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通用人工智能最新進(jìn)展
01
如果有一天，人類真的做出了能夠思考的機(jī)器，那么所產(chǎn)生絕不僅僅是巨大的社會(huì)影響，也將帶來巨量的市場(chǎng)機(jī)遇。1956年，達(dá)特茅斯會(huì)議正式吹響了進(jìn)軍人工智能的號(hào)角，在后續(xù)的六十年里，浩浩蕩蕩的人工智能研究軍團(tuán)從集結(jié)力量到潰敗逃散，歷經(jīng)數(shù)次反復(fù)。
夢(mèng)想敵不過慘烈的現(xiàn)實(shí)，人工智能內(nèi)部開始分化，形成“問題求解、邏輯推理、知識(shí)工程、感知運(yùn)動(dòng)、機(jī)器人”等多個(gè)不同的方向，遺憾的是這些方向之間并不存在可能的統(tǒng)合方式。這也就意味著，整體上表現(xiàn)出類人智能的機(jī)器依舊不會(huì)從中誕生。于是，人工智能技術(shù)應(yīng)用被人詬病便不足為奇了：任何被認(rèn)為“智能”的技術(shù)，產(chǎn)品化后便不再“智能”。
直到通用人工智能的出現(xiàn)，上述尷尬困境才被推翻。
02 什么是通用人工智能
盡管人工智能術(shù)語(yǔ)最初用于表達(dá)與人類智能相似的機(jī)器智能，但在跌宕起伏的發(fā)展歷程中，其內(nèi)涵已經(jīng)產(chǎn)生了分化：目前幾乎等同為機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)分析的代名詞，專注具體應(yīng)用而遠(yuǎn)離了智能探索的初衷，這是早期對(duì)智能問題過于樂觀估計(jì)的結(jié)果。
在這種情況下，一部分依舊堅(jiān)守夢(mèng)想的學(xué)者開始使用通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI）作為正式用語(yǔ)。也就是說，人工智能領(lǐng)域目前存在兩個(gè)迥然不同的派別：專用人工智能（Special-purpose AI或Narrow AI）與通用人工智能。
然而，人工智能（AI）這一提法沿用至今，逐漸與專用人工智能等同。但實(shí)際上，人工智能包括專用人工智能和通用人工智能兩個(gè)不同的子領(lǐng)域，即：
人工智能（AI）= 專用人工智能（SAI）+ 通用人工智能（AGI）
人工智能本質(zhì)上為類人智能，即追求設(shè)計(jì)和開發(fā)像人腦那樣工作的軟件或硬件系統(tǒng)。對(duì)于“智能”理解的差異，使人工智能分化為專用和通用兩個(gè)不同分支。其實(shí)，專用和通用存在根本性差異：專用人工智能的目標(biāo)是行為層面上“看起來像有智能”，通用人工智能關(guān)注系統(tǒng)從內(nèi)在層面上“如何才能實(shí)現(xiàn)真正的智能”。
專用人工智能先做后思，即開始并不深究智能也不對(duì)智能做清晰的定義，而是通過技術(shù)迭代漸進(jìn)式地提升智能化的程度，分為符號(hào)主義、聯(lián)結(jié)主義和行為主義三個(gè)派別。通用人工智能則認(rèn)為智能的存在代表著可以被認(rèn)知的理性原則，采取先思后做的路徑。
事實(shí)上，通用人工智能內(nèi)部也存在不同學(xué)說和派別。在本文中，基于的“智能的一般理論”及其“非公理邏輯推理系統(tǒng)（NARS）”的工程實(shí)現(xiàn)，便是通用人工智能領(lǐng)域中極具代表性和影響力的學(xué)派，其創(chuàng)始人為美國(guó)天普大學(xué)的王培教授。
