江苏科技报记者 秦婷 施红艳
80年前人工智能之父图灵万万没想到 机器可以打败专业棋手、备战高考 现在我们不是在讨论计算机能否超越人类
从今年三月大败李世石的AlphaGo，到最近“扬言”要参加2017年高考并考取一本的高考机器人，人工智能越来越频繁地出现在我们的视野里，并以“智商碾压”的姿态再次引发“机器人是否会取代人类”的忧虑。
104年前的6月23日，英国数学家、逻辑学家阿兰·图灵诞生，他因提出图灵机及图灵测试理论而被视为计算机科学之父、人工智能之父。从80年前图灵提出图灵机设想时，“机器能否思考”就注定成为我们要长久探索的一个重大命题。可惜时至今日，我们甚至还难以给出人工智能的准确定义，只能通过其中的代表“人物”一窥人工智能的真相。
被误解的图灵测试
代表“人物”： 电脑程序“尤金·古斯特曼”
2014年，英国雷丁大学发表公报称，在该校组织的“图灵测试2014”活动中，电脑程序“尤金·古斯特曼”成功伪装成一名13岁男孩，回答了测试者输入的所有问题，其中33%的裁判认为与他们对话的是人而非机器。这意味着，电脑程序“尤金·古斯特曼”正式通过了图灵测试。
“这样的测试与图灵的本意大相径庭了。尤金的设计思路并不是一台在智力行为上表现得和人无法区分的机器，而是一台能够在5分钟长度对话内尽可能骗过人类的机器。”南京大学计算机科学与技术系副主任高阳指出，尤金是专门设计的聊天机器人，缺乏任何其他领域的智力能力，而且为了骗过人类，还被特意设定成一个13岁的非英语母语的小孩，以便在很多问题无法回答或者出现错误的时候，让裁判误以为这是因为“他”年龄小，而非欠缺人性，这只是一个依赖于问答系统的封闭领域，并非真正的图灵测试。
1950年，阿兰·图灵在《计算机械与智力》的开篇中提出了这样一个问题——机器能思考吗？考虑到思考是很难被精准定义的，图灵设计了一个类似于客厅游戏的测试。1952年，图灵对这一测试有了更具体的想法：让计算机来冒充人。如果超过30%的裁判误以为在和自己说话的是人而非计算机，那计算机就成功了。1952年版的图灵测试在后世被发扬光大，成了今天我们所知的图灵测试的唯一方法。
“我们把图灵测试局限在了后世制定的所谓标准中，却忽略了图灵的核心思路，是要求计算机在没有直接物理接触的情况下接受人类的询问，从而界定是否具有智能，智能才是关键，而非问答。”高阳认为，图灵提出模仿游戏的真正目的是抛开哲学范畴，制造一个可操作的标准来描述不可被定义的“思考”。
大数据、云计算带来黄金时代
代表“人物”：会卖萌、爱吐槽的语音机器人
“Siri，你有男朋友吗？”
“好像全世界都想知道我的八卦，谢谢大家的关心。”
度秘、小冰、Siri、微软小娜……近年来，不少智能语音机器人成为新星，卖萌搞笑成了它们走红的必备法宝。然而，遇到一些比较复杂的问题，它们还不够智能的属性马上暴露无遗：
“Siri和微软小娜，哪一个更厉害？”
“不敢当！”
南京邮电大学计算机学院教授李云介绍，语音机器人主要运用语音识别功能接收人的问题，并通过积累大量的语料库，给出答案。随着深度学习的发展，语音机器人被接纳成了主流人工智能的一部分，而图灵测试在这一领域中继续扮演着标准的角色。显然，近年来计算机处理技术和互联网技术的提升，极大扩充了语音机器人的“题库”，让它们的答案越来越丰富。他认为，依靠目前的技术，短时间内就可以让语音机器人达到在特定领域内回答问题像人一样准确，但因为产业投入和公众认识还不够，所以一些对话才显得简陋刻板。
“事实上，人工智能的概念很早就被提出来了，人工智能的核心技术也在二三十年前就已基本成型，但一直到近两年，人工智能才迎来发展的黄金时间。原因何在？其实就是因为大数据、云计算等技术在近两年内得到了大幅提升。”李云认为，人工智能的热潮背后，是大数据、云计算技术在助推，“人工智能需要大量的参数，正好大数据出现了，满足了数据量需求；同时，计算机计算能力提高了，云计算之类的大型平台应运而生，两者合力推进，促使人工智能应用向前发展。”“我们每天都在创造数据，这些数据随着应用的宏数据一起提供给人工智能，于是人工智能有了大量的、系列的数据。”
李云告诉记者，我们生活在一个充斥着弱人工智能的世界，无人驾驶车、搜索引擎、谷歌翻译、地图导航、产品推荐系统、各种各样的语音机器人……这些弱人工智能不知不觉中已经慢慢占领我们的日常生活，每一个弱人工智能的创新，也都在为通往强人工智能和超人工智能的旅途添砖加瓦。
未来发展中机器学习打头阵
代表“人物”：高考机器人、AlphaGo
