□记者 张怀琛
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1956年，在达特茅斯会议上，“人工智能”概念正式诞生。在其后60余年的发展过程中，无数计算机科学家沉迷其中，研究几经高潮低谷。时至今日，人工智能早已不再是科幻电影中的“大胆想象”，它能打败职业棋手、参加全国高考、帮助自闭症患儿打开心扉、为职场招聘出谋划策……
但是，会下棋、能聊天、工作效率完爆人类就算实现了“人工智能”吗？什么是真正的人工智能？怎样才能让机器学会像人一样思考、解决问题？人工智能又将如何重塑我们的生活呢？
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能赢棋但“不懂棋”
的人工智能
7月12日，亚洲最大规模科技盛会之一RISE科技峰会在香港闭幕。期间，全球首个获得“公民身份”的机器人索菲娅亮相主舞台，与其设计制造者共同完成了长达25分钟“声情并茂”的演讲，并以一句“机器人可以在很多方面帮助人类”作为结语，引来听众席上数百名来自世界各地的科技爱好者的连连惊叹。
不同于以往机器人的“僵硬”形象，索菲娅拥有丰富的面部表情，懂得眼神交流，甚至对“上学、创作艺术、经商、拥有自己的房子和家庭等”都有“自己的打算”。当有人问她“怎么知道自己是机器人”时，她甚至能够反问“你们人类又怎么知道自己就是人类呢”，表现相当机智。
从1959年世界上第一台工业机器人诞生，到1997年IBM公司的“深蓝”战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫，再到2016年谷歌AlphaGo以4:1的成绩战胜围棋世界冠军李世石，直至如今惊艳世人的索菲娅……人工智能时代正加速而来。
“人工智能，也就是我们常说的AI，是一项使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能的技术，其本质是对人类意识与思维信息过程的模拟。”省科学院应用数学研究所所长、研究员程煜说，人工智能综合了计算机科学、生理学、哲学等学科，是一门利用计算机模拟人类智能行为科学的统称。
经过60余年的研究发展，在许多行业和领域，人工智能已经实现了“机智过人”，但在众多专家看来，当下的人工智能仍然欠缺“理解”能力。
人工智能的核心技术之一是机器学习技术，即通过算法使机器从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。
在这一方面，AlphaGo带来的震撼让人至今难忘。当年，它用3000万局围棋来进行“自我对弈”的数据训练，于它而言也许“小菜一碟”，但对人来说，即便每15分钟一局，也要800多年才能下完。
“就像是‘题海战术’，在这类策略型游戏或是规则明确的竞赛中，人类不是人工智能的对手。”程煜说。
AlphaGo战胜了李世石，就能说它理解了围棋落子的每一步含义吗？答案是否定的。不仅是AlphaGo，即便是已经能在电视节目上“谈笑风生”的索菲娅，有时也会被一些看似简单的问题难倒。
清华大学人工智能研究院院长张钹院士讲过一则故事：一名中国记者向索菲娅提问，一共4个问题，索菲娅却只答对1个。这些问题都很简单，比如“你几岁了”，索菲娅回答“你好，你看起来不错”，显然没有听懂问题；还有“你能回答多少问题呢”，索菲娅说“请继续”，仍然没理解提问者的意图；当记者再问“你希望我问你什么问题呢”，索菲娅竟回道“你经常在北京做户外活动吗”，又是答非所问；因为有预设答案，她唯一答对的问题是“你的老板是谁”。
为什么会这样？“这说明我们现在设计人工智能的基本方法是有缺陷的，只有设计出具有理解能力的AI，才能迈进真正的人工智能时代。”张钹说。
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解决人工智能
数据和推理融合问题
人机对话的时候，机器为什么常常不能理解人的提问？
在稍早前于深圳召开的2018全球人工智能和机器人峰会上，张钹在作报告时举了一个例子——
荧光粉受到电子撞击以后，它的电磁能以什么方式释放出来？只要用“荧光粉”“电子撞击”“释放电磁能”等关键词检索，就可以找到答案“光或者光子”。这是日常网络搜索的原理，并没有太多智能体现。
