人工智能尚未實(shí)現(xiàn)

如同序言中所描述的那樣，雖然在現(xiàn)實(shí)生活中人工智能已經(jīng)被炒得沸沸揚(yáng)揚(yáng)，然而實(shí)際上，即使到了2015年的今天，它仍然未能實(shí)現(xiàn)。對(duì)于這個(gè)問(wèn)題，我認(rèn)為很多人其實(shí)是存有誤解的。

今天，宣稱(chēng)是“使用人工智能的產(chǎn)品”或者“運(yùn)用人工智能技術(shù)的系統(tǒng)”的東西越來(lái)越多，如果我說(shuō)人工智能尚未實(shí)現(xiàn)，也許會(huì)令大家感到意外。但是，真正意義上的人工智能，即“能夠像我們?nèi)祟?lèi)一樣進(jìn)行思考的計(jì)算機(jī)”，的確尚未實(shí)現(xiàn)。

探明人類(lèi)智能的原理，并將其用工程學(xué)的方法加以實(shí)現(xiàn)，這樣的人工智能目前在世界上任何地方都不存在。因此，所謂“使用人工智能的產(chǎn)品”、“運(yùn)用人工智能技術(shù)的系統(tǒng)”之類(lèi)的宣傳，其實(shí)都是在吹牛和欺騙消費(fèi)者。

當(dāng)然，說(shuō)其吹牛。行騙或許有些言過(guò)其實(shí)，因?yàn)槿藗儼涯７氯祟?lèi)智力活動(dòng)某些方面的技術(shù)也稱(chēng)作“人工智能”。人工智能的歷史，也是人們長(zhǎng)期以來(lái)對(duì)人類(lèi)智力活動(dòng)進(jìn)行模仿的歷史。

然而，人腦的智能深?yuàn)W無(wú)比、遙不可及，直至今天我們?nèi)晕刺矫髌湓?，利用?jì)算機(jī)對(duì)其進(jìn)行的模仿也未能實(shí)現(xiàn)。

這個(gè)問(wèn)題，細(xì)想起來(lái)有些不可思議。然而我每念及此便感到興奮不已，內(nèi)心充滿了期待。

隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步，通過(guò)大到宇宙物理學(xué)小至基本粒子理論等各種研究，我們對(duì)自己所居住的這個(gè)世界的結(jié)構(gòu)和原理已經(jīng)有了相當(dāng)深入的了解。飛機(jī)上天、核電站的建設(shè)、農(nóng)作物的大批種植等，人類(lèi)在地球上嘗試并進(jìn)行著五花八門(mén)的活動(dòng)，無(wú)所不能。然而盡管如此，我們對(duì)于自己大腦的結(jié)構(gòu)和原理是怎樣的，卻仍然不得而知。

為什么我們?nèi)祟?lèi)能夠?qū)κ澜邕M(jìn)行認(rèn)識(shí)和思考，并付諸行動(dòng)？為什么我們能夠不斷地去嘗試各種新事物、不斷地學(xué)習(xí)？其根本原理是什么？直到今天，這些問(wèn)題的答案仍然不甚明了。或許，真的是因?yàn)橛辛宋覀兊恼J(rèn)識(shí)才有這個(gè)世界的存在吧（即“人擇原理”^[7]），然而即便如此我們也唯有探索不止。

基本命題：人工智能“沒(méi)理由不能實(shí)現(xiàn)”

問(wèn)題原本非常簡(jiǎn)單：難道我們不能通過(guò)計(jì)算機(jī)來(lái)模擬和實(shí)現(xiàn)人類(lèi)智能嗎？這個(gè)問(wèn)題之所以被提出，是因?yàn)槿说拇竽X與電路并無(wú)區(qū)別。

在人的大腦里面分布著很多神經(jīng)元，電信號(hào)在其間穿梭往來(lái)。在大腦神經(jīng)元里面有一些叫作“突觸”的地方，如果電壓積累到一定水平，它們就會(huì)釋放出神經(jīng)遞質(zhì)，當(dāng)這些神經(jīng)遞質(zhì)被傳遞至下一個(gè)神經(jīng)元后，電信號(hào)也隨之得以傳遞。也就是說(shuō)，無(wú)論從哪方面來(lái)看大腦本身就是一種電路。大腦通過(guò)電路來(lái)回傳送電流這種方式進(jìn)行工作，并且，當(dāng)進(jìn)行了一定的學(xué)習(xí)之后，這個(gè)電路還會(huì)產(chǎn)生一些變化。

