在上海杨浦举行的“2019未来大会”进入第二天，人工智能是科学家们关注的紧张议题。
复旦大学客座教授、数据科学50人成员邬学宁分享了对人工智能未来路径的展望。

AI将走向何方：神、神经还是精力病？

“人工智能在近70年的发展史上经历了两次低谷，未来的人工智能将走向何处，目前有三种主导不雅观点。
”邬学宁指出，第一种不雅观点因此为人工智能将会超越人类，成为神和上帝，提出的这个“奇点理论”的包括已故量子物理学家霍金。
在这种论述中，人工智能对人类而言是一个威胁。

第二种不雅观点认为人工智能紧张的推动力是神经网络，特伦斯•谢诺夫斯基和杰里弗•辛顿是这个学派的奠基者。
“神经网络的发展须要大数据，但随着目前大数据的红利在逐渐小，他们认为未来几年人工智能的发展与前两年的高速发展比较速率会逐步减慢。
”

还有一种学派认为机器学习无法预测，人工智能与人类将存在巨大的鸿沟。
人工智能的冬天还会再来，而这一次人工智能的冬天，并不会是末了一次。
“三个学派的不雅观点总结起来便是，神，神经和精力病。
未来将去往何方，目前还无法预测。
”

要做乌鸦，而不是鹦鹉

关于人工智能的未来设想，邬学宁讲述了鹦鹉和乌鸦的故事。
“本日的人工智能实际上是‘窄人工智能’，它学人学得很像，就像一只学说话的鹦鹉，但是它的智力实在很低。
而将来要实现的‘通用人工智能’，可能是乌鸦。
”

乌鸦很聪明，它在路上创造一个坚果，但是自己砸不碎，它会把这个坚果放在马路当中，希望往来的车压过去把坚果压碎。
但是路上的车很多，一欠妥心，大概去拿坚果的时候自己也会被车压去世。
怎么办呢？这时，乌鸦又创造了红绿灯，当红等亮的时候，车会停下来，趁着这个机遇去吃坚果便是安全的。
“我们将来要做的人工智能该当是乌鸦，而不是本日的鹦鹉。
”

如何才能达到乌鸦的智能呢？邬学宁认为，深度学习只办理了感知问题，还要加上逻辑推理。
“实现这种人工智能的路径有很多，个中有一种我个人特殊感兴趣，便是群体智能。
”不管是鸟群还是蚂蚁，是蜜蜂或是萤火虫，它们的单体智商非常低，但当它们聚拢成一个群体时，即便没有个体掌握这个群体，它却整体呈现出一种非常高等、有生命特色的智能。

这种智能大概便是神经网络。
“我们大脑中的每一个神经落、每一个神经元的功能都非常大略，但是我们有一千亿个神经元，他们集聚在一起就能从量变到质变，产生一个非常高超的智能。
”宇宙看上去包罗万物，但实在只是由大量非常大略的构造所组成，人工智能也是同样的事理。

击败柯洁的AlphaGo并不知道自己不才围棋

一只饿猫被关在关紧的实验迷箱中，箱里面有一个开门的按钮，只要碰到这个按钮，门就会打开。
一开始，猫怎么都走不出箱子，在乱碰乱撞中有时碰到了开关，门开了。
经由多次考试测验缺点，猫学会了碰按钮开箱门的这个行为，这是桑代克的猫的试验。

在科学史上，无论是桑代克的猫、巴普洛夫的狗还是斯金纳的老鼠，都在试图证明一种学习过程，即有机体在一定条件下形成刺激与反应的联系从而得到新的履历的过程。
如今到了人工智能身上，人们也试图用同样的办法来演习AI，从而让机器自己找到“路径”。

“过去，我们只关心AI怎么做，却从不关心AI怎么想。
”邬学宁指出，强化学习是一个类似多巴胺的机制，这种办法在大多数时候很有效，但也会在某种分外的情形下存在局限，一旦AI在学习过程中创造某种路径是最有利的，就会陷入“局部最优解”而结束不前。

“很多人担心AI有一天会超过人类，实在这种担忧有点杞人忧天。
”他指出，目前深度学习只是建立一个从输入到输出的映射过程，使缺点最小化，这种最小化只是数学上的最小化。
表现得超乎平凡完美的神经网络实在并不真正理解其实行任务的意义。

“AI翻译运用能在多种措辞中即时地翻译，但翻译得再好，AI本身并不理解自己翻译的句子是什么意思。
同样的，击败柯洁的AlphaGo实在并不知道自己不才围棋。
”人工智能没故意识，它在大多数时候很聪明，但也会有犯含糊的时候，比如一些人类不可能犯的缺点，它却会犯错。

邬学宁指出，AI的其余一个局限性在于监督式的学习须要大量标签数据，而打标签本身须要耗费大量的人力。
“无人工，不智能”，是目前AI的局限。
“过去，人工智能从脑科学、生理学、经济学，以至于量子力学当中都获取了能力，那未来人工智能可能从什么地方获取灵感呢，这是我们要思考的问题。
”

栏目主编：王志彦 笔墨编辑：黄尖尖