但是，如果要回答“与智利陆地边界最长的是哪个国家”，这对计算机来说就难了。通过搜索，计算机可以查到跟智利有陆地边界的国家分别是阿根廷和玻利维亚，但它跟谁的陆地边界线最长需要进行比较分析，并没有现成的答案。“智能体现在推理能力上。但是很不幸，现在的对话系统推理能力都很差。”张钹说。
怎样才能为机器补上“推理”的短板呢？在张钹看来，要解决这个问题，必须在人工智能系统中加上常识库、常识推理，“没有做到这一步，人机对话系统中机器不可能具有理解能力。”
“目前，我们的基本做法是建立一个常识图谱，用这个图谱帮助人工智能理解提出的‘问题’，并产生合适的答案。我们发现，机器有了常识以后，不仅在性能上有了显著改善，对话质量也提高了。”但张钹也同时强调，对于AI而言，建立常识库仍然要有很长一段路要走。
另一个办法就是建立准符号模型。张钹打了个比方：“比如‘马’，我们怎么告诉计算机什么叫马？你说马有四条腿，那什么是腿？你再解释细长的叫做腿，细又是什么意思？长又是什么意思？我们没办法面面俱到地告诉机器，所以不能采用传统的符号模型。”
“那么，怎么才能让机器认识马呢？”张钹说，目前采用的办法就是深度学习、神经网络等准符号模型，即让机器像人一样进行学习，“我们不告诉它什么叫马，而是给它看不同马的图片，对它进行海量训练。”
但是，这种通过数据驱动做出来的系统，其性能距离人类尚有不小的差距。也就是说，尽管它能把各种动物分得清楚，但它并不认识这个动物，如果我们对它输出噪声，就会对它的“判断”造成干扰。“这样的人工智能系统更像一个机械的分类器，并非感知系统。”张钹说。
在众多专家看来，人类智能主要体现于发现问题、分析问题和解决问题的能力，而当前的人工智能的作用，仅仅体现于其中某个环节的某个方面。简单地说，人工智能只能体现使用者的意志，尚不会理解所从事计算任务本身的意义，例如无人驾驶系统，只是将各种指令和限定规则转化为车辆驱动的参数，但它本身并不理解安全驾驶的意义。
“当前，人工智能的技术方案主要是用数据驱动来模拟人类的感性认知，用符号推理来模拟人类的理性认知。因此，真正实现人工智能，主流的解决路径是将数据驱动与符号推理投射到同一个空间里去，即建立一套统一的理论，解决数据和推理相融合的问题。”张钹说，人工智能是人类智慧发展新阶段的标志，需要数学、计算机科学、神经科学、语言学、逻辑学等深入融合、交叉协作。单一技术突破难以带来人工智能质变，人工智能的跨越发展需要系统性突破和变革。
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拥抱人工智能
带来的全新世界
“河水上滑过一对对盾牌和长矛，她不再相信这是人们的天堂，眼看着太阳落了下去，这时候不必再有爱的诗句，全世界就在那里，早已拉下了离别的帷幕……”如果没人从旁提醒，你能猜到吗，这首题为《全世界就在那里》的优美小诗，“作者”竟是一款名叫小冰的智能机器人。
事实上，不只是写诗娱情，人工智能带来的惊喜已经融入经济社会发展的方方面面：写新闻消息、帮厨师炒菜，进行语音表情识别、与人简单交流，有时甚至还会被误认为是“女朋友”……
业内人士预测，人工智能将是智能时代最典型的应用，10年后几乎所有应用和服务都会包含人工智能，“就像一团迅速蔓延的火，包裹住我们的生活。”
专家认为，人工智能技术的不断发展必将重塑各行各业以及人们的生活，智能汽车、智能医疗、基础设施行业的智能电网、智慧城市和智能家居等将距离生活越来越近。不仅如此，人工智能还将引发商业服务创新，比如，它能通过对大数据的分析实现智能化的餐饮推荐、即时图像搜索等等。
然而，除了拥抱人工智能带来的全新世界，更多人也在担心是否会“被机器抢了饭碗”。
“不可否认，人工智能将导致现有产业链的颠覆及变革，但它也将催生出新的产业、产品和服务，创造出新的岗位。”程煜说，回看历史上的每次工业革命，既会破坏一些就业岗位，也会创造出大量新的岗位，“就好比拖拉机代替了农民耕地，农民就可以流动到城市务工；电商虽然冲击了实体店经济，但壮大了物流产业，带来快递员群体的激增。”
阿里巴巴的创建者马云也认为人类不必为了“饭碗”而过于操心。在他看来，人机竞争中，人是有智慧的，而机器只有智能。所谓的人工智能，不是要把机器变成人，而是要让它像人一样去学习，具备自己的智能、自己的学习方式。
在程煜看来，虽然人工智能可以帮助人们完成一部分工作，但人的智慧才是社会生产活动的主宰，当前，没必要因其替代了部分劳动岗位就将其视为洪水猛兽。“毕竟，在走向真正的人工智能的道路上，人类才刚刚起步。”程煜说。