其對(duì)智能的操作性定義為：智能就是在知識(shí)和資源相對(duì)不足的條件下主體的適應(yīng)能力。智能絕非全知全能或比定然人更聰明，正是基于知識(shí)和資源相對(duì)不足假設(shè)而非某種預(yù)設(shè)的高深叵測(cè)的算法，使得所構(gòu)建的NARS系統(tǒng)“恰好”不但具有感知、運(yùn)動(dòng)等低層活動(dòng)（配備機(jī)械軀體和傳感器），也具有類似人腦的情感、記憶、推理、決策乃至自我意識(shí)等高級(jí)認(rèn)知活動(dòng)。
同時(shí)，系統(tǒng)尤其強(qiáng)調(diào)經(jīng)驗(yàn)的可塑性，以及經(jīng)驗(yàn)與系統(tǒng)個(gè)性和自我發(fā)展的相互影響。然而，這些自生的高級(jí)認(rèn)知活動(dòng)是專用人工智能系統(tǒng)根本不具有的。一言以蔽之，那便是：能思考、有情感、有自我意識(shí)的智能系統(tǒng)已經(jīng)存在。
03 常見誤解
（一）人工智能的分類
在各類刊物中，人工智能有三種分類：第一種，分為計(jì)算智能、感知智能和認(rèn)知智能三種；第二種，分為弱人工智能和強(qiáng)人工智能兩種，而強(qiáng)人工智能也正是通用人工智能；第三種，則分為專用人工智能和通用人工智能兩種。
第一種分類常見于行業(yè)演講和報(bào)告中，既缺乏理論依據(jù)又具有誤導(dǎo)性。實(shí)際上，所謂的計(jì)算智能和感知智能并不是真正意義的智能，但卻錯(cuò)誤地將智能實(shí)現(xiàn)分成三步，而且當(dāng)前已經(jīng)完成前兩步即將走完最后一步，殊不知認(rèn)知智能的實(shí)現(xiàn)根本不是如此。第二種則始于哲學(xué)討論，“強(qiáng)—弱”意指智能的真假之分，而被大眾誤讀為智能的寬與窄之分。
事實(shí)上，三者之間不存在等同關(guān)系，只有第三種分類──“專用人工智能”和“通用人工智能”才是真正符合和適合當(dāng)下語(yǔ)境交流的正確概念分類。
（二）“超級(jí)智能”
人們自覺正處于一個(gè)快速發(fā)展的時(shí)代。特別是在中國(guó)，技術(shù)的“指數(shù)發(fā)展”更符合個(gè)人生活體驗(yàn)，“奇點(diǎn)”論在中國(guó)特別有市場(chǎng)。“奇點(diǎn)”的指數(shù)發(fā)展基于代際之間的迭代進(jìn)化而實(shí)現(xiàn)，在物種進(jìn)化的尺度上，人類智能的確由低智能動(dòng)物發(fā)展而來，但這不意味著智能可以無(wú)限制發(fā)展下去。實(shí)際上，在任何領(lǐng)域中，按某個(gè)量已有增長(zhǎng)趨勢(shì)而推之未來的預(yù)測(cè)都不可靠。
具體到人工智能，在硬件方面，“奇點(diǎn)”論認(rèn)為智能機(jī)器通過制造出比自身智能水平更高的機(jī)器而實(shí)現(xiàn)“奇點(diǎn)”，然而至今也沒有任何一臺(tái)機(jī)器可以獨(dú)立創(chuàng)造出另一臺(tái)機(jī)器，更別說具備一定智能水平；在軟件方面，人們期待人工智能通過“給自己編制程序”來進(jìn)化，此乃缺乏計(jì)算機(jī)知識(shí)所導(dǎo)致的誤解。
不僅允許自我修改的程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言早已存在多年（如Lisp和Prolog），而且至今未曾在計(jì)算機(jī)病毒程序中發(fā)現(xiàn)智能的產(chǎn)生跡象，盡管它們也已經(jīng)自我復(fù)制并繁衍了多年。
