人與人工智慧的情感迷思：你會愛上機器嗎？

GIF/168K

編者按

人工智慧

今天，人工智慧正越來越成為人們生活中熟悉的「夥伴」。語音助手、人臉識別、虛擬聊天機器人，以及智能交通、無人車等，無不顯示著人工智慧的存在。

人們對人工智慧刮目相看的同時，也產生了一些疑問：人工智慧何以如此強大？其智力會超過人類嗎？在讓我們的生活更美好的同時，會不會給人類帶來麻煩？對可能出現的挑戰，我們該如何應對？

圍繞這些問題，人民日報深入採訪了多位權威專家，聆聽他們的見解，並推出系列報道「三問人工智慧」，以求深入探討和把握人工智慧的發展趨勢。

人工智慧有多智能

不久前，成都某公司開發的機器人和高考狀元展開了一場解答高考數學題的較量，雖然機器人最終落敗，但其理解語義、邏輯分析以及快速學習的能力令人讚歎。

從簡單的娛樂遊戲到輔助人類智慧決策的工具，人工智慧正更加廣泛地應用到人們的生活中。儘管人工智慧仍處於「嬰兒期」，但它的時代或許正悄悄到來。

人工智慧最重要的特徵是有學習能力

隨著技術的發展，人工智慧可以達到甚至超過人類的識別精度

關於人工智慧，學界尚沒有統一的準確定義。通常認為，人工智慧的核心是演算法，是一套利用機器智能解決問題的手段。

「過去的演算法，人類給計算機下達指令來解決問題；現在，我們只要告訴計算機想解決的問題，它就可以自行選擇演算法來解決，這是人工智慧帶來的根本性變革。」人工智慧專家鄧力說。

「比如給瓶子安裝蓋子，如果只是機器人重複加裝動作，不是真正的人工智慧。只有機器人能根據瓶子方位的變化做出相應調整，並能對突髮狀況做出正確反應，才稱得上是人工智慧。」百度研究院院長林元慶說。

鄧力認為，人工智慧最重要的特徵是有學習能力，即機器能根據以往的經驗來不斷優化演算法。例如「阿爾法狗」就能梳理決策模式，並從之前的比賽中吸取經驗，平時也會通過跟自己下棋來強化學習。

人工智慧並不是一個新名詞。上世紀50年代，科學家就提出了人工智慧概念，並於上世紀70年代掀起了一個小高潮。但當時演算法採用的是符號邏輯推理規則，缺乏自我學習能力。80年代，科學家改進了機器學習模型，但智能水平依舊較低，有價值的成果寥寥無幾，人工智慧研究進入低潮期。

大約10年前，一種被稱為深度學習的新的機器學習方法，讓人工智慧的演算法更智能。「深度學習通過多層結構演算法，讓機器對數據集的『特徵』進行篩選和提取，通過反覆訓練，最終獲得了提取抽象概念的能力。」鄧力說。

微軟人工智慧及微軟研究事業部負責人沈向洋博士表示，當前人工智慧火起來主要有三個原因：互聯網大量的數據、強大的運算能力以及深度學習的突破。「深度學習是機器學習方法之一，是讓計算機從周圍世界或某個特定方面的範例中學習從而變得更加智能的一種方式。」

深度學習的廣泛應用離不開計算機硬體的發展。浙江大學計算機科學與技術學院教授蔡登說，深度學習又叫深度神經網路模型，以前計算機硬體不行，沒法學習很深的神經網路，隨著計算機性能大幅提升，訓練很多層數的神經網路成為可能。

有專家把人工智慧的特點概括為「數據多了、計算大了、層次深了」。鄧力認為，隨著神經網路研究的深入，計算機視覺和聽覺等有望讓演算法越來越精確。未來，計算機對自然語言的應用將大幅提高，電腦可以聽懂、讀懂人類平常所用的語言，而不僅僅是機器指令。

「人工智慧擁有計算機視覺、語音識別、自然語言處理等能力，與之對應，它就能像人一樣看、聽、理解事物。隨著技術的發展，人工智慧可以達到甚至超過人類的識別精度。」林元慶說。