什么是電路呢？比較有代表性的例子是計(jì)算機(jī)的內(nèi)置CPU（中央處理器），它們通常是被用來(lái)執(zhí)行某些計(jì)算工作的裝置。個(gè)人電腦軟件也好，互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站、智能手機(jī)的應(yīng)用程序也好，這些東西全部都由程序生成，并使用CPU來(lái)運(yùn)行，最終通過(guò)流經(jīng)電路的信號(hào)來(lái)進(jìn)行計(jì)算。人類(lèi)大腦的工作方式與此完全相同。

如果人類(lèi)的思維也是某種“計(jì)算”的話，那么它就完全有理由通過(guò)計(jì)算機(jī)來(lái)模擬和實(shí)現(xiàn)。這其實(shí)已經(jīng)不是什么超前的邏輯理論，第一章里面提到的著名科學(xué)家艾倫·麥席森·圖靈，已經(jīng)向我們展示了“能夠計(jì)算的事物都可以通過(guò)計(jì)算機(jī)得到實(shí)現(xiàn)”這個(gè)道理。它就是“圖靈機(jī)”的概念。其大意是，只要備有無(wú)限長(zhǎng)的紙帶、往紙帶上寫(xiě)入東西的裝置以及讀出裝置，那么所有的程序便都能夠得到運(yùn)行。

人類(lèi)所有的大腦活動(dòng)，包括思維、識(shí)別、記憶、感情，全部都可以通過(guò)計(jì)算機(jī)得到實(shí)現(xiàn)。例如，您正在看這本書(shū)這個(gè)狀態(tài)，也能夠在計(jì)算機(jī)上得到再現(xiàn)；或許，像人一樣“擁有自我意識(shí)，在對(duì)周?chē)挛镞M(jìn)行識(shí)別的基礎(chǔ)上采取行動(dòng)”這種程序也能夠制造出來(lái)（計(jì)算機(jī)擁有自我意識(shí)是好是壞暫且不論）。而且，與“自己”這個(gè)存在完全相同的東西——當(dāng)然盡管不存在實(shí)體——在計(jì)算機(jī)里面得到實(shí)現(xiàn)從原理上講也是可能的。現(xiàn)實(shí)中，包括人工智能研究大師馬文·明斯基（Marvin Minsky）在內(nèi)的一部分人，就在琢磨如何用計(jì)算機(jī)對(duì)自己進(jìn)行再現(xiàn)，并期望以此實(shí)現(xiàn)數(shù)字形式的長(zhǎng)生不老。

然而，對(duì)于通過(guò)計(jì)算機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)人類(lèi)思維這種想法，現(xiàn)實(shí)生活中很多人似乎難以接受。

他們常見(jiàn)的反應(yīng)是：“人可不是那么單純那么簡(jiǎn)單的，因?yàn)槿擞行闹?、有感情嘛?！被蛘邥?huì)作如下反駁：“計(jì)算機(jī)不會(huì)犯錯(cuò)誤，但是人不是經(jīng)常出錯(cuò)么？”“計(jì)算機(jī)不是沒(méi)有身體嗎？”“計(jì)算機(jī)不是不懂得向其他計(jì)算機(jī)提供幫助什么的么？”“計(jì)算機(jī)也不會(huì)教給其他計(jì)算機(jī)東西，難道不是嗎？”

其實(shí)，只要我們想通過(guò)計(jì)算機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)人的智能，我們就可以為它配備一個(gè)類(lèi)似于人身體的東西，可以將它設(shè)置成偶爾也會(huì)犯些錯(cuò)誤，還可以讓它擁有情感及團(tuán)隊(duì)精神（這些東西是否是本質(zhì)性需要暫且不論）。

確實(shí)，通過(guò)計(jì)算機(jī)程序來(lái)實(shí)現(xiàn)人類(lèi)思維，這種想法很容易讓人覺(jué)得冒犯了某種神圣的東西。人這么尊貴的東西，通過(guò)計(jì)算就能得到置換和再現(xiàn)，這的確令人一下子難以置信。實(shí)際上，即便在知名科學(xué)家當(dāng)中，對(duì)此持否定態(tài)度者也大有人在。

例如，因與理論物理學(xué)家斯蒂芬·霍金一起研究黑洞而聞名的數(shù)學(xué)家羅杰·彭羅斯（RogerPenrose）在其著作《皇帝新腦》里就提出了這樣的觀點(diǎn)：在大腦中的微管里面會(huì)產(chǎn)生“量子現(xiàn)象”（一種憑直覺(jué)很難理解的物理現(xiàn)象），是它促成和產(chǎn)生了意識(shí)。^[8]另外，哲學(xué)家休伯特·德雷福斯（Hubert Dreyfus）在《計(jì)算機(jī)不能做什么——人工智能的極限》一書(shū)中，對(duì)人工智能的實(shí)現(xiàn)也一直持否定態(tài)度。^[9]

