“原地打转”的人工智能 是理想主义的产物吗？

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前几天，2019世界人工智能大会上，“唇枪舌剑”的“双马”代表了如今整个行业对人工智能持不同观点的两大阵营，一边是充满希望的“理想主义者”，以大批“乐观派”未来学家为首，致力于打造以一种全新的人工生命形式为核心的新型人工智能；另一边是着眼于现实的“经验主义者”，他们穿过一层层附加在现代科技上的迷雾，既不盲目肯定来自“大多数”的声音，也不完全否定时代浪潮中看似必然的发展趋势，客观又带有批判地审视人工智能这一最具争议性的人类智慧结晶。

一向以天马行空、富有煽动力的演讲著称的马云显然是后者阵营中的一员，面对马斯克的未来科技将超越人类的看法，马云回应，“我不认为人工智能是一种威胁，也不是恐怖的东西，人类也可以学会。”

他在大会上对马斯克的“火星移民计划”提出的种种质疑不免让听众思考，人工智能在如马斯克一样的“人类未来建筑师”的宏伟蓝图中究竟扮演了怎样的角色，它又能否真如他们所说的成为人类最大的恐惧？还是说这一切都是人工智能的新一轮寒冬到来前未来学家们为消除人们疑虑所施的障眼法？如果人工智能真的在一定程度上决定了我们的未来，我们现在该用怎样的目光审视它以及审视我们自己？没人能够给出确信的答案。

随着数据科学分析在互联网时代悄然兴起，除了大型公司以外，很多中小型公司也正试图借助宏观数据分析结合人工智能进行多方面预测，这种预测模型从建模到产生结果所耗费的人力并不大，2017年以前人工智能刚刚进入商务领域时，就有很多咨询公司打着“科技转型”的旗号高效地将AI数据分析普及到各个领域。但近几年咨询公司赚钱不再像起初那样容易了，问题既出在这个行业本身，也出在停滞不前的核心技术上。

目前的大型企业都拥有了自己的数据团队，“数据”已经影响了企业文化和企业决策，数据分析不再是和咨询公司签订一张合同书之后全权交付他人那样被动的过程。如果一个企业能用坚实的数据分析能力面对大众，那么人们就更有理由相信人工智能在这个领域是无法被取代的。

但事实上，数据分析员所做的工作是数据科学衍生的行业中含金量最低的，与机器学习工程师和数据科学家要求创造力和扎实的领域知识的工作比起来，数据分析虽然几乎完全依靠计算机来进行，但却和我们认识的人工智能关系不大，机器仅仅带来了更高的准确性与效率，对于人们输入的基于事实的数据，计算机并未做出任何思考。

在这一背景下，是人类变得越来精明了，这也是数据分析行业不断萎靡的根本原因。

“人机互联”、“人像及语音识别”、“生产自动化”等等，迄今人工智能涉足的领域都与大数据分析一样陷入低谷，由于长期没有突破，大众的新鲜感与热情同样在慢慢退却。所以当马斯克谈到移民火星的话题，人们就像听到量子计算、返老还童这样的科幻电影中的情节一样感叹一个实业家有如此伟大的科技愿景，却不会像放飞脑洞的未来学家们一样总把眼前的现实放在抽象的未来中考量。

对待人工智能也是如此，虽然它已经慢慢渗透进普通人的生活，在诸多方面为人类带来便利，甚至真的不乏有人相信机器会取代人类、征服人类，但今天我们切身体会到的，仍然是人类自身的智慧和高科技对生活的改造与修饰，是千百年来人类社会未曾停下的进步的脚步。从这角度看，马云所说的AI 可以让你更好的理解自己、更好理解人类的本质，很实在地道出了普罗大众的心声。

抛开人工智能已经取得的造福人类的所有实体化成就，究其本质，它是一项技术形态，是和人类生理学、大脑科学紧密关联的。它早已不是机器人的代名词，也不能仅用早期的“图灵测试”等标准加以判别，它与时代共同向前，具备了更多现代化的新定义。

有科学家将人工智能分为弱人工智能、强人工智能、超人工智能三类，目前我们接触到的是弱人工智能，从弱到强的过渡是科学界正在试图解决的难题。牛津哲学家、知名人工智能思想家Nick Bostrom把超级智能定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能。”超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的。

人工智能登上技术巅峰的旅途有多么漫长，是不言而喻的。

而对于人工智能的商业化道路而言，人们关注的更多是如何利用AI强大的学习能力构建一种服务体系，而非赋予AI真正与人类相近的意识与智力。这便要求开发者们让AI技术产品符合人类社会的价值观念，这是AI服务于人类的另一层面的表达，因为真正主导产业发展的仍旧是人的思考与实践，AI产品带来的社会影响直接体现出开发者的价值观，但也因为人工智能富有争议性和持续不下的舆论热度，人们往往将无辜的计算机程序当成了众矢之的。

比如，最近非常流行的换脸软件在非常短的时间里就被国内外的安全机构列入“潜在危险名单”，美国一些联邦州出台法案针对软件内存在的色情内容加以管控；中国正在征求意见的《数据安全管理办法》规定：“网络运营者利用大数据、人工智能等技术自动合成新闻、博文、帖子、评论等信息，应以明显方式标明“合成”字样；不得以谋取利益或损害他人利益为目的自动合成信息。”

软件开发者们起初一定也考虑到了出现这个结果的可能性，当反对者们将“泄露用户隐私”、“侵犯肖像权”、“损害知识产权”等一系列标签冠在软件头上，甚至连国家都出面干预的时候，这个被众多时髦年轻人追捧的娱乐消遣必然要做好提前夭折的准备了。

中国的人工智能制造领域一直走在前列，AI的各项生物识别技术也趋于成熟，国内的技术人员同样在寻找应用这一技术的机会，从国外流行过来的换脸软件提供了很充分的经验教训，于是近日出现了一则利用人脸识别和AI大数据对学生课堂行为进行监测的新闻，这个AI系统可以识别学生举手、玩手机、睡觉、听讲等行为。

人工智能又一次为了满足人类需求，接受了新的程序代码。如果这一“监视”系统真的广泛应用到全国各个学校之中，谁会感到开心，谁又会感到不满，到时由AI来判断，也不无可能。

对AI领域充满向往的人都在谈论着“大数据”与“深度学习”，即使每个群体对人工智能寄予的期望和各自想要实现的目标都并不相同，在人与机器携手走向未来的路上，这些日渐积累得来的知识和经验，与无数的概念、产品雏形都是我们完成这张科技答卷不可或缺的基础。

而站在“全球AI实验室”外观望着的人们，有的焦灼难耐，有的惶恐不安，有的雀跃以盼，所有人都只期待一个结果，一个答案，可我们仍没有理由坚信人工智能会将人类置于危险的境地，同样也没有理由贬低技术派们心中那神圣的乌托邦。

如果这是一个太过复杂烧脑的问题，不妨带着梦想，或者怀抱宽容，静静等待吧。

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