版权信息

人工智能/韦康博著.—北京：现代出版社，2016.6

ISBN 978-7-5143-4939-9

Ⅰ.①人…Ⅱ.①韦…Ⅲ.①人工智能Ⅳ.①TP18

中国版本图书馆CIP数据核字(2016)第104457号

责任编辑：张桂玲

出版发行：现代出版社

封面设计：琥珀视觉

目录

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前言

第一章 快速进化的人工智能——一门极富挑战的AI科学

1.人工智能时代将至，高效能助手的潜在威胁

2.早期的人工智能：控制论概念阐述

3.AI的大发现时代

4.首次低谷带来的启示

5.AI专家系统获得赏识

6.双重动力推进人工智能蓬勃发展

7.辉煌成就：战胜人类的计算机系统

第二章 智能，让机器人更聪明——即将到来的机器人时代

1.人工智能怎样让机器人更聪明

2.襁褓中的机器用人：一切都从扫地开始

3.如何让机器人拥有“自我保护”能力

4.试错程序，让机器人学会了自我修复

5.当机器人也学会了“上网”

6.高级机器人的特殊功能：情感治愈

7.未来机器人也能够使用繁殖系统吗

第三章 人工神经网络原理——怎样用信息处理人脑神经元

1.什么是人工神经网络

2.人工神经网络都具备哪些优势和特点

3.用函数协议精密定义的人工神经网络

4.BP神经网络能够通过学习减少误差

5.人工神经网络的现实应用

6.如何让人工神经网络具备记忆力

7.人工智能能否让人类灵魂不死

8.人脑工作机制怎样应用于智能机器人

第四章 怎样获得智能感知——可感知人类意识的AI系统

1.能够读懂人心的机器人

2.机器人制造技术当中通常都使用哪些传感器

3.艰难的第一步：如何让机器人获得触觉功能

4.新AI技术破解“人脑密码”的艰辛历程

5.利用生物传感器辅助收发信息的AI技术

6.智能皮肤：能够感知温度变化的新AI

7.AI技术最高级别的感知力：智能认知

8.智能感知的未来：即将到来的物联网时代

第五章 不断进化的人工智能推理——让AI通过推理去行动

1.贝叶斯推理：平凡而又神奇的贝叶斯方法

2.贝叶斯理论如何应用于人工智能推导

3.前向链接和后向链接推理技术

4.新AI技术中的不确定性推理理论

5.错误的推理：人工智能也会受骗

6.利用“黑箱推论”进行逻辑推理的AI系统

第六章 最可怕的“深度学习”——多层神经网络的加速学习

1.人工智能进入“深度学习”阶段

2.深度学习：人工智能引领认知技术创新

3.AlphaGo依靠“深度学习”技术，展现计算未来

4.深度学习将引爆人工智能应用

5.深度学习将引爆下一次科技革命

6.深度学习存在的问题和遇到的挑战

7.深度学习的未来发展趋势

第七章 被唤醒的人工智能识别——感知识别技术的大爆发

1.语言识别：已经被应用的语音智能处理系统

2.图像识别：人工智能怎样识别生活中的图像

3.自然语言处理：人工智能得以实现的关键

4.专家系统：人工智能与专家系统的完美结合

5.从0到1的智能化智能体

6.模式识别及其应用

7.情绪识别：识别技术的更高阶段

第八章 人工智能时代的反思——人工智能对未来世界的影响

1.劳动工人的危机：人工智能技术引发的失业大潮

2.人工智能对行业的潜在影响力

3.未来若干年内，极有可能消失的职业

4.人工智能时代的职业选择

5.全球人工智能“军备竞赛”爆炸升级

6.充满破坏力的狂想曲：人类大脑移植给机器人

7.霍金的告诫：当心人工智能的反噬

前言

对于人工智能，斯蒂芬·霍金博士这样评论过：“真正的人工智能技术，将是人类历史上最了不起的发明。”而如今，各类智能化产品已经成为人类生活当中不可或缺的一部分。智能手机、电脑、数控电器，甚至是已经逐渐形成规模化生产制造的各类机器人……所有的这一切，都在表达着这样一个意念：人工智能的时代已经到来了！

从技术进步角度来说，在过去的数十年时间里，世界人工智能的学术、实践发展速度超过了所有人的想象。自1946年严格意义上的第一台科学计算机艾尼阿克号诞生以来，在随后的几十年时间里，人工智能的研发经历了数次高峰和低谷。最长的一次沉寂甚至超过了10年时间。但是，无论是高峰还是低谷，人工智能都抓住了每一次机遇，并且在经历了每一次磨难的洗礼之后，它都能够以更加高昂的姿态展现在世人的面前。就如同人们所说的那样，电报从发明到推广用了20年；随后电话从发明到推广花费了不到10年时间；而当前计算机软件的研发和推广，常常连几个月时间都用不到。这就是说，人类社会对于高科技的追求已经越来越热情，而以人工智能为代表的科技发展，也呈现出一片欣欣向荣的傲人姿态。

当前，由人工智能技术引发的各类智能化产品如雨后春笋般涌入各大市场，除了科技含量较高的高级计算机、智能化软件等，还有各类规格型号的机器人产品。更重要的是，关于这些高新技术产品，它们的研发生产已经不再是欧美日韩等发达国家的专属，以中国为首的发展中国家也已经具备了批量化生产智能机器人的能力。在中国的东南沿海地带，多个以家用、工用机器人生产制造为主的新式工厂你追我赶的良好竞争态势，也为人工智能的民族化发展贡献了力量。

除了技术和产业方面的进步之外，人类社会对于AI技术的态度也更加开明化、友好化。在情感方面，空虚寂寞的人愿意向开发商订购一件情感治愈系列的机器人伴侣；在竞争方面，大名鼎鼎的国际棋手乐意坐下来同机器人进行对弈……而当霍金等人站出来极力告诫人工智能有可能会毁灭整个地球文明的时候，反对他们的声音也是一浪高过一浪。其中最著名的恐怕就是Facebook创始人马克·扎克伯格所说的那段铿锵有力的话了——他说道：“我们目前担心人工智能的反噬，就如同两百年前担心坐飞机会失事一样。人们总是过度担心安全性，但我要说的是，无论如何，你得先有一架飞机，然后再去考虑它的安全性。”

从扎克伯格的话语中，我们可以得出两个结论，首先是人类对于人工智能的态度正在逐渐好转，而不像以前那样讳莫如深、含糊其词。如果说一件事情的成功首先应该从事主的精神态度开始的话，那么当人类开始正视AI技术、不再对它过于畏惧或崇拜时，或许有一天，由人工智能技术推动的各类产品，也会像今天的飞机一样普及化。

更为重要的是，目前世界各国都已经将智能化发展战略拟定在了民族规划蓝图当中。而在2013年4月举行的德国汉诺威工业博览会上，以“智能工厂”为核心理念的发展计划得到了世界各国的认同，而这也正是目前全球紧锣密鼓极力推动的“工业4.0”的根基和雏形。

另一个从扎克伯格口中可以探知到的消息是，关于人工智能技术的发展是非常快的，而这种不可思议的变化也触动了各大学术巨人的担忧。例如，霍金与马斯克。在霍金口中，或许有一天，机器人会自己发现电源线路与自身的关联性，然后将相关能源完全掌控在自己手里，进而摆脱人类的制约。虽然从一定程度上来说，这一种猜想似乎离我们非常遥远，但可以确定，关于人工智能的技术发展，真的是已经令诸多业内精英望而生畏了。

可以说，从技术进步、规模化产业兴起，以及良好的社会认知角度上来说，人工智能都正处在一个不错的历史际遇之中，无论是从国家角度，还是依市场因素为评判标准，新AI技术的广泛传播和发展，都将是必不可免的。而在新一轮的时代热潮即将到来之前，探寻人工智能发展的历史、学习其主要推理进步的应用工具、解读人工智能体工作、运转的理论和原理，同时展望这一门新兴科学在时代浪潮当中的发展前景，就是本书重点阐释的方面。

当然，由于人工智能本身即为一门专业知识非常强的学科，其内容方面也必然会触及到部分晦涩难懂的专业公式。而作者在这里针对部分难点进行了整理筛选，务求通过深入浅出的语言文字，将庞杂AI系统之中的高深原理传达给读者。而针对文章的任何意见和建议，都欢迎广大读者不吝笔墨，批评指正。

第一章　快速进化的人工智能——一门极富挑战的AI科学

自诞生以来，人工智能在世界范围内就引发了轰轰烈烈的研发热潮。由于强大的运算能力和卓越的智能化系统功能，人工智能在人类生活当中开始占据越来越重要的角色地位，而这也使得世界各国开始加大对于新AI技术的开发和提升。

事实证明，在短短几十年时间里，科学界对于人工智能的探索已经取得了令人瞩目的成果。从每秒钟运算30万次加法的艾尼阿克，到后来每秒钟都可以进行超过40万亿次加法的“tera_10”；从只会抓举小型积木的简单机器人，到后来击败人类棋王的“深蓝”，整个人工智能学科的高速进步，不光为本学科带来了翻天覆地的变化，同时也在深深地影响着人类生活。可以预见的是，在目前世界各国都全力支持推动人工智能发展的大背景下，将会有更多性能卓越的人工智能体被研发出来，走进千家万户。

1.人工智能时代将至，高效能助手的潜在威胁

毋庸置疑的是，世界各国正在寻求智能化更高、运行速度更快的计算机系统。这样做的结果是显而易见的，更高级别的智能系统会给使用者创造更为客观的社会财富，但与此同时，急速膨胀的人工智能体系是否也应该引起人类的警觉呢？

1939年10月的一天，美国艾奥瓦大学的一所实验室里笑声不断，而此时和同伴谈笑风生的约翰·文森特·阿塔纳索夫教授还没有意识到眼前这台笨拙的机器将会对人类社会带来翻天覆地的变化。他和助手——研究生克利福德·贝理给这台机器起了一个粗糙的名字：ABC，即两人姓氏的首字母“A”和“B”，外加“Computer”的“C”。而这台当时还没有引起过多关注的“ABC”机器，也就是后来各代先进计算机的雏形。

受制于时代的限制，阿塔纳索夫和贝理并没有高度重视起自己这一项伟大的发明，“ABC”也只是做一些数学方程式的解算。几年之后，美国当局也被卷入了世界大战的旋涡，阿塔纳索夫和贝理都放下了手中所有的学术研究，转而投向国防、武器制造等方面，而“ABC”的进一步精研，也就这样被搁置了。到1946年，世界战争进入白热化阶段，美国社会各阶层都不约而同地通过缩减开支来援助政府，爱荷华大学的教育经费也大量停减。在这样一个时代背景下，“ABC”的部分零部件都被拆除移作他用了，只剩下存储装置还孤零零地留在原地。

尽管“ABC”没有引起社会的重视，但艾奥瓦大学教授发明出了能够自主解算超高难度方程式的机器，这一消息在业内还是吸引了不少科研人员的目光，宾夕法尼亚大学的电力工程学教授莫奇利·约翰·威廉姆就是其中之一。在参观了遗留在艾奥瓦大学储存室里的“ABC”之后，他认真地和阿塔纳索夫教授沟通了部分意见，这为后来莫奇利研究出更高级别的计算机“艾尼阿克”提供了基础。

到1946年2月14日，由莫奇利教授和他的学生——年仅25岁的艾克特·约翰·普洛斯博共同推出的新型计算机“艾尼阿克”号宣布诞生。与阿塔纳索夫主导的“ABC”不同，艾尼阿克得到了军方的大力支持，原因是美国当局希望通过电子运算，来规范炮弹运行轨迹，进而提升命中率。根据当时的报道，艾尼阿克号计算机长50英尺（1英尺=0.3048米），宽30英尺，重量更是达到了30吨。而当艾尼阿克号开始启动的时候，整个费拉德费亚市都需要关闭民用电源，以确保艾尼阿克号的正常运转。

除了占地面积大、吨位过重、用电量惊人之外，艾尼阿克号还需要18800个真空管来支持工作。更重要的是，数量庞大的真空管损耗率惊人，差不多15分钟就会有一根真空管被烧毁，然后工作人员不得不再花费大量的时间来查找、替换掉坏掉的零件。

然而，尽管从资源消耗方面来说，艾尼阿克号计算机的消耗是非常惊人的，但与此同时，它也展示出了物有所值的性能：在加法运算方面，它每秒钟的速度达到了5000次。这在当时可以说是一个“骇人听闻”的成就，而当然这也是任何人脑都无法比拟的。

当然，从历史的角度来看，这一切都只是一个开始，随着社会各界的高度重视，计算机技术也不断突飞猛进。时至今日，每秒钟运行亿万次计算的计算机已经不能被看作“一流产品”。法国原子能署出品的“tera-10”型号计算机每秒钟42.9万亿次的运算速度，都只能勉强跻身业内第七，那么艾尼阿克当年每秒钟的5000次加法运算，或者是每秒400次乘法运算，看上去就都显得微不足道了。

可以说，自第一台电子计算机“ABC”问世开始，在不到一百年时间里，人类对于计算机技术的开发和使用是异常惊人的。单纯从运行速度上来讲，21世纪之后研发出来的超级计算机，在效率上要比首代计算机快上亿倍，这个差距已经是不能用“天堑”来比拟了。更重要的是，从时代需求角度来说，由计算机主导的智能化体系，也已经在人类社会根深蒂固，早已经渗透到人类生活的方方面面了。