人工智慧最重要的特徵是有學習能力

機器人寫的稿子，粗看上去與記者寫的沒有差別

「廣州到武漢、長沙、岳陽的票十分充足，其中，余票最多的是廣州到武漢，還有1534張。不過，車次主要是K字頭和普列，基本都是無座票，一站到底，路途會比較辛苦……」這是國內某媒體寫稿機器人的「處女作」。這篇出自人工智慧之手的報道，粗看上去與記者寫的報道沒有差別。

人工智慧應用到新聞生產得益於它對數據、語義等的理解和處理能力。人工智慧通過大量數據的學習，模仿甚至理解相對固定的新聞寫作方式，並依靠演算法迅速篩選、整合出內容。

專家預測，2020年將有500億台相互連接的智能設備，每天將產生海量數據。大數據在推進人工智慧發展的同時，人工智慧也反過來釋放了大數據的潛能。

「大數據並非高純度的石油，而是含金量非常低的貧礦石。其數據量大、種類繁雜、價值密度低以及瞬息萬變的特點，使得存儲、統計、分析和呈現分類以及調用都異常困難。」人工智慧專家、馭勢科技聯合創始人吳甘沙說，人工智慧的研究方法和應用技術，如自然語言語義分析、信息提取、知識表現等，正在逐步地應用於大數據技術的前沿領域，結合預測分析方法，就能挖掘大數據蘊含的規律和價值，從而為人類決策提供支撐。

吳甘沙認為，人工智慧幫助大數據分析的方式有很多，既能「見微」，即從小處細微的、個性化的洞察；又能「知著」，即看到宏觀的變化規律。「比如，從前商家只能關注花錢的客戶，人工智慧則能幫忙發現潛在的消費群體，或者發掘老客戶的新興趣，實現用戶體驗和消費需求反饋。」

人工智慧和大數據結合還給精準醫療帶來了福音。專家介紹，醫療的精準建立在數據分析之上。對於很多疾病，尤其是罕見病，找到基因上微小的變化就可能找到了解決方案，但這意味著巨大的計算量，沒有深度學習之前這幾乎是不可想像的。現在，類似IBM人工智慧「沃森」、百度大腦等應用了深度學習的計算處理系統，就可能通過已有數據進行訓練，找出規律，幫助診斷疾病、研發新葯。

計算機能像人一樣「聽」和「看」

通過與神經學、生物學的結合，最終發展出能理解人類感情和文化的人工智慧

安徽國家普通話水平考場里迎來了一位新「考官」，考生讀完一段文字，這位「考官」立馬就能打出分數。

評判口語發音標準的「考官」是一款人工智慧程序，它運用的是科大訊飛智能口語評測技術。該技術已經應用於全國所有省份的國家普通話水平智能測試中，具有極高的精確度。

人工智慧在語音識別上的突破，讓機器能夠像人一樣去「聽」。「聽」懂之外，它還能通過對語音的不斷學習，準確地轉換出相應文本。目前，人工智慧技術已經應用到一些語音助理、語音輸入、家庭管家等產品中。不用打字，人們說話就能完成遠程控制。

藉助計算機視覺，人工智慧還學會了「看」，具備識別出物體、場景和活動的能力。比如一些大型會議、活動舉辦時期，所在區域的人口流動量會瞬間擴大，這就加大了安防監控的難度。基於深度學習訓練出來的人臉識別技術，能對海量視頻監控數據、圖像數據進行實時對照處理，遇到突發情況能快速響應。全國信息技術標準化委員會生物特徵識別分委會專家委員張鑫說，機器「看」的人臉越多，訓練數據越大，理解就越深，它對人臉的判斷也會更準確、更迅速。

刷臉識別也給人們生活帶來很多便利。過去，到銀行開戶必須拿著身份證驗證身份，不僅耽誤時間，也給一些行動不便者帶來麻煩。藉助人工智慧人臉識別系統，人們在網上就能完成實名驗證。

張鑫認為，未來，到商場購物、去銀行取錢、乘高鐵坐飛機等各種服務場景都將受益於人工智慧的應用。

此外，人工智慧被認為是能夠推動無人駕駛汽車商業化的關鍵技術。處理好複雜的環境信息，是無人駕駛發展必須解決的問題。吳甘沙說，人工智慧在環境感知、駕駛決策、路徑規劃、語音手勢識別、眼球追蹤、駕駛員監控和自然語言交互等功能方面的應用，能夠幫助汽車應對複雜的路況，從而實現安全和舒適的自動駕駛。

