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近日，英国理论物理学家霍金语出惊人，预言人工智能科技如果不加控制地发展，将超越人类智能，并控制或灭绝人类。无独有偶，牛津大学哲学教授、人类未来研究所创建者博斯特罗姆近日也指出，超级人工智能是人类未来最大的存在风险，其风险性高于自然灾害、环境恶化、流行疾病。

两位英国学者的观点是否合理?人工智能会不会发展到人类无法驾驭的超级智能阶段?记者采访了研究人工智能哲学的复旦大学哲学学院教授徐英瑾。

图灵为人工智能设立标准

徐英瑾介绍，人工智能学科缘起于一篇经典论文和一次重要会议。

1950年，英国数学家、逻辑学家、计算机科学理论奠基人图灵在《心智》杂志发表论文《计算机器和智能》，提出了著名的“图灵测试”——如果一台机器能够与人展开对话(通过电传设备)，并且会被人误以为它也是人，那么这台机器就具有智能。

显然，这是一个带有行为主义色彩的“人工智能”定义，因为该定义没有从机器内部机制着手，而是通过其外在行为来判断它是否具有智能。其好处是，绕开了“智能的本质”这个众说纷纭的问题，给人工智能发展设定了一个目标：开发出能通过图灵测试的机器。

1956年，一群学者在美国达特茅斯学院参加会议，探讨如何利用问世不久的计算机实现人类智能。会议筹备期间，后来获得计算机科学最高奖——图灵奖的麦卡锡提议用“Artificial　Intelligence”(人工智能)一词来称呼这门新兴学科，得到了与会者认同。在这次会议上，学者们讨论了如何在人类智能水平上实现机器智能，而不是用特定算法解决一些具体问题。举个例子，IBM公司研制的“深蓝”计算机能够在与国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫的对弈中胜出，但并不能由此认为“深蓝”拥有了超级人工智能。这是因为，它只是在某个方面的能力上超过人类，而且无法通过图灵测试。

如果霍金担心的超级计算机有朝一日问世，那它必定在综合思维能力上超出人类，这样才可能拥有“僭越”的想法，以及控制或消灭人类的能力。

霍金警示的风险理论上存在

值得“庆幸”的是，目前，人工智能的全球领先水平与超级人工智能相去甚远。学术界普遍认为，世界上还没有机器能通过图灵测试。

对于这一现状，有三种回应观点——

第一种观点是：图灵、司马贺等人工智能学科元老提出的全面模拟人类智能的想法，太好高骛远。

这种玄想或许在未来会成真，但目前为实现这个想法做研究，纯属浪费精力。业界目前应做一些踏实的人工智能研究，满足于制造解决特殊问题的求解器。徐英瑾发现，许多人工智能业内人士持这一观点。由此可见，霍金的警告有点杞人忧天的味道。

第二种观点是：全面实现人类智能的机器是不可能造出来的，就像造不出永动机一样。

学者们提出过多种论证，试图从哲学、逻辑层面论证这种不可能性，其中非常著名的有美国哲学家塞尔提出的“汉字屋论证”(也称“中文房间思想实验”)以及英国理论物理学家、数学家彭罗斯提出的“从哥德尔不完备性定理出发的论证”，但这些论证都遭到了学术界反驳。徐英瑾认为，“汉字屋论证”和彭罗斯的论证都是站不住脚的，超级人工智能并没有在理论上“被判出局”。

第三种观点与第一种有相近之处，认为全面实现人类智能的机器是能够造出来的，但难度很大。

如果当下的人工智能研究路子不改变，那么点滴成果的积累也未必能质变为全面突破。“我持这种观点。”徐英瑾说，“所以我认为霍金、博斯特罗姆警示的风险从理论上来说是存在的，但在未来相当长时间内不会成为现实。”

