人與機器：思想人工智能（簡體書）

人工智能是當下受關注的技術創新和產業趨勢。從積極方面說，人類能夠利用人工智能提高生產和生活效率，這已成共識，可以討論的只是在多大程度上實現這一點。從消極方面說，“第四次革命”“奇點”“顛覆性影響”等說法，形形色色，傳遞出人類對人工智能既愛又怕的復雜心態。為了利用人工智能，應對可能的沖擊，前瞻人工智能可能給人類帶來負面影響的研究越來越多，這同樣是必要的，只有把各種可能性都做了考慮，才能未雨綢繆，確保人工智能開發不至于走得過遠，集聚失控風險。 問題是，目前國內有關人工智能風險的研究大多未涉及人工智能本身的屬性，即使有，多半也只是一些碎片化言論，缺乏完整論述，更未對所取立場、視角和方法作方法論反思。因此，此類研究雖則在具體問題上見仁見智，提出了不少有價值的看法，但基本上停留在形而下的層面，將人工智能等同于人類已有的創造，並以人類過往對科學技術的有效管控為參照，對人工智能與人類智能的關系，采取簡單樂觀的態度，至多針對就業崗位減少等表層效應，提出預測和應對方案，而就人工智能開發整體上表示審慎態度和長遠憂慮的論述極少。客觀地說，如此態勢對人工智能的發展來說，構成了相當友好的環境，但就正視人工智能可能帶來的顛覆性影響，充分評估潛在的負面效應，提前做好風險應對的準備而論，則是明顯不夠的。一旦出現未曾預料的新現象、新進展、新證據或新后果，現有的前瞻研究很可能被證偽，無法起到科學預測應有的作用。事實上，從“深藍”到AlphaGo，遵循“摩爾定律”的人工智能，以其神速發展和已達到的智能水平，一再令人大感意外。按照這樣的軌跡和速率，在未來的日子里，人工智能震驚人類的頻率和烈度，只會趨于密集和增高，盲目樂觀將被證明是不明智甚至愚蠢的。作為對人類共同命運的關注，中國的人工智能風險研究尤須走出表層思考，努力提升思維層次，形成與發達國家學者對等交流的態勢。從確保前瞻研究的方法論嚴謹和預測可靠出發，保持適度超脫，站在哲學高度，嚴肅提出問題，破除遮蔽，擦亮思維，激發洞察，才能站上前瞻研究的制高點。

顧駿，上海大學社會學院教授，獨立策劃人和自由撰稿人。策劃和主持“大國方略”系列課程，撰寫《經國濟民一一中國之謎中國解》，主編《大國方略一一走向世界之路》《創新路上大工匠》。喜好智能研究，重點探究不同文化對人類基本問題的思考方法和解決路徑，聚焦傳統智能的當代運用，著有《人·仁·眾：人與人的智能》《猶太智能：創造神跡的人間哲理》《傳統中國商人智謀結構》《猶太商人的智能》，發表《天問：二元智能的一元未來》《“龍性”的補足：明道理與求知識》等論文。長期跟蹤當代中國社會轉型與公共治理，重點研究社會科學技術及其在社會治理中的運用，擔任國家民政部等黨政部門決策咨詢專家和各類媒體的特約評論員，出版《社區調解與社會穩定》《流動與秩序》《活力與秩序》《和諧社會與公共治理——顧駿時評政論集》等。 郭毅可，1985年獲清華大學計算機系工學學士學位，1993年獲英國帝國理工學院計算機博士學位。為英國帝國理工學院終身教授、數據科學研究所所長，英國皇家工程院院士。首批上海市千人計劃特聘教授，2015年被聘為上海大學計算機工程與科學學院院長。為中國計算機協會大數據專家委員會首批委員，中國科學數據總顧問，上海市、北京市、江蘇省特聘專家，上海市產業研究院大數據首席科學家，維沃（vivo）移動通信有限公司人工智能首席科學顧問。英國皇家學院理事，國際數據科學會議KDD2018的大會主席。在數據科學及其應用研究方面取得了一系列重要成果，作為項目負責人獲得英國工程和物理科學基金委員會、英國國家醫學研究委員會和歐盟基金會等逾1.3億英鎊的科研經費，具有極為豐富的組織多學科交叉大規模科研項目的經驗和領導國際一流科研機構的能力。其領導的帝國理工學院數據科學研究所成果突出，已成為英國數據科學研究的重要中心；主持的數據經濟實驗室在區塊鏈和虛擬貨幣上有許多開創性的工作，並和建銀國際、海航集團等企業有很好的合作。其科研洞察力和國際視野在中國海外科學家中非常突出，在國際上具有重要影響力，是國際數據科學與人工智能研究的領軍人物。