智能本質(zhì)上是一種對(duì)環(huán)境的適應(yīng)能力。正所謂“魚和熊掌不可兼得”，若要實(shí)現(xiàn)這種適應(yīng)，有得必然有失?；蛘邠Q言之，在任意情況下都能夠全盤了解并做出最優(yōu)選擇的“東西”一定不智能，而且不僅不智能同時(shí)也是不可能。因此，所謂“超級(jí)智能”是不會(huì)出現(xiàn)的。
（三）“人工智能將取代人類”
專用人工智能具有濃厚的客體性工具色彩并不能構(gòu)成對(duì)人類的威脅，公眾真正擔(dān)心的正是通用人工智能。與專用人工智能完全不同，通用人工智能系統(tǒng)對(duì)所有應(yīng)用場(chǎng)景均不預(yù)設(shè)任何算法，從而具有問題解決的通用性。
當(dāng)然，并不是說通用人工智能系統(tǒng)的構(gòu)建不是算法實(shí)現(xiàn)的，而是其內(nèi)部的算法僅僅用于協(xié)調(diào)和保持系統(tǒng)自身各個(gè)耦合功能模塊的運(yùn)行，并不直接作用于外在經(jīng)驗(yàn)的加工。
對(duì)現(xiàn)實(shí)應(yīng)用問題的分析和解決，全部來自個(gè)體學(xué)習(xí)的經(jīng)驗(yàn)積累。這點(diǎn)與人類完全一致，剛開始運(yùn)行的NARS系統(tǒng)，記憶空間沒有任何知識(shí)和技能，就好似人類嬰兒一般。在后續(xù)的系統(tǒng)與系統(tǒng)、系統(tǒng)與人的交互過程中才能逐漸學(xué)到本領(lǐng)。
而且，經(jīng)驗(yàn)的積累有一個(gè)理解和消化的過程，而單純地輸入“你必須喜歡人類”、“人類利益第一位”等高階信念是無(wú)效的，這就意味著系統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)建構(gòu)是內(nèi)生的，絕不是外界灌數(shù)據(jù)便能夠輕松做到。試想，如若不然，我們不就同樣可以把數(shù)理化知識(shí)一并給孩子們成功“填鴨”了么？
因此，通用人工智能系統(tǒng)的成長(zhǎng)需要人類的協(xié)助，其獲得的經(jīng)驗(yàn)也與人類多有共同之處。
當(dāng)然，正所謂“近朱者赤近墨者黑”，“好人”能夠教出“好的”通用人工智能系統(tǒng)，而“壞人”也能夠教出“壞的”通用人工智能系統(tǒng)。但無(wú)論如何，其與人類關(guān)系密切，并沒有充分的理由和必要在種群的整體層面上與人為敵，“人工智能將取代人類”只是我們自己的擔(dān)憂而已，就好似很多人明知道世界上沒有鬼，卻在夜行路上總是擔(dān)驚受怕一樣。
04 應(yīng)用前景
由于通用人工智能技術(shù)具有通用性這一本質(zhì)特點(diǎn)，理論上系統(tǒng)適用于任何有人類需要之處。但如下行業(yè)卻在系統(tǒng)應(yīng)用的投入產(chǎn)出比上名列前茅，是最為理想的切入點(diǎn)。
（一）醫(yī)療
醫(yī)療領(lǐng)域中，有兩個(gè)NARS系統(tǒng)極具競(jìng)爭(zhēng)力的應(yīng)用場(chǎng)景：一是疑難病的輔助診斷。與當(dāng)前基于概率的專用人工智能手段不同，通用人工智能是以證據(jù)積累為基礎(chǔ)的推理系統(tǒng)。
經(jīng)過訓(xùn)練的NARS系統(tǒng)，對(duì)于小概率事件的判別性和鑒別度遠(yuǎn)強(qiáng)于它者；二是精神障礙的輔助診斷。出于人道考量，無(wú)法將患者的應(yīng)激事件及其生活經(jīng)歷重演，但卻可以置入NARS系統(tǒng)，讓軟件無(wú)限次地體會(huì)和模擬，并通過30余種人格參數(shù)的詳盡報(bào)告為醫(yī)生診斷提供重要的量化依據(jù)。