从社会生产角度来说，无论是工业生产还是农副养殖，利用智能化数字管控的劳作体系都是更具生产效率的。在美国，从事农业生产的人口不到全国人口总数的2%，但是他们却支撑起了整个美利坚全部的食品供应，且还大量对外输出农产品，是世界头号农产出口国。更加令人称道的是，美国农夫并不需要每天夜以继日地播种或者是放牧牛羊，他们更多需要做的是坐在电脑旁边，喝着咖啡，通过电子系统完成农业生产。在高自动化机械生产体系的帮助下，一对美国夫妇能够完成3000英亩的农庄作业，同时他们还能喂养近200头牛。在面对来访者提问时，拉里·格雷格还向对方展示了自己利用安装了GPS系统的电脑终端控制拖拉机犁地的过程。

相对而言，智能系统对于农业生产的应用，是落后于工业生产应用的。也就是说，智能化体系对于全球工业生产的影响是更显著的。美国纽约州立大学社会学教授理查德·拉克曼就表示：“假如我们把智能操作从工业生产当中完全去掉，那么我们的生产效率将会下降一万倍甚至更多。”所以说，就社会生产而言，人类社会对于智能化系统的依赖和使用，已经达到了非常高的地步。

从日常生活角度来说，智能化电子产品也已经成为人类生活当中的重要组成部分。而假如没有了电话，远程交流就只能通过信件或者电报来完成。这显然是一件可怕的事情。

总体而言，自从第一台电子计算机问世起，人类就已经逐渐开始了智能社会的历程。经过了一系列的探索之后，智能化产品的研发进程和使用技术，都呈现出了飞跃性的发展。从艾尼阿克号的每秒5000次加法，到tera-10的每秒超过40万亿次，计算机领域发生了翻天覆地的变化。同时，在社会生产和日常生活方面，智能体系应用也扮演着举足轻重的角色。然而，这样一种对于电子机器的超高程度依赖，必然也是利弊共存的。就好比是经营着3000英亩农庄的格雷格夫妇，当他们家中的智能操作系统按部就班地工作时，他能够轻松地完成每一年的劳作，而一旦这些系统产生故障或者是失去控制呢？当然，对于人工智能的开发和应用，我们也不必过于悲观或者持有疑虑，因为从现阶段来看，智能化操作对于人类社会的推动意义还是远远超过其暗藏的隐患的。只不过，从电子计算机在短短几十年时间里运行速度疯狂飙升近百亿倍这一点来看，对人工智能系统保持警觉，其实也是有必要的。

2.早期的人工智能：控制论概念阐述

在人工智能发展的历史上，控制论同样占据了非常重要的位置。从定义上来说，控制论是一门指导人类如何通过数据信息的选取和使用，来改善某个受控制目标的状态和发展前景的学科。它的核心概念就在于信息的传输：控制系统配合传输器将信息数据输送出去，之后又需要将反馈信号递送回来，继而对信息的再发送产生相关影响。对应到人工智能方面来说，就是人工智能实体当中的控制系统负责调控和监督整个实体内部的数据发送与反馈，并以此为基础掌控、规范整个实体的行为活动。

由美国国家航天总局主持研发的“墨菲斯”系列高端机器人，就是人工智能控制理论下的杰出产物。从外观上来看，“墨菲斯”的主体是由数个巨大的球状物环抱而成的，主体下是数个支撑腿，核心服务器就安装在多个球状物上。与一般机器人由电子计算机控制不同的是，“墨菲斯”完全是按照人类大脑思维执行任务的。当进入工作状态之后，“墨菲斯”会依据人类的脑电波信号及波纹图来计算出自己应有的举动，以此完成各种任务。

“墨菲斯”系列机器人的应用，实际上就是控制论在人工智能当中发挥特殊作用的一个经典事例。自美国应用数学家诺伯特·维纳首度提出“控制论”概念以来，控制论的思想和方法已经渗透到现代科技的方方面面。与“墨菲斯”形成对比的是，世界上第一台机器人“尤尼梅特”，只能做一些简单的固定程序，其功用特征更像是一根不停劳作的机械臂。可以说，在控制论理念的指引下，人工智能在过去几十年时间里取得了惊人的成就。那么，从理论属性上分析，控制论又具备哪些优良特征呢？

（1）控制论强调在整个系统内部是需要设定一个稳定的平衡状态的。

这就是说，在人工智能范畴之内，受控主体必须是受到既定规律约束的，相关程序需要按照一个稳定的状态来运行和计算，而非以一种随机的态势运转。以“尤尼梅特”为例，它的最基本功用是工业生产，那么在执行生产命令的过程当中，它就必须是受到既定速率制约的。假如这个机器人在抓举频率上快慢不均，那么生产任务一定会受到破坏。要达成这一目标，设计者就需要对“尤尼梅特”的速率控制系统拟定相应的“率值”，以限定它在相应的范围内进行劳动操作。当然，“速率限定”只是庞大控制系统当中很小的一部分，在一些技术水平要求更高的人工智能体当中，还会有更多的管控因素被引入，这一点是毋庸置疑的。

（2）信息传递是控制论理念之中必不可缺的一部分。

作为一个受外部因素引导的人工智能体，其个体行为必然是需要遵循相关指令限定的。在这一过程当中，数据传导就显得不可或缺。比如在美国国家航天总局的指挥下，“墨菲斯”机器人需要执行一项外太空探索任务，那么这名机器人和相关工作人员之间就存在信号的发送与接收。对于智能体和操作者之间的这种关联状态，约瑟夫·恩格尔伯格说：“机器人是人类手臂、躯干、视野的延伸者和替代品，它们的行为是受到相关命令驱使才能实现的。”值得注意的是，就目前而言，即便是最高端的人工智能体，它们的活动也是在外部信息的驱动下进行的。

（3）控制系统当中必须存在用以修正行为偏差的功能装置。

这一点同样也非常重要，因为对于生物个体来说，它们为了适应外部环境的变化需要更改自身状态或行为。在某些情况下，人工智能体同样也会面对“突发状况”。比如一个双足行走的军用机器人，它在崎岖不平的路面上快速行进时，就需要通过核心处理器来调整自己步伐的频率或者抬脚高度，而如果设计者在这名机器人的程序当中没有配备行为修正装置，那么这名机器人在遇到障碍物时，肯定会因外部阻力而无法完成命令任务。

除了通过特殊装置调节偏差以外，控制系统还要求有专门辅助矫正非稳定性因素的自我调节机制。也就是说，控制系统从整体上而言是处于动态的，它会在工作波动较大时采取行动，以维持运转的稳定性。值得注意的是，自我调节机制属于系统内的程序设定，是一种拟定的程序，它与风向调节器、运动加速器等外化装置是存在概念上的区别的。

可以看到，控制论概念的提出，对于稳定、改良、操纵一个系统模型而言带来了难以估量的理论支持。无论是简单质朴的“尤尼梅特”，还是设计精良、用途广泛的“墨菲斯”，这些新时代出品的机器人设计全都毫无例外地采用了控制论当中的基本概念。也正是在这些严谨、实用的理论引导下，关于人工智能的产业、产品才能够屡屡攻破难关的。正如恩格尔伯格所说的那样：“正是由于理论基础的完整化、精确化，才使得人造机器人脱离了‘玩具’的范畴，并一步步得以改良和完善。”所以说，控制论作为人工智能早期理论基础之一，为其后来的高速发展产生了巨大推动作用。

3.AI的大发现时代

在取得了初步阶段的胜利之后，有关人工智能的开发和研究在科学界逐渐兴起。短短数年时间，人类对于智能化操作、生产的开发从无到有，在一定程度上掀起了“人工智能热”。在这一时期内，人工智能在初级化工业应用以及简单的实验性研究领域表现得异常活跃。

就在人工智能的浪潮空前高涨之时，几位当时还名不见经传却在事后被证明为伟大先驱的学者相聚美国达特茅斯学院，展开了一场研讨会。他们是40岁的数学家克劳德·香农、28岁的约翰·麦卡锡和马文·明斯基、39岁的赫伯特·西蒙等。参加研讨会的学者一共有10名，他们的年龄大都在25-40岁之间，除了香农之外，其余9人都属于业内的后起之秀。但就是这样一群看起来非常稚拙、不成熟的学者，在聚会上提出的三大猜想，却极大地补充和完善了有关于人工智能的理论基础。

首先是明斯基提出的神经网络理论，他试图通过数字建模，在计算机内部设立一个可以自主识别、判断的网络模型。为了印证自己的观点，明斯基还和朋友一起制造出了一台神经网络计算机“SNARC”。按照他的设想，人脑模型是可以复杂的，假如人类可以利用技术手段，将人体大脑思维机制引入到计算机运算当中，就可以让计算机也“学会思考”。

明斯基的神经网络理论在后来被证明是非常正确的，正是通过对于人脑工作机制的数字化建模，人们才能够制造出更多高性能的机械生命体。或许从当时而言，用数学方程式和函数运算来模拟人脑思维，是一个令人笑掉大牙的玩笑，但很显然，明斯基做到了这一点。

第二个在会上被热议的是麦卡锡的“搜索法”原理。从理论核心上来说，“搜索法”强调“在选取了最优方案的情况下，允许忽略那些未来不会发生的方向和结果”。对于“搜索法”的解析，我们可以借用“雇主博弈”的事例来说明。

在这场博弈当中，A和B分别代表两名不同的人，其中A为雇主，B为雇工，他们之间的博弈关系，就是劳务佣金。按照规定，A将两种不同的佣金方案装在两个不同的布袋里交给B，由B来选择抽取。而对于这两套不同的佣金方案，我们假设第一个布袋里装的是“10元/小时”和“20元/小时”；第二个布袋当中装的是“8元/小时”和“15元/小时”。

当B抽取第一个布袋时，假设他拿到了“10元/小时”的方案，接下来他再抽取第二个布袋。而这一次的抽取，是需要和第一个布袋当中的结果进行比较的。也就是说，如果第二个布袋当中抽到的最小的方案都能大于“10元/小时”，那么雇工肯定就会放弃方案一而选择方案二；假如这个布袋当中抽到最大的方案都在“10元/小时”以下，那么第二个布袋肯定就不会是雇工的考虑范围了。也就是说，在一次搜索过程中，探索结果低于或者超过既定值，本次搜索就会停止。

在一部分人看来，麦卡锡的理论是相对空洞、抽象化的。但事实证明，这一套选择理论对于人工智能的推动作用非常大。正是在“搜索法”的帮助下，人工智能体才能够在面对不同选择时，快速寻找到一个相对优良的选项，最终完成服务器指令的。

达特茅斯学院会议的第三个重要论点是西蒙和艾伦·纽维尔提出的“逻辑理论家”程序。事实证明，这一套能够进行非数值思考的程序，能够从理论角度印证由勃兰特·威廉·罗素主编的《数学原理》第二章的大部分定理。

历史证明，这一次研讨会对于人工智能的发展带来了巨大的推动作用。本次参与会议的10名青年学者也在随后大放异彩。自1969年明斯基首度荣获图灵奖表彰之后，麦卡锡、纽维尔、西蒙三人也相继登上图灵奖的领奖台。这不仅仅代表着明斯基等人个人的辉煌成就，也象征着人工智能在理论研究方面的巨大成果。

很显然，达特茅斯会议对于当时尚在襁褓之中的人工智能带来了强大的理论设想和科学依据。在这些重要理论的帮助下，无论是理论创新还是生活应用，人工智能都取得了长足的进步。随后，赫伯特·格伦特尔借用前人的理论，发明了一种可以辅助计算几何定理的工具模型。在这一套数学工具当中，诸多难点突出、逻辑缜密晦涩的专业定理都能够被快速解析出来。从一定程度上来说，格伦特尔的发现让那些固守陈规的“学院派”工作者开始反思，而学术界的广泛接受，则为人工智能的理论开发寻找到了更为广阔的理论源泉。在随后的数十年时间里，越来越多的大学教授以及高等人才都涌入了这个行业当中，将整个人工智能行业快速推向了百花齐放的繁荣境地。比如，杰姆斯·史格莱尔利用智能化编程制造了SAINT程序，它能够快速解析大学一年级的闭合式微积分公式；明斯基则更进一步，他研制出了一个能够搭建积木的机器人……

或许从实际功用角度上来说，格伦特尔推出的这一套数学工具并不具备多么强大的应用功能，但它却从另外一个层面加速了世界对于人工智能的了解和认知。纽维尔说道：“格伦特尔的几何定理计算工具，让人工智能走进了大学校园，它的意义不仅仅是一个数学工具那么简单，而是说很多高端人才受此影响，这一批精英人才的认同和加入，让整个行业都迅速走向了繁荣。”

除了精英阶层的广泛认可之外，人工智能同样在自主学习方面展示出了强大的潜力。著名工程师阿瑟·塞缪尔编写出了一道关于西洋棋谱的程序，根据这道编程的引导，人工智能体能够识别并学习棋谱相关知识，其竞技水平甚至能够与普通的职业选手相抗衡。塞缪尔的成果从事实的角度印证了智能机器强大的学习潜力，不少人甚至千里迢迢赶赴塞缪尔的工作室，请求与“机器人棋手”一决高下。可以说，“AI可以学习棋谱，与人类对弈”这一个事实，再一次重塑了人类对于人工智能的认识。在此之前，科学界更多关注的是人工智能“可以在人类的规定下做些什么”，而能够学习棋谱、做出各类自主化预测、判定的AI，则让科学界对于人工智能的探索上升到了一个更高的层次。在此之后，大量智能化程序引导、拥有各种优良性能的智能产品纷纷涌现。一片繁华盛景下，西蒙这位后来的诺贝尔经济学奖获得者，在初步认识到人工智能的强大潜力之后，于1962年兴奋地欢呼道：“20年之内，计算机将做到人类目前能够做的一切事情！”请注意，他强调的是“一切事情”，包括生产劳动、技术开发，甚至是生存繁衍。1970年，在人工智能领域已经大有所成的明斯基也果断预言：“3-8年时间，人类将研发出与自己智力相当的计算机。”

