AI為何還沒學會“係鞋帶”

     作者：北京郵電大學 劉偉

       配音：新華網甘肅頻道 鄭琬

    近年來，人工智慧技術不斷滲入大眾的日常生活中，發展變化日新月異。人工智慧可以實現高效的資訊分發（如Google、Tiktok）、人臉識別、多語言翻譯……但是人工智慧還沒有學會“係鞋帶”。鑒于此，不少專家學者開始停下來冷靜思考，人工智慧究竟該走向何處？

    當前的人工智慧及未來的智能科學研究存在兩個致命的缺點：（1）把數學等同于邏輯。邏輯研究思維的形式結構，而數學研究空間形式和數量關係結構，是一種基于公理的邏輯體。兩者的研究對象不同，任務和目標也不相同。（2）把符號與對象的指涉混淆。符號重點在于表徵，而對象重點在于意向性。

    智能的本質

    人的學習是由初期的灌輸及更重要的後期環境觸發的自主交互學習構成，而機器學習只有統計概率+規則演算法的事實性累加功能，缺乏後期自主價值性學習能力。與機器不同，人的學習不但是事實與價值的混合性學習，而且是權重調整性動態學習。此外，人的記憶也是自適應性的，且隨人機環境係統的變化而變化，這也是機器存儲望塵莫及之處。人的智能在于知道自己的不智能，機器則不然。人類可以跳出概念理解並使用概念，機器自己並不具有擬合出合理概念的能力和方法。

    真實的智能有著雙重含義：一個是事實形式上的含義，即通常説的理性行動和決策的邏輯，在資源稀缺的情況下，如何理性選擇使效用最大化；另一個是價值實質性含義，既不以理性的決策為前提，也不以稀缺條件為前提，僅指人類如何從其社會和自然環境中謀劃。

    智能不但要求有情有理，更希望通情達理、情理交融。人機融合智能可以顛覆的原因是它不但可以植入人工智慧所不具備的反思能力和自主創造能力，而且還可以解決人工智慧所不能解決的知識相悖性和無窮性。

    AI發展必經之路：人機環高效協同

    真正的智能係統關鍵之處在于如何實現把人、機、環境嵌入智能係統中。那麼當前人工智慧該如何打破瓶頸進入下一個高速發展時期呢？這裏我們提出人機融合的辦法。人機融合智能是一種新型智能形式，通過引入人的意向性來幫助人機協調各種智能問題中的矛盾和悖論，例如學會按主人的要求“係鞋帶”，做錯了如何自我修正。

    人和機的認知特性不同，人傾向于對資訊整體程度的感知，而機器則更傾向于對資訊細節的客觀精確計算。人工（機器）智能擅長客觀事實計算，人類智能優于主觀價值算計。人機功能分配是人的能力與機器的功能分配，人具有主動性的能力使然（使能），機體現被動的功能賦予（賦能），是人的動態算計與機器的準動態計算之間的分配。

    人機環係統高效協同的突破點是人機融合，人機混合常常是人+機，側重事實性數理物理結合，價值性結合較少；而人機融合往往是人*機，既包括事實，也涉及價值，既有數理物理交互，也有心理倫理交流。

    我們應該對各種數據、演算法、算力（包括量子計算）、知識抱有“科學”的懷疑態度，取其之長，補其之短，切實把側重西方的機（科技）與注重人、環境的東方思想有機結合起來，形成中西合璧的人、物（機）、環境係統優勢。

    休謨認為：“一切科學都與人性有關，對人性的研究應是一切科學的基礎。”無論學科看似與人性相隔多遠，它們最終都會以某種途徑再次回歸到人性中。智能僅是解決問題的一種工具手段，若不與日常生活中的風俗習慣、倫理道德、法律中的邊界規則統計概率等諸多方面相結合，就很容易泛濫成災而不可控制。真實的智能不但涉及事實性的真假問題，還應該包括價值性的是非問題，更與責任性的大小輕重密切相關，所以，嚴格意義上講，智能是許多領域的一連串組合應用。

    想像一下，未來的某一天，機器可以運用人設定的程式發展出各種可能性，開始真正意義上的自我認識和自我否定，能夠有目的的自我修正，並且不斷意識到自已的無知而突破自我，此時，AI也許就學會了按主人要求“係不同樣式的鞋帶”，做錯了還能自我修正。這種個性化的精神形成也許就是革命性智能的伊始吧！