比爾·蓋茨、埃隆·馬斯克都認為人工智能將超越人類，人類終將成為機器的寵物。這個關(guān)鍵缺乏嚴肅性，壓根站不住腳。

• 再強大的機器也不可能戰(zhàn)勝人類的智慧。
• ——《理解和改變世界》約瑟夫·希發(fā)基思

這個論斷來自于新書《理解和改變世界》，作者約瑟夫·希發(fā)基思專門在本書第五章討論的人類智能和人工智能。他的依據(jù)在于信息學、知識結(jié)構(gòu)和信息處理過程。

知識信息

人類社會就是信息系統(tǒng)。

人類在理解世界的過程中是基于目的的問題——為什么，本體論問題——是什么，認知論問題——如何怎樣。

德謨克利特認為世界是沒有最終目的的。柏拉圖的設(shè)想是世界是有一個固定模式的，如果是有模式的，那他就是有目的的。亞里士多德也贊同大自然是有目的的，這個觀點被后世的基督教神學家和哲學家所推崇。

作者認為不存在什么目的。目的論最終是靠修辭維系的虛假幻象，因為它本身不影響探究知識的方式，但是人們又不會放棄用目的論的角度去解釋規(guī)律，雖然這在邏輯上是多余的。因為沒有人能給質(zhì)量守恒定律，賦予更崇高的目的，也沒有任何理性的依據(jù)。

本體論是什么，第一個提出存在觀念的是巴門尼德。他是以理性為標準，認為感覺不可靠，他說能通過理性來辨識決定和定義，對現(xiàn)實的理解可以簡化為思想的解釋過程。那么每個人看到的現(xiàn)實都會不一樣。

存在就是它是什么，人們只能根據(jù)存在中抽象的理論，在精神上進行理解。如果兩個或更多的理論都適用的時候，他們之間的關(guān)系是什么呢？可能是矛盾的，但至少他們存在是有可能的。

對立事物的和諧統(tǒng)一不會導致邏輯上的矛盾，這是理解存在的一種范式，不要將它們視為靜態(tài)的東西，應(yīng)將它們視為不斷發(fā)展的過程。

認識論是對實際情況理解，也注重對問題的解決。由于意識是精神現(xiàn)象，所以會產(chǎn)生一個現(xiàn)象，就是從本體論的角度，意識是主觀體驗，但是從認知論的角度意識是客觀的，它會有某種明確的方式確定。

信息學是對信息轉(zhuǎn)化過程中的計算問題進行研究的學問，也就是我們可以計算什么以及如何計算。

信息可以定義為一種符號語言和一組概念之間的語義關(guān)系。符號語言是一組基本符號，它包括字母表和一些規(guī)則。符號語言需要對概念進行編碼和表示。

這個過程中就產(chǎn)生了信息。真實有效的信息才有價值，這樣的信息才是知識。人類擁有的元知識，就是對所掌握的一切知識進行整合、運用、決策。

人類智能與人工智能

物理世界和信息學的模型都是動態(tài)系統(tǒng)，都可以從一個狀態(tài)到另外一個狀態(tài)進行轉(zhuǎn)化。這種轉(zhuǎn)化都可以用系統(tǒng)狀態(tài)和操作來描述。

科學知識是經(jīng)驗性的，但計算系統(tǒng)的知識是關(guān)于數(shù)學和邏輯，是先驗性的，這種先驗性體現(xiàn)在計算方面。

對于物理世界，我們可以用觀察歸納的方法，但是對于計算機系統(tǒng)領(lǐng)域中，我們無法觀察歸納。

本質(zhì)上，計算機系統(tǒng)中具有離散性，內(nèi)存中的微小變化可以根本上改變算法。這是人類無法觀察到的。但計算機系統(tǒng)中的算法是以數(shù)學模型來確定的，所以又可以用數(shù)學驗證來保證它的計算。

計算系統(tǒng)在連續(xù)性問題上是有局限的，無法計算連續(xù)性問題。如果要計算這種問題，就需要消耗大量的資源去支持它的計算能力。就目前來說，人類沒有辦法提供資源支持。