讓人工智慧更加「智慧」是科學家努力的方向之一。比如，越來越多的研究試圖將人工智慧與腦科學連接起來。近年來，科學家正嘗試將生物智能和機器智能互聯互通，以達到更高級的人工智慧形態。通過與神經學、生物學的結合，最終發展出能理解人類感情和文化的人工智慧。

林元慶說，幫助人類擁有更好的生活，是人工智慧的根本出發點和落腳點。現在，人工智慧雖然可以幫助人們完成一部分工作，但在創造力方面還有很大空間。樂觀的科學家估計，不久的將來，人工智慧將更「智慧」，會和互聯網一樣成為我們生活中不可缺少的一部分。

人工智慧會取代人類嗎

不久前，在中國烏鎮圍棋峰會上，人工智慧程序「阿爾法狗」與排名世界第一的中國圍棋職業九段棋手柯潔對戰，以3∶0的總比分大獲全勝。在此之前，它曾經以4∶1的總比分擊敗過同為圍棋世界冠軍的韓國職業九段棋手李世石，並在中國棋類網站上以「大師」為註冊賬號與中日韓數十位圍棋高手進行快棋對決，連續60局無一敗績。兩年來，「阿爾法狗」橫掃中日韓圍棋棋壇，並且每次表現都堪稱完美。

一直以來，就有人工智慧的發展會威脅到人類生存的觀點，而「阿爾法狗」能在典型的反映人類智慧的圍棋比賽中屢屢打敗人類，更是加重了一些人的擔憂。

那麼，人工智慧對人們工作、生活的直接影響到底有多大？它具備了人的部分能力，甚至比人類做得更好，未來會不會和人類搶「飯碗」，甚至對我們產生威脅？

具有不可比擬的優勢

未來人工智慧可在金融投資、醫療診斷、企業經營、軍事指揮等方面進行高水平的預測和決策

人工智慧會取代人類嗎？應當說，這種擔憂也有一定道理。

近年來，人工智慧各方面的發展都在逐漸完善，應用也越來越多，並且在很多方面的表現都超越了人類。

比如，2015年9月，騰訊財經推出了自動化新聞寫作機器人。它能根據演算法在第一時間自動生成稿件，瞬時輸出分析和研判，一分鐘內就能將重要資訊和解讀送達用戶。

還有，備受關注的微軟小冰，作為一個虛擬伴侶型機器人，它能夠模擬人的語氣與人對話，聊天時讓人感覺這就是一個活生生的人而並非機器。

此外，據外媒報道，摩根大通已經開發出一款金融合同解析軟體，原來律師和信貸人員每年需要36萬小時才能完成的工作，該軟體只需幾秒就能完成，且錯誤率大大降低。

青島智能產業研究院智慧教育研究所副所長劉希未說：「在問題求解方面，人工智慧程序已經能知道如何考慮它們要解決的問題，即搜索解答空間，尋找較優解答。在無人駕駛方面，人工智慧已經可以實現長距離複雜路況下的自主駕駛。」

「未來在認知層次，人工智慧還將會有廣闊應用空間，例如人工智慧可在金融投資、醫療診斷、企業經營、軍事指揮等方面進行高水平的預測和決策。」中國科學院自動化研究所研究員孫哲南說。

而著名物理學家史蒂芬·霍金則認為人工智慧給人類社會帶來的衝擊將更為巨大。2016年底，他在英國《衛報》發表文章預言說：「工廠的自動化已經讓眾多傳統製造業工人失業，人工智慧的興起很有可能會讓失業潮波及中產階級，最後只給人類留下護理、創造和監管等工作。」

這樣的判斷還有待未來驗證，不過，相比人類智慧，人工智慧的確有著不可比擬的優勢。

劉希未說：「和人腦相比，人工智慧演算法應對數值和符號計算更加精確快速，穩定可靠。特別是對於有確定規則的計算問題，人工智慧可以遠遠超出人腦的計算速度，也更容易找到最優的解答。比如，在數值計算，圖形、語音、生物特徵、行為姿態等方面的識別，甚至更加複雜的預測推理任務方面，人工智慧都有超越人腦的優秀表現。」

