人工智能，天使还是魔鬼

在“2018年全国检察机关科技装备展览会”上，科博斯的检察机器人亮相。

人工智能的概念是60多年前提出的，但它曾经是沉默的。随着谷歌的人工智能程序AlphaGo (Alpha Dog)击败围棋世界冠军李世石，它再次吸引了全世界的目光。然而，随着无限风光，也有各种关于人工智能的争议。

“在我的一生中，我目睹了社会的深刻变化。人工智能的兴起是人类影响最深远、但也越来越大的变化之一。简而言之，我认为强大的人工智能的崛起要么是人类历史上最好的事情，要么是最坏的事情。”著名物理学家霍金生前多次警告。

在当今飞速发展的互联网和大数据时代，人工智能会成为造福人类的天使还是控制人类的恶魔？面对类似的疑问，请听一听中国科学院院士、中国人工智能学会副会长谭铁牛说的话。

升高

经过60多年的不断发展，人工智能迎来了发展的春天，成为新一轮技术和工业革命的重要推动力。

1956年，在达特茅斯学院的夏季研讨会上，一个名叫约翰·麦卡锡的年轻人首次提出了人工智能的概念。当时，讨论的主题是如何用机器模拟人类智能。事实上，与人工智能相关的研究早在此之前就已经开展了。

“人工智能的主要目标是模拟、扩展和拓展人类智能，探索智能的本质，开发具有类人智能的智能机器。例如，让机器或计算机像人类一样听、看、说、想和做决定。”谭铁牛解释道。

随着时间的推移，白云变得苍白如狗。经过60多年的风风雨雨，随着大数据、云计算、互联网和物联网等信息技术的发展，以深层神经网络为代表的人工智能技术已经成功跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，如人们所愿地迎来了发展的春天:图像分类、语音识别、知识问答、人机游戏、无人驾驶...一系列具有广阔应用前景的人工智能技术已经成功突破了从“不可用、不可用”到“可用”的技术拐点，成为推动新一轮技术和产业革命的重要推动力。

医学界是其中之一。2017年，斯坦福大学在国际权威期刊《自然》上发表了一篇论文，宣布他们使用深入学习的方法来训练拥有近13万张痣、皮疹和其他皮肤损伤图像的机器，以识别其中的皮肤癌症状。通过与21位皮肤科医生的诊断结果进行比较，发现该深度神经网络的诊断准确率达到91%，与医生的诊断准确率相当。

这样的惊喜比比皆是。通过深度神经网络的应用创新，ImageNet图像分类在国际计算机视觉竞赛中的前5名错误率从2012年的16%下降到2017年的3%左右(已经低于人为错误率)；在LFW国际公开测试中，中国人脸++人脸识别技术的准确率达到了世界最高的99.5%(超过了人类视觉识别的准确率97.52%)，相关的刷机支付被《麻省理工学院科技评论》评为2017年全球十大突破技术。

“人工智能的最新进展主要集中在专业智能领域。例如，微软的语音识别系统的错误率为5.1%，相当于专业速记员的错误率谭铁牛说，从适用性的角度来看，人工智能可以大致分为专业人工智能和一般人工智能。面向特定领域的人工智能技术(即特种人工智能)因其任务单一、应用背景要求明确、领域知识积累深厚、建模和计算简单易行，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。

“专业人工智能的突破主要归功于统计机器学习理论的进步，如深度学习、强化学习和对抗学习。简而言之，深度学习是指人类大脑在处理信息的过程中进行的层次化处理。谭铁牛解释道。

挑战

精通钢琴、象棋、书法和绘画的人工智能似乎是不可战胜的。然而，专家表示，人工智能的整体发展水平仍处于初级阶段。

"艺术创作将是人类对抗人工智能的‘最后堡垒’！"曾几何时，一些专家相信这一点。然而，现实很快就降临到他们头上:2016年，谷歌的人工智能画家、“初创企业”在旧金山拍卖会上引起了巨大轰动，其29件作品中的一些售价高达8000美元。

