转载：人工智能是否会成为人类智能的终结

谷歌的AlphaGo战胜欧洲围棋冠军，引起轰动。人工智能是否会成为人类智能的终结，再次成为热门话题。

计算机在国际象棋里战胜世界冠军，这已经是好几年前的新闻了。围棋比国际象棋更复杂，计算的复杂性是高得多的层次，一般认为不可能靠穷举法计算出正确步骤。谷歌AlphaGo在人类专业对手不让子的情况下，5：0大胜，这确实是惊人的成就，但这依然应该放到大框架下来看。围棋尽管复杂，但依然是有限问题，只有有限的棋盘、有限的棋子。靠穷举法已经不可能，但机器学习、深度学习可以看作更“聪明”的穷举法，只是通过学习减少需要穷举的组合，极大地提高了穷举的效率，相当于研究前人的精华棋谱，掌握在一定棋局时的成功应对路数。谷歌AlphaGo还可以自己与自己对弈，快速积累经验，储存更多成功的棋局，用于实战时的指导。这与人类下棋时并无原则不同，好棋手走一步看两步，这看两步其实也是在评估不同走法的优劣，其中经验（包括来自棋谱的间接经验）指导了评估和测试的方向，减少了无效的“胡思乱想”。

随着CPU速度的提高、内存容量和速度的提高，计算复杂性的门槛越来越高，机器学习使得“智能比较”和“智能穷举”越来越现实，很多过去认定不可能破解的问题现在可以破解了。按某种估计，围棋的复杂度是10的170次方，比国际象棋的10的47次方多100多个0，换句话说，计算机战胜围棋世界冠军也只是一个时间问题。但这就是人工智能吗？究竟什么是智能？事实上，人类对于智能并没有统一、精确的定义。在某种意义上，这和泛泛的“好”一样，只是相对于“坏”。智能只是相对于愚钝而言。

人类智能的最大特点其实在于突变和急智，在于灵机一动、超常思维和创造性。纯经验的思维与条件反射没有本质差异，谈不上智能。在有限棋盘、明确规则情况下，如果能突破计算复杂性的障碍的话，纯经验、穷举法是可以找到最优解的。但换到无限棋盘、模糊甚至动态规则的情况下，纯经验、穷举法就不灵了。赵括的故事人人知道，这不是兵书的错，而是对棋盘和规则的理解错误。熟读唐诗三百首依然只是鹦鹉学舌，单靠这是成不了李白杜甫的。法律是人类智能能做到的最明确无误、最没有歧义的文字，但法庭判决依然不可能由计算机做出，因为再明晰的法律条文依然有模糊的边界，再清楚的被告行为依然有模糊和多义的解释。具体到计算机下围棋上，如果开盘时临时把棋盘加大一倍，棋子增加，人类棋手和计算机棋手都会大吃一惊，但人类棋手会根据经验和原则边摸索边继续下棋，计算机也会，但先前的“机械记忆”的经验就不一定有能力外推到新的棋局了，可能要从头来起。有足够运算速度的话，依然可以边考虑下一步对策，变自我大战3000万个回合，迅速积累经验，但利用前人棋谱这样的学习就难了。

人类对于自身的智能依然缺乏理解，尤其是对于突变思维缺乏理解。人工智能按照人类对智能的理解来实现的话，在本质上无法突破这个极限，就好象在二维空间里怎么划道道，也成不了三维的图像一样。除非人类对于自身的智能有了突破性的理解，人工智能终结人类智能的可能性并不存在。但人类理解自身智能可能有逻辑和哲学上的怪圈，自己不可能真正理解自己。这就像永动机一样。

但纯经验的人工智能依然可以在明确定义、可重复的任务中达到人类的程度。比如说，早已没人试图在心算中打败计算机了。即使是只可意会不可言传的厨艺，只要可重复，人工智能就能做到。可能缺乏点灵性，但口味还是有保证的。这对人类意味这什么呢？这逼着人类向着智能型发展，只有机器想不出、做不到的事情，才是人类的保留地。这和机器时代正好相反，那时是只要机器能做的，都交给机器去做。英文中有一句话，even a monkey can do it，意思就是说，根本不需要懂脑子。在人工智能发达之后，if a monkey can do it, a monkey will do it, there will be no place left for you。

未来社会将高度重视教育和思考，体能、敏捷反而成为修身养性的东西，因为人类的体能和敏捷不可能超过机器，只有人类的创造性思维才是优越性所在。