不會取代甚至威脅人類

人工智慧不具備感性思維，無法跨越到意識領域

那麼，人工智慧真的會因此而取代人類本身，甚至對我們產生威脅嗎？記者採訪的幾位專家都給出了否定的答案。

首先，專家們認為，當前的計算機架構和編程模式具有本質上的劣勢，使得人工智慧無法實現與人腦情感、意志、心態、情緒、經驗等方面的自然交互。本質上，人工智慧僅僅是物質世界範疇的概念，無法跨越到意識領域。

1981年榮獲諾貝爾生理學獎的羅傑·斯佩里博士曾發布著名的「左右腦分工理論」，認為人腦的左右半球有著不同分工：左半腦擅長分析、邏輯、演繹、推理等理性抽象思維；右半腦擅長直覺、情感、藝術、靈感等感性形象思維。迄今為止，人工智慧的所有智能化表現僅僅在模仿人類左半腦的理性思維模式，而完全不具備右半腦的感性思維。

「也就是說，目前的人工智慧技術還很難應對具有顯著人類主觀意識影響的社會文化和意識領域的各類問題，而人腦卻可以通過長期在複雜社會環境下的學習成長輕鬆應對這類問題。」劉希未說。

他進一步舉例說，比如人工智慧至今也還沒有創作出真正具有人性境界的作品。「電腦與人腦，畢竟有著機械性與生命靈性的本質區別，因此，電腦創作與人腦創作之間尚存在著難以逾越的鴻溝。個性化是人類文學藝術創作的生命，而已有電腦創作系統尚無個性可言，只不過是對已有的藝術作品的模仿、複製與重組。」

那麼，隨著人工智慧的不斷發展完善，將來是否有可能實現這種自發的情感智能呢？

「情感智能化分成兩個層面，一個是讓機器本身具有情感，另外一個是讓機器理解人的情感，兩者是不一樣的」，中國科學院自動化研究所研究員易建強說，「讓機器去理解人的情感，這件事是有可能做到的。目前有一部分機器人系統能夠做到部分理解場景、環境及對話內容，並根據其結果做出相應的反應或者表情。但要機器人或人工智慧系統完全達到人類的水平，有自發的情感和創造性，那是很難實現的，或者說不可能實現。」

中國自動化協會副理事長、秘書長王飛躍對此表示認同，「我個人認為100年內無法實現，或許永遠不可能實現，除非重新定義什麼是人的情感、理解、推理等等。原因很簡單，人們現在都還不清楚這些情感的內涵、產生的過程及其方式。」

將成為人類發展的加速器

人工智慧的確會對人類就業造成一定衝擊，但人類的工作不會消失，而是轉變為新的形式

科學家們還認為，人工智慧技術只是人類智慧創造的一種新型工具，它有助於人類更快做出突破，提高我們應對那些亟待解決的全球性難題的能力。

「我們需要人工智慧這個強大的工具來幫助處理複雜問題，預測未知，支持我們實現以往不可能的目標。」王飛躍說。

專家們表示，很多劃時代的科技成果必然引發人們生活方式的改變，短期內很可能難以被接受，但若放眼歷史長河，就會發現，所有重大的科技革命無一例外地都最終成為人類發展的加速器，同時也是人類生活品質提高的根本保障。

「人工智慧技術的出現也同樣如此，它的確會對人類的就業造成一定衝擊。比如，人工智慧更適合處理簡單重複、規則確定或者通過案例學習可以找到有效處理規則的問題。像安檢、看病理切片和監控視頻審核等交給人工智慧更為高效可靠，這些工種也因此比較容易受到衝擊和替代。」不過，易建強表示，不必因此就擔心它會徹底取代人類。「以第一次工業革命為例，它不僅僅是讓人類的既有工作被取代，同時會製造出足夠多的新的就業機會。大多數情況下，工作不是消失了，而是轉變為新的形式。」

易建強說，馬車被汽車取代就是一個非常典型的例子。當年，汽車開始進入大城市並逐漸普及的過程中，曾經在數百年的時間裡充當出行工具的馬車，面臨著「下崗」威脅。但後來的事實證明，新興起的汽車行業擁有比傳統馬車行業多出數千倍甚至數萬倍的產值和工作機會。

