Alphgo与李世石的对决引发了新一轮人工智能热潮，在人机大战中，究竟谁才能笑到最后？如果人工智能终将超越人类，我们又该做些什么？ 人工智能领域权威专家、奥斯卡获奖影片《机械姬》科学顾问默里•沙纳汉深入解读人工智能将如何颠覆经济与社会。创造性地解答了在奇点到来之时，人类将如何主宰自己的命运。 人工智能的发展不断重塑着世界，无论是企业还是政府都面临着巨大的挑战，只有把握这一发展趋势，积极掌握话语权，才能在下一轮科技大潮来临之前占据主导地位，实现跨越式发展。
当机器开始学习
艾伦• 图灵是第二次世界大战期间的 密 码 破 译 专 家， 计 算 机 科 学 的 先 驱。1950 年， 他 在《 心 灵》（Mind）杂志上发表了一篇文章，名为“计算机与智能”（Computing Machinery and Intelligence），这是第一篇真正对 人工智能进行严肃学术讨论的文章。图灵预测道：“到 2000 年，人们在谈到机器也能思考时，会觉得是一件很正常的事。”他预言机器将能够通过“图灵测试”。
图灵测试是一种游戏，有两个“ 玩家”， 一个是人类， 一个是机器，“玩家”通过键盘和屏幕与人类“裁判”交流。 “裁判”轮流与两个“玩家”对话，试图猜出哪个是人类，哪个是机器。机器的任务是让“裁判”相信它才是人类，而这绝对需要人类水平的智力。如果“裁判”无法分辨哪个是人类，那么机器就通过了测试。这篇文章写于 1950 年。当时，图灵预测未来所有普通的机器都能通过这种测试。在未来的世界里，“能思考的机器”在家庭和工作环境中都很普遍。
虽然图灵做出了这样的预测，但是实际上在 2000 年，具有人类智慧水平的机器没有出现，也没有迹象表明人类能在短期内实现这一目标。现在计算机的水平距离通过图灵测试还很遥远。但是，近年来人工智能开发取得了里程碑式的发展。1997 年，iBM（国际商业机器公司）开发的电脑 “深蓝”击败了世界国际象棋冠军加里 • 卡斯帕罗夫（gary Kasparov）。据说，卡斯帕罗夫曾经表示，“深蓝”和他以往 击败的电脑迥然不同。以往的电脑对手令人感觉平庸机械， 而在和“深蓝”对战的时候，卡斯帕罗夫感觉在棋盘另一端 的是某种“外星智慧生物”。
我们应当仔细思考这一里程碑事件的意义。半个世纪以前，这一事件被认为是人工智能领域最大的成就——机器战胜了人类。当然，汽车的速度比人类短跑冠军更快，起重机的力气比举重冠军更大，但是智力的优越是人类与其他动物的根本区别，国际象棋正是纯粹智力上的比赛。
现在，人类在国际象棋领域输给了电脑。但是，与图灵的时代相比，我们与人类水平人工智能的距离似乎并没有缩短多少。这是为什么呢？因为“深蓝”是只有一种本领的专才，它只会下象棋，而人类则正好相反。比如，我正在咖啡馆里用电脑写文章，一位女白领经过我的窗前。她在一天中要做各种各样的事情：做午餐便当、检查孩子的作业、开车上班、写电子邮件、修理打印机等。如果我们仔细研究这一系列活动，会发现它们都需要人类具备感知运动的能力。例如做午餐便当，就需要从各处拿厨具、食材，打开包装、做饭、把饭装进饭盒等等。
简言之，人类是通才， 是什么都会做的万事通。 人类 国际象棋选手除了会下棋之外，还会做各种事情。此外，人 类还有适应能力。人不是天生就会修理打印机，而是后天学 会的。那位女白领如果出生在另一个世纪的另一种文化的国 家，可能会学习一系列不同的技能。如果她不幸丢了工作，也必须重新接受培训，学习新的技能。人工智能研究在很多专业领域（例如国际象棋）取得了成功，但是却没能发明一种万事通机器，像人类一样什么都会，还能适应环境。我们如何发明强人工智能？只有弄清这个问题，才能讨论超级人工智能。
生物智能的主要特点是有实体。和“深蓝”相反，人类实际上是一种动物，有着血肉之躯，大脑是身体的一部分。动物的大脑经过进化获得了控制身体的能力，使身体能够把基因传递下去。肌肉让身体能够运动，感觉让身体能根据周围的环境调整动作，完成大脑的指令。大脑坐镇于感觉运动（sensorimotor）的环路之中，根据得到的信息，控制着动物的行动。不管人类大脑的成就有多大，从根本上来说，也只是动物大脑的一种升级。人类的语言能力、推理能力和创造力都根植于感觉运动这一基础。
创造人工智能可以省去有机生物必需的很多活动，比如新陈代谢和繁殖，但是不能省去人工智能的实体。正是为了应对复杂多变的物理世界，才诞生了智能—毕竟这个世界充满多种多样的物体，有的是静止的，有的是活动的。从这个角度来讲，图灵测试是不完美的，因为图灵测试只涉及语言。判断人工智能的有效方法是看它如何与我们所处的环境互动。因此，要创造真正的人类水平人工智能，就必须制造机器人。但是，对于机器人这种实体，也有人反对。我们之后会讨论反对的观点，现在先假定这一判断是正确的。那么， 我们面对的问题就是：如何让机器人拥有强人工智能？
