人工智能vs人类智能，能否一决高下？

Daniel Andler

法国索邦大学科学哲学系名誉教授

Maxime Amblad

法国洛林大学打算机科学教授

Annabelle Blangero

法国人工智能企业Ekimetrics数据科学卖力人、神经科学博士

人工智能（AI）与人类智能（HI）相辅相成，却在历史中形成了两大学派：符号人工智能与联结主义人工智能。
随着打算机能力的提升，两者在发展中互相交替，引发了对付“智力”的定义和两者异同的深刻思考。
人工智能专家强调，机器是否具备智力需看其天生结果的实际意义。
然而，谈论AI是否能与人类一样或胜于人类是否失落去意义？关键在于AI如何为人类做事，这牵扯伦理、经济、立法等多领域，须要环球共同磋商。
在人工智能的未来发展中，我们究竟期待它为我们实现何种目标？为何而存在？

人工智能自问世之初，就引发了与人类智能的比较。

一些学者主见人工智能的开拓应遵照仿生学，而另一些学者则认为打算机认知不必牵扯到人类认知。

由于“智力”的定义长期没有定论，比较人工智能和人类智能更是莫衷一是。

人类“意识”一贯是人工智能无法模拟的，也是与人类智能最大的差别所在。

思考这两种智能的异同有助于我们深入磋商有关人工智能利用、意义和监管的伦理问题。

人工智能（AI）正在颠覆天下，渗透了我们生活的方方面面，或多或少地刺激着人类的抱负和年夜志壮志，也不可避免地引发了与和人类智能（HI）的比较。
但这不是空穴来风，毕竟人工智能自问世之初就带来了干系的争媾和思考。

01

由来已久的比较

人工智能和人类智能是两个相互独立，但又相辅相成的科研领域，自打算机出身以来便是如此。
法国索邦大学科学哲学系名誉教授Daniel Andler说：“人工智能的先驱者中存在两种思潮，一种认为人工智能该当以剖析人类生理过程为根本，将其在打算机中再现，让两种智能相互促进。
另一种则认为人类智能存在局限性，看重提高打算机办理问题的能力，以结果为导向而非思维过程为导向。
”

法国洛林大学打算机科学教授Maxime Amblad阐明道：“眼下许多文章、书本都在拿人工智能和人类智能做比较，但实在自人工智能问世以来便有这样的谈论。
此外，现在大家误认为打算机数字化等同于人工智能，这也是不对的。
节制些打算机科学的根本就知道，人工智能不过是浩瀚打算方法中的一种，其特色是方法本身和它办理的任务性子。
如果一个打算任务看似涉及到人类特有的技能，我们就把用来办理它的打算方法叫做人工智能，仅此而已。
”

02

人工智能两大学派

人工智能的两种主流思潮，催生了人工智能研究的两大分支：

符号人工智能，基于逻辑推理规则，与人类认知模式的相似度较低。

联结主义人工智能，基于神经网络，源于对人类认知模式的模拟。

根据Amblad教授先容：“20世纪中叶，打算机的打算能力仍旧较弱，与本日不可同日而语。
当时有人开拓了所谓的‘专家系统’，把某些领域的专业知识转化成规则和符号，以编码形式存储在硬件中，试图让打算机系统‘更智能’。
但其他研究者不知足于此，而是探究‘专业知识’形成的过程，进而通过构建概率分布以合理反响世间的各类征象。
随着数据、内存和打算能力急剧增长，后者大行其道。
”

图片来源：PI France

Amblad教授将两大分支比喻为一左一右更替前行的两条腿。
在打算能力弱时，大家青睐符号模型，概率模型不受重视。
现在随着打算机能力的长足发展，概率模型引领新潮流，联结主义人工智能迈向一个新高峰。
但由于经典概率模型是个“黑箱”，未来的人工智能可能会更看重符号模型，以提高天生结果的可阐明性。

法国人工智能企业Ekimetrics数据科学卖力人、神经科学博士Annabelle Blangero则指出：“鉴于现在人们以为只有具有机器学习功能的系统才叫人工智能，以前的‘专家系统’是否属于人工智能还是个问题。
”不过，现在仍有人工智能专家对符号人工智能非常热衷，比如英国打算机科学家Stuart Russel。
Amblad教授也认为“一个别系是不是人工智能，关键看打算结果有没有现实意义，所利用的算法性子是次要的，但大概我的思想受到人工智能早期历史和认识论的影响较大。
”

03

机器与人类的异同

理解了历史和两种思潮，便会有人提出：人工智能和人类智能是否就像一枚***的两面？这取决于如何对二者进行比较。
Andler教授说：“如果把‘智力’定义为认知的功能，那答案是肯定的。
然而，人类智能可以对韶光、空间有所感知，而人工智能做不到，二者这么看来就不对等了。
美国哲学家John Haugeland曾说过，人工智能与人类智能比较，总是有所欠缺，短缺意识、意向性、自主性、情绪，当然也缺身体。
”

Blangero博士认为，人工智能没故意识和精神状态的问题，可以通过技能发展填补：“我所在的神经科学学派认为，意识源于对环境、对身体感知的持续评估。
基于这一原则，只要能在机器中复制人类大脑活动的各类模态，该当就能产生类似的‘意识’。
如今，联结主义人工智能系统能相称虔诚地再现人脑的活动，我们已经可以用相同的指标衡量人工神经网络和生物神经网络的生动程度。
”

然而Andler教授指出：“时至今日，仍没有一个决定性的理论能阐明人类意识的萌生。
由于没有定论，这个问题常常引发科学界乃至哲学界的辩论。
”Amblad教授也认为，人和机器根本的差异在于是否有理解天下的希望：“人类感知了天下，进而会主动地去理解、阐明天下，我们人类是名副实在的‘意义制造者’。
”

04

如何定义智力？

纵然知道了人类智能和人工智能的差异，也未必有助于深度领悟人工智能和人类智能，而这就涉及到“智力”的定义了。

经典定义认为，智力是人类办理问题的一系列能力。
Andler教授在新作《人工智能和人类智能的双重谜团（Intelligence artificielle, intelligence humaine : la double énigme）》中提出了另一个值得玩味的定义：“人类和非人类动物利用智力适应环境，会通过学习，以符合机遇、符合环境条件的办法，办理与自身干系的问题，但对付一样平常性、抽象的问题则漠不关心。
”

这一定义很值得商榷，其优点在于没有利用去世板的表述，而是灵巧地描述了智力利用的详细情境以表示其丰富内涵。
Andler教授同时指出，智力这个观点本身是一个“厚观点”：既是描述性的，又是详细性的；既有评价性，也有主不雅观性。
虽然在实际中能轻易地分辨出一个人的智力高低，但给出一个智力的笼统定义却很难。
”

05

终极目的：如何让人工智能为人类做事

无论怎么比拟人类智能和人工智能，大概都评不出高下，但比结果更主要的是过程，是我们人类一起走来形成的思考：我们想要人工智能做什么？为了什么？我们希望未来的社会发展成什么样子？

这些问题涉及伦理、经济、立法和社会，须要人工智能领域的参与者以及天下各地确当局和公民共同应对。
归根结底，谈论人工智能是否会像人类一样是没故意义的。
最主要的是，我们想用它做什么，以及为什么？

作者

Julien Hernandez

编辑

Meister Xia