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HI+AI:人机协同 赋能未来(中篇):计算机是最好的左脑

编者按:计算机领域的热点总是在不断更替,从大数据到云计算再到人工智能,这些热点的背后离不开专家学者们在这些领域一点一滴聚沙成塔的技术突破。关于人工智能,我们见证了近年来它从默默无闻到炙手可热的过程。继去年《我们需要什么样的机器人》之后,微软全球资深副总裁、微软亚太研发集团主席兼微软亚洲研究院院长洪小文再一次亲手撰写文章,与我们进一步分享了他对人工智能的见解与洞察,归纳起来就是《HI+AI:人机协同 赋能未来》系列。在这一系列三篇文章里,洪小文博士将与读者交流AlphaGo战胜李世石这一标志性事件背后的意义,深入浅出地与我们探讨了人类智能与人工智能的区分与联系,以及我们应当如何看待人类与人工智能的关系。

《计算机是最好的左脑》是《HI+AI:人机协同 赋能未来》三篇系列文章的中篇。在本文中,洪小文博士从高斯发明求和公式谈起,说明了人脑的创造力与独创性,而计算机,则可能是人类发明的最好用的左脑。

理科生大抵都听过德国天才数学家高斯(Johann Carl Friedrich Gauss)童年时的传奇故事:刚刚十岁的高斯正在读小学,有一次,数学老师出了一道对幼童而言可谓有点难度的题,要求孩子们把从1到100的整数依次相加求和。就在其他同学都在奋笔演算时,高斯只用了“几秒钟”便得出了答案——他的天才体现在,他没有使用逐个数字相加的笨办法,而是想出了一个公式,也就是今天很多人都熟悉的“1+2+3+…+n=(n+1)n/2”高斯求和公式。我们可以说,解题的这两种方法——逐个相加的笨办法和高斯想出的求和公式——就是两种算法。

这故事对我们厘清人与机器的关系有些启发。今天的机器,运算性能和效率绝非人脑可比。在做同样一道题时,即便是计算机使用笨办法来求和,速度也一定比我们人类使用高斯求和公式更快。然而,在没有人工干预的前提下,机器却缺乏发明出这种简洁又高效的算法的能力。

什么是算法?算法就是能以创新的思路解决以前无法解决的问题,或是给已解决的问题一套更好的方法。其实,解决任何问题都需要算法和计算。回到AlphaGo的例子,它的算法不是自行生成的,而是来自于背后的科学家(包括Reinforcement Learning增强学习算法等)。它的计算有着一个庞大的云计算网络在做计算支撑。而李世石——也包括下一位人类守擂者——却只是一个人孤军奋战,他们下棋时所需要的算法以及同时需要进行的计算都是由棋手自己完成的。在这种情况下,他仍获得了一场比赛的胜利,且在其他几场比赛中也有获胜的机会。由此可见,人类棋手的算法还是在某种程度上优于AlphaGo,否则根本就不可能与后者抗衡。如果有一天,计算机可以自行产生新的算法并且还能自己编程的话,那才是人们应该忧虑的时候。

我们经常看到媒体报道称,某个大学的研究者或某家公司成功开发出了一种能大大提升机器学习效率的算法,但从没听说过哪台超级计算机已经聪明和强大到可以自己开发新算法、同时也可以自己编程的程度。算法总是在人类的大脑里萌芽,而机器所执行的,则是根据人类输入的算法去运算的过程。没有机器能凭空生成自己的算法。就这个意义而言,即便此刻世界上最先进的计算机,本质上和十多个世纪前人类发明的算盘是一样的东西。

运算能力令人类瞠目难及的机器无力开发出创造性的新算法,这首先展现了机器与人的合理分工,其次也彰显了现阶段热得发烫的人工智能相关研究的局限性(也可说是“天花板”)。

在我看来,用人类左右脑分工协同的概念来解释机器与人各自的长短板是很合适的。在脑科学领域,左脑又被视为逻辑脑、科学脑,右脑则是艺术脑和创造脑。用一张图来表示就是:

人类大脑

不同的分区所分管、所擅长的事项很多,但若挑重点说,那就是左脑强在逻辑、数字信息、目标和方向、理性、数学和科学,而右脑擅长于直觉、模拟信息、创新、感性、艺术和诗歌。大胆假设是右脑,小心求证是左脑。我认为,机器进化至今,已堪称无人能匹敌的“最强左脑”,可是机器也有着明显的极限和天花板,那便是它们从未发展出右脑能力——至少截至目前,没有任何迹象显示,机器能以某种形式像人类右脑那样进行创新和创造。

中文里“认知”这个词很好。对人而言是先认之而后知之,对机器来说却是能认之而未必知之。认是辨认,知是了解、明白。人脑认知后通常会举一反三,而机器虽能下棋,却不知道每步棋的意义,能赢棋却不知道赢棋的感觉。图像识别、语音识别也是一样。机器能分辨猫和狗,能根据用户语音指令查询天气、订购外卖,但这并不意味着,机器就懂得猫的慵懒和优雅、狗的驯顺和忠诚,又或是理解用户语音以外的深意和情绪。

对人类来说,完全没必要因为左脑技能赶不上机器而感到沮丧,因为我们自出生之日起,便习惯了左右脑协同工作、处理各种事项。就记忆能力和读取效率而言,明显是机器强得多,然而,有时我们对于某件事的记忆被埋藏在大脑深处,平时无法调取,却在偶然间由于听到一段音乐、闻到某种味道、看到一幅影像,记忆就被突然激活。这种隐匿于右脑中的记忆触点、这种因左右脑协同而来的直觉和感悟,正是人有别于机器的温度,也是生命才有的温度。

此前,在《我们需要什么样的机器人》一文中,我曾指出,机器或者说人们日常依赖的工具的能力质变大概有四级台阶。第一级是功能(Capability),第二级是智能(Intelligence),第三级是智力(Intellect),第四级是智慧(Wisdom)。今天,最强大的机器、最先进的人工智能也就停留在第二级“智能”的层次,即根据人类创造的算法持续提升任务执行效率的层次,至于第三级和第四级能力,很大程度上来自于右脑——智力必须包含判断力、创造力,而智慧意味着深刻洞察和思想火种。在我看来,机器再进化,也很难达到这两个层次。正因如此,我想人们完全没必要害怕尚未进化出右脑能力的机器(甚至有可能永远也不会出现这样的机器)。

如果遇到未解的命题,通常人类会怎样应对?方法大致可以划分为两类:第一类就是穷举法,但有些问题的维度由于过于庞大,人类可能耗尽一生都无法列出解决问题的所有可能性,于是便会选择第二类方法——试错,也可以说是大胆假设。比如,不期而遇的灵感或直觉告诉我们某个问题可以先从某个角度入手去解决,这正是我们通常所说的创造力。那么,这些从天而降的神来之笔到底是从哪里来的,人类的创造力又是如何产生的?这问题连我们自己都还没头绪,而只要人类一天尚未找到诀窍、可以系统化地传授创造力的产生过程,我们就没有办法通过编程让机器也具备创造力。

一旦决定遵循“灵感”去探索问题的解,我们会通过一次次的实验来验证这个解的正确性,这过程可以说是左右脑配合、“大胆假设,小心求证”的过程。拥有强大计算能力的计算机可以在求证的过程给予我们更高效、更精准的支持与帮助,而我们在求证过程中或许还会获得新的灵感……因此,人机协同、各展所长,才是人类以及人工智能的未来之路。

总之,人类发明的计算机可以成为最好的左脑,而人类自身则继续保有最好的右脑。机器没可能也没必要取代人类,因此,HI+AI(也就是人类智能+人工智能)、创新算法+计算才是潜力无限的组合,才是人工智能走向更强之路的最佳途径——无论是机器战胜人类围棋冠军,还是空间探测器驶向更远的宇宙处女地,实际上都是人机协同的结果。在每个学科领域,我们都曾遇到过看似无解或难解的问题,但通过不断创造新的算法,我们攻克了一座座难关……这旅程是无止境的,展望未来,我们所做的更多伟大的事业,也都将得益于HI+AI、得益于人机协同。

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