强人工智能可能就是将很多感觉运动的专业能力结合在一起，但是现在我们还没有研发出足够的专业能力。那么，当人们赋予机器人足够多样的能力时，就能产生强人工智能了吗？即使我们忽略工程方面的困难，这一假设仍然难以让人信服。使用这一方法制造出的机器人可能看上去很像强人工智能，但是很难蒙混过关。这种多功能机器人一旦遇到能力范围之外的问题，马上就会束手无策。世界变化这么快，肯定会出现它能力之外的问题。
只有当人工智能拥有学习的能力时，或许才能跨越这一障碍。在不熟悉的环境中，人工智能应当能够学习新的技能。只有拥有了学习能力，才能获得和维持新技能。事实上，学习的能力，不管是什么形式的学习，都是建立智能的基础。但是，学习是非常耗费时间的，也是充满风险的。拥有普通智力的标志应当是在新挑战面前，不需要经过尝试或第三方的培训就能采用新的行为模式去适应环境。
常识与创造力，让机器了解世界
如何克服专业能力的缺陷，让机器拥有普通智力？最基本的要求或许就是拥有常识和创造力。常识在这里指的是能够理解日常生活中物理环境和社会环境的运作规律。例如，一个人绕着一座建筑物走一圈，会回到原点。常识就是这样的道理。又例如，一个人沿着一条路向前走，走到头折返回来，回程会看到刚才见过的建筑物，但是顺序相反。这类道理非常有用，因为应用的范围非常广泛，具有普遍性和永久性。
拥有常识意味着什么？拥有常识不代表理解事物运行的规律，也不代表能把规律用语言总结出来。常识主要是能指导行动。换句话说，如果缺乏常识，就会在行动上表现出来。
例如，我家屋后的大公鸡喜欢逃出鸡圈，飞过大门，不过它总是在外面玩一会儿就想回鸡圈了。其实它只需要按原路从大门飞回来就可以了，但是它似乎总是想不到这一点，只能在大门口焦急地踱来踱去。有些行为是可逆的—大公鸡似乎就没有这个常识。
动物的行为中虽然会有与上文类似的盲点，但也算拥有一定的常识。人类也拥有常识，而且常识还会扩展到社会层面。例如，人们通过语言交流自己对世界的理解。假设你早上到了公司以后，发现一群同事站在办公楼外面淋雨。你问其中一个人：“你们干什么呢？”如果她按照字面意思回答“我们在淋雨”，你可能会觉得很奇怪。如果她说“着火了”，虽然没有直接回答你的问题，但是她明白人们对话的目的是交换信息。这就是一种常识。
普通智力的另一项要求是创造力。这里说的创造力不是艺术家、作曲家或者数学家的创造力，而是普通人也有的创造力，儿童特别富于这种创造力。这种创造力指的是创造新的行为方式、发明新事物或者用新方法使用旧东西的能力。这种创造力可能完全是探索性的或者只是为了好玩，就好像儿童自己手舞足蹈，其实就是创造了一种新舞蹈。这种创造力也可能有着明确的目标，比如设计一个花园，或者想办法减少家庭支出。这些似乎都是非常普通的人类行为，但是却需要一个人打破原有的行为模式，建立新的行为模式，或者把原有的行为模式重新组合。
创造力和常识是相互补充的。一个人依靠创造力做出的新行为，需要通过关于日常世界的常识来预测其结果。一方面，只有想象力没有常识会让人像没头苍蝇一样乱撞，另一方面，只有常识没有想象力会让人僵化死板。但是，二者兼备的智能是非常强大的。在面对新挑战时，这种智能可以用想象力设计大量可能的行为，然后用常识来预测这些行为的效果。不管是人还是人工智能，在运动肌肉或者开动发动机之前，对自己的行为带来的结果是心里有数的。
2002 年，亚历克斯•卡采尔尼克（alexKacelnik）领导 的牛津大学动物认知研究人员发表了他们的研究成果：他们观察到了动物身上表现出的创新行为。他们以新喀里多尼亚乌鸦（一种特别聪明的乌鸦）为研究对象做了一项实验。他们把一小桶食物放在一个立着的深管子里。乌鸦在管子外面够不着桶或者桶的提手。在研究人员为乌鸦提供一段弯曲的铁丝后，乌鸦很快就学会把铁丝用作钩子把桶钩上来。随后研究人员为乌鸦提供了一段直的铁丝。一只名叫贝蒂的乌鸦在没有经过任何训练的情况下，把铁丝塞进设备的一个小孔里，将铁丝弯折成钩子的形状，然后把桶提了上来。
贝蒂的行为既富于创造力，又体现了常识。创造力让贝蒂产生了将原本无用的铁丝折弯的想法，同时，因为拥有常识，所以它了解铁丝可以被折弯的属性。这两种认知的元素在动物身上产生了神奇的效果，在具有语言能力的人类身上效果将会更加明显。比如，一个男中学生用一句俏皮话去取笑他的同学，这既需要语言的创造力，又需要关于人类心理的基本常识（当然更重要的常识是不能这样去取笑老师）。这只是一个小例子。但是，所有人类的成就，从金字塔到登月，都是无数个这种发明创造的集合。人类水平人工智能只有同时具有常识和创造力，才能取得这种水平的成就。
书单推荐