人類的思考方式有快思考和慢思考。

慢思考是基于我們理解事物的心智模式，這種模式和我們對計算機進行編程的計算模式類似。這是傳統(tǒng)計算機模擬的。

快思考是有意識學習的結(jié)果，通過反復的訓練，內(nèi)化成一種自動模式，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算模型和這個類似。快思考的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式，對信息的處理本質(zhì)上是并行的。

人類智能的特征是能夠把對感官信息的感知，解釋信息的邏輯處理，以及可能導致行動的決策結(jié)合起來，這種能力是對現(xiàn)實中的規(guī)則和目標進行判斷變化的適應(yīng)能力。

如果人工智能想要取代人類，那么它就應(yīng)該具備人類思維的適應(yīng)性。換句話說，它能夠在自主執(zhí)行大量任務(wù)，并且能夠適應(yīng)不斷變化的環(huán)境。

未來人工智能一定具有自主系統(tǒng)。所謂自主系統(tǒng)，就是類似人類的適應(yīng)能力，根據(jù)環(huán)境做出判斷決策。這是和目前計算機自動化系統(tǒng)最重要的區(qū)別。

自動化系統(tǒng)只是根據(jù)規(guī)定好的環(huán)境，設(shè)置固定目標，最終作出反應(yīng)。但自主系統(tǒng)擁有更復雜的決策內(nèi)核。

一個自主系統(tǒng)包括五個關(guān)鍵功能，兩個是理解環(huán)境狀況，分別是環(huán)境感知和狀態(tài)表示；兩個用于決策，分別是目標管理和策略規(guī)劃，另外一個是賦予系統(tǒng)自我學習的能力，另外自主系統(tǒng)還需要配備有知識庫。

這樣的系統(tǒng)類似生物體的能力，“理解”外部環(huán)境，又要管理并實現(xiàn)多個目的。一個現(xiàn)實的例子就是自動駕駛汽車，它是最難實現(xiàn)的自助系統(tǒng)，因為它的環(huán)境是非常復雜的。反觀自動化系統(tǒng)，它根本不需要這五個關(guān)鍵功能。

無論自主系統(tǒng)多么厲害，它的關(guān)鍵功能都是基于數(shù)學邏輯構(gòu)建的系統(tǒng)，其處理信息的能力取決于能獲取的資源。

換句話說，人工智能是不是能戰(zhàn)勝人類，完全取決于人類能給它提供多少資源，發(fā)展它的計算能力。

真正的風險

作者認為，人類現(xiàn)在面臨的真正風險是技術(shù)依賴。過于依賴人工智能技術(shù)將使得人們某些能力退化，比如決策能力。

當下沒有任何一個第三方機構(gòu)可以評估保證人工智能的安全性。這就帶來了安全性風險。

如果在人類發(fā)展中的關(guān)鍵決策都依賴于人工智能，誰能預估其后果與風險？人類無法知曉人工智能如何計算出這樣的決策，也就無法評估驗證其后果與風險。

正如當下人工智能發(fā)展的過程中，許多人工智能提供的知識信息并非正確，而是由它拼湊出來。如果使用者無法辨別信息的真實性，那么這樣的信息就毫無價值可言。

一個擁有元知識的人能夠辨別信息的真實性，獲得有價值的信息，但缺乏元知識的人無法辨別信息真實性時，人工智能就會成為他的神。

人工智能提供紅藥丸和藍藥丸的時刻，就是成神的時刻。

作者認為需要警惕這樣的狀況。

結(jié)語

約瑟夫·希發(fā)基思在《理解和改變世界》中，批評科學主義，批評相對主義，也批評當今媒體混淆各種信息，不去捍衛(wèi)真實新聞的作為。

物質(zhì)世界中的一切物質(zhì)和非物質(zhì)世界中的信息組成了我們所認識的世界。物質(zhì)和信息是相互補充的。

他提倡要認識知識的邊界，也要認識到人的局限，這需要了解科學技術(shù)和信息的本質(zhì)。但科學技術(shù)只是信息中的一部分，還有一部分就是社會文化宗教信仰所組成。

作者到底如何將它們統(tǒng)一進自己的體系，就需要到這本書中具體了解。

【文/云玖弋】

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