大数据技术有先天缺陷

在这位复旦学者看来，如今十分热门的大数据技术，一旦过度应用于人工智能领域，就是一条错误的路子。

大数据技术催生了数据科学。与传统的科学研究范式不同，数据科学不再追求因果关系，而是按照“样本=总体”的思路对海量数据进行深入挖掘和统计分析，寻求各个事物间的相关性。很多时候，大数据统计出的是“2 2=3.9”这类近似结果，精确度上的略微损失，换来了对事物间相关关系的准确预测。

徐英瑾认为，大数据分析是西方经验论哲学在当代的一种表现形式。近代西方哲学分为两大流派：经验论和唯理论。经验论认为，人的感性经验是一切知识和观念的唯一来源;唯理论与之针锋相对，认为具有普遍必然性的知识并非来自经验，而是来自人与生俱来的理性。大数据研究范式推崇海量数据的采集，那些用于数据采集的摄像头、传感器等设备好比人类感官的延伸;还推崇大样本的统计学分析，用它取代因果分析。这种看重经验采集、贬低理性推理的模式背后，正是经验论哲学观。

就像经验论有其局限性一样，大数据分析也有局限。以基于大数据技术的“谷歌翻译”为例，这种人工智能系统的研发团队没有通过编程定义语法规则，因为完善的语法编程目前还无法实现。他们采用的主要技术方案，是利用大数据统计不断调整翻译结果的相关性，优化翻译结果。这样做的好处是，翻译系统会随着数据的积累而不断改善。但目前，使用“谷歌翻译”的结果只能帮助人们大致理解陌生语言，有时候得到的翻译结果很不通顺。“大数据翻译系统缺少深层语法结构，这种结构好比唯理论看重的先天理性，缺少了它，人工智能系统就无法译出完善的自然语言。”徐英瑾说。

而让机器“说”出人们在日常生活中说的自然语言，正是图灵测试所要求的。在人工智能领域，“自然语言处理”占有重要地位，已发展成一个相对独立的研究领域。苹果手机的Siri、上海企业开发的小i机器人，都是应用自然语言处理技术的人工智能产品。有兴趣的读者可以对　Siri　和小　i　机器人进行图灵测试，看看它们的回答是否像人。

让机器人服从“绝对命令”

在好莱坞电影《梯阵阴谋》中，美国国安局设置的超级计算机Echelon(梯阵)，能通过调取、分析每个公民的各类信息，进行行为监控，还可以向人们的手机发送短信，达到不可告人的目的。

这种超级人工智能如果在未来成为现实，人类社会将毫无隐私可言。影片结尾，找到Echelon的男主角向它提问：你的宗旨是什么?Echelon的回答是“保护美国公民的自由权益”。经过一番人机对话，这台计算机“幡然悔悟”，将自身的监视程序删除了。

博斯特罗姆认为，科幻电影和小说中常见的自毁程序桥段，并不是解除超级人工智能威胁的最佳方案。他指出，“我们并不是要永远抑制超级智能，或不开发行动自由的超级智能。”计算机程序的“动机选择问题”必须得到解决。一种解决方案是将机器的目标模糊化。例如，如果想要它帮助医生治疗某种疾病，可以将目标设为“做有利于人类健康的事”。另一种解决方案是使人工智能更人性化，为其编入同情和利他主义程序。

这两种方案，都与科幻小说家阿西莫夫提出的“机器人三定律”相通。三条定律分别是：第一法则：机器人不得伤害人类，或坐视人类受到伤害;第二法则：除非违背第一法则，机器人必须服从人类的命令;第三法则：在不违背第一和第二法则的情况下，机器人必须保护自己。“这堪称机器人版的‘绝对命令’学说。哲学家康德提出的‘绝对命令’要求，人应该在任何情况下把自己和他人当作目的，而非手段。”徐英瑾评论道，“未来出现超级人工智能后，应将这种机器人伦理以立法形式确立下来，防止疯狂的科学家开发出旨在控制甚至毁灭人类的机器。”