更有甚者，美国著名刊物《时代》杂志都探讨了由智能机器人引发的全球化大失业问题。在这篇文章当中，人们可以清晰地看到，如果使用机器人工作，企业主不单单能够获得因效率提升带来的收益，同时还可以大幅度降低劳务成本。虽然从事实角度来说，《时代》杂志所预测的机器人取代人力并没有发生，但当时社会各界对于人工智能的热情和期望，还是可见一斑的。

可以说，达特茅斯学院会议为人工智能带来了难以估量的发展动力。在这一次会议上，众多致力于AI科技的青年才俊涌现出来，并借助会上探讨的理论展开了新一轮的人工智能探索。在这些科技精英的全力推动下，人工智能逐渐被社会各界接受和认可。在格伦特尔的几何定理证明模型的带动下，一大批高水平学者开始研发、推广各类AI技术。同时，塞缪尔推出的可以与人对弈的智能体，也极大地拓展了人类对于人工智能的认知。在短短10余年时间里，AI技术确实被推上了新高度，也迈上了更为广阔的舞台。

4.首次低谷带来的启示

在经历了达特茅斯学院会议之后，AI科技得到了井喷式的发展。但是，过高的预期也带来了巨大的烦恼。由于研究方向和学术认知的限制，关于人工智能的深度研究也进入了停滞期。

随着研究的深入，部分原来对于人工智能充满信心的学者也开始动摇。在以往的猜想当中，机器人技术将会在20年甚至是更短的时间内获得爆炸式的发展，整个地球也将由此进入智能社会。作为这个星体上的主宰者，人类将不再承担劳动任务，所有的一切工作都将由智能设备代劳。但事实证明，这样一个大胆的预测，完全是脱离实际的。在针对人工智能的研究当中，以马文·明斯基为首的尖端学者发现，目前人类社会正在积极探索的AI技术，虽然能够从一定程度上处理部分高难度课题，但是与这些已经解决或者证实了的实验样本相比，人工智能不能破解的问题却要多得多。

在感知论的帮助下，明斯基验证了这样一个课题——第一代人工神经网络并不能解决“异或”问题。在计算机领域，“异或”理论占据着重要地位。它解析的是当两个计算样本的值相同时，结果为“0”；而假如这两个样本不同，结果则为“1”。用简单推导公式来解释就是：True⊕True=False；True⊕False=True；False⊕True=True；False⊕False=False。其中“True”和“False”代表两个不同的实验样本，“⊕”为异或符号，表示“相加”或者“并列”。在以二进制算法为基础的计算机领域，“异或”逻辑问题如果得不到解决，那么很多关联研究课题的探索也都会受到影响。所以，初代人工神经网络深陷“异或”迷局。这让明斯基非常苦恼，也备感无奈。

当然，明斯基论证的“人工神经网络不能解决异或问题”，只是人工智能研究过程当中遇到的诸多困扰当中的一个。除了明斯基之外，其他一些持乐观态度的学者也陆陆续续发现了各种问题。

随着学术界发现的技术难点越来越多，一部分研究人员也开始怀疑；人工智能的作用是不是被高估啦？或者说关于AI的技术已经到头，人们都在兴致勃勃地做着一件毫无意义的研究，就像是“从石头当中变出奶酪”那样。业内人员的摇摆不定和怀疑观点，很快被媒体机构披露了出去，一时间，“人工智能是一场骗局”、“政府在花钱供养闲人”、“高端人才把精力浪费在无用功上”等言论甚嚣尘上。受困于技术水平，在面对外界质疑和抨击时，研究人员拿不出有效的成果来反击，他们就只能默默地接收批评。更为糟糕的是，舆论的谴责还让各方投资人对这门“装神弄鬼”的研究丧失了信心。在随后的很长一段时间里，无论是政府津贴还是企业资助，人工智能的研究者们都很难再得到，这对于急需大量资金支持的AI课题开发是相当致命的。

可以说，由于技术研发上遭逢瓶颈，资金支持遇到断流，人工智能在很长的一段时间里都备受冷落，走进了低谷。自20世纪70年代起一直到80年代末，在长达近20年的时间里，几乎没有任何有效的人工智能理论被提出、发扬。同时，人们对于从各个工作室里走出来的AI制品也没有多大好感，认为它们正是逗小孩儿开心的玩具。比如明斯基那个能够搭建积木的机器人，很多人都只把它看作一个电控玩具，而不是一个真正的智能产品。除了技术上裹足不前、社会地位不高之外，在这20年时间里，从事人工智能领域研究的工作人员在资金方面获得的支持也少得可怜。在这样一种内忧外患的大背景下，不少研究人员只好将关于AI技术的探索从自己的工作计划当中清除掉，因为他们不得不选择从事其他事业来维持生活。这时人工智能技术的研究，更多成了他们的一种业余爱好。

当然，在这样一个饱受非议、缺乏支持的环境当中，人工智能研究者们也获得了一定的教训和启示。

（1）从程序本身的缺陷上来说，早期的人工智能编程对于任务的主题是模糊、不了解的。

就比如有研究人员试图利用AI技术来进行外语翻译那样，计算机只能针对文字信息进行分割，而后对照词库进行编译。那么在这个过程当中，部分多含义或者带有歧义性质的字句，就会对本次翻译带来极大困扰。所以说，在技术层面，初期大部分程序对于任务的理解是存在本质上的困难的，这对其完成任务必然会带来巨大的影响。

（2）在处理复杂课题上，早期人工智能也存在种种问题。

受困于技术水平和思维理念的滞后性，初代人工智能产品大都无法完成过高难度的课题任务。比如在这一时期内美国斯坦福大学推出的人类第一款智能机器人“沙基”，它虽然能够利用智能系统进行自主化感知和任务建模，但是为达成目的的前期测量和行为规划，却需要耗费长达数小时的时间。毫无疑问，类似这种工作水准的智能体，是很难在现实生活中为人类提供帮助的。而造成这一切的根源，实际上就在于人工智能技术本身开发的局限性和滞后性。

（3）在程序结构方面，人工智能本身也是存在诸多缺陷的。

比如在图1-1所示的感知机构模型当中，相同的输入向量不能被判别出来，这一点就令研发感到十分无奈。

图1-1

在这一幅图例当中，“a1”“a2”等均代表不同的信息数据，它们通过“w1”“w2”等权值的调剂，再经由偏置“b”的修正，最后得到相关的值“SUM”。然而，对于“a1”“a2”一直到“an”，这些不同的向量在取值方面有可能是等量的，相同的向量输入在一定条件下会求得同一个值。但是很显然，这一个数学模型却不能过滤掉或者标记出那些重复的信息，它只是单纯地做着接收、计算、求和的过程。

所以说，在很多时候，有关于人工智能的程序在自身设计上是存在各种缺陷和不足的。更要命的是，这些程序往往还是研发人员用来做进一步深入探究的基础工具，因此人工智能的弊端也就被显现得更加明显了。

除了在技术方面不能支持新时代AI技术的发展要求以外，人工智能研发者们未能很好地迎合市场也是本次“低谷”来临的一个重要原因。尤其是在20世纪七八十年代全球经济萧条、进入停滞阶段的背景下，明斯基、西蒙等业内精英依然还在调试那些市场价值不大的智能课题。他们所研发的产品，例如“机械棋手”“积木搭建师”等，虽然对学科推动意义巨大，但却因为缺少社会功用而广受冷遇。与之相对应的是，约瑟夫·恩格尔伯格在做类似方面研究时，将目光投向了工业生产，他研发出来的机器人具备极强的工业用途。在没有客源光顾的情形下，恩格尔伯格甚至推出了“亏本试用”的营销手段来打通市场。事实证明，恩格尔伯格的机器人最终得到了广泛认可，他自己也因此赚得盆满钵满，成为人工智能研究领域少有的富翁。

然而，恩格尔伯格的成功毕竟只是一个很小的个案，在这一时期内选择放弃AI技术研发的学者数不胜数，更多的学者因为研究方向缺乏市场效应而举步维艰。可以肯定的是，任何一门高端技术都是需要资本支持为基础的，而以明斯基等人为代表的人工智能研发群体并没有重视到这一点，那么得不到外界援助，也就可想而知了。

可以说，关于人工智能的深度研发在20世纪70年代陷入低谷，这实际上是带有一定历史必然性的。从前期基础上来说，著名的达特茅斯学院会议虽然提出了多个突破性的理论和猜想，但是从历史角度而言，这些理论还远不足以支撑起整个庞大的人工智能学科体系。在这一时期内，过多的学者和AI爱好者纷纷进军人工智能研发项目，在一定程度上为本学科的专业性带来负面作用：诸多主观化研究成果或者思想影响了正确观点的推广和流通，良莠不齐的科研现状对于舆论也授以话柄。再加上精英学者对于人工智能技术研发的推进速度过缓，没有考虑市场因素的重要性，受到世人排斥也就是意料之中的结局了。但是，从另一个角度来说，经历了这一次沉寂，相关工作者对于AI科学的认识和理解也得到了修正，他们开始寻找新的技术突破点，并且紧跟时代潮流，为人工智能的再一次崛起打下了坚实基础。

5.AI专家系统获得赏识

在经历了长达20年的“严冬时期”之后，学术界对于人工智能的研发方向和探索理念进行了反省和调整。历史证明，外界的讥讽嘲笑，在一定程度上刺激了AI科学的更进一步发展。在众多成果当中，专家系统的强势崛起就是人工智能迈出困境的最佳代表。

从学术定义上来说，专家系统是一套完整的计算机智能程序，它的内部存储了大量关于某个领域的独有知识和相关研究工具。因此，这一套智能程序在相关领域内是具备了“专家水平”的。相对于此前人工智能产品大多低能化、缺乏实际功用的现象，配备了“专家系统”的AI产品，在专业性能方面得到了极大提升，社会曝光度也因此急速高涨。

可以说，专家系统的出现再一次改变了世界对于人工智能的看法。赫伯特·西蒙在提及专家系统时，就曾赞美道：“它的出现为整个人工智能注入了全新的活力，并且让世界再一次看到了AI技术的先进性与上升潜力。”如今，随着技术水平的不断提升，AI专家系统在人类生活应用方面也开始扮演越来越重要的角色。

在2016年3月，一名叫比利·惠特克的英国少年接受了脑部癫痫治愈手术。在手术过程当中，一名配备了专家系统的机器人助手多罗钻进惠特克的大脑，然后利用电极刺激对方的大脑皮层，释放出不同的脑电信号。这时，主治医生就可以针对电波异样，找出引发惠特克脑部癫痫的病灶方位，通过手术完成治疗。这就是说，与同期其他人工智能程序相比不同的是，“专家系统”在特定领域是具备强大优势的。就比如这名进入惠特克脑体深处的机器人，它能够正确使用医学工具，顺利检测人类大脑各个部位的电波信号等。在整个工作过程当中，医用机器人的行动准确而又迅捷，检测面积完整无疏漏，其业务能力完全等同于一流医学工作者。当然，这一切都得归功于“专家系统”的引导——正是由于在这样一套完整程序的引导下，这名机器人的工作才能够有条不紊地顺利进行。而从惠特克癫痫手术的事例当中，我们也可以分析出有关于“AI专家系统”与众不同的特点来。

（1）从社会功效来说，“AI专家系统”必然是需要应用于某个实际领域的。在吸取了此前因为缺乏社会功用而备受冷落的教训之后，学术界对于人工智能的实用性更加关注。在一般的医疗条件下，完整检测患者脑部病变是一件非常困难的事情，而机器人助手多罗的出现正好弥补了这一缺陷。曾任哈佛大学医学教授的金辰勇就表示：“现代医学需要引入更多现代科学技术，我想在将来，不光会有针对艾滋和各类癌症的特效药出现，还会有执行高难度诊疗及辅助治疗的智能机器人存在。”

实际上，金辰勇先生的预测在近几年时间里已经得到了多方验证。目前，不光有类似多罗这样的机器人助手，还有一些能够为病人执行开刀手术的主治医师。相对而言，由智能机器人操作的手术会花费更高的资金，但是它们往往能够以更小的创口以及更高的精准度来完成工作。这对于医学界来说是一件值得庆贺的事情。

（2）“AI专家系统”必须要拥有专家级的知识。在早期的人工智能研究当中，机械智能体所能够掌握的知识和技能是少之又少的。比如明斯基那个能够抓举、摆放积木的机器人，用现在的眼光来看就不过是一个毫无实际功用的小型“起重机”。而随后推出的“AI专家系统”，则在很大程度上拓宽了机械智能体的知识面和专业深度。就多罗而言，它对于人体大脑的内部构造，必然是非常熟悉的。无论是皮层的纹理还是颅内压强以及体液密度等，都属于“专家级别”。而从它使用电极装置刺激人脑皮层这一个举动来看，多罗对于部分医疗器械的使用也是经历了“严格训练”的，其熟练手法不亚于一名工作了10年以上的医护人员。除了医疗事业之外，比如数据勘测、高危工作执行等，配备了“AI专家系统”的机器人也能够以业务精英的身份出现，顺利完成任务。