这不是巧合。在法国巴黎，索尼计算机科学实验室的“深层巴赫”创作的合唱曲目甚至被专业音乐家误认为是“真正的巴赫”。另一方面，人工智能创造的小说《一天一台电脑写一部小说》通过了日本第一轮“细石新一文学奖”。

精通钢琴、象棋、书法和绘画的人工智能似乎是不可战胜和无所不能的。当人工智能兴起时，人类会被取代吗？

"有没有智力的智力，没有情绪智力的智力，没有计算的计算，没有概括的专业知识."谭铁牛列举了人工智能的许多局限性，并逐一进行了解释:智能是高级智能，而当前的人工智能是无意识和悟性的，缺乏综合决策能力；机器对人类情感的理解和交流仍处于初级阶段。人工智能系统可以被描述为智能、粗心，甚至更鲁莽。会玩围棋的“阿尔法狗”不会下棋。换句话说，人工智能的整体发展水平仍处于初级阶段。

例如，谭铁牛说机器翻译现在做得很好，但是简单的三句话“他吃食堂”、“他吃面条”和“他吃名人”不能用机器翻译。“那辆白色的车是一辆黑色的车”和“你想穿多少就穿多少”。另一个例子是校园里“欢迎新老师来吃饭”的标语。许多人一眼就能看到它，但人工智能却无法理解它。这些是人工智能目前遇到的瓶颈。

“人工智能系统的能力维度可以分为信息感知、机器学习、概念抽象和规划决策。从知识规则到统计学习，第二波人工智能技术在信息感知和机器学习方面取得了显著进步，但在概念抽象和规划决策方面才刚刚起步。”美国国防高级研究计划(DARPA)是这样说的。

人工智能已经达到5岁儿童的水平，人工智能系统的智能水平即将超过人类，机器人将在30年内主宰世界...面对一些误解和炒作，谭铁牛有些无奈。“现有的人工智能仍有很大的局限性。许多人认为通用人工智能可以很快实现。他们可以做任何事情，只要他们给机器人指令。这对于人工智能来说是一个过高的期望。”谭铁牛警告说。

趋势

与人脑相比，一个真正完整的人工智能系统应该是一个通用的智能系统，其研究和应用还有很长的路要走。

人工智能未来应该走向何方？谭铁牛认为，人脑是一个普遍的智能系统，可以从一个实例中得出推论，并彻底消化它们。它可以处理各种问题，如视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等。它可以被描述为“一个大脑用于所有目的”。因此，一个真正完整的人工智能系统应该是一个通用的智能系统，通用人工智能的研究和应用才刚刚起步，还有很长的路要走。

他承认，人工智能目前正处于从“不可用”到“可用”的技术拐点，但距离“非常有用”，还有许多瓶颈，如数据、能耗、泛化、可解释性、可靠性、安全性等。理论创新和工业应用发展空间巨大。

总的来说，人工智能的发展趋势是理论上更完善，技术上更先进，产业上更繁荣，应用上更广泛，法规上更完善。一般智能被认为是人工智能皇冠上的一颗明珠，是世界科技巨头之间竞争的焦点。如何实现从专业智能到通用智能的跨越式发展，不仅是下一代人工智能发展的必然趋势，也是研究和应用领域面临的挑战。

在谭铁牛看来，人工智能和人类智能各有优势。因此，有必要互相学习对方的长处来弥补自己的不足。集成多种智能模式的智能技术将有广阔的应用前景。“人+机”的结合将是人工智能研究的主流方向，“人机共存”将是人类社会的新常态，跨学科将成为人工智能创新的源泉。

至于它会成为造福人类的天使还是控制人类的恶魔，这取决于人类自身。“高科技本身没有天使和魔鬼之分，人工智能也是如此。人工智能是一把双刃剑，它的使用取决于人类自身。我们应该未雨绸缪，组成一支联合部队，确保人工智能的积极作用，确保人工智能造福人类。”谭铁牛说。