,也是美国、欧洲相继进行战略布局的重点领域。中科院自动化所脑网络组研究中心蒋田仔团队目前已成功绘制出全新的人类脑图谱,该图谱包括246个精细脑区亚区,以及脑区亚区间的多模态连接模式。该研究中心主任、博导蒋田仔介绍,脑网络组图谱是人类脑图谱发展和神经技术进步的必然趋势,是脑科学、认知科学、认知心理学相关学科发展的支撑,势必会对人工智能领域取得突破奠定基础。

  神经科学和信息学的合作,将深度渗透到人工智能领域,神经网络——计算机模仿人类神经元建立的模型会令机器加速具备诸多技能。几乎可以预见,未来5年至10年,甚至更长的一段时间,大数据、脑机接口和神经工程将成为人工智能及相关领域科学家竞相突破的重点对象。

  也许在不远的未来,人机协同的生化人真的可以像钢铁侠一样自由飞翔,犹如机甲战士般随意念操纵“武器”,改写生命轨迹、穿梭时空,甚至脱离物质属性而存在。

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