連聲名卓著的科學(xué)家都在試圖憑借這種明顯是非理性的（盡管這么說(shuō)有些失禮）理論來(lái)說(shuō)明人類(lèi)的特殊性，因此看來(lái)人類(lèi)（僅限于人類(lèi)）還真的是一種特殊的存在——估計(jì)我們每個(gè)人的內(nèi)心都在如此企盼吧。

人們自視特殊的心理不難理解，然而只要對(duì)大腦的功能及它與計(jì)算算法的對(duì)應(yīng)關(guān)系等逐一進(jìn)行冷靜分析，我們就會(huì)得到結(jié)論：“從原理上來(lái)講，所有的人類(lèi)智能是可以通過(guò)計(jì)算機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)的”——這是科學(xué)和理性的預(yù)測(cè)。并且，這也正是人工智能領(lǐng)域長(zhǎng)期以來(lái)苦苦探索的目標(biāo)。

什么是人工智能——專(zhuān)家定義梳理

在日本有很多研究人工智能的專(zhuān)家，他們對(duì)人工智能的看法如何呢？人工智能這個(gè)研究領(lǐng)域，比起一般人的想象來(lái)講，有著更為濃厚的學(xué)術(shù)色彩，或者應(yīng)該叫作追求真理的執(zhí)著   精神。

例如，公立函館未來(lái)大學(xué)校長(zhǎng)中島秀之對(duì)人工智能的定義是：人工智能是“采用人工方法制作的、具有智能的實(shí)體，或者是以創(chuàng)造智能為目的的、對(duì)智能本身進(jìn)行研究的領(lǐng)域”。公立函館未來(lái)大學(xué)堪稱(chēng)“日本人工智能的圣地”，中島先生對(duì)20世紀(jì)80年代以后的人工智能研究也貢獻(xiàn)頗豐。

原人工智能學(xué)會(huì)會(huì)長(zhǎng)、京都大學(xué)教授西田豐明將之定義為“具有智能的裝置”，或者是“具有心智的裝置”。

表2-1中所列舉的，是包括我本人在內(nèi)的13位專(zhuān)家對(duì)人工智能的定義。從表中我們可以看出，關(guān)于人工智能的定義在專(zhuān)家之間也尚未形成統(tǒng)一定論。

表2-1  專(zhuān)家們對(duì)人工智能的定義

出處：根據(jù)《人工智能學(xué)會(huì)雜志》整理。

我本人的定義是，人工智能是“用人工方法制作的類(lèi)人智能”，類(lèi)人智能指的是具有“發(fā)現(xiàn)和覺(jué)察功能”的計(jì)算機(jī)，即能夠從數(shù)據(jù)中生成特征量，并對(duì)相關(guān)現(xiàn)象進(jìn)行模型化處理的計(jì)算機(jī)。詳細(xì)內(nèi)容請(qǐng)參見(jiàn)第五章。

很多人工智能專(zhuān)家希望通過(guò)研究對(duì)智能做出建構(gòu)性闡釋。“建構(gòu)性”這個(gè)詞語(yǔ)有些生僻難懂，它的意思是指“通過(guò)制作來(lái)進(jìn)行理解”。與之相對(duì)應(yīng)的詞語(yǔ)是“分析性”。

與人工智能專(zhuān)家期望對(duì)智能進(jìn)行建構(gòu)性理解形成對(duì)比的是，專(zhuān)門(mén)研究大腦的腦科學(xué)家，卻希望通過(guò)分析性的方法來(lái)探明智能。^[10]打個(gè)比方來(lái)說(shuō)，實(shí)際從事經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的經(jīng)營(yíng)者一般通過(guò)建構(gòu)性方法來(lái)理解企業(yè)經(jīng)營(yíng)，但是經(jīng)營(yíng)學(xué)家則采用分析性的理解方法；或者，實(shí)際從事體育運(yùn)動(dòng)的運(yùn)動(dòng)員對(duì)體育進(jìn)行的是建構(gòu)性理解，而體育評(píng)論家則是分析性理解。說(shuō)得通俗一些，建構(gòu)性方法指的是“這東西制作出來(lái)要花多少錢(qián)”這種方法。

如果以“對(duì)人類(lèi)智能進(jìn)行建構(gòu)性理解”作為目標(biāo)，那么目前的研究水平距離成功還相差甚遠(yuǎn)，還無(wú)法制造出像人類(lèi)那樣聰明的智能。