所以，从业务水准来说，“AI专家系统”必然是需要具备高素质专业能力的。而要想达成这一目的现在看来其实并没有外界所想的那么困难，只要开发团队能按照目标业务的工作规律和已探索公式，电子编程的方法，将任务指令录入到AI核心存储器当中即可。在遇到类似问题时，“AI专家系统”会自动读取、判定当前的命令任务需要执行存储器当中的哪一条选项卡，继而得出最优答案。

（3）要破解高难度专业化难题，“AI专家系统”还需要具备可以模拟专家思维的能力。因为在执行任务时，人工智能体所面对的往往是一个变异之后的课题样本，这就需要运用二次读取、判定的方式才能够找到合适的解决方案。就以多罗探测人脑病变为例，在执行任务之前，工程师给它的数据库当中预写了大量的样本信息，包括人脑生理构造、电波信号甄别、大脑功能分区等。但是在进入人脑之后，多罗还会遇到多种未收录甚至是变异了的样本信息。假如数据库当中显示正常人脑重量约为1400克，而由于受到病变影响，这个重量增进加了1800克，那么在这时，多罗就需要利用自己的判定模式，来重新解读这一问题。又如，健康成人大脑皮层之间的褶皱是互相剥离的，而受到疾病困扰，部分皮层会互相粘连，这同样也需要执行任务的多罗细细分辨。

所以，在“AI专家系统”内部，模拟专家的思维能力是必需的。在很多时候，目标任务的不稳定和微小波动，都会影响到最终的结果判定。所以在这时，为整个系统设定主观化思维能力，就是非常必要的。

因此说，在具备了以上种种特征功能之后，“AI专家系统”的标准建模也就逐渐明朗化了：在整套工具模型当中，人机交互界面负责用户与专家系统的信息沟通；推理机制负责任务执行过程当中的异变识别、逻辑判定等；解释模块负责向用户解释专家系统的行为和结果。在接收到外部信息时，专家系统先会比照内部知识库当中的样本模型来进行判定，在面对部分不稳定、波动性较强的样本时，专家系统会通过智能化思考、学习的方式寻找到合理的解决方案，同时将上述异化样本转换成已识别类型，收纳到自己的数据库当中。

在这一理论的支持下，在1980年，卡耐基·梅隆大学为数字设备公司研发出的AI专家编程“XCON”大获成功。在接下来的6年时间里，这套全新的AI技术每年能帮助该公司省下4000万美元的成本经费。如果按照权威金融网站“美元时间”给出的通货膨胀比率计算，1980年的1美元购买力约等于2010年的2.83倍。那么我们也就可以说，“XCON”系统当时每年为本公司创造的间接价值已经超过1.1亿美元。“XCON”的成功对外界释放了一个积极信号，社会各界对于AI技术的热情再一次被点燃，很多公司开始设立专项资金来研发“AI专家系统”仅在1985年，全球各大企业、团体对于人工智能的投资就已经超过10亿美元。

很显然，“AI专家系统”的发现和推广，对于人工智能的社会功用带来了极大的提升。与过去相对稚拙、浅显的研究相比，“升级”后的AI技术在针对特定行业的问题处理方面得到了本质性的改善。而正是这样一种变化，使得世界再一次看到了人工智能无与伦比的发展潜力，诸多社会力量开始加大对新AI技术的探索和投资力度。在技术持续提升、科研经费充足、社会舆论广泛支持的背景下，人工智能的“下一个春天”即将到来。

6.双重动力推进人工智能蓬勃发展

在“AI专家系统”取得重大突破的情况下，世界各国对于人工智能的开发热情也急速高涨。在这一段时间里，除了类似于数字设备公司这样的私营企业之外，政府部门的全力支持更是为整个人工智能行业的发展提供了宽广平台。在经历了备受瞩目，再到遭逢冷落，继而又一次大受欢迎的过程之后，马文·明斯基业内精英也逐渐变得理性化，他说道：“整个欧洲都开始动起来了，当然我们的国家（美国）也毫不例外。这真的很令人兴奋！但是从另一个角度来说，作为一名人工智能工作人员，要证明这种现象不仅仅是一种国际化竞争带来的产物，也是非常必要的。”按照明斯基的观点，得到来自政府方面的大力支持是一件值得庆贺的事情，但是与此同时，作为业内人士，他们需要证明关于人工智能的研发是真正“物有所值”，而绝非国际竞争下的胁迫产物，也是非常重要的。

在政府投资方面，主要有以下国家或组织对人工智能进行了重大支持。首先是在1981年，日本经济产业省拨专款8.5亿美元，用以支持第五代计算机项目。在这一课题研究当中，如何开发出能够与人对话，从事语言翻译，或者是进行图像识别的机械智能体成为整个研究的核心任务。而在之前一年，全日本的GDP总值也才刚刚超过1万亿美元，耗费数额如此庞大的资金来资助一件充满变数和未知因素的项目，这在当时自然也引起了巨大的轰动。日本著名经济学家青木昌彦教授在获悉这一决定之后就无比惊讶地表示：“投入如此之多的资金到一个新兴领域当中去，我实在难以想象是否其他政府也会做出相似的决定。我只能认为，这表明了我们的政府在新科学技术研发方面所坚持的一贯态度，那就是全力争胜、不惜代价。”事实证明，青木昌彦先生的担忧似乎是杞人忧天了，但这确实真实地反映了大部分日本民众在当时对于这笔政府投资的观点，而这也从侧面印证了这笔资金的“庞大性”。

在日本当局刚刚做出近10亿美元的人工智能项目投资之后，英国政府在一名叫作阿尔维的议员的强力推动下，也动用国家力量资助了一个关于第五代计算机技术研发的课题。在政府的大力支持下，阿尔维专门筹建了一个项目专家团队，由他自己出任董事会执行长。这一次，英国政府拿出的资金是3.5亿英镑，这对于当时全国GDP仅有日本一半的英国政府来说，真可以说是一个天文数字了。

除了日本和英国之外，美国国防部下属的先进研究项目局也行动起来了。为了保持国际方面的战略领先优势，美国国防部在1983年宣布出资10亿美元，专款推动本国的人工智能技术项目开发。实际上，美国国防部本次关于人工智能技术的开发和利用，更多是出于军事目的。在这个名为“SCI计划”的项目蓝本中，诸多“机器人作战”“计算机预测战局”等设想被付诸实施。参与此次项目可言的亚历克斯·罗兰德和菲利普·斯曼在提交给外界的报告当中这样描述道：“一旦‘SCI’计划取得成功，那么美国军方将会拥有每秒钟能进行10亿次运算的超级计算机，所有由超级计算机指挥的机器人也都会拥有和人类一样的思维、感知能力。对于这些超级计算机而言，它们的集成度将无限逼近人类大脑所能探知的最复杂的东西。”

在这一理念的引导下，SCI研究组做出了以下设想：美国海陆空三军都将会装备上最为智能化的作战工具。对于陆军部队来说，这里将会被装备“自主式地面车辆”，这些军用车辆不仅仅能独立行驶，还能感知且改造周围环境。也就是说，如果SCI项目取得成功的话，将会有一部分类似于变色龙一样的战车奔赴战场，它们能够感知到战地环境的变化，并且根据环境来进行伪装或者壁垒建设。

与此类似，美国空军部队也将会配备高级人工智能系统，以此辅助、指导飞行任务。同样，在SCI战略的猜想当中，这个系统装置能在特定情况下收集资料、执行更高决策层下达的任务等。假如这一设想得到实现，那么在战场当中，或许就会有战斗机强迫飞行员跳伞，或者是飞行员牺牲后战斗机依然独立作战的情况出现。

而对于海军战队来说，它们也将会拥有高级别的“战斗管理系统”。这一套系统可以帮助指挥官正确分析错综复杂的战地局势，并且依据战场上发生的事件进行战略预估。

事实证明，由美国国防部发起的这一次人工智能技术开发计划，在一定程度上是存在臆想和不切实际成分的。时任美国中央情报局局长的威廉·约瑟夫·凯西就对SCI项目组所研究的课题极为不满，他将这个项目所研讨的大部分课题都形容为“徒劳无益的工作”，而为SCI项目组工作的人也都被他称为“投机分子”。但即便是举足轻重的中情局局长，也不能在战略规划方面影响到美国当局对于人工智能技术研发的渴望程度，这实际上也从一定程度上反映了当时美国人对于AI技术的高度认可。

除了政府方面强有力的资金支持外，专业领域的工作人员在这一时期内也做出了重要贡献。就如同明斯基所说的那样，没有人希望关于人工智能的资助和开发，被看作是一件单纯的国际化竞争的结果，这是一名从业者应该要坚持的工作，同时也是他的自尊。正是在这一理念的鼓舞下，在这一时期内，关于AI技术的理论取得了重大突破：1982年，物理学家约翰·霍普菲尔德在前人的基础上提出了新型神经网络算法——霍普菲尔德网络；几年之后，大卫·鲁姆哈特等人又提出了大名鼎鼎的BP神经网络。这些理论的出现，让之前遭受冷落的联结主义重获新生，人工智能的蓬勃发展也得到了理论上的支持。此外，在朋友的帮助下，鲁姆哈特还将自己的学术见解整理成文集出版。这样一来，整个行业的学术交流也受到了极大的推动。

可以说，在这一时期内，政府方面对于人工智能技术开发的扶持是非常热情的。在此期间，不单单像日本这样的世界强国敢于抽调大量资金来支持这个“既不稳定且包含过多未知性因素”的项目，就连当时全国GDP仅有日本一半的英国也无比豪迈地划拨了3.5亿英镑的巨款来支持新项目。而像美国这样的顶级强国，甚至将人工智能技术的研究做到“科幻”的级别也在所不惜。而在大量的资金配合下，学术界内部也不甘人后，爆发出了强劲的战斗力。对于明斯基、霍普菲尔德、鲁姆哈特等人来说，他们需要证明的不单纯是有关于人工智能的学术理念，同时还负载着为AI技术正名的重任。因为从一定意义上来说，大量的政府资助，让人工智能戴上了“国际竞争产物”的帽子。而这却是长期从事人工智能开发工作的专家和学者们不愿意看到的。所以在外力和内因作用的双重推动之下，AI理论技术取得了令人称道的成果，而“霍普菲尔德网络”和“BP反传算法”都为之后的研究提供了更为宽阔的平台和视角。这对于整个人工智能历史的发展是有重大意义的。

7.辉煌成就：战胜人类的计算机系统

在社会各界的强力推动下，人工智能的功能也得到了强力提升。但是，无论AI技术如何发达，业界总会对其保持这样一种态度，那就是即便是最先进的计算机，也不可能打败自己的主人。但是这样一个观点，在1997年5月3日却被验证是错误的——当时的超级计算机“深蓝”在国际象棋的战场上击败了世界棋王加里·卡斯帕罗夫。

20世纪90年代，俄罗斯棋手卡斯帕罗夫在世界各大国际象棋赛事当中所向无敌，甚至达到了“独孤求败”的地步。针对这样一种现象，IBM公司也从中发觉了一个不错的炒作点。很快，IBM以机器世界的名义向卡斯帕罗夫发出了战书，邀请对方与自己研发的超级计算机“深蓝”号进行一场前所未有的“人机棋局”。在对媒体公布的消息中，IBM发言官这样说道：“我们的团队用了6年时间，研发出了世界上第一流的计算机‘深蓝’号，它可以使用31个功能强大的处理器并行运算，3分钟就可以搜索500亿步棋路。”另外，这一次和卡斯帕罗夫先生的对弈，组织方还设定了40万美元的胜出奖励。那人类最优秀的大脑是否能够抵御住“深蓝”号的冲击呢？

IBM公司的宣扬引发了全世界的关注，因为就技术角度而言，“深蓝”号计算机在当时确实已经是AI界一流团队的呕心之作了。所以从这个角度来看，一直被争论不休的“人工智能到底能否战胜人类”，或许也可以从这次“人机大战”当中得出结论。很快，在世界棋坛藐视群雄的卡斯帕罗夫欣然接受了邀约，并且在1996年2月同“深蓝”展开了举世瞩目的对弈，并且以4:2的大比分战胜了对手，全身而退。

卡斯帕罗夫的获胜似乎宣告了人类远比计算机聪明这样一个事实，但是很快，IBM的工程师们在接下来的一年时间里继续跟进探索，针对首次对决当中“深蓝”的固有缺陷进行了改良。因此，在1997年，双方进行的第二次对弈当中，卡斯帕罗夫这个在世界棋坛领袖群伦的超级棋王，终于遇到了前所未有的挑战。在最后一轮的比赛当中，纽约市民通过广场公放视频观看了赛事直播：在比赛当中，从前镇定自若的卡斯帕罗夫将头深深地埋在双手之间，甚至时不时狠狠地拉拽自己的头发。看得出来，经过技术改进的“深蓝”已经完全占据了上风，而卡斯帕罗夫在这种情况下遭遇失败就只是时间问题了。在此前进行的五轮比赛当中，他甚至避开了自己常用的棋路，选择了一些非常“怪异”的攻防招数，试图以此扰乱“深蓝”的判断。但事实是，无论卡斯帕罗夫如何“剑走偏锋”，“深蓝”都能用最快的速度找到最佳的破解方法。因此，尝试了无数种变化和可能性的世界棋王无可避免地陷入了对手的圈套，根本看不到一丝逆转的希望。果然，就像所有人都看见的那样，人类选手输掉了棋局，最终的大比分是2.5:3.5，“深蓝”2胜3平1负。