「現階段，在一個真正實現人工智慧的工作場景中，傳統勞動者也並未被『下崗』，只是改變了角色而已。仍然需要人類對人工智慧的表現進行監控，進行情報採集與分析，以及開展預測性的實驗與評估，引導性的過程管理與控制。」王飛躍說，「我相信將來人類90%以上的工作是由人工智慧提供的，就像今天我們大多數的工作是由計算機和各種其它機器提供的一樣。」

你會愛上機器人嗎

近來，美國一家公司生產的超模擬機器人Sophia在電視節目上與人類對答如流，成為「網紅」機器人。對話中，Sophia流露出的喜悅、驚奇、厭惡等表情真實得令人讚歎，網友驚呼：快和真人分不清了！

技術往往是一把雙刃劍。人工智慧在迅速發展的同時，也帶來了一些困惑和挑戰。人工智慧會產生自主意識和情感嗎？會不會因此給人類社會帶來衝擊？

法律爭議

假設無人車傷了人，那麼是開發者負責還是駕駛公司負責

關於人工智慧帶來的「倫理困境」，讓很多專家感到糾結。儘管這樣的場景在目前還只存在於設想中：一輛載滿乘客的無人駕駛汽車正在行駛，遭遇一位孕婦橫穿馬路的突髮狀況，如果緊急剎車可能會翻車傷及乘客，但不緊急剎車可能會撞到孕婦。這種情況下，無人車會怎麼做？

如果司機是人，那個瞬間完全取決於人的清醒判斷，甚至是本能或直覺。可當人工智慧陷入人類「倫理困境」的極端情景時，其每一步都是通過演算法設定好了的。

「無人車依靠的是人工智慧大腦，它目前不可能做超出人類演算法中所設定範圍的行為決策。」浙江大學計算機學院教授吳飛說，將全國每年的交通事故數據「喂」給計算機，人工智慧可以學習海量數據里隱含的各種行為模式。簡單來說，就是無人車會從以往案例資料庫中選取一個與當前情景較相似案例，然後根據所選取案例來實施本次決策。

但遇到完全陌生的情景，計算機會怎麼辦？「無人車第一個選擇仍然是搜索，即在『大腦』中迅速搜索和當前場景相似度大於一定閾

值的過往場景，形成與之對應的決斷。如果計算機搜索出來的場景相似度小於閾值，即找不到相似場景，則演算法可約束無人車隨機選擇一種方式處理。」吳飛說。

「程序員可通過代碼來約定無人車如何做，但這種約定始終要遵循普遍的社會倫理。這個過程中，程序員要和倫理學家一同參與把關，程序員要將符合倫理的決策用代碼的形式體現出來，輸入到系統中。」吳飛認為。

無人車傷害了人類，誰來負責呢？

「當前人工智慧尚未達到類人智能或超人智能水平，不能將人工智慧作為行為主體對待。」浙江大學教授盛曉明說，從技術角度看，現在技術實現層次還很低，行為體出了問題肯定只能找它的設計者。從哲學角度看，賦予人工智慧「主體」地位很荒誕。「主體」概念有一系列限定，譬如具有反思能力、主觀判斷能力以及情感和價值目標設定等。人工智慧不是嚴格意義上的「智能」。

「人工智慧表現出來的智能以及對人類社會道德行為規範的掌握和遵循，是基於大數據學習結果的表現，和人類主觀意識有本質的不同。人工智慧不是生物，構不成行為主體，傳統司法審判無法照搬到人工智慧身上。因此，人工智慧不可以作為社會責任的承擔者。」中國社科院社會學研究所副研究員趙聯飛持同樣觀點。

「以無人車為例，究竟由人工智慧開發者負責，還是無人駕駛公司負責甚至任何的第三方負責，或者這幾者在何種情形下各自如何分擔責任，應當在相關人工智慧的法律法規框架下通過制訂商業合同進行約定。」趙聯飛說。

情感迷思

人與人工智慧出現類夫妻、父女等情感，將考問現代倫理規範

科幻影迷一定不會忘記這幾個片段：電影《機械姬》的結尾，機器人艾娃產生了自主意識，用刀殺了自己的設計者；在電影《她》中，人類作家西奧多和化名為薩曼莎的人工智慧操作系統產生了愛情。只可惜，西奧多發現薩曼莎同時與很多用戶產生了愛情，二者所理解的愛情原來根本不是一回事。