實(shí)際上，關(guān)于人工智能是否已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的判定方法，在歷史上也有爭(zhēng)論。著名的“圖靈測(cè)試”，就是把計(jì)算機(jī)與人分別置于不同的房間，讓二者通過(guò)屏幕及鍵盤(pán)進(jìn)行對(duì)話，如果這個(gè)人不能識(shí)別出對(duì)方是計(jì)算機(jī)那么即認(rèn)為合格。圖靈測(cè)試大賽同時(shí)還設(shè)置了一個(gè)“羅布納獎(jiǎng)”（Loebner Prize）。但我本人認(rèn)為這種測(cè)試并沒(méi)有多大意義，因此在這里不再贅述，有興趣者請(qǐng)參看其他書(shū)籍。^[11]

在研制人工智能的時(shí)候，我們常常拿飛機(jī)發(fā)明的例子來(lái)進(jìn)行類(lèi)比。人類(lèi)自古以來(lái)就夢(mèng)想有一天能夠在天空翱翔。于是，人們模仿鳥(niǎo)的飛行，無(wú)數(shù)次地嘗試制作了試圖靠“扇動(dòng)翅膀”來(lái)實(shí)現(xiàn)飛行的飛行器，但最終均告失敗。后來(lái)萊特兄弟終于首次取得成功，他們制作了一架搭載有引擎的、“不扇動(dòng)翅膀”的飛機(jī)。也就是說(shuō)，即便研究初衷是模仿生物，但其最終做法卻未必與之  相同。

在研制飛機(jī)這個(gè)問(wèn)題上，只要發(fā)現(xiàn)了鳥(niǎo)兒飛行所需的“升力”這個(gè)概念，然后通過(guò)工程學(xué)方面的探索找到獲得升力的方法（即先由引擎獲得推力，再通過(guò)機(jī)翼將推力變?yōu)樯Γ?，那么就能獲得成功。同理，只要我們能夠找到智能的原理并通過(guò)計(jì)算機(jī)將其實(shí)現(xiàn)，那么我們就可以研制出人工智能。這也正是人工智能研究的出發(fā)點(diǎn)。

圖2-1 機(jī)器人研究與人工智能研究

人工智能與機(jī)器人的區(qū)別

有不少人認(rèn)為，人工智能研究與機(jī)器人的研究大致相同。即便是來(lái)我的研究室的訪客，也有半數(shù)左右搞不清楚人工智能與機(jī)器人的區(qū)別。但是，在專(zhuān)家們看來(lái)，兩者之間是有明顯區(qū)別的。^[12]簡(jiǎn)言之，即人工智能相當(dāng)于機(jī)器人的大腦部分。

在機(jī)器人研究領(lǐng)域，也有很多人在研究大腦以外的其他部分，因此，在機(jī)器人研究者當(dāng)中只有一部分是人工智能研究人員。另外，人工智能的研究對(duì)象也不僅僅限于機(jī)器人的大腦。

例如，在將棋或者圍棋這類(lèi)抽象性博弈的研究領(lǐng)域，就不需要機(jī)器人那樣的物理性軀體。

另外，像醫(yī)療診斷或者律師咨詢等專(zhuān)家系統(tǒng)，只需根據(jù)所輸入信息進(jìn)行判斷即可，這方面功能的研究也不需要軀體。人工智能研究的目的是為了實(shí)現(xiàn)“思維”，因此，我們可以把它理解成是一門(mén)處理抽象的、“看不見(jiàn)的”東西的學(xué)問(wèn)。

人工智能研究，可以說(shuō)是一場(chǎng)以智能實(shí)現(xiàn)為終點(diǎn)的漫長(zhǎng)旅行，從某種意義上來(lái)講，該研究領(lǐng)域堪稱(chēng)是“前沿性領(lǐng)域”。路漫漫，夜茫茫。盡管懷揣智能實(shí)現(xiàn)的夢(mèng)想并長(zhǎng)年埋頭研究，然而夢(mèng)想?yún)s一直未能實(shí)現(xiàn)——這就是人工智能研究者的真實(shí)寫(xiě)照。

飽嘗失敗的人反而更懂得樂(lè)觀與堅(jiān)強(qiáng)。也許正是長(zhǎng)期殘酷現(xiàn)實(shí)歷練的結(jié)果吧，人工智能的研究者們大都非常開(kāi)朗和樂(lè)觀，他們討厭權(quán)威和形式主義，喜歡追求知識(shí)的刺激。人工智能學(xué)會(huì)這個(gè)研究者社區(qū)，我想大概稱(chēng)得上是日本最為自由的學(xué)會(huì)吧。人工智能學(xué)會(huì)原會(huì)長(zhǎng)、北陸尖端科學(xué)技術(shù)大學(xué)院大學(xué)的溝口理一郎先生稱(chēng)之為“永遠(yuǎn)年輕的學(xué)會(huì)”，該領(lǐng)域的確是當(dāng)之無(wú)愧的前沿未知領(lǐng)域。