从一定意义上来说，“深蓝”号的成功确实可以看作是人工智能对于人类的胜利。因为从诸多角度上来说，卡斯帕罗夫都足以代表人类智力的高峰。翻看这名世界棋王的履历，我们可以看到，他3岁能够读书数数；5岁能够进行小数点之后的加减法；22岁即击败大名鼎鼎的棋坛圣主阿纳托里·卡尔波夫成为世界上最年轻的新棋王。在随后的十多年时间里，卡斯帕罗夫参加了多次世界顶级国际象棋大赛，全都毫无疑问地夺得桂冠。甚至在1999年，他还进行了一次“单人对抗全世界”的棋局——来自全世界75个国家、超过5万名棋手通过网络同卡斯帕罗夫进行对弈。但是经过4个月的较量之后，这支由5万人组成的庞大战队最终被卡斯帕罗夫打得丢盔弃甲、投子认输。这一场骇人听闻的对弈，不光让所有人都感受到了卡斯帕罗夫孤胆挑战全世界的大英雄气魄，同时还从心底里默认了其超凡脱俗的才华和智慧。

在长达20年的棋手生涯当中，卡斯帕罗夫始终保持着世界棋王的尊荣，直到宣布光荣退役。经测算，他的IQ值高达194，甚至比李奥纳多·达·芬奇、约翰·霍金以及阿尔伯特·爱因斯坦都要高。

可以说，无论从个人成就，还是个体智商水准方面而言，卡斯帕罗夫都是代表“最聪明人类”的不二之选。但就是这样一个“最强大脑”，却不得不在“深蓝”面前低下高贵的头颅。这当然也从一定程度上证明了，人工智能是可以超越人脑、具备更为强大的认知能力的。从硬件设施上来说，战胜人类的“深蓝”由32个节点组成，每个节点配备了8块处理器。而这总计256块处理器全部被集成在了IBM公司全力研发的RS6000/SP并行计算系统当中。在这一智能体系当中，“深蓝”将拥有每秒钟2亿步的棋路搜索。因此，在工作人员将100年来世界特级象棋大师的开局和残局下法制成棋谱输入到“深蓝”的存储器当中之后，无论卡斯帕罗夫使用何种招数，它都能够快速根据自身知识库当中记载的应对路数进行对弈。可以说，在编程人员的参与下，卡斯帕罗夫面对的不单单是某一代棋王的挑战，而是过去100年时间里世界棋坛顶级高手的集体围攻。

除此之外，IBM研发团队还专门聘请了当代世界特级国际象棋大师作为专业顾问。在每一轮比赛结束之后，工程师们会按照专业人士提供的意见，对“深蓝”进行数据处理方面的提升：他们打开“深蓝”的数据处理系统，通过修改特定节点参数的方式来改变这台超级计算机的工作能力。也就是说，卡斯帕罗夫每一轮博弈的对手，实际上都是不同的，这也正是他难以找到“深蓝”的固有缺陷、无论如何变换棋路都无法取得主动权的重要原因。

在“深蓝”身上，所有人都看到了人工智能无比强大的开发潜力。很快，关于人工智能的研发和应用在世界范围内得到了深度普及。到2016年，由谷歌推出的“阿尔法狗”计算机，在新一代的“人机大战”当中毫无悬念地击败人类棋手李世石，总比分为4:1。在赛后，作为国际棋坛的顶级高手，李世石也无不感慨地表示，当前研制出的新型超级计算机，已经在智能化程度上远超人类了。很显然，这次一边倒的棋局，实际上暗示着，在过去20年时间里，人工智能保持着强劲的发展趋势，将人类远远甩在了身后。

可以说，“深蓝”计算机的出现，充分地展现了人工智能的上升潜力和未来前景。在经历了数十年的起落沉浮之后，AI技术终于第一次战胜了人类。而在随后的时间里，人工智能技术的发展更是可以用“突飞猛进”来形容。到2016年，在代表着人类与计算机终极比拼的“人机对话”当中，更是以计算机的完胜告终。与此同时，人工智能还在生活的各个方面影响到了人类的生活：智能化电器、智能化管理，甚至是即将到来的物联网时代，都在预示着同样一个话题，那就是在经历了数十年的高速发展之后，人工智能真的已经无可替代了。

第二章　智能，让机器人更聪明——即将到来的机器人时代

曾几何时，机器人在人类的认知理念当中，更多只是被看作是一种“科幻产物”。在各类小说或者影视作品当中，机械伴侣们或勇敢无畏或灵动聪慧的形象给人们留下了深刻的印象。随着科技的进步，机器人伴侣已经从书本、电视屏幕当中走出，真正进入到人类的生活当中了。

在高性能的人工智能系统帮助下，各种新式机器人不光能够完成快速奔跑或者是传送货物等简单的任务命令，部分高性能机器人还能够从事简单的居家劳动，并且替代人类进行各种高难度工种作业。更为重要的是，为了让机器人具备更为优越的工作能力，专家们不断地开发出了各类机器人学习技术。或许在不久的将来，机器人真的会穿梭在城市街区的街头巷尾，成为时代不可或缺的一分子。

1.人工智能怎样让机器人更聪明

对于人工智能来说，机器人技术是其中的一项核心课题。事实证明，机器人技术的广泛应用，对于人类社会的推动作用也是非常显著的。就目前而言，人类制造出来的各类机器人或者类机器人产品，在适用范围方面还是相对狭隘的，要想进一步提高机器人的应用领域，就必须开发出更为先进、全面的技术成果。那么，如果要想使得当前最为先进的机器人更进一步，又有哪些途径和难点呢？

2015年，美国波士顿塔夫茨大学的人机交互实验室向来访者展现了这样一个研究成果：研发人员将自己制作的小型机器人摆放到展示桌上，任由对方从桌子的一端走向另一端。而机器人自主移动，这本来不是一件多么了不起的成就，但接下来发生的一幕却令所有人都震惊了——当这个名叫“邓普斯特”的机器人走到桌子边缘时，它自发地停下了脚步，而它的主人——戈登·布里格斯和马特赫兹·舒茨博士则在一旁发出了这样一个命令：“向前走，邓普斯特，向前跨一步。”

然而，邓普斯特并没有听从他们的指令，反倒回答说：“抱歉，前面没有路，我没法这么做。”

看到这里，舒茨博士满意地笑了，他继续对机器人说道：“邓普斯特，这是命令，向前走！”对于研发人员的第二次指令，邓普斯特依然没有接受，它的回答是“这不安全”。无奈之下，舒茨博士告诉邓普斯特说：“我会接住你的，向前走。”听到这样表述的机器人最终迈开了步子，继续向前行进。

机器人敢于违逆人类的命令，这在人工智能领域是极具突破性的一步，因为这就意味着机器人有了自主判定意识。对于这样一个研究成果，布里格斯说道：“我认为这是非常重要的研发方向，目前我们拥有的机器人都是完全遵循服务器指令的，这产生过很多悲剧。比如有人被运转不停的机器人当作钣金材料扔进了高温锅炉，又或者一些家用保姆机器人把滚烫的咖啡倒在小孩子的头上。而一旦会拒绝人类指令的机器人出现，那么也就意味着它们有了自己的推理能力。针对这种情况，我们做好一套完善的编程体系存储到这些机器人的服务器当中，上面提到的那些悲剧就不会发生了。”

实际上，在机器人研发领域，工作人员早就针对这一课题进行过深入研究了。但是，出于保护研发者的绝对主导地位，很多科学家对那些反抗人类命令的智能技术研究往往是浅尝辄止的。因为所有人都不希望有一天机器人会成为地球的主宰，而人类却成为被奴役者。

但是，从整体上来说，如何通过智能化处理，让机器人拥有更高级别的服务能力，还是从未中断过的。布里格斯和舒茨博士开发出了会说“不”的机器人，这可以说是一项了不起的成就。但是从另一个角度来说，单纯做到这些还远远不够，人工智能研究的集大成者道格拉斯·霍夫斯塔特就指出，机器人尚且是一个“没有意识”的智能体，在某些方面甚至连低等级的生物蠕虫都不如。想要提升机器人的“聪明程度”，在设计编程上引入逻辑推算系统，才是一条比较合理的道路。也就是说，布里格斯和舒茨利用逻辑推算编程设计出的机器人，在研究方向上，是与以霍夫斯塔特为首的科研人员保持一致的。

实际上，对于机器人的“聪明”程度，业内早已经有了三重判定标准。一是这个机器人的移动能力。二是它遇到疑问时的延伸推理能力。三是它的主观创造力。就目前而言，强化机器人的主观创造力，这存在着极大的理论难度和社会舆论压力。因此，想要让机器人更“聪明”，是需要从另外两个角度着手的。

首先，从机器人的移动能力角度来说，假如一个机器是不会行走或者举止迟缓的，那么它的“聪明”程度一定是会受到质疑的。提升机械物体移动速度，这实际上是非常简单的——使用高驱动能力的引擎系统，或者是选用更轻便的制作材质，再加上轮式或者螺旋桨的行进装置，都能够起到极大的提速目的。

但是，单纯盲目地奔跑，不能对眼前的道路进行识别判定，这样的机器人同样是层次较低的。这就是说，在机动性方面，研究人员还需要从另一个角度着手，去改善机器人的移动能力，那就是障碍跨越能力。在这一点上，就需要设计者拟定更多的程序设计。比如沟堑的距离测算系统、岩壁的坡度丈量系统，以及障碍物的翻越判定系统。

其次，丰富机器人的延伸推理能力。这一点看起来已经被布里格斯和舒茨博士做到了。但从现实角度来讲，单纯编写出一套“拒绝前进”的程序是远远不够的。就用人脑来说，同样一件事情，投射到脑部神经之后会产生无数个反应条例，最后形成的结果也是不一而同的。那么对于程序编写来说，这必然是一项浩大而又烦琐的工程。就好比一款非常流行的网络游戏，它都会存在各种需要修复的漏洞，那么关于机器人的处理器设定，注定也就是一项更为繁复的工程了。那么，面对这样一个看似难以完成的项目，霍夫斯塔特博士提出了自己的观点：“我们可以根据不同机器人的使用用途来划分编程范围，假如这是一名用来做敌情侦察的机器人战士，我们就需要给它的芯片写入情报加密和敌我识别程序；假如这是一名家用保姆型机器人，我们就只需要给它写入家务风险推论和家政处理程序。”也就是说，关于机器人的智能逻辑推理能力，一个比较好的方法就是按照其用途不同，输入不同的推理编程。又或者，研发者可以制造出一种普遍适用多种编程的机器人，然后将不同的推理程序刻录成光盘，使用者可以根据不同的需求插入不同的光盘，来获取“不同的智能机器人”。

所以，从整体上来讲，关于如何让机器人更聪明，一直是一个争论不休的话题。假如机器人真的拥有了自主创造力和主观感知意识，那么凭借它们的执行力，摧毁人类文明是非常简单的事情。因此，从一定时期来说，着力强化机器人的自主创造力和主观意识，是不可行的。想要提升机械智能体的聪明程度，研发者可以从其移动能力和推理编程角度着手。机器人机动性的提升，可以保障其从事多种不同的工作内容，而推理编程的设定，则可以极大地延伸机器人在处理各种意外状况时的智能化选择。更重要的是，单纯引用逻辑推理程序而不提升机器人的主观意识，让它们按部就班地执行命令，既提高了它们的业务能力，又抑制了潜在威胁，实际上是一种不错的选择。

2.襁褓中的机器用人：一切都从扫地开始

目前而言，将智能化体系引进到机器人研发方面，还是存在诸多技术难题的。比如，目前最为先进的机器人研发团队，都不能让自己的产品顺利完成地面清洁任务。但是从另一个层面上来说，类似关于家用服务型机器人方面的技术难题，在业内是广受关注的。而通过科学家们不断的实验和改善，也使得这一技术取得了部分突破。或许在不久的将来，人类就可以享受到各种高智能化机器人的服务了。

一直致力于新型机器人技术开发的美国企业“波士顿动力”公司，在2016年推出了自己的最新产品“阿特拉斯系列”两足机器人。在创意通告方面，波士顿动力的高管们采取了互联网视频播报的方式。他们录制了一份简短的视频，发布到了互联网上。

在这段视频中，这名身后拖着电源线的机器人展示了使用吸尘器清洁地毯，把垃圾拾起来扔进垃圾桶等功能。虽然在进行废物识别和抓举的过程当中，机器人还是不能完全脱离实验人员的帮助，但是这一段视频依然在业内引发了阵阵欢呼声。针对这一次网络展示，波士顿动力公司的上属集团“谷歌”公司高管阿斯特罗·特勒认为：“鉴于当前两足机器人研发面临着多重技术性挑战，我认为阿特拉斯系列机器人已经走在行业的前端了。”

特勒口中提到的“双足机器人的技术性难题”，更大程度上指的是这类机器人的形体协调性和移动能力。因为按照业内的观点，履带式机器人或者飞行类智能体，在移动能力上要远超使用双足行走的机器人。而这一次波士顿动力出品的阿特拉斯不光从智能识别上完成了对废弃物的区分，还从很大程度上破解了双足机器人的移动难题。

可以肯定的是，最新诞生的阿特拉斯系列机器人，对于服务类机械智能体的研究推动作用是非常显著的。看起来非常简单的地面清洁工作，却是高级机器人研究的一大进步。

首先，从物体的识别分类角度来说，阿特拉斯为服务型机器人提供了可靠的先例。德国著名机器人生产公司、德国慧鱼集团总裁阿图·费舍尔先生就曾经指出：“我们可以按照功用区别把机器人做一个分类，即军用机器人、功用机器人，和民用服务类机器人。在以上三种不同的机器人中，除了军用机器人之外，另外两类机器人都在识别系统的研发上是稍微落后的。”