儘管科幻電影對人工智慧的描述偏向負面，但它也在一定程度上表達了人類的焦慮和擔憂。現實中，人工智慧會擁有自主意識，和人類會產生情感嗎？

「這要取決於如何界定『產生』一詞。人工智慧的自主性，仍然取決於所學習的樣板和過程。正如阿爾法狗對每一步對弈的選擇是從海量可能棋局中選擇一種走法一樣，這種自主在終極意義上是一種有限的自主，它實際上取決於所學習的那些內容。」在趙聯飛看來，人工智慧意識和情感的表達，是對人類意識和情感的「習得」，而不會超過這個範圍。

機器能不能超出對人類的學習，主動產生意識和情感？吳飛認為，以目前的研究來看，這是遙不可及的。但有一種假設的、可供探討的路徑是，通過把人的大腦認識通透，就可以造一個像人的大腦一樣的機器出來。「遺憾的是，我們對人的大腦如何產生意識和情感這些根本問題還了解不夠。」

人工智慧越來越像人，人類對機器有了感情怎麼辦？

「人類是否會與人工智慧產生感情，將取決於這種過程是否給人類帶來愉悅。正如互聯網發展早期的一句常用語所說——在互聯網上，沒人知道你是一條狗。這表明，當人類在不知道溝通者的身份時，只要對方能夠給自己帶來愉悅，感情就可能產生。」趙聯飛認為，這可能會對人類的交往模式帶來影響。比如說，未來，知識型的人工智慧可以回答人們能夠想到的很多問題，從而導致個體學習方式、生活方式乃至社會化模式的變革。

假如人與人工智慧出現類夫妻、父女等情感，將考問現代倫理規範。「如果社會主流意見認為這種關係符合倫理，人們可能傾向於以類似於夫妻、父女之間的倫理準則來調節二者之間的關係；但如果人們始終認為，人與人工智慧之間的關係是人佔主導地位的『遊戲關係』，那麼相應的倫理標準也就無從談起。」趙聯飛說。

未雨綢繆

專家建議完善人工智慧技術規範和法律約束

面對人工智慧帶來的種種衝擊，專家認為，上世紀50年代美國科幻小說家阿西莫夫提出的機器人三大定律，今天依然有借鑒意義。這三大定律是：機器人不得傷害人，也不得見人受到傷害而袖手旁觀；機器人應服從人的一切命令，但不得違反第一定律；機器人應保護自身的安全，但不得違反第一、第二定律。

「歸根結底，人是智能行為的總開關。」吳飛認為，人類完全可以做到未雨綢繆，應對人工智慧可能帶來的威脅。

「開發者應該始終把人工智慧對社會負責的要求，放在技術進步的衝動之上。正如生物克隆技術，從提出克隆技術那一天開始，克隆的社會倫理問題就始終優先於克隆的技術問題。」趙聯飛認為，人類應該在開發人工智慧的過程中，逐步積累控制人工智慧的經驗和技術，尤其是防止人工智慧失控的經驗和技術。

在技術上加強對人工智慧的控制是完全可行的。「人工智慧儘管日益高級，但究其根本，仍然是在智能程序對大量數據處理基礎上得到的結果。進行編程時，開發者可以通過程序對其進行安全設置。比如，如果識別出來是人類，要自動保持距離；不能做出攻擊性動作，從力學幅度上予以約束。」中科院自動化所研究員孫哲南說，還可以把人類的法律規範和道德要求用代碼的形式寫入機器，全部數字語言化，使其遵守人類的行為準則。

「除了設計和建造要遵循技術規範，還可由政府有關部門牽頭，成立由人工智慧技術專家、社會科學研究人員、政府管理人員為核心的人工智慧管理委員會，對涉及人工智慧的研究和開發項目進行審核評估，嚴格控制從技術轉化為產品的環節。」趙聯飛認為，此外，應從多個方面加強對人工智慧的研究，跟蹤、了解人工智慧的發展趨勢和實踐，開展以未來學為基本範式的研究。

來源：人民日報

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！