在長(zhǎng)期的歷史進(jìn)程中，人工智能歷經(jīng)坎坷與曲折。盡管人工智能本身尚未實(shí)現(xiàn)，但是它的嘗試及試錯(cuò)性研究卻創(chuàng)造出了無(wú)數(shù)副產(chǎn)品，為我們帶來(lái)了各種各樣的新事物。比如語(yǔ)音識(shí)別、文字識(shí)別、自然語(yǔ)言處理（假名漢字轉(zhuǎn)換及翻譯）、博弈游戲（將棋及圍棋等）、搜索引擎等，這些東西為現(xiàn)實(shí)社會(huì)的發(fā)展帶來(lái)了巨大影響，而且已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于我們的日常工作及生活當(dāng)中。

這些領(lǐng)域在過(guò)去也曾經(jīng)被稱(chēng)為“人工智能”，但是它們一旦進(jìn)入實(shí)用化階段、形成一個(gè)新領(lǐng)域之后，便不再被稱(chēng)為人工智能了——這個(gè)現(xiàn)象被稱(chēng)作“人工智能效應(yīng)”^[13]。這也是一個(gè)很耐人尋味的現(xiàn)象——很多人明白了個(gè)中原理后就認(rèn)為：“這本身就不是智能嘛?！?/p>

人工智能至今尚未實(shí)現(xiàn)，所以“智能的奧秘”應(yīng)該還“藏在深閨人未識(shí)”。“為了那個(gè)也許存在的尚未被發(fā)現(xiàn)的世界”，我們需要繼續(xù)這個(gè)探索之旅——這正是人工智能研究領(lǐng)域的青春活力之所在，也是我們需要始終秉承前沿探索精神之理由。

什么是人工智能——坊間的看法

對(duì)于人工智能，專(zhuān)家們的定義尚未統(tǒng)一，那么坊間百姓的認(rèn)識(shí)又如何呢？

近年來(lái)，人工智能這個(gè)詞語(yǔ)在生活中幾乎隨處可見(jiàn)。比如“銷(xiāo)售搭載人工智能的產(chǎn)品”、“開(kāi)發(fā)使用人工智能的系統(tǒng)”等，相關(guān)宣傳也樂(lè)此不疲，就像本書(shū)開(kāi)篇所描述的那樣。

這與先前所講的“旨在通過(guò)建構(gòu)性方法來(lái)實(shí)現(xiàn)智能的學(xué)術(shù)領(lǐng)域”等專(zhuān)家觀點(diǎn)形成鮮明對(duì)比。我們應(yīng)當(dāng)如何看待這種區(qū)別呢？

“某個(gè)產(chǎn)品具有智能”，這句話最容易讓我們聯(lián)想到的，大概是說(shuō)“該產(chǎn)品看起來(lái)好像具有某種思維功能”吧。

比如，清掃機(jī)器人“倫巴”會(huì)根據(jù)房間形狀及垃圾的具體分布情況調(diào)整自己的清掃動(dòng)作；內(nèi)置人工智能的洗衣機(jī)，可以根據(jù)衣物數(shù)量及溫度、濕度等自動(dòng)調(diào)節(jié)洗滌方式。它們可以根據(jù)具體情況，思考應(yīng)該如何動(dòng)作，然后更為“聰明”地去執(zhí)行動(dòng)作。即與“輸入”（由相當(dāng)于人的五官的“傳感器”所觀測(cè)到的周?chē)h(huán)境及狀況）相對(duì)應(yīng)，“輸出”（由相當(dāng)于人體運(yùn)動(dòng)器官的“傳動(dòng)器”所發(fā)出的動(dòng)作）也會(huì)自動(dòng)發(fā)生改變。

在斯圖爾特·拉塞爾（Stuart Russell）所著的著名的人工智能教科書(shū)《人工智能——一種現(xiàn)代方法》里面，人工智能正是被定位為能夠根據(jù)輸入來(lái)改變和調(diào)整輸出的Agent（軟件程序）①并介紹了各種使人工智能的行為變得更加聰明的方法。^[14]生物具有智能，人也具有智能，這些大概都是緣于“只要能夠做出聰明的行動(dòng)，生存概率就能得到提高”這個(gè)進(jìn)化論原理。因此，用“根據(jù)輸入產(chǎn)生恰當(dāng)?shù)妮敵觥眮?lái)定義從外部觀測(cè)到的智能，應(yīng)該說(shuō)還是很有說(shuō)服力的。

如果把人工智能當(dāng)作Agent，結(jié)合其輸入與輸出的關(guān)系來(lái)考慮，那么在生活中所說(shuō)的人工智能就很容易理解了。我把在生活中被稱(chēng)為“人工智能”的事物簡(jiǎn)單整理了一下，它們大致可以被分為以下四個(gè)級(jí)別。