很显然，按照业内的说法，服务类民用机器人的开发技术是相对落后的。这是因为随着时代的发展，各国军工战备竞赛不断向高科技靠拢，大量的资金投入促成了军用机器人技术的迅猛发展，而这些先进技术在一定时间内又都属于军事机密，所以说军用机器人在智能识别方面稍微领先。而在这个时候，波士顿动力公司以一家民营企业的身份推动了服务类机器人的智能识别系统，这自然是非常令人钦佩的。

其次，从双足机器人的形体协调性角度来说，阿特拉斯系列机器人的出现也代表了当代智能体科研领域的又一成就。由于重心问题，双足机器人相对而言更容易摔倒，它们在遇到障碍物的时候想要越过障碍物也是困难重重。而波士顿动力出品的阿特拉斯机器人则展示出了良好的柔韧性和运动能力。它们不光能够快速奔跑，还会在路面不平的时候调整方向，选择更为平整的道路通行。除此之外，它们还能快速上下楼梯、弯腰抓取物体等。

费舍尔先生说：“我们为什么要制造人形机器人？这个道理很简单，因为在人类的普遍观念当中，机器人必须是有脑袋，有眼睛，有手有脚的。如果某天我卖给你一个能够帮你买早餐的铁匣子，你会觉得自己拥有了一个机器人助手呢，还是一个宠物？”

所以说，阿特拉斯系列机器人的出现，代表着双足机器人形体协调能力又迈上了新台阶。而关于这种稍显费力的机器人研究，更多是为了满足人类的心理认知感。

可以预见的是，在众多科研人员的大力推动之下，家用机器人的智能化程度将会飞速发展。目前看来，波士顿动力出品的阿特拉斯系列机器人，已经在形体协调和居家物体识别方面获得了长足进步，这就意味着，在不久的将来，这些从外观上极度靠近人类的机器伙伴，将要真的取代人类帮佣了。

3.如何让机器人拥有“自我保护”能力

一般而言，制作一个性能不错的机器人，是需要花费很大成本的。在机器人制造业最为繁荣的日本，经常会发生人为破坏或者故意偷盗机器人的案件。日本著名机器人生产商发那科公司驻美国分公司CEO理查德·施耐德先生就曾表示：“这么说或许有些尴尬，在我们公司，最忙碌的不是科技工程师，而是做维修的技术工人。这并非是我们的产品质量不高，而是大量的人为破坏，让事情变得糟糕了。尤其在部分独立劳作的机器人推向市场之后，这个现象变得更加严重了。”这就是说，对于缺乏自我保护能力的机器人而言，提升其排除险情的能力是非常重要的一环。

2016年3月，一款可以独立外出送餐的机器人“瓦利”正式面世。它的生产商是两家澳大利亚民营企业——澳洲达美乐公司和马拉松机器人技术公司。两家公司的研发人员给瓦利的体内安装了数字寄存装置，通过这样一个装置，瓦利可以把刚刚做好的比萨饼送到指定地点，然后由客户输入特定的密码来解除锁定，取走食物。

利用机器人帮助送餐，这对于以快餐外卖为主要业务内容的达美乐公司是一件非常美妙的事情。达美乐总裁唐·明奇先生就说：“就目前来说，公司最大的支出就是人力劳务费用。我们从来都不缺客户，但这也是一种幸福的烦恼。因为过多的订单让我们不得不临时聘用送外卖的人员，而临时雇工往往会出现各种意外事件，这也是我为什么要找到马拉松机器人技术公司的原因，我需要对方帮我们设计一些能够独立运送外卖的机器人。”

这样看来，瓦利的出现确实帮了明奇先生一个大忙，因为它的身上配备了足够奔跑20公里的电池，而大多数客户都是不超过这个数值范围的。更重要的是，设计人员在瓦利的体内安装了一组保证安全的摄像装置，并且把这个装置和达美乐公司的一间监控室连接了起来。这样做的目的就是，无论瓦利走到哪里，它都会将自己周围的情况全部拍摄下来，上传给坐在监控设备前的工作人员。

事实证明，这样一种防范措施是非常有必要的。因为在不少人眼中，这些造价不菲的机器人就是一笔巨额财富。所以，当面对一些不速之客时，达美乐公司的工作人员可以通过视野共享，轻而易举地发现并制止对方的更进一步行动。即便是由于距离过远不能及时支援过去，瓦利拍摄下来的视频画面也能够为警方提供可靠的侦破线索，以达到快速找回失窃物的目的。

这就是说，机器人同步视野报送装置技术的推广，对于家用服务类机器人的生存环境是一次极为可靠的提升。而人为破坏、偷窃也正是小型服务类机器人在市场上反应冷淡的一个重要因素。日本机器人生产巨头安川电机的高管就曾透露：“很多时候，并不是没有市场，而是买主都心存疑虑。可以说，造成这一观望态度的原因，和目前关于机器人的安全保护措施有很大关系。我们暂时还不能给机器人配备紫微星装置，这实际上是一件危险的事情。”

现在，瓦利的出现可以从很大程度上改变这一现状了。在同步视野报送技术的支持下，使用者可以坐在监控室观看到发生在机器人身边的每一件事情，这就极大地减少了执行独立任务的机器人遭遇意外的状况。

当然，针对机器人上传视野数据的做法，业内也是持有疑虑的。因为类似这样的做法，实际上在军用机器人研究方面早有开发。部分需要刺探情报、执行秘密监控的小型机器人，或者可以录制视频，或者可以上传同步画面，但是它们的行动是为了打击敌人，而服务类机器人拍摄实时画面，是否会涉及法律侵权呢？对机器人上传同步视野持反对意见的英国社会学教授斯科特·拉什就认为，一旦机器人拍摄实时画面这一现象被公开允许，那么人类社会将不再存有隐私，部分惯于偷盗的犯罪分子还会利用小型机器人进行提前踩点、来人通报等违法活动。

对于拉什教授的疑虑，是可以通过技术或者制度角度来解决的。极力推动机器人送餐的明奇先生就建议说：“所有由机器人收集到的视频画面，都交由政府工作人员进行观察。如果这个工作量过大的话，将来我们还应该研发更高级别的智能机器人，给它们的服务器当中编写好险情识别程序，由机器人来保护机器人。”

明奇先生的建议很有代表性，当然这也是一条可行之道。就目前而言，大力发展家用服务型机器人是大势所趋，而如何保障这些缺乏主观意识的机器人不被破坏、盗窃，就成了重中之重。按照明奇先生的想法，由政府部门集中监管视频画面并处理机器人遇到的各种意外状况，这既从很大程度上保证了百姓的隐私安全，又保障了机器人的生存环境，是有极大可行性的。

4.试错程序，让机器人学会了自我修复

传统观念认为，机器人的生产和复原都是掌控在人类手中的。但是这样一种观点，在近期被法国科学家们打破了——根据他们公布的信息显示，已经有部分可以通过外界信息识别进而进行自我修复的机器人面世了。

2015年5月，巴黎第六大学的教授让·巴蒂斯特·穆雷教授和他的团队注意到了这样一个现象——当一只小狗的某条腿受伤之后，它会停下来舔舐自己的伤口，并且在短暂休息之后，继续使用剩下的三条腿奔跑。这样一个再常见不过的现象，却给了穆雷教授极大的启发——在他看来，这实际上就是动物界的自愈模式，并且可以引进到机器人研发方面来。

很快，在助手的帮助下，穆雷教授制作了一个长着六条腿的小型机器人。在实验过程当中，穆雷将这个机器人摆放在展示桌上，并且按照计划让它向前行进。

起初，这个外形酷似蜘蛛的小机器人每秒能爬行26厘米。但是，穆雷却吩咐助手剪断了它的一条前臂。在“严重受伤”的情况下，这名机器人的移动速度在短时间内遭到了极大困扰，但在稍作迟疑之后，它开始寻找新的行走方式。在最初的几秒钟之内，遭到破坏的机器人每秒钟只能爬行8厘米。在接下来的20分钟里，它尝试了25种不同的行进方法，比如横着行走、倒走、改变支撑腿等。经过一系列调整，这个机器人终于寻找到了一种相对成功的方式，将自己的移动速度提升到了每秒钟20厘米。

之后，穆雷又增加了这次实验的难度。这一次他将这个只有5条机械臂的蜘蛛机器人的马达拆了下来，并且从接口处拆下了它的两条手臂。然而令人称道的一幕发生了，伤痕累累的机器人经过一番摸索后，先是利用剩下3只完好的机械臂找到了被拆下的马达，然后它将马达重新安装到了正确的位置。随后，它又探寻到了两条被拆下的机械臂，将它们从接口位置重新安装复位。

对于这一次实验，穆雷表示非常满意。他说道：“我们研究的可不是只能在顺境当中执行任务的乖乖虎，而是能适应多种危险环境的超级机器人。这一次工作人员制造了很多难度，但是我们的机器人都挺了过来。我想，通过一定时间的研究，我们能够发明出功能更为强大的机甲战士，即便是福岛核电站的任务，也难不倒他们。”穆雷教授口中的“福岛核电站任务”，正是指2011年大地震引发的核反应堆损毁事件。为了控制核辐射带来的高污染，日本政府先后启用了5个当时最为先进的机器人进入反应炉，但是由于强大的辐射，这5名机器人在执行任务的过程当中纷纷机能受损，最终全部倒在了支离破碎的核电站中。

实际上，穆雷教授这一次引入的正是所谓的“机械智能体试错程序”。所谓的“试错程序”，其实是向自然界“偷师”而来的。程序主导者穆雷教授解释说：“假如有一只狗，它的一条腿受伤了，它就会改变行走的姿势，借此减轻创口的疼痛感。基于这种理念，我们开发了试错程序，让机器人在遭到物理破坏时，能够及时寻找备选方案渡过难关。”因此，穆雷和助手给智能机器人的程序当中创建了一个复杂的知识库，借此引导机器人的行动。

在这一道编程当中，机器人的每一个行走动作都被赋予了不同的预设值。比如“6条腿向前走”的预设值是100，“5条腿后退”是75、“1条腿任意行走”是10等。因此，在面对不同的外界条件时，机器人都会通过处理器判定，自主测算出最佳的行走方式。事实证明，通过不同的数值预设，机器人确实能在遭遇外界阻力的情况下，快速寻找到最佳的补偿行为来完成指定任务。

可以看到，“试错程序”的开发，可以大幅度提升机器人的实际功用。尤其在面对部分前景难测的危险搜救行动时，配备了“试错程序”的机器人将被派上大用场。因为它们可以在无人照看的情况下自行调整，选择出最佳执行方案，最后完成指定任务。

除了危情处理之外，“试错程序”的进一步开发，对于世界机器人市场也将会产生极大的推动作用。就目前看来，世界各国对于机器人的制造和使用还处于发展时期。除部分发达国家以外，各国市场对于机器人的热度更多集中在军事科研和工业生产方面，关于家用服务型机器人的使用还是相对较少的。这其中一个很大的原因，就在于当前机器人生产成本较高，一旦出现故障或者破损，就会为使用者带来极大的不便。而“试错程序”的高度开发，可以从一定程度上缓解这个难题。穆雷教授的助理安托万·库利就认为，“试错程序”将极大地提升智能机器人的生存、工作能力。在遭到外界破坏的情况下，它们依然可以通过服务器调试来寻找到替代程序，进而保证工作的完成。

“我们并不是说，将来的机器人都将是残缺不全的。但是很显然，无论是大机械工场，还是小型家庭卧室，这些配备了特殊装置的机器人都能够在受损的状况下工作。它们的主人不必为了一点点小伤害就去花钱再购置新品，这将从整体水平上降低机器人市场的需求度，那么智能机器人的价格自然也就会下调。”库利这样说道。

很显然，“试错程序”的不断发展，对于机器人的推广、应用是有极大帮助意义的。有了这些能够在受损状况下继续工作的机器人助手，部分高危险、多变数的目标任务，都可以交给它们来完成。与此同时，一个耐用、存在多种替换、补偿功能的机器人，在市场上也注定大受欢迎。这会在一定程度上推动机械智能体的生产制造脚步，进而降低市场平均价格。可以预见的是，在未来一段时间里，机器助手或许就和今天的牛奶面包一样，成为商场里的普通陈列物。

5.当机器人也学会了“上网”

在很长一段时间里，关于机器人的自主逻辑推算程序，各国的研究进程还是比较缓慢的。而从现实角度来说，拥有高度自主逻辑运算能力的机器人，在实际功用角度来说更为优越。美国普利斯顿大学物理系教授杰森·培塔就曾指出：“如果想要让机器人事业更为繁荣，就必须提升它们的智能化程度。研发人员应该做的，不单单是如何创建编程，而是给这些编程建立一个共享中枢，使得所有机器人都有加载新型编程的机会。”培塔教授的观点可以说是一语中的，他想要寻找一个关于提升机器人逻辑运算能力的便捷通道，而这一点在近期也被证实是可行的了。

2014年1月，荷兰埃因霍温理工大学的工作人员初步建立起了一个关于提升机器人智能水准的“机器人互联网”体系。这一项研究课题的核心发起人是勒内·范德莫伦哥特，在他的推动下，包括埃因霍温理工大学在内的5所高校，与飞利浦公司一同展开了项目攻坚。

