问题：﻿机器的智能和人类的智能有什么重要区别？这些区别对于我们培养后代有什么启示? 本提问为「知乎 2018『互联网洞见者』」十个提问的第四问，由国际人工智能联合会主席、香港科技大学杨强教授（ 知乎 ID : 杨强 ）提出。更多详细信…
话题：﻿教育、科技、机器智能、神经科学、人类智能
回答：﻿2018-10-27我是个电影迷，回到台湾几乎每周都会跟老婆去看场电影，让自己在公务繁忙中大脑休息一下。当然，我也看了不少科幻电影，很多是描述未来场景的情节，颇令人省思！首先想问大家一个问题，那就是人工智能究竟是什么？绝大多数提到人工智能都会担心，总觉得机器变得太智能了，甚至会取代人的能力，会偷掉我们的工作，人会大量的失业，它甚至会直接控制整个世界，这是我们担心的第一件事！为什么会这样想？就是电影《TheTerminator》给镇吓住了，场景都是非常让人恐慌的。但是我觉得人工智能还是非常光明的，电影里的不见得就会成为现实，我们在这些科幻小说还有电影里面的看的实在是超出想象了，而且是有点过分、过度的想象了。想想我们今天的机器人，是由人类工程师所开发出来的，再对比一下我们现今所开发出的机器人，不还都是在某些人造的法则运作？大家甚至可以看一下，这些机器人到底能做什么事情？坦白说，今天的机器人实在是太蠢了。但是如果能够对他们进行优化和升级，他们真的能发展成终结者那样的智慧机器人吗？他们真的能起来反抗人类，最终统治世界吗？答案是否定的！因为机器人他们没有自己的“欲望”，没有自己的“想法”，他们只会去做人类给他们预先设置好的任务。哪怕是在他们去实现人类预定的这些目标当中。他们都是按照规定的程式来进行呈现。再回到最开始问大家的问题，人工智能的定义究竟是什么？人工智能（ArtificialIntelligence,AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。或許这个定义会觉得其实很不全面，我们经常会使用计算机做大量的任务，比人类的效率要高很多，我们打造的系统，也是希望能够远远超过人本身的效率，并不是简单地去照搬人类的能力。人工智能简而言之，并不是让系统以及设备像人一样思考，人工智能的本质在我看来，是“自动化”，而并非是“智能化”，这是我对人工智能的一个诠释以及理解。新一代的设备，总是可以不断地去提高人的效率的，不管是智力还是体力运动，以及相关的工作都可以获得大幅的提升。人工智能实际上是在1956年Dartmouth会议上诞生的，一些科学家在这次会议期间进行了专门的讨论，让人们见证了这个”人工智能”词语的诞生，當初在Dartmouth会议的与会者认为智能背后的关键是”逻辑推理”。大家觉得逻辑推理的基础是什么？例如我们假设孔子是人，第二点，所有人都会死，把它放到计算机的程序当中，就会做出“孔子会死”的结论。这是非常简单的例子，也是基于逻辑的方法。不过，光靠整个1956年在Dartmouth会议上所提出的这些逻辑推理能力，还难以解决包括话语之间的翻译、语意理解、计算机视觉等等问题。这时候需要一种不同的方法能够让人工智能来进行更好的发展，接下来这个名词就登场了，就以“机器学习”来代表。“机器学习”背后是一系列的应用，包括软件的技术及选择各种不同的使用模式、案例，也包括大量的事例来提取模式。对同一领域的数据进行收集，如果这个体量足够大了，让你能够找到一些模式，你就能够充分地利用那些模式，来进行数据的预测或者说是归类，特别是对于同一领域的新数据的事例进行预测或者分类。直白地说，这就是来自“大数据”所延伸的“算法”。因此从另一方面来看，机器学习是对于你未见的未来进行更好的预测、假设。事实上，逻辑推理和机器学习是两种不同的人工智能领域及道路，但是又有一个问题出现了，逻辑推理为什么在过去的几十年里如此风靡全球，但现在却是机器学习变得大行其道呢？