解读智能未来趋势

　　2017年7月6日，中信出版集团和百分点集团联合举办“XWorld-未来进化”大会，解读智能未来趋势。活动中，微软全球资深副总裁、微软亚太研发集团主席洪小文进行了精彩的分享。

　　活动中，微软全球资深副总裁、微软亚太研发集团主席洪小文进行了精彩的分享，演讲内容整理如下。

　　刚才赫拉利提出的很多东西刺激我去想一些问题，我想不管是人类还是未来，人类之所以跟万物不同就是智能，人工智能帮助我去了解人类的智能，所以今天跟大家分享一下智能简史，也希望跟大家有一个地方讨论。

　　这里讲到历史我自己很喜欢看历史，我也读了赫拉利的书， 1950年有一期Time封面就是在讲我们今天的问题：人类会造出一个超人人工智能。

　　1950年是什么时代?当年全世界计算机绝对不超过10台，每一台计算机比今天这个房间还要大，当时的计算机基本上百分之八九十跟曼哈顿计划有关。而1950年人工智能这个字都还没有被发明，而因为我的祖师爷1956年邀请召开的一个研讨会，才定义出来的。

　　1950年等于计算机还没有一个引子的时候我们已经很担心(它比我们强)，然而我们一直不担心造拖拉机飞机比我们大;我个人比较害怕那些机器，不害怕计算机，显然我们一直以来害怕计算机比我们聪明。

　　从计算、存储，到感知世界

　　我自己个人从最底层做起，很多年以前我都认为计算是很了不起的智能，我这辈子最大的创伤，就是小一没有被选为珠算队，那个时候的珠算队非常厉害，可以算心算，还可以算根号。

　　记忆力也是我们认为很了不起的智能，今天放十个数字看三分钟以后出一个数字说是不是那十个数字之间没有人会对，我们输给计算机了但是我们不认为可耻，因为我们不认为那是多了不起的智能。

　　第二层英文perception，中文意为感知，我们可以听懂声音，有感觉，这个一直以来被认为是我们人类所拥有的智能，今天计算机在很多功能上都超过我们，这一块我们觉得计算机好像跟我们差不多了，我们用认知去帮助我们感知这块计算机还是赶不上。

　　先讲讲今天的AI怎么做的，今天讲进化，我一直觉得人类的进化可以用一个图表示，学工程的叫反馈回路，不管你今天做实验，或者说我们古人的石器时代，我们做产品做数据分析，分析以后做决策，把他实现到物理世界上再收集数据，以前我们进步的速度很慢，因为没有计算机;而今天有了计算机深度学习也好，你可以用算法的模式把它自动化起来，这样的东西有什么用呢?

　　有了这样子深度学习我们可以做很多事情，比如说在工业4.0里面我们叫可预测性的维修电梯也好各种器具可以装传感器，装了传感器以后就可以知道机器还没有坏以前预防治疗，派人去加油，开车也一样常常说每六个月换一个机油，现在有了传感器以后有的车比较长的时间才换，有的可能一两个月就换一次，这种预防式维修，人何尝不是这样，用所谓的基因检测可以测你身体的数据，当你身体产生变化的时候，癌细胞第一次超标的时候就可以看医生，今天AI可以去影响帮助我们做很多很有用的应用。

　　认知智能阶段

　　这个是今天大家所知道的AI可以做的，而到认知这个阶段，可以读很多报告，像智能的搜索，自然语音，打很多分数。

　　认知这里可以分成两个，一个是白盒一个是黑盒。就像邓小平的白猫黑猫理论，AI你想成一个黑盒，有数据进去经过分析有一个算法产生决策，你不知道它为什么做到这个，很难调一个东西改变他的结果;而白盒你知道这里面的东西可以改变它的关系。

　　也就是说，人工智能可以解决what，但是他不知道why，黑盒如果做认知把两个东西兜起来的时候，一个黑盒的，白盒可以把里面的因果关系找出来，人可以举一反三很大原因是因为白盒的分析。这里跟大家介绍在认知心理学一个大师叫John seale，他有一个理论叫做中文房间理论。

　　事实上今天的AI基本上都是像中文房间这样的AI，当初他提出这个思路是要所谓的图灵测试，你进来我就查表，当然很复杂，当你查到他是什么就出，这是AI所做的事情。我们的翻译计算机视觉听觉都这样做的，它根本没有了解，我们人不是这样做的。

　　语音学一个东西叫做鸡尾酒效应，就是说如果我们去参加一个鸡尾酒酒会，每个人都在那里讲话非常嘈杂，即使跟你隔壁的朋友都是断断续续的，你知道他是谁，知道他这个人在那个场合大概会讲什么话，人是靠了解，靠白盒认知的了解，你猜一猜就可以;但是今天你把这个音录起来交给任何一个系统那就完全废了，这就是人跟人工智能工作的方法不一样。

　　他没有了解，因此并不是真正有智能。我们做翻译今天跟一个翻译说你么这么笨这个怎么翻译不出来，这个翻译不会去翻译首先是生气，而机器是什么?机器他还是去翻。我在微软工作，我们人做同传的时候听一段话用自己的话讲出来只翻译成一两句有要翻译成一段，常常有好几次被我老板抓到说“我还没有讲这段，你怎么就翻译了”。这个会都是我安排的，因此他都不用讲我都可以翻译。人依靠这种白盒的了解去翻译，所以才有可能做到信达雅的翻译。

　　所以，人工智能在认知这一层进展跟人相比，任何东西牵扯到了解才能够做的事情，根本跟人没有办法相提并论，就像我举的翻译跟鸡尾酒效应，那一层我打了两个颜色，人工智能目前可能才进化到一半。

　　我们依然没有看到任何超级智能的迹象

　　接下来我要讲的就是今天有很多书，讲到的“超级智能”，我自己关注人工智能的时候，看不到有任何“我们会接近一个超级人工智能”的迹象，为什么?