<級(jí)別1> 把單純的控制程序稱(chēng)作“人工智能”

級(jí)別1是為了市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)而將商品冠名“人工智能”或者“AI”這一類(lèi)，人們只是在家電產(chǎn)品上安裝了極為單純的控制程序，然后就宣稱(chēng)產(chǎn)品“搭載著人工智能”。

空調(diào)、掃地機(jī)、洗衣機(jī)，最近甚至還有電動(dòng)剃須刀等，市場(chǎng)上被冠以“人工智能”之名的商品隨處可見(jiàn)。這類(lèi)技術(shù)其實(shí)屬于“控制工程學(xué)”或者“系統(tǒng)工程學(xué)”領(lǐng)域，并且已經(jīng)有較長(zhǎng)的歷史。因此，把它們叫作“人工智能”，我想對(duì)于這些領(lǐng)域的研究人員及這些技術(shù)本身來(lái)講是有失公允的。在本書(shū)中，我把它們暫且稱(chēng)作“級(jí)別1的人工智能”。

<級(jí)別2> 傳統(tǒng)人工智能

級(jí)別2這類(lèi)，其動(dòng)作及行為模式極為豐富多彩。比如將棋的程序、清掃機(jī)器人，或者用于回答問(wèn)題的人工智能等，都可以歸入此類(lèi)。

它們是所謂的傳統(tǒng)人工智能，輸入與輸出之間的關(guān)聯(lián)方式極為嚴(yán)謹(jǐn)考究，且輸入與輸出的組合數(shù)目多得驚人。其原因是因?yàn)樗鼈兪褂昧送评砑八阉鳎ㄔ斠?jiàn)第三章），或者引入了知識(shí)庫(kù)（詳見(jiàn)第四章），等等。傳統(tǒng)的智力問(wèn)題求解程序、醫(yī)療診斷程序即屬于此類(lèi)。

<級(jí)別3> 引入機(jī)器學(xué)習(xí)的人工智能

級(jí)別3是內(nèi)置于搜索引擎里面，或者基于大數(shù)據(jù)可以進(jìn)行自動(dòng)判斷的人工智能。其推理機(jī)制及知識(shí)庫(kù)是以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)通過(guò)學(xué)習(xí)獲得的，常見(jiàn)的典型例子是對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)（第五章）算法的利用。機(jī)器學(xué)習(xí)是以樣本數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)、對(duì)規(guī)則和知識(shí)的自  學(xué)習(xí)。

這類(lèi)技術(shù)，以模式識(shí)別這種很早就有的研究為基礎(chǔ)，在20世紀(jì)90年代開(kāi)始取得進(jìn)展，進(jìn)入21世紀(jì)以后，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)而得到進(jìn)一步升級(jí)。最近出現(xiàn)的人工智能，很多時(shí)候指的就是級(jí)別3的東西。今天，也有很多過(guò)去屬于級(jí)別2的東西，通過(guò)引入機(jī)器學(xué)習(xí)而升級(jí)變成了級(jí)別3。

<級(jí)別4> 引入深度學(xué)習(xí)的人工智能

再往上，級(jí)別4是指，能夠?qū)C(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)的數(shù)據(jù)表示所用變量（一般被稱(chēng)為“特征量”）本身進(jìn)行學(xué)習(xí)的人工智能。第六章將要介紹的深度學(xué)習(xí)即屬于此類(lèi)，本書(shū)稱(chēng)之為“特征表示   學(xué)習(xí)”。

在第一章中也有所提及，在美國(guó)，目前深度學(xué)習(xí)相關(guān)領(lǐng)域的投資大戰(zhàn)、技術(shù)開(kāi)發(fā)及人才爭(zhēng)奪戰(zhàn)正呈白熱化狀態(tài)。眼下，這是最為炙手可熱的領(lǐng)域。

臨時(shí)工、一般職員、課長(zhǎng)與經(jīng)理人

以上四個(gè)級(jí)別的智能有何區(qū)別呢？我舉個(gè)管理貨物堆放的流通倉(cāng)庫(kù)的例子來(lái)說(shuō)明一下。

首先說(shuō)說(shuō)級(jí)別1的人工智能（控制程序）。長(zhǎng)多少厘米、寬多少厘米、高多少厘米以上的貨物需要搬到“大貨物”處；多少厘米至多少厘米之間的搬到“中等貨物”處；小于這個(gè)尺寸的則搬到“小貨物”處。需要制定一套像這樣能夠覆蓋所有對(duì)象的嚴(yán)密規(guī)則，然后按照這些規(guī)則去操作即可。