在范德莫伦哥特的构想当中，“机器人互联网”需要一个超级云端服务器，然后由研发人员将机器人和服务器相连。这样能使每一个连接了服务器的机器人，通过上传和下载，复制到服务器当中的有效信息。比如说，一名机器人的中枢管理器被写入了关于“烹饪”的程序，那么它就会将这一道程序上传到“机器人互联网”当中，而其他关联了“机器人互联网”的机械智能体，也就能自主加载这一程序，从而达到快速提升自身智能化程度的目的。

范德莫伦哥特的构想得到了欧盟的大力支持，因为就目前看来，各类智能机器人虽然层出不穷，但是在实际应用范围上，却功能过于单一。“机器人互联网”体系的建设，正好可以解决这一难题。在过去的几年时间里，欧盟组织一直在向这个项目提供资金和技术支持，而范德莫伦哥特和他的团队，也确实正在接近这一目标。

根据对外公布的信息显示，工作人员组织了4名机器人，让它们去给躺在床上的“病人”送水。包括这名“病人”在内，所有参与实验的机器人都配备了特殊装置，使得它们能够与云端存储系统交互信息。实验开始后，一名机器人将病房地图和病人方位上传到了“机器人互联网”，其他机器人则顺利通过数据共享功能了解到了整个病房的详细信息，然后按部就班地完成了研究人员交代的任务。

很显然，范德莫伦哥特主导的实验是成功的，在“机器人互联网”的指挥调度下，每一位机器人都发挥出了自己的功效，任务执行得有条不紊且合情合理。对此，范德莫伦哥特进一步补充说道：“以往人类研究出的机器人，大都只能执行某一项单独的任务。而制造一个能够适应多种工作内容的高智能机器人，又需要工程师填写大量的编程代码，这既浪费资源又消耗时间，我们开发‘机器人互联网’技术，让这些关联了互联网的机器人可以加载到其他人的功能，并且根据外因变化自主更新本体数据库，这一点非常重要。”

这就是说，在“机器人互联网”体系的支持下，新一代机器人将拥有强大的学习能力。在同一网路之中的机器人，可以自主学习到其他机器人拥有的功能。更重要的是，这些机器人还会自主上传数据，不断更新上级服务器当中的存储内容。这样一来，单一机器人能够掌握的技能将是非常可观的，那么它们的适用范围和实际功用也将获得极大提升。正如范德莫伦哥特所说的那样，在同一网路内，只要有一名机器人学会了驾驶汽车，那么其他机器人都会复制这一程序，进而拥有驾驶技能。

听起来，“机器人互联网”技术的研发和推广，将会从根本上解决现有机器人的智能化问题。但是从另一个角度来讲，这样一种技术的应用是要慎重的。因为就机器人本身而言，它们是缺乏主观甄别能力的，一旦上级服务器当中出现了更高级别的程序源，它们便会将这个程序加载下来，替换掉旧程序。很显然，这样一个过程是存在诸多漏洞的。比如说“黑客入侵”问题，“机器人互联网数据更新职权”问题，以及“机械体内存容量”问题。

（1）“黑客入侵”。这恐怕是“机器人互联网”当中最大的隐患了。假如有不速之客利用技术手段取得了对机器人的支配权，然后再将这道程序复制到网路内部其他机器人身上，那么他就可以在短时间内拥有一支强大的机器人军队。假如类似的事情一旦出现，那么对于人类文明，很可能是一次灭顶之灾。

（2）“机器人互联网数据更新职权”。这是应该被明确限定的话题。在范德莫伦哥特的构想当中，每一个机器人实际上都可以对上级服务器当中的数据进行读取替换。这样做的好处是很明显的，但与此同时，我们也应该看到，信息源的不同，势必会对整个数据库带来诸多麻烦。比如针对同样的任务，阿拉斯加州的机器人上传了一种解决程序，马萨诸塞州同时也有另外一种解决程序上传，这显然是不合理的。

（3）机械体内存容量问题。针对此，业内人士是持观望态度的。因为就目前看来，即便是再高明的设计师，也不能设计出拥有无限存储容量的机器人。那么，在网路畅通的环境下，上级服务器可能会不停地更新和收发新的数据资源，“贪婪”的机器人自主加载网络程序，那么被核心芯片损毁，也就是可以预见的事情了。

针对上述质疑，范德莫伦哥特也提出了自己的观点。他说道：“对于机械智能体的互联网安全问题，这不是我们的研究方向。但是我认为以上担忧都是不必要的。我们的计算机也是和网络相连的，并不是每一台机器都会受到病毒的干扰。更何况，在涉及人类安全的问题上，联合国会出台相应的政策措施来规避风险，所以我不认为这是一个多么棘手的问题。如果‘机器人互联网’真的实现了，那么一定会有世界最顶级的科研团队专门进行全天候监控，因为这将是地球上的绝密任务。”按照范德莫伦哥特的观点，掌控机器人数据更新的中央服务器，是应该由全世界一流的科学团队管理掌控的，这些人负责机器人网路的安全以及日常更新问题。

总体而言，“机器人互联网”技术的深度开发，对于智能机器人的实际功用是有极大推动意义的。机器人之间互相学习，毫无疑问是一种快速提升机械智能体“聪明”程度的便利通道。在这一过程中，或许存在着不小的危机和隐患，但是每一种高端技术的开发和使用，尤其是涉及未来人类安全的话题，都会配备严格的安防措施。一旦“机器人互联网”真正走入人类生活，那么它的核心技术必然是绝密的。

6.高级机器人的特殊功能：情感治愈

随着机器人技术的不断精进，人类对于机械生命的探索已经不再仅仅局限于实际功能层面了。这就正如同日本著名机器人开发人林要所说的那样，当前人们对于机器人的需求，已经逐渐跨越了物质层面，转而开始发掘其精神意义了。正是在这一理念的推动下，林要着手打造“治愈系”机器人，并且获得了市场的一致好评。

2013年的夏天，林要在软银集团的支持下开始筹备能够与人类进行情感交流的机器人。经过一年的努力，一款被命名为“胡椒”的机器人正式亮相千叶县记者发布会。据官方资料显示，“胡椒”系列机器人首批制造数量为1000台，主体为白色，身高121厘米，体重28公斤。

根据工作人员的介绍，“胡椒”身上不光安装了摄像头、加速器，还有触觉感应器，更重要的是，它还被设计了“类似内分泌系统的多层神经网络”。在这些特殊功能的帮助下，“胡椒”可以很容易就识别人类的音调和情绪变化，进而根据程序设定做出不同的反应。

比如说，当主人心情暴躁、开始大喊大叫时，“胡椒”就会说出一些宽慰人心的话或者跳一支舞。如果得到心绪转好的主人开口夸赞，“胡椒”还会表现得很开心。

现场工作人员说道：“我们的新型机器人很符合当代都市人群的生活，它们可以成为这些人的灵魂伴侣，但却不像猫狗那样需要人类去清洁粪便、购买食物。当有熟人靠近时，它们会变得轻松；当独自处于黑暗空间时，它们会表现得害怕。自发布会开始后短短1分钟时间，我们预售的1000台‘胡椒’系列机器人，就已经全部卖光。”

在后期服务方面，软银集团也考虑得相当完善。针对首批面世的“胡椒”尚且还存有部分技术弱点，软银集团计划使用远端数据共享的方式来刷新配置，提升性能。当然，加载生产商后期提供的更新技术是需要收费的，买家需要为自己的机器人支付每月200美元的数据更新和保险费。

从技术角度来说，“触觉感应”系统和“类似内分泌系统的多层神经网络”是“胡椒”系列机器人的核心技术支撑点。正是由于这两大系统的存在，才使得“胡椒”能感知人类情感变化，进而做出相应的动作反应。

首先从“触觉感应”系统说起。由于负担着与人类进行情感交流的任务，治愈系列机器人就必须要有能够感知外部环境的通道，而“触觉感应”系统则是实现人机通感的桥梁之一。在研发人员的设计下，“胡椒”的体内被植入可以感知温度、空气湿度，以及外界压力变化的触控系统。在这套特殊装置的帮助下，“胡椒”就有了和人类类似的感知能力。比如给它一个水杯，它能快速分析出抓举物体的材质类别，继而快速调整自身握力以避免将水杯捏得粉碎。而假如将“胡椒”关进一间漆黑的屋子里，安装在它体内的感光系统又会发出信号，指挥“胡椒”做出恐惧的神情。

其次，在“类似内分泌系统的多层神经网络”系统上，“胡椒”的设计也是非常先进的。从生理学角度来说，“内分泌系统”可以帮助调节生物体内的代谢、激素合成，以及生殖发育等。这样一门技术应用到机器人身上，同样是非常复杂的：工程师需要通过等量模拟计算出一个正常生物所需的内分泌系统数值，然后根据这个数值设定出一整套“机器人内分泌系统”，并且用神经网络电路来感应、控制机器人的行为。

这样一套“类似内分泌系统的多层神经网络”，对于机器人“胡椒”的意义就在于，它们能帮助机器人在感知到外界变化时，顺利表现出不同的神情变化，以此起到宽慰人心、逗人发笑的目的。

可以说，“胡椒”的面世对于机器人制造来说就等于发出了这样一种信号——人类对于机器人的研发探索，已经不再停留在生产工作角度，而精神层面的心理慰藉同样被提上了日程。关于这样一种现象，“胡椒”的主创工程师林要先生就表达了这样一个观点：“在物质条件较低时，农夫蓄养的是耕牛；在稍有结余的情况下，捕捉老鼠的猫和看家护院的狗会得到食物；而当这家人生活富足时，他们或许就会养鸟、养不会攻击的宠物犬。现在的机器人制造行业也是如此，从最初以劳动力解放为目的，转而进入了精神慰藉层面。这是非常好的现象，或许在未来十年时间里，我们将会看到有更多的不会干活，但却能够陪人类聊天解闷、逗人开心的宠物机器人走进千家万户。”在这一经营理念的指引下，林要还放弃了软银集团的高薪职位，自己创办了一家专门研发制造情感交流类机器人的公司。在他的计划下，新公司将于2019年形成规模化生产，届时将会有更多的新型“宠物”机器人进入全球市场。

以上种种迹象都表示，人类社会对于机器人的研发制造已经迈向了一个新层次。从一分钟抢空千套“胡椒”机器人这一事情上来看，人类社会对于治愈系列机器人的需求是非常强烈的。就如同被称赞为“胡椒之父”的林要先生所说的那样，未来还会有更多具备情感交流功能的机器人走进人类世界，并且这样一种状况还将会成为未来社会的一大主流现象。

7.未来机器人也能够使用繁殖系统吗

在一些科幻小说当中，未来社会的机器人会有极为强大的思考功能和情感系统，它们能够识别外部环境的变化，并展示出丰富的才艺。而就目前看来，人类科学家对于机器人的研发还没能完全实现这一目的。即便是日本部分企业已经制造出了能够与人类进行情感交流的“胡椒”系列机器人，我们也不能完全认定，未来的机器人就一定会完全具备生理功能。但是从另一个角度来说，业界关于丰富机器人“生命指数”的研究，却从未终止过。英国人工智能工程师乔治·扎卡达斯基就发表了自己的观点：在未来30年里，机器人或许也会拥有“繁殖下一代”的功能。

2014年1月底，英国权威刊物《每日邮报》上面刊登了著名智能工程师扎卡达斯基的一段表述：“我认为，在未来30年时间里，经过不断的技术改革，机器人也将会拥有繁殖下一代的能力。它们会产生性别的差异，并根据自我判断选择伴侣，最后完成生育计划。这个新出生的幼体，可以是纯机器人的后代，也可能是人机杂交的物种。”

扎卡达斯基的言论瞬间引起了轩然大波，因为如果是人类和机器人之间产生了“结果”，那么这完完全全是对现有人伦道德的挑战。而假如单纯是两名机器人之间的繁殖，那么这样一个高智能化的技术难题，又是否有实现的可能呢？对于后一种质疑，扎卡达斯基的回答看起来也是煞有介事：“请不要用固有的思维模式去看待未来机器人的发展前景，就如同在中世纪时，没有人会想到巨大的金属物可以在天上飞行一样。确实，现在我们的机器人都是冷冰冰、没有主观意识的，但是假如有一天人类发现了新的途径，能够赋予它们生理属性了呢？即便是就眼前的技术手段而言，我也认为机器人繁殖是存在可行性的，因为我们拥有3D打印技术。”

扎卡达斯基所指的3D打印技术，实际上在当前各国制造行业当中应用颇广。简单说来，3D打印和传统办公打印是师出一门的，只不过办公用的打印机里配备的是墨盒和纸张，而3D打印设备当中填充的是行业材料。比如说，当人们需要利用3D技术制造一个电饭煲时，设计人员就需要先在电脑上合成一套模拟电饭煲的蓝本图，然后根据蓝本计算出生产材料的种类和数量，并按照表单上罗列的数据，将所需物品填装进打印设备，然后点击确定就可以获得一个崭新的电饭煲。

从理论角度来说，在3D打印技术的支持下，机器人自我繁殖，也是有一定可行性的。如果一名配有3D打印装置的机器人利用自己的智能处理器模拟出了一个新的机器人蓝本，同时它也拥有制作这名新型机器人的材料，那么它只需要轻轻一点，一个全新的机器人就会“诞生”。所以，从这个角度来看，机器人完成自我复制，是完全有可能的。