　　因为创造力。什么叫创造力?大家知道不知道今天所有人工智能跟算法来自于谁?来自于人类，你原本写一个程序，这个程序可以写出新的算法解决一个问题，这个连引子都没有，今天所有AI系统跟算法全部来自于人类，我先定义一下什么叫算法。就是解决问题的一个步骤，什么叫创造力?就是你今天想出一个新的算法解决一个未解的问题或者解决一个已解的问题，除非你能够写出一个程序，这个程序能够去解析一个问题比以前的问题还做的更好，今天这个算法在坐的数学家知道，不太可能。

　　大家知道1到N的累加有两种算法，一种是硬加，另外一种是二分之一乘N加上N，今天假如你跟计算机比赛，计算机是用笨的算法，你用聪明的算法，还是计算机算得快，我们想到Alphago，我们很伤心，但是Alphago他算法是来自于人，但是李世石，柯洁，他们的算法是来自于本身，这本身就不公平。人的围棋算法跟Alphago的算法，不能说一定输给Alphago，即使我们用比较聪明的高斯算法跟计算机还是螳臂当车，我叫人工智能+人类智能，至少编程跟算法都来自于我们，有点像大胆假设小星球，看左右脑的关系，其实计算机在很大一个程度是在模拟我们的左脑做很多逻辑客观的细化的这样一个工作，我们的右脑其实是那种跳跃式，当我们想出一个新的算法，当你想出一个新的算法人家问你为什么你很多时候答不出来，艺术家为什么蹦出一个Idea，就像从石头蹦出来一样。

　　其实将来会有更多工作，今天也是了，将来更多工作属于AI+HI，从公司来讲去年微软该不该买，最后还是我们CEO要用AI，HI做决策，婚姻大事，或者大家求学的时候选择哪所学校，人工智能是可以帮助你，很多人还是愿意相信自己，他们是会帮助我们，但是最后是我们做决定，因为数据不可能完整，更何况未来是未知的。

　　最后一个，这个金字塔最高的是智慧。到底意识跟智能之间有什么关系，这里很多是生物学家，认知学家所做的东西我跟大家分享。两个当然是不一样的东西，首先意识是很特殊的东西只有动物才有你在一个人上身上贴一个东西他会拿掉，我们的宠物是不会的，甚至猴子，大部分的猴子你教他他会通过，海豚、鲸鱼可以通过。

　　意识跟创造力的关系，有一本书是耶稣大学的戴维教授写的一本书，每一天的过程有高意识跟低意识，高意识就是你不会做错，低意识就是你开始在打困，甚至最后睡觉做白日梦是低意识，人在意识不集中的时候，创造力不能说不充分不必要，但是似乎有关联，人在洗澡甚至睡觉的时候，我们喝得酩酊大醉可以创造好的作品，比如说贝多芬，梵高。

　　其实人是很好玩，当你意志力不集中出错的时候创造力非常高。有的人说人工智能也可以模拟，但是不代表人工智能可以有创造力，创造力跟意识之间的关系还是非常的不清楚。人工智能今天叫弱人工智能，其实它很强，早期我们叫专家系统，根据大数据只能做单一的事情;强人工智能就是我们自己，我们每一样都懂一些，每一样都没那么强，而强人工智能其实很弱，但是我们可以创造，这个人工智能无法创造，创造力是没有办法的。

　　有一点我是同意赫拉利先生的是说，这些机器人工智能是没有意识的，就算有一天有人说我可以创造一个有意识的机器人，其实没有太多意思。我如果教我太太弄杯咖啡，十次有五次她会说“你有手有脚怎么自己不去”，而机器人不会。人工智能的意识科学上有它的价值，但是实用上没有任何作用。科学上你要造一个东西，你巴不得他比你聪明，那你回家生小孩吧;它就是比我们聪明，就算我们今天到出这样的物种我们有几万年的时间跟我们的小孩相处我也不会担心。

　　智能的未来，我觉得算法不太可能被超人类掌控，算法每个人都知道差不多那样，更值得关注的是管理的数据，生命可以被算法和数据主义定义吗?我只能提出问号了我个人非常怀疑，我刚才讲说创造力不太可能有一个算法，今天这么多未解的问题，人从哪里来，宇宙从哪里来，我们去往哪里我们都不知道。

　　那么总结人类和人工智能是在共同进化，机器在进步和大数据结合会解决非常多的问题，人工智能它的所有来自于人，好的事情功劳是来自于人，如果有人拿人工智能做坏事，也要怪那个人不要怪人工智能，人工智能要达到科幻小说的场景还非常久的路，因为我们对自己还不了解。我们不会飞造一个飞机把我们飞上天，未来值得我们去创造。