其次是級(jí)別2的人工智能（搜索和推理，或者運(yùn)用知識(shí)）。雖然同樣有按照長(zhǎng)、寬、高、重量等信息對(duì)貨物進(jìn)行分類(lèi)的指示，但是對(duì)應(yīng)貨物的不同種類(lèi)，引入了很多知識(shí)。例如，如果掛有“易碎品注意”吊牌就需要小心輕放；如果標(biāo)有“嚴(yán)禁倒置”，那么放置時(shí)就不能上下顛倒；高爾夫球包要豎著放；生鮮食品則需要冷藏，等等。

而級(jí)別3的人工智能（機(jī)器學(xué)習(xí)）呢，從一開(kāi)始就不提供嚴(yán)謹(jǐn)?shù)囊?guī)則或知識(shí)。但會(huì)提供一些樣本，讓員工通過(guò)學(xué)習(xí)掌握“這是大的”“這是中等的”“這是小的”這類(lèi)規(guī)則后，下次需要由他自己來(lái)進(jìn)行判斷：“這個(gè)應(yīng)該是大的吧”“這個(gè)是中等的吧”“這個(gè)與哪個(gè)都不相符”，這樣就能夠由員工自己來(lái)進(jìn)行分類(lèi)  處理。

最后，級(jí)別4的人工智能（特征表示學(xué)習(xí)）則是由員工自己找出特征量，例如，高爾夫球包需要幾個(gè)捆綁在一起，而且“這個(gè)類(lèi)型的貨物，雖然從尺寸來(lái)講屬于‘大’的一類(lèi)，但是因?yàn)樾螤钆c其他物品明顯不同，因此還是單獨(dú)處置更為妥當(dāng)”。員工能夠覺(jué)察到這些，這樣就有可能由他自己制定出“如何放置高爾夫球包等貨物”的規(guī)則。隨著時(shí)間的推移，他就能夠?qū)W會(huì)最有效率的區(qū)分方法，這是級(jí)別4的人工智能。

如果要向這四個(gè)級(jí)別的分類(lèi)操作員工提供作業(yè)手冊(cè)的話，級(jí)別1只能進(jìn)行極為簡(jiǎn)單的分類(lèi)作業(yè)，手冊(cè)也只需有寥寥幾頁(yè)即可。而與之相比，級(jí)別2則需要覆蓋所有對(duì)象的、內(nèi)容還不能有重復(fù)的厚厚一本手冊(cè)，級(jí)別3需要提供學(xué)習(xí)用貨物樣本及教他注意貨物的什么地方。級(jí)別4呢，因?yàn)槭撬约喝W(xué)習(xí)要注意哪些地方，所有只需提供學(xué)習(xí)用貨物樣本即可。員工自己就能夠在作業(yè)中發(fā)現(xiàn)新的特征量，進(jìn)而規(guī)則也得以更新升級(jí)。

我想可以這樣去理解吧：級(jí)別1只能按照別人的指示來(lái)操作，因此相當(dāng)于公司的臨時(shí)工；級(jí)別2需要理解很多規(guī)則并做出判斷，相當(dāng)于一般職員；級(jí)別3是按照別人規(guī)定好的檢查項(xiàng)目將業(yè)務(wù)切實(shí)往前推進(jìn)，是課長(zhǎng)級(jí)別；級(jí)別4需要自己去發(fā)現(xiàn)檢查項(xiàng)目，因此是經(jīng)理人級(jí)別。

對(duì)于媒體報(bào)道及商品信息里面所說(shuō)的“人工智能”或者“AI”，它們應(yīng)當(dāng)屬于這四個(gè)級(jí)別中的哪一類(lèi)呢？諸位不妨去思考一下，也許會(huì)覺(jué)得蠻有意思的呢。

強(qiáng)人工智能與弱人工智能

在人工智能的研究領(lǐng)域里面，很早就出現(xiàn)了關(guān)于“強(qiáng)人工智能”與“弱人工智能”的爭(zhēng)論。

這個(gè)概念最早是由哲學(xué)家約翰·瑟爾（John Searle）提出來(lái)的，他認(rèn)為，“具備正確的輸入與輸出、被施予合理程序化的計(jì)算機(jī)，與擁有心智的人是沒(méi)有任何區(qū)別的，即它也是有心智的?！彼倪@種主張被稱(chēng)為“強(qiáng)人工智能”。這種理念認(rèn)為，人的心智或者大腦活動(dòng)就是一種信息處理，思維就是一種計(jì)算。本書(shū)認(rèn)為今后人類(lèi)將會(huì)探明人類(lèi)智能的原理，并將其用工程學(xué)的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)，因此也應(yīng)該算是“強(qiáng)人工智能”派吧。

