幸運(yùn)而又不幸，筆者從事人工智能研究時(shí)，正是此領(lǐng)域最低潮的那幾年。今天的人工智能不僅鳥(niǎo)槍換炮，還在嚴(yán)肅地討論統(tǒng)治全人類(lèi)的問(wèn)題。學(xué)術(shù)界和工業(yè)界諸仁波切們認(rèn)為人工智能要接管世界，攏共分三步：
第一步，是感知智能；
第二步，是認(rèn)知智能；
第三步，也是決定性的一步，是通用智能。
先討論一下，機(jī)器與智能的未來(lái)方向到底是為了替代人類(lèi)，還是幫助人類(lèi)。我個(gè)人的觀點(diǎn)，一半是海水，一半是火焰，這兩個(gè)方向是并存的。
宏觀上來(lái)看，機(jī)器替代人類(lèi)不但不是科幻，而且早就進(jìn)展多年了。替代人類(lèi)，不是說(shuō)機(jī)器拿起彈弓，把人類(lèi)一個(gè)個(gè)都崩了，而是說(shuō)工業(yè)革命以來(lái)機(jī)器生產(chǎn)效率的提升，已經(jīng)使得人類(lèi)的出生率自適應(yīng)地下降了很多。這個(gè)趨勢(shì)還將繼續(xù)發(fā)展，人類(lèi)作為一個(gè)群體在數(shù)量上的萎縮是不可逆轉(zhuǎn)的。
微觀上來(lái)看，機(jī)器則實(shí)實(shí)在在地幫助著人類(lèi)，你開(kāi)的車(chē)、用的手機(jī)，都在幫助人類(lèi)朝著好吃懶做的共產(chǎn)主義終極理想前進(jìn)。在“更快、更高、更強(qiáng)”這類(lèi)物理能力上，機(jī)器早已甩開(kāi)人類(lèi)幾個(gè)數(shù)量級(jí)了。
人工智能的發(fā)展，就是希望機(jī)器在“更聰明”這個(gè)點(diǎn)上也能超過(guò)人類(lèi)、幫助人類(lèi)。從這個(gè)點(diǎn)出發(fā)點(diǎn)來(lái)看，人工智能要跨過(guò)幾個(gè)大的關(guān)隘。
從五十年前人工智能學(xué)科誕生起，研究者們就希望機(jī)器能夠替代人的五官，像人一樣去聽(tīng)去看，這就是感知智能。機(jī)器像人耳一樣把音波變成音素，就是語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)；機(jī)器像眼睛一樣辨識(shí)圖像中的物體，就是計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)。當(dāng)然，感知智能不一定是簡(jiǎn)單地模仿人，在某些人類(lèi)束手無(wú)策的問(wèn)題上，比方說(shuō)指紋識(shí)別和虹膜識(shí)別，機(jī)器輕松就能彎道超車(chē)。
深度學(xué)習(xí)技術(shù)成熟之前，感知智能里只有人臉檢測(cè)、虹膜識(shí)別等一些局部的小問(wèn)題，解決得比較徹底。更多的泛場(chǎng)景問(wèn)題，特別是語(yǔ)音識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等，始終停留在實(shí)驗(yàn)室的研究階段。直到本世紀(jì)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的突破，使得機(jī)器能夠用復(fù)雜的模型從海量的數(shù)據(jù)里充分攫取信息。這與小孩子看一次狗就能認(rèn)識(shí)狗，從原理上大不相同。
關(guān)于“人類(lèi)看一次狗就能認(rèn)出狗”這一觀點(diǎn)，有人是不服的，他們對(duì)我說(shuō)：“小孩子與狗的那一回眸，已經(jīng)從各個(gè)角度采了無(wú)數(shù)采樣，積累了很多的樣本。”這并不符合事實(shí)：我特意觀察過(guò)我的兩個(gè)孩子，他們?cè)趫D畫(huà)書(shū)上以平面方式見(jiàn)過(guò)一次的動(dòng)物，到了動(dòng)物園還是輕松就認(rèn)出來(lái)了。所以啊，不要以為機(jī)器智能的進(jìn)化是把人類(lèi)走出非洲的大片兒回放一遍，他們走的根本就是不同的路，而且是我們無(wú)法預(yù)測(cè)的路。
感知智能只是實(shí)現(xiàn)了一些動(dòng)物本能，為了象一名真正的靈長(zhǎng)目戰(zhàn)士那樣去戰(zhàn)斗，機(jī)器就要完成一些簡(jiǎn)單的智力勞動(dòng)，比如自然語(yǔ)言理解、翻譯、對(duì)話等。這類(lèi)問(wèn)題，就是認(rèn)知智能問(wèn)題。
