【AI灼见·二】AI“像人一样”，究竟有多重要

本篇主要想说说智能程度水平和实际应用的关系。

追溯到60多年前，AI诞生的时刻。人工智能最早的定义是由约翰·麦卡锡（JOHN MCCARTHY）在1956年的达特矛斯会议（DARTMOUTH CONFERENCE）上提出的：人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样，同时，让机器能够更有效地解决问题。

可以看出，科学家研究AI的出发点，是想研究“让机器像人”，强调的是“像人一样思考，行动，决策”，甚至包括拥有人类情感，所以AI最原始的出发点不仅仅是Intelligence，还要多关注“像人”的部分。

以人类智慧创造与人类大脑同等程度智能的机器脑（AI）是非常有诱惑的，但却非常困难。毕竟人类对于人脑的认知原理都还没有研究得特别清楚，其中机理更是难以直接复制到机器中。

以当前科技发展的程度，使我们所能看见的一切智能的东西都不超出【弱人工智能】的范畴，这样听起来好像没什么技术含量的样子，但其实不然。之所以有【弱】是因为未来还有【强】，它们之间最突出的一点差别在于，机器（或系统）有没有自主意识，是否自主进化。这一点很难。因为人的意识从何而来，人类自己也没完全搞清楚。

再回到开始，科学家提出AI的初始原因和初始定义：不仅是想让机器解决问题，更是“像人一样的解决问题”。需要解决的问题很多，解决方式其实也有很多种，人会习惯从人的思维方向上去解决，机器，在解决很多实际问题时，如果不看过程，只看结果，他们也可以从机器执行的角度完成。

那么就引发了一个问题，在我们的实际运用中，

一定需要用“人的思维”来帮我们解决问题吗？
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这必须要分层分场景来看。

首先，工作任务和工作场景的复杂度是不同的，简单的工作简单的场景，具备一定智能化的机器已经可以很好的执行。所以这里可能会涉及到Smart和Intelligence的区别，因为中文描述上没有明显的区分。我们可以假设，Smart所涵盖的是初级智能，Intelligence是稍微再高一层次的智能水平。

AI发展到今天，从最初始的定义一定又有延伸，但至今行业上对AI并没有统一的严苛的定义，导致各行各业都喜欢去使用“AI/人工智能”这个词来描述自家的智能系统，这一点很类似几年之前，各家都喜欢用“大数据”这个词来描述自家的数据处理。

从科学研究的角度，研究AI，研究如何类人化，如何用硬件模拟人脑模拟神经元，是尖端科技的范畴，但是从工程应用的角度，其实不在乎用来解决问题的智能，是用的人的思维还是机器的思维，能解决问题就是好智能。

所以，是不是可以从两个角度去将智能分开，一方面是初始Artificial Intelligence定义的范畴，强调“像人”，另一方面是（姑且称作）Machine Intelligence，Machine Intelligence就专注于解决工程应用中的实际问题的智能化、自动化类问题。（类似机器视觉和计算机视觉的区别和关系，机器视觉就是工程角度的词汇，计算机视觉是科学角度的词汇，此处就不展开。注意，这里只是说类似，也有不同）

从AI和MI方向区分之后，还需要对Smart和Intelligence的能力进行界定，或许也应该有Artificial Smart和Machine Smart？（听上去不是特别好听？）在弱人工智能的智能程度范围内也做一个强弱智能能力的区分。

那么他们的分界点在哪里？（比如强AI和弱AI关键区分点之一是自我意识），这是一个开放讨论性的话题。

思考一下，觉得或许可以从“是否能够与人交互”来界定。

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这一条件本身就很难界定，怎么样算“能够”？因为和人的交互的能力也有强弱之分。比如自然语言处理，其实是很困难的。目前的绝大多数能够使用的对话交互，都基于背后千万级的语义库，这个领域目前的难点在于上下文关联理解没有很好的攻破。

市场上也有很多问答型机器人，比如微软小冰，SIRI，百度度秘，等，微软小冰号称是有情感的机器人，之前一直不理解，因为从实用角度，测试了好几款这样的机器人，最终还是觉得百度度秘的反应更“聪明”。某个人工智能峰会上，微软的演讲人现场展示了他们的小冰，所谓的“有情感”其实是体现在智能语义合成上。现场对比了SIRI，小I，讯飞，度秘，小冰这几个机器人的智能语音，让观众盲听，然后猜哪个是小冰。结果比较明显，因为小冰的语音合成带有语气语调，是个活泼少女，有惊喜有调皮，而不是像其他机器人电子音语调平直，特别是文末一个“哼”字，可能哼得比很多女生还要任性淘气。

但用此来衡量又觉得会有一点不公平，因为有些工作可能是需要高智能而不需要过多与人自然交互。如果将交互能力作为智能高低的判断，就会又回到了“是否像人”的问题，因为只有像人，才懂得人的对话，才能更好的交流，这对MI来说不公平。

那么，是否可以用“是否程控”来区分？

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这里对“程控”的定义是程序描述控制，或者简单理解其智能的背后是类似“if else”流程的控制，比如一个会跳舞的机器人，首先是通过编程确定它的每一步动作，连起来就是一个完整舞步，又或者，工业上的机械臂，操作步骤1234是程序编排好的，它可以很快地执行，前端高自由度运转，但背后逻辑是由“白纸黑字”的程序控制的。

那么高级一点的Intelligence呢，就是“非程控的”，以采用机器学习方式的系统为代表，包括目前主流的深度学习方式为控制逻辑，这样的算高级一些的智能。或者说，Smart更多的是实现“重复工作自动化”，而Intelligence是实现“无规律作业自动化”，这是从简单工作场景到复杂工作场景的一个转变。

当然，仅仅是个人看法，可以讨论。在个人看来，类人的AI和侧重机器自主解决问题的AI，都会演进到强AI，这是时间长短的事，究竟什么时候，也不好说。前两天刨到一个牛津和耶鲁研究院发布的报告，里面对AI的各种能力何时能取代人类进行了预估，认为大约在50-60年后人工智能将完全取代人类。