前言 人工智能之“天問”
一、人工智能的形而上意義何在？
二、被顛覆者有能力前瞻顛覆者嗎？
三、人工智能僅止于模擬人類智能嗎？
四、“單項型”能戰勝“全能型”嗎？
五、不具有非理性成分是人工智能的劣勢嗎？
六、人工智能需要自我意識嗎？
七、人工智能還是無機智能？
八、算法是“道成肉身”嗎？
九、“零的增長”是可能的嗎？

第一章 圖靈測試到底靈不靈？
一、人工智能為何言必稱圖靈？
二、圖靈機與圖靈測試有何共同之處？
三、圖靈測試有沒有破綻？
四、人類邏輯體系的起點在哪里？
五、預設前提：圖靈測試的問題在哪里？
六、人類不該為自己的智能而驕傲嗎？
七、走出人類中心觀：平行智能是可能的嗎？105i
八、如何為圖靈測試“打補丁”？
九、為什麼有破綻的圖靈仍然很靈？
十、思想超越：科學是如何發展的？

第二章 機器智能是如何生成的？
一、機器智能是怎么發展而來的？
二、ABC時代，機器智能會超過人類嗎？
三、機器智能主要有哪些內涵模塊？
四、機器如何獲得智能？
五、人需要向智能機器入學習嗎？
六、機器智能到底模擬人類什麼？
……


第三章 贏了圍棋，機器就能戰勝人類嗎？
第四章 “小冰”作品的詩意哪里來？
第五章 機器人坐堂會讓醫生失業嗎？
第六章 機器人獨霸股市會顛覆市場秩序嗎？
第七章 人工智能與機器人如何結伴而行？
第八章 機器人之間也有倫理關系？
第九章 中國機器人何時成為機器中國人？

結語
后記

《人與機器：思想人工智能》： 三、機器智能主要有哪些內涵模塊？ 發展到今天，機器智能究其內涵，主要由四大模塊構成，即腦認知基礎、機器感知與模式識別、自然語言處理與理解，還有知識工程。 1.腦認知基礎 人無法把人腦的結構講清楚，就像人無法在Windows下把本機的C盤格式化或在C盤系統格式正常的情況下，加裝一個Windows。 項羽曾經問過：我有一個座位，誰能坐在座位上把自己抬起來？沒人能做到。腦認知也一樣，靠人腦研究人腦，在2045年之前是完不成的，靠智能機器人14586的智商來研究人腦，或許會有所突破。 智能機器人似乎是在想，其實是在找，找到最好的判斷、最好的理解和最好的特點。這是一種借鑒人的思維但又與人不同的學習方法。簡單的機器學習可以看成是完成兩個基本任務：判別與生成。面對一朵花，機器會判別它的形狀，找出對應概念，然后再借助這些要素，重新生成一朵花。這就是機器學習的兩個方面，理解一個物體的特征，從而識別物體；再根據這些特征生成一個物體。理解是歸納，識別是推理，生成是創造。 2.機器感知與模式識別 有智能的機器不會坐等人類給它“喂”數據，而會自己去感知世界，並對遇到的圖形等進行識別，以作出判斷。這種能力是在挑戰圖靈測試的過程中實現的。 有圖靈測試，自然有反圖靈測試。圖靈測試是看機器能不能混跡于人類，而反圖靈測試則是要抓出這臺企圖混跡于人類的機器。比如，變形碼是用來“欺負”機器的，利用其識別能力不足，把它甄別出來，排除在外。但“道高一尺，魔高一丈”，計算機專家提高了機器的智能水平，把驗證碼攻破了，捍衛了圖靈測試的尊嚴。 有盾就有矛，剛剛攻克變形碼，新的反圖靈測試又來了。這就是“滑動驗證碼”。這種驗證方式看似簡單，就是用鼠標給“怪獸”喂食，把一個圖形送進一個差不多大的空間去，其實很復雜。人用鼠標點了滑塊移過去，既不可能勻速前進，也很難走成一條直線，中間會有抖動、停頓；而且人的動作具有隨機性，不可能滑一下，停一下，再滑一下，再停一下。要讓機器模擬人的全套動作，找到滑塊位置，點擊后移動，中間還有隨機的停頓和抖動，需要極高的智能水平，才能蒙住對方的服務器，使之以為是人在操作。不過，如此高難度的測試最后還是被計算機專家攻克了，現在變形碼沒用了，滑動驗證碼也沒用了。 還有一個很好的例子，也是用來區別人或者機器的。手機貸款同樣需要模式識別。通常操作程序是這樣的，先下載一個手機貸款APP，然后開始操作。第一步要求貸款申請人拍下自己的身份證照片並傳過去，對方接到信息，后臺模式識別的智能程序啟動運行。先把身份證上的所有字母給提取出來，不用申請者輸入姓名、戶口地址、身份證有效期等，機器自動識別出來。 ……