（二）教育
教育歷來是比較穩(wěn)定的投資藍(lán)海。通用人工智能技術(shù)的教育應(yīng)用，最為現(xiàn)實(shí)的途徑之一便是在保證課業(yè)學(xué)習(xí)質(zhì)量的前提下實(shí)現(xiàn)學(xué)生減負(fù)：科學(xué)評(píng)估學(xué)生當(dāng)前的知識(shí)結(jié)構(gòu)，并按照大綱和考綱要求，自動(dòng)制訂出個(gè)性化的學(xué)習(xí)方案。
該方案最大的特點(diǎn)是學(xué)習(xí)路徑為該生完善當(dāng)前知識(shí)結(jié)構(gòu)的最短路徑集合，用最精簡(jiǎn)的方式完成最高效率的學(xué)習(xí)，即真正的：做得更少，學(xué)的更好。
（三）翻譯
隨著對(duì)外開放的穩(wěn)固推進(jìn)，中國(guó)在全球化進(jìn)程中角色變得日益重要，高質(zhì)量的機(jī)器翻譯必然成為業(yè)界寵兒。然而，當(dāng)前專用人工智能下的機(jī)器翻譯技術(shù)毫無(wú)例外地使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)作為支撐，雖較過去有明顯改善，但提升空間卻所剩無(wú)幾。
不同于專用人工智能的機(jī)器翻譯，通用人工智能系統(tǒng)的翻譯真正建立在理解的基礎(chǔ)之上，經(jīng)過語(yǔ)言訓(xùn)練的通用人工智能系統(tǒng)原則上可以實(shí)現(xiàn)接近人類水平的翻譯效果，能夠妥當(dāng)?shù)胤g長(zhǎng)句、復(fù)句、隱喻句等高難度的表達(dá)，這是專用人工智能技術(shù)所不能比擬的。
（四）應(yīng)急
在危險(xiǎn)作業(yè)和應(yīng)急環(huán)境下（如消防、航天、自然災(zāi)害等），專用人工智能的缺陷被充分暴露出來：一旦遇到知識(shí)庫(kù)中未曾存儲(chǔ)的突發(fā)情況，系統(tǒng)將無(wú)法相應(yīng)或在合理時(shí)間內(nèi)得到響應(yīng)。
通用人工智能系統(tǒng)則不然，對(duì)于突發(fā)的新情況，通用人工智能系統(tǒng)雖不能保證相應(yīng)解決方案的成熟性和完備性（人也同樣無(wú)法在危急關(guān)頭進(jìn)行充分詳實(shí)的思考），但卻能保證規(guī)定時(shí)間內(nèi)的合理相應(yīng)。解決方案的有無(wú)此時(shí)關(guān)乎生命，犧牲胳膊的代價(jià)總比犧牲生命來得更加值當(dāng)。
05 應(yīng)用難點(diǎn)
世間沒有免費(fèi)的午餐，通用人工智能的應(yīng)用也是如此。事實(shí)上，與專用人工智能中算法和模型的決定性作用不同，通用人工智能是高度經(jīng)驗(yàn)依賴的。這就意味著對(duì)機(jī)器的教育決定著通用人工智能商用化的能力和水準(zhǔn)。依舊與人類相仿，通用人工智能走向產(chǎn)業(yè)化一如孩子們從小到大的教育訓(xùn)練一樣，沒有人一生下來就會(huì)算術(shù)、編程或經(jīng)商、從政。
因此，在最粗線條的框架下，可以將通用人工智能近似為人類以便于理解。于是，對(duì)于通用人工智能技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化而言，“教育決定一切”在此同樣適用。
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