如果说，语音机器人一些答非所问的表现能让人类体会到智商上的“优越感”，那么，今年3月击败韩国棋手李世石的AlphaGo难免伤人自尊。
一波未平一波又起，眼下正准备升入高三的学生们多了一位特殊的竞争对手：2017年，由国家863“超脑计划”牵头研制的“高考机器人”将和他们一起参加高考的语文、数学和文综三项科目的考试，它的目标是要超过重点本科分数线。
据说，从2015年科技部立项到2017年参加高考，这款高考机器人仅有2年的“备战”时间。在此前进行的测试中，“高考机器人”解答近几年的高考北京卷已经能达到115分的成绩，最难的一道压轴题能在2分钟之内解出。根据“超脑计划”，我国的“高考机器人”计划在2020年考上北大、清华，而日本也提出2020年让“高考机器人”考上东京大学。
无论是AlphaGo还是“高考机器人”，都有一个共同的特点，通过深度学习，发现人类看不出来的规律。
从1956年科学家们达特茅斯会议上正式提出人工智能学科算起，人工智能研究已有60年历史。目前人工智能研究领域的整体形势，“机器学习”颇有一统江湖的气魄，几乎覆盖了人工智能领域内八成的研究，这其中，又以“深度学习”为重。IBM、高通、谷歌等国外公司都推出了自己的神经网络处理器，中科院在这方面也开展了研究。6月20日，中星微“数字多媒体芯片技术”国家重点实验室在京宣布，中国首款嵌入式NPU（神经网络处理器）芯片诞生，目前已应用于全球首款嵌入式视频处理芯片“星光智能一号”。该实验室执行主任张韵东表示，这标志着我国在基于“数据驱动并行计算”架构的深度学习人工智能领域达到国际先进水平。
张韵东介绍，深度学习源于对生物人脑机理的仿生学研究，其实质是建立多层次感知层模型，从底层到高层进行识别和智能分析。与传统算法最大的不同，是它能像人脑一样学习知识。
“人工智能的核心技术就是机器学习，与传统的计算模式不同，机器学习是将输入和结果告诉计算机，由计算机来识别规则、产生程序，从而承担大量的编程工作。”李云介绍，谷歌AlphaGo大胜围棋名家李世石这一案例就展现了大数据云时代机器学习的强大实力，即便如此，李云认为目前机器学习仍然处于早期探索阶段，“不过借着大数据和云计算的‘春风’，作为人工智能领域的重要方向，机器学习已然成为技术创新的生力军。”
高阳也表示，AlphaGo在特定领域内其实已经实现突破。科学家为人工智能搭建好了框架，但在大规模集群运用时，它所体现出的性能和表现超出了预期。“但这并不是说AlphaGo就已经尽善尽美了，比如我们无法得知它是否可以打败初学围棋的小孩，而九段的棋手是绝不会输给初学者的。弱人工智能离强人工智能之间无疑还有很长的路要走，他们离图灵刻画的智能也依然十分遥远。”
难以被定义的 人工智能
代表“人物”：科幻电影里的AI们
谈到强人工智能时代，很多人会联想到各种相关题材的科幻作品。在迪士尼动画《超能陆战队》中，机器人大白有着呆萌的外表和善良的“内心”，是人类的理想陪伴者；而在《复仇者联盟2：奥创纪元》里，人工智能“奥创”背叛了人类，差点把所有人都干掉。故意不通过图灵测试的机器才是真正的人工智能，这样的说法也一度被热议。未来人工智能究竟会扮演怎样的角色？
“故意、不故意是人的主观判断，涉及人的情感。让机器获得情感是一个挑战性命题。计算机精于计算、搜索、积累、推理、学习等，这些都已有的成熟技术，但对于更加高级的认知能力，如联想、情感等，能否通过计算去实现仍是未知的。若机器具备了情感，就代表着人工智能已经朝着智能的方向迈进了。”高阳表示，具备情感的AI的出现，要远远晚于能通过图灵测试的AI，而现今人类的技术距离创造出真正能够通过图灵测试的AI还差很远。
李开复也曾在接受媒体采访时表示，今天的人工智能，还欠缺很多人类所拥有的能力，比如它并没有感觉，我们知道的很简单的事情，计算机并不知道；计算机并没有自我存在的意识，更没有摧毁人类的欲望。我们不能排除未来人工智能具备情感的可能性，但是这种情况也许还要等上一百年，也许压根就不会发生。目前人工智能只是为人类所用的工具，与其担忧科幻电影中机器人超越人类、统治人类、取代人类的假设成真，还不如谈论一些更实际的问题。
网络上曾流行过这样一个笑话，两个AI对话：“这个考核表上说，我们应该学会……‘像人类那样思考’。”“……意思是要装得很蠢啰？”可能对于所有业内学者专家来说，最难的恰恰是定义何为人工智能。对于人工智能的未来，李云思索良久后告诉记者，唯一可以肯定的是机器将变得越来越智能。而在高阳看来，真正的人工智能具备怎样的形态是很难描述的。模仿人类智能进行思考与计算，却又超越了人类的思维与想象，也许，这便是人工智能的魅力所在。
