不久前，圍棋軟件“阿爾法圍棋”戰勝?lài)迨澜绻谲娎钍朗?，讓人們驚嘆人工智能發(fā)展取得的成就。這是否意味著(zhù)機器即將獲得類(lèi)人智能呢？現在得出這樣的結論還為時(shí)過(guò)早，但確實(shí)需要思考人工智能的發(fā)展方向問(wèn)題。

當前，人工智能在發(fā)展中面臨三大挑戰。第一大挑戰是讓機器在沒(méi)有人類(lèi)教師的幫助下學(xué)習。人類(lèi)的很多學(xué)習是隱性學(xué)習，即根據以前學(xué)到的知識進(jìn)行邏輯推理，以掌握新的知識。然而，目前的計算機并沒(méi)有這種能力。迄今為止，最成功的機器學(xué)習方式被稱(chēng)為“監督式學(xué)習”。與老師教幼兒園孩子識字一樣，機器在每次學(xué)習一項新技能時(shí)，基本上都要從頭開(kāi)始，需要人類(lèi)在很大程度上參與機器的學(xué)習過(guò)程。要達到人類(lèi)水平的智能，機器需要具備在沒(méi)有人類(lèi)過(guò)多監督和指令的情況下進(jìn)行學(xué)習的能力，或在少量樣本的基礎上完成學(xué)習。也就是說(shuō)，機器無(wú)須在每次輸入新數據或者測試算法時(shí)都從頭開(kāi)始學(xué)習。

第二個(gè)挑戰是讓機器像人類(lèi)一樣感知和理解世界。觸覺(jué)、視覺(jué)和聽(tīng)覺(jué)是動(dòng)物物種生存所必需的能力，感知能力是智能的重要組成部分。在對自然界的感知和理解方面，人類(lèi)無(wú)疑是所有生物中的佼佼者。如果能讓機器像人類(lèi)一樣感知和理解世界，就能解決人工智能研究長(cháng)期面臨的規劃和推理方面的問(wèn)題。雖然我們已經(jīng)擁有非常出色的數據收集和算法研發(fā)能力，利用機器對收集的數據進(jìn)行推理已不是開(kāi)發(fā)先進(jìn)人工智能的障礙，但這種推理能力建立在數據的基礎上，也就是說(shuō)機器與感知真實(shí)世界仍有相當大的差距。如果能讓機器進(jìn)一步感知真實(shí)世界，它們的表現也許會(huì )更出色。要達到人類(lèi)水平的智能，機器需要具備對自然界的豐富表征和理解能力，這是一個(gè)大問(wèn)題。盡管?chē)搴軓碗s，讓計算機在棋盤(pán)上識別最有利的落子位置也很難，但與精確地表征自然界相比，描述圍棋對弈的狀態(tài)顯然要簡(jiǎn)單得多，兩者之間的差距還要幾十年甚至更長(cháng)時(shí)間才能彌合。

第三個(gè)挑戰是讓機器具有自我意識、情感以及反思自身處境與行為的能力。這是實(shí)現類(lèi)人智能最艱難的挑戰。具有自我意識以及反思自身處境與行為的能力，是人類(lèi)區別于其他生物最重要、最根本的一點(diǎn)。另外，人類(lèi)的大腦皮層能力是有限的，如果將智能機器設備與人類(lèi)大腦相連接，不僅會(huì )增強人類(lèi)的能力，而且會(huì )使機器產(chǎn)生靈感。讓機器具有自我意識、情感和反思能力，無(wú)論對科學(xué)和哲學(xué)來(lái)說(shuō)，都是一個(gè)引人入勝的探索領(lǐng)域。

人工智能的發(fā)展能不斷幫助人類(lèi)，但它同時(shí)也是一把“雙刃劍”。我們要警惕人工智能給人類(lèi)帶來(lái)的負面影響，關(guān)注人工智能的發(fā)展將帶來(lái)的深刻倫理道德問(wèn)題。我們需要的是幫助人類(lèi)而不是代替人類(lèi)的人工智能。發(fā)展人工智能的目的不是把機器變成人，也不是把人變成機器，而是要擴展人類(lèi)的智能，解決人類(lèi)社會(huì )發(fā)展面臨的重大問(wèn)題。這是科學(xué)界、各國政府和人類(lèi)社會(huì )在人工智能發(fā)展上應認真對待的問(wèn)題。需要確立倫理道德的約束監督機制，使人類(lèi)免受人工智能不當發(fā)展帶來(lái)的負面影響。

摘自《人民日報》