简单地说就是“大数据”时代的来临，使得各类型的存储、网络、计算，数据正在发生深远的变革。而他们所变化的这个体量还不只是一点点，是一个巨大的天量的海量的变化，而这样的变化也是让我们变得有更多的无限可能。在回顾过去的几十年的发展，在速度和内存上面差不多每36个月，它的能力就能翻一番，这意味着当下的计算机，在过去的三十年里应该是翻了二十多倍，那就是2的20次方，产生的体量应该是超过100万了，因此甚至超越了我们直觉的分析和知识，来理解这巨大的海量。如果再来看看苹果手表，它的计算能力甚至比1965年登月时候的计算能力要大得多，同样发生变化的也包括数位化的数据，所发生的体量也是海量巨大的。这为什么改变了整个人工智能的发展方向和方法呢？首先是人工智能当中的“推理法”，只需要少量的数据就能够完成很多的工作，只要输入端少量的事实，就能够有很好的推理和演绎，及得出很多有用的用户案例。而这对于我们现存的技术，特别是对于20、30年前的技术而言实无法胜任的。对比一下，30年之前，计算机或者说机器学习的算法还缺少数据，就算你有这部分的数据，它背后的存储处理能力，在当时也是会限制你能够发展的方向和速度，这也是为什么逻辑推算在20、30年之前是主导角色的背景。但随着网络时代的来临，数据量变得大了很多。它需要大量的计算能力，需要很强的云存储能力，而且需要更大量的数据，数据越多，结果越好，越准。因此，机器学习变成一种好的匹配，特别是当我们即将进入到5G的“万物互联”的时代。这让我们也看到了一系列的新的不同的应用，无论是自动驾驶汽车，还是对于整个产品推荐的引擎，都是和人工智能息息相关的。但是非常重要的一点，我们也需防止我们来受到网络攻击的网络安全算法和技术，那个时候，这些数据是来自传统的数据库，这些传统的数据库有很多的交易甚或有很多的记录，这才是我们担心的第二件事。其实，这些技术都大量出现在我们的生活之中，这些数据或者数据的洪流是来自实时的像摄像头，像麦克风或者是物联网这样的设备终端，甚或高铁及机场的安检都迟早会走向人工智慧的道路上。机器学习对于商界人士又意味着什么？这还是取决于你所在的细分产业，新一代机器人能够在有人存在的空间当中，配合人类协同工作，安全工作，甚至在危险场所担任救灾、作业的工作，其实在很多场合已经开始使用了。目前，还只是做些比较重复的、简单的操作，之所以这样，是因为我们现在大部分的机器人它对于环境的感知能力是有限的，他没有办法做出很强的适应能力，因此他只能在一些管控严密的环境下。但随着人工智能的引入，我们现在能够给到机器人有一个相当于人的眼和耳，它能够有很强的感知能力，并且和周围的环境做出相互的作用和反应，甚至像一些人和动物做出反应一样，像波士顿动力(BostonDynamics)的仿生机器人，因为他们有很强的自适应能力，对于周围的环境有很强的自适应和反应能力，甚至无人车技术的发展都是很好的例子。未来，通过车载传感器和车载摄像头来辅助驾驶员在生理上的制约，最终都在提供人类更美好的未来。我最看好的是“大医疗产业”，目前远端医疗已经日趋成熟，它已经可以在某种程度取代医生，或许有人会担心两件式，一是那么专业的工作会不会造成误诊？一是医生以后不就失业了？其实也没那么悲观，第一点可以从大数据结合生医传感方面来健全信息库，通过几个审计点来确认真实状况，最后还是要上医院不是吗？第二点可以把这类AI设备当作初阶诊断工具，把最重要的像开刀、会诊等工作留给专业医生来判定。我想人工智慧短期是不可能取代大脑了，AlphaGO战胜人类的场景只会在有條件的环境下成立，人类也会因为有所忌惮而设计出更多的红线。当然，也有可能会出现终结者电影中，科学家拿到未来的科技进而毁灭了地球。不过，我们也不能因噎废食，总是得往前看不是吗？这就是我培养后代的角度，与其担心未来被取代，或会发生些什么？先想想如何预测未来而提前准备，那才是正常人该做的事吧！