與之相對(duì)，“弱人工智能”則認(rèn)為：計(jì)算機(jī)沒(méi)有必要擁有心智，只要能夠通過(guò)其有限的智能解決一些智力問(wèn)題即可。

在這方面經(jīng)常被引用的一個(gè)證據(jù)是“中文屋”爭(zhēng)論。一個(gè)人即使不懂中文，但只要他對(duì)根據(jù)大量規(guī)則輸入的文字進(jìn)行確認(rèn)，然后輸出固定的答案，也就是說(shuō)只要他對(duì)中文對(duì)話的某些行為進(jìn)行模擬，那么就能使其對(duì)話看起來(lái)自然順暢，然而那個(gè)人其實(shí)依然是不懂中文的。

進(jìn)而，還經(jīng)常有這樣的爭(zhēng)論：計(jì)算機(jī)能否擁有意識(shí)？假如人的思維全部是計(jì)算，那么是否還有自由意志的存在（是否沒(méi)有“自由”介入的余地）？ 

這些爭(zhēng)論很有意思，但在縱覽人工智能全局的時(shí)候，我認(rèn)為沒(méi)有必要在上面花費(fèi)太多時(shí)間。我倒是認(rèn)為，在不斷生成特征量的階段有必要讓其進(jìn)行思考，在這個(gè)過(guò)程中，讓它對(duì)自身狀態(tài)進(jìn)行回歸性認(rèn)識(shí)，也就是讓它意識(shí)到自己在思考這件事——這種“嵌套結(jié)構(gòu)”無(wú)限持續(xù)下去，那時(shí)候，或許將產(chǎn)生那種可以稱(chēng)之為“意識(shí)”的狀態(tài)吧。

不管怎樣，隨著技術(shù)的發(fā)展這些東西將來(lái)總能從工程學(xué)的角度被探明，在這里我不打算進(jìn)行長(zhǎng)篇大論的解釋和說(shuō)明。除了一部分基于近年來(lái)認(rèn)知心理學(xué)及腦科學(xué)重大發(fā)現(xiàn)的爭(zhēng)論之外，在現(xiàn)階段即使?fàn)幷撘矝](méi)有意義，也不會(huì)得到比過(guò)去那些哲學(xué)家更為高明的答案。

什么是人工智能，在本章我們已經(jīng)對(duì)相關(guān)爭(zhēng)論進(jìn)行了簡(jiǎn)單的梳理。接下來(lái)，在人工智能研究領(lǐng)域究竟發(fā)生過(guò)什么、正在發(fā)生些什么呢？從下一章開(kāi)始，我將帶著諸位去遨游一番。

注解

[7] “人擇原理”，即在宇宙論中以人類(lèi)的存在為出發(fā)點(diǎn)，去探究宇宙的結(jié)構(gòu)及成因的思想。

[8] 羅杰·彭羅斯 『皇帝の新しい心　コンピュータ·心·物理法則』（MISUZU Shobo, Ltd.,1994年）。

[9] 休伯特·德雷福斯 『コンピュータには何ができないか 哲學(xué)的人工知能批判』（產(chǎn)業(yè)圖書(shū)，1992年）。

[10] 當(dāng)然，在人腦科學(xué)家里面也有持建構(gòu)論方法的人。計(jì)算神經(jīng)科學(xué)的著名學(xué)者甘利俊一就“如何創(chuàng)造大腦”從多個(gè)角度進(jìn)行了研究。

[11] 例如，布萊恩?克里斯蒂安 『機(jī)械より人間らしくなれるか？　AIとの対話が、人間でいることの意味を教えてくれる』（草思社，2012年）。

[12] 關(guān)于協(xié)會(huì)組織，在機(jī)器人領(lǐng)域有“日本機(jī)器人學(xué)會(huì)”，在人工智能領(lǐng)域有“人工智能學(xué)會(huì)”。當(dāng)然也有跨越這兩個(gè)領(lǐng)域的研究人員。

[13] 馬文·明斯基等很多學(xué)者認(rèn)為，“人工智能效應(yīng)”的存在使得人工智能的貢獻(xiàn)被過(guò)低估計(jì)了。

[14] 斯圖爾特·拉塞爾 『エージェントアプローチ 人工知能』（共立出版，第2版，2008年）。Agent的概念也包括硬件，所以并不一定只限于軟件。另外，Agent被定義如下：“Agent是單純的行動(dòng)主體。但是，在講到計(jì)算機(jī)Agent時(shí)，自律性動(dòng)作、環(huán)境識(shí)別、長(zhǎng)期持續(xù)性、變化應(yīng)對(duì)、其他對(duì)象的目標(biāo)代理等與單純‘程序’不同的屬性也被寄予厚望?！?/p>