認(rèn)知智能要解決的是讓機(jī)器掌握初級(jí)理解和思考的能力。其中的挑戰(zhàn)比感知智能要大得多了，主要原因就是語(yǔ)言、知識(shí)等理解過(guò)程中需要建模的對(duì)象，復(fù)雜程度或狀態(tài)空間的規(guī)模非常龐大。
具備了感知和認(rèn)知智能的機(jī)器，基本上就達(dá)到了高級(jí)靈長(zhǎng)目動(dòng)物的水準(zhǔn)，當(dāng)然在記憶和計(jì)算能力上則早已秒殺人類(lèi)?；氐轿恼麻_(kāi)頭的問(wèn)題，下一個(gè)階段就可以追求“通用智能”，接管全人類(lèi)智力活動(dòng)了么？所謂通用智能，就是說(shuō)同一個(gè)人工智能體不僅能下棋或翻譯，而是個(gè)無(wú)不知百行通的多面手。
我的觀點(diǎn)是，在通用智能之前，先要解決“決策智能”這類(lèi)問(wèn)題。什么是決策智能呢？大家可以想象每部評(píng)書(shū)里都離不開(kāi)的角色——軍師。與大量?jī)H僅具備感知智能的赳赳武夫和少量具備了認(rèn)知智能的文書(shū)、中軍是不同，軍師的Job Description，往往是這樣的：
1.熟練掌握琴棋書(shū)畫(huà)等一項(xiàng)以上奇技淫巧。
2.善聽(tīng)人言，能聞獸語(yǔ)。
3.進(jìn)士以上學(xué)歷，有三年以上算命或其他相關(guān)行騙經(jīng)驗(yàn)。
4.有極腹黑的心理素質(zhì)，和泰山壓頂腰不直的抗辱罵能力。
5.能設(shè)計(jì)和推進(jìn)公司內(nèi)犬牙交錯(cuò)、互相制衡的人事制度。
6.全面掌握對(duì)外與天斗、與地斗、與人斗的工作，精通瞞天過(guò)海、借刀殺人、走為上等多項(xiàng)計(jì)謀的制定和實(shí)施。
逐一審視這些要求，我們發(fā)現(xiàn)具備了感知智能和認(rèn)知智能，1、2、3都不是問(wèn)題；4更是機(jī)器的天然優(yōu)勢(shì)；而5、6兩條，就不那么簡(jiǎn)單了。愚見(jiàn)認(rèn)為，這才是人工智能未來(lái)最需要向人類(lèi)伸出援手之處，姑且稱(chēng)其為決策智能——畢竟用機(jī)器做速記或翻譯，不過(guò)是效率的提高，更加會(huì)加速人類(lèi)的滅亡。區(qū)別于機(jī)器蟑螂和智能猿猴，決策智能有哪些不一樣挑戰(zhàn)呢？
一、博弈性的場(chǎng)景。當(dāng)你的環(huán)境本身受到你的決策影響時(shí)，這就是一個(gè)博弈性的問(wèn)題。往小了說(shuō)是打牌、下棋，往大了說(shuō)是戰(zhàn)爭(zhēng)、談判等，僅僅靠靜態(tài)的建模方法是無(wú)法處理這些博弈性問(wèn)題的。
二、非明確的反饋。這里面有兩種場(chǎng)景：一種是很多次決策才能對(duì)應(yīng)一次明確的結(jié)果，比方說(shuō)炸金花，十幾輪的出牌以后才有一個(gè)確定的輸贏；另一種是結(jié)果本身就是概率性的，比方說(shuō)廣告的決策，即使是確定了同一個(gè)用戶，同一個(gè)素材，同一個(gè)場(chǎng)景，用戶點(diǎn)擊還是不點(diǎn)擊仍然是隨機(jī)的，只能從概率意義上判斷準(zhǔn)確性。
有人的地方就有江湖。只要人與人之間發(fā)生交互，就有決策智能的用武之地。互聯(lián)網(wǎng)的大發(fā)展，為我們帶來(lái)了大量鮮活的這類(lèi)問(wèn)題。目前的深度學(xué)習(xí)框架，在解決這類(lèi)問(wèn)題上效果并沒(méi)有十分突出，這里面有些深層次的原因，篇幅所限就不展開(kāi)了，以后有機(jī)會(huì)專(zhuān)門(mén)寫(xiě)文章說(shuō)說(shuō)我的觀點(diǎn)
當(dāng)然，我是站著說(shuō)話時(shí)不腰疼的，趁著腰還不疼，我要懇請(qǐng)人工智能界諸仁波切們?cè)诮庸苋祟?lèi)之前賞下眼神來(lái)，認(rèn)真思考下在博弈場(chǎng)景和非明確反饋情形下的決策智能問(wèn)題該用什么新框架解決，因?yàn)檫@太有意義了，也太有意思了。
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