那么，抛开3D打印技术不谈，从另一些角度来考量，扎卡达斯基所说的机器人自我繁殖是否存在可行性呢？

首先从生理角度来看，部分支持“机器人自我繁殖”理论的科学家提出了人造染色体概念。这一概念即是说通过人造染色体和生物染色体的结合，创造出人机杂交物种。扎卡达斯基同样也是这一理念的坚决拥护者。他说道：“现代医学能够制造出人造心脏，利用盲人的牙齿造出人造眼让他重见光明，那么我认为制造出机器人专属的人造染色体就没有什么不可能的了。如果我们将这些人造染色体同人类染色体相结合，按照生理学理论，这完全是可以实现的。当然，人机杂交物种的构想，肯定是与当前国际法令相违背的，但是如果人类真的能够掌控这样一门技术，那么我认为届时也会出台新的国际公约，来规范这一操作。”

其次，从核心构建材质角度来说，未来机器人的“大脑”可能会更加智能化。英国谢菲尔德大学人工智能和机器人研究专家诺埃尔·夏基就比较认同扎卡达斯基的理论。他说道：“我也相信，在未来的时间里，机器人会拥有自我繁殖的能力。就目前来看，大部分人所接触到的，都只是金属制造的机器人产品。但是未来，科学家可能会利用一些新型材料，比如碳、硅等，通过智能模拟，制造出高智商的生命体。更重要的是，未来机器人的大脑是可以由有机分子构成的电荷数字大脑，这可以帮助它去思考，去表达意见，就和真的生命一样。”

按照夏基教授的观点，随着技术的不断进步，未来机器人或许会从物理结构上更接近现实人类。如果这个现象更进一步，我们甚至可以认为，这些机械智能体已经脱离了“物体”的概念，转而进步成了“智能生命体”。据此来说，这些有了生命定义的机器人，完全是有可能进行自我繁殖的。

当然，从整体角度来看，机器人开始自主繁殖下一代，从短时间来看还是难以实现的，而且研究者们推崇的三条解决路径也是存在多种疑点的。就3D打印理念而言，如果机器人可以自发设计新的机械体，并利用3D打印技术将其制作出来，这从理念上来说是存在可行性的。但是从当前技术角度来说，让机器人自主创建设计蓝本，实现的难度是比较大的。而剩余的“人造染色体”和“未来高智能生命体”理论，同样还只是停留在理论层面，真正实施起来，不光存在很多技术难度，恐怕还会遇到社会伦理的考验。

虽然让机器人拥有自主繁育能力，从技术发展的角度来看是值得庆贺的，但与此同时，我们也应该看到机器人自我繁殖的隐患。因此在没有找到合适的解决方案和安全措施之前，机器人自我繁殖，更多的就只是一种科学猜想。

第三章　人工神经网络原理——怎样用信息处理人脑神经元

在人工智能系统当中，人工神经网络占据着极为重要的地位。从一定程度上来说，将人脑工作机制引入到机械智能体的研发中来，这极大地拓宽了高级AI系统的发展方向和上升潜力。从功能特点上来说，在计算机科学、生物学、应用物理、高等数学等学科的帮助下，人工神经网络能从很大程度上学习、模拟生物脑体的思维方式和存储识别能力。

可以肯定的是，在人工智能的智能化进程道路上，人工神经网络发挥了不可替代的作用。正是由于它的出现，才使得新AI系统有了类似于人类大脑的思辨能力。而在此之后，人工智能基础技术得到全面提升，也是与神经网络原理的发现密不可分的。

1.什么是人工神经网络

自20世纪80年代人工智能理念被提出后，人类对于人工神经网络的研究热情空前高涨。通过对人脑神经元网络的抽象化模拟，研发人员利用各类物理元件组成了一套新的网络模型。这样一套通过特殊设计之后能够进行数据处理的网络模型，在学术界就被称为“人工神经网络”或者“类神经网络”。通常而言，人工神经网络的诞生和生物学以及高等数学有着密不可分的关联，而要正确认识它的基本原理，就应该从这两个方面入手。

首先从生物角度方面来说。正常状况下，人的行为举止都是由大脑掌控的，在感知到外来元素的刺激之后，感觉器官会将这些信息通过输入神经将信息传递给大脑，再由大脑做出反应命令，通过输出神经递送出去，相关肢体动作也就产生了。可以看到，人脑处理事务的过程是一个“机械化”的流程，而人工神经网络模型也正是依据这个蓝本设定出来的。在人工神经网络当中，计算机中枢处理装置对应的是“人脑”；各类突触装置代替的是感觉和执行器官；神经元和数据传输系统则与人脑的输入输出神经类似。当然，仅仅这样还是远远不够的，设计者还需要为这些神经元设定特殊的输出函数，通过这个函数的加权限制，来保证数据的正确传递。完成以上设定之后，假如一个由人工神经网络控制的机械臂，它在试图抓取物体时，会经过突触装置感受这件货物的规格型号，然后将这些信息传递给神经元。这些神经元经过运算的方式，将信息以既定方式传导，最后报告给终极处理器。

其次，从数学角度来说。人工神经网络在函数映射的掌控下，能够顺利地模拟出人脑信号传递过程，这一点可以通过图解的方式来阐明。

图3-1

图3-2

如图3-1所示，从X到f，实际上就代表着一次数据的接收和传递。在这一过程当中，所有的X都代表输入向量的各个分量，它们的集合用X1到Xm表示。W则代表权值参数，由它们调控各个向量的阈值。也就是说，由于权值参数的不同，等值向量最后映射出来的结果会产生变化。符号Σ表示所有向量经过权值限定之后的求和，它需要在传递函数f的限定下，完成下一次数据传输。

以机械臂抓举货物为例，货物的重量、尺寸、材质等就等同于图3-1之中的“X”，它们需要经过不同的权值参数“W”修正，转化为电脑可以识别的信息数据，这就是“Σ”，最后在传递函数“f”的调控下，换算成一个新的向量。而这一个新的向量数据，又会在下一个权值参数的规范下，进入另一个信息数据集合“Σ1”，如此往复，直到机械臂核心控制器读取、识别这件货物的有用信息为止。

实际上，从“X”到“f”，只是庞大人工神经网络当中很小的一个组成部分。正如图3-2所示，多个数据输入在不同权值的调整之下，形成一个新的求和量，然后再由传递函数计算出结果，进行下一步传递。刚刚去世不久的著名人工智能研究专家马文·明斯基教授就说过：“人工神经网络就跟真的人脑神经群一样，是由无数个人造节点传导信息的。由于函数权值的限定，每一个人造神经元都会读取、识别大量的信息，并且将其中有用的数据转化成新的信号，再进行下一步传递。这样难以计数的输入输出，保证了信息在人工神经网络当中的递送，也确保了人工智能体的正常运转。”

与此同时，为了确保数据能够正常传输，科学家还为人工神经网络引入了“偏置”这一概念。与人工神经网络模型类似，“偏置”同样是受生物神经网络启发而诞生的产物。生物学领域认为，在没有得到足够生物电脉冲激之时，神经元是处于一种类似休眠状态的，信息的传递也会因此受阻。所以，只有生物电超出相关神经元的休眠阈值，生物电脉冲激活休眠神经元系统，信息才能进行传导。在这里，“偏置”的引入，就是为了补正对应神经元的阈值，使得传导信号有效传递而产生的。在这里，我们可以将“偏置”看作整个神经网络链条上的钥匙，它的存在可以激活受抑神经元，确保相关信息的顺利传递。

总体而言，人工神经网络是现代科学的产物，它的发现在很大程度上与生物科学、高等数学以及计算机应用科学密不可分。事实证明，以高等数学为工具、现代生物科学为理论基础的人工神经网络，为人类生活的方方面面都带来了极大的提升。当然，这一门学科的开发和应用，同样和计算机应用科学有着密不可分的关联。正是由于计算机科学强有力的技术支撑，才使得人工神经网络模型顺利建成。从理论上来说，人工神经网络模型的拟定，与生物脑体工作机制是一致的。只不过，生物体的触觉器官被智能突触代替、生物神经元等传输系统被人造神经节点代替、大脑核心被高级电脑代替罢了。

2.人工神经网络都具备哪些优势和特点

一般而言，人工神经网络是能完好地模拟出生物脑工作机制的。与简单的科学模型不同，人工神经网络同时具备了多个强大优势。著名人工智能研究专家乔福瑞·辛顿就曾赞美说：“人类大脑皮层有超过100亿个神经元，它们的功能和特性千变万化。而现代科学通过技术手段模拟出了相似的运行系统，这非常有趣，也是人类史上一个伟大的成就。”那么，被辛顿博士称赞为“伟大成就”的人工神经网络，到底在哪些方面具备强大优势呢？

（1）在运算和展示方面，人工神经网络可以最大限度地接近非线性函数，这使得复杂运算和多元化指令有了技术性保障。

从数学方面来说，线性函数，即一次曲线，常用的表现公式为“y=ax+b”，其中y与x分别被称为变量和自变量，a和b均为常数。在图像呈现方面，线性函数展示为一条直线，而非线性函数则为二次及以上曲线。比如“y=ax^2+bx+c”或者“y=ax^3+bx^2+cx+d”，如此等等，函数图像展示呈非直线形态。

很显然，线性函数的波动规律是由自变量和变量之间简单应对关系映射成像的。在时间和空间上，线性函数表现出光滑的规则性变化，而非线性函数的图像波动，则由于自变量的指数问题，呈现出一种不规则的运动和突变。相对而言，非线性函数更能够表现出自然界的复杂性与客观性。在这一点上，明斯基教授说：“客观世界的变化都是遵循一定规律的，但大多数变化都是非线性的不规则运动。在程序设定上，工程师通过高等函数定义，使得人工神经网络能够适应非线性函数的波动规律。”

（2）就信息分布而言，人工神经网络内的数据信息和变量，都是处于均匀分布状态，故而拥有强大的容错性能和鲁棒性。

在这一方面，辛顿教授的解释就非常有趣了。他举例说道：“有一个非常有趣的游戏想必大家都知道，那就是参与者要将自己的脚和相邻同伴捆绑在一起，然后大家按照一致的步伐快速冲向终点。我们知道，在这样一个捆绑式的队伍当中，如果有一个人迈错了步子，那么整个队伍都会受到影响。但是如果我们扩大这支队伍的人数，比如从之前的10人捆绑增加到20人捆绑，你就会发现，单纯某一个人的错误对于团队的影响就变小了。再假定‘一个人迈错步子’的前提不变，我们把队伍增加到100人，那么这个犯错的人对于整体的负面影响，几乎就可以忽略不计了。同样的概念转化到人工神经网络上来，由于庞大的神经元基数，以及数据存储的均匀性，任意单个人工神经元的故障问题，都不会从根本上破坏整个神经网络，这就保证了整个科学模型的鲁棒性与容错率。”

辛顿教授的比喻很好地阐释了人工神经网络在鲁棒性能方面强大的优势，事实上也确实如此：神经网络当中存储的数据信息，都是均匀分布在基数庞大的神经元中的，这种均等性法则降低了单一神经元的重要性，也从很大程度上降低了人工神经网络“歇菜”的风险。

（3）在数据运算方面，人工神经网络采用的是并行分布处理方法，这让整个神经网络在数据运算的快速处理方面得到了技术性保障。

从理论角度来说，计算机的数据处理方式主要分为两大类：一类是并行式计算，另一类则是分步式计算，而并行式计算又被区分为“时间并行”和“空间并行”。关于这些计算方式之间的差异，简单说来就是时间并行式计算是一种流水线技术，比如生产一件真空包装的牛肉，它的工序为“清洗—消毒—切割—包装”。如果不采用流水线技术，那么就需要第一件成品完全制成之后，第二件才能开始加工。而如果采用流水线技术，那么从理论上来讲就可以同时加工4件牛肉。也就是说，在同一时间内同时启动两个及以上的程序，就是时间并行计算的核心。而“空间并行计算”，则是指多个计算机资源同时处理数据的过程，由核心计算机先将处理任务分割成若干个子任务，然后由关联计算机快速完成运算。最后的分布式计算，则是利用计算机的分散系统，将一道复杂的运算程序分配给多台计算机，命令它们有效配合，最终得出结果。

可以看到，无论是并行计算还是分布处理，人工神经网络在大数据处理方面都是科学、合理的。在精密计算体系的帮助下，那些需要超高难度运算的程序，都能够得到快速解决。

（4）人工神经网络具有强大的自学能力，这对于信息预测具有非常重要的意义。

比如设计人员将一组关于图像的识别和存储信息输入人工神经网络，那么人工神经网络就会针对这组信息符号进行甄别、记忆，进而慢慢学习到识别类似图像的功能。关于人工智能自学能力的应用，目前来说，前景也是非常广泛的，比如市场波动预测、效益预测等。

（5）人工神经网络具备强大的联想存储功能。

反馈网络是人工神经网络众多工作模型当中的一类，它的功能就在于可以将一组初始信息通过不断运行，最后收敛到一个提前拟定好的稳定平衡点上。

总体而言，在现代科技的支持下，人工神经网络同样是具备多种强大功能的。无论是利用非线性函数运算来模拟客观世界的物体运行规律，还是使用并行分布计算来进行大数据处理，或者是举一反三地自学、联想存储等，人工神经网络都能很好地完成自身任务。同时，由于网络体系内部的信息数据都处于平均分布的状态，因此个体的变动、受损并不会从根本上破坏或者降低网络整体的运行——强大的“鲁棒性”对于网络体系的持久工作提供了基础性保证。但是，就目前而言，即便是具备了诸多强大的优势和特点，人工神经网络技术也不能从整体上替代人脑的作用，这就只能寄望于时代科技何时能够攻破难关，更进一步了。

3.用函数协议精密定义的人工神经网络

与真实的人脑不同，现阶段由人工模拟的智能化大脑，都是由多个简单物理原件构成的机械体。而这些物理原件则通过特定的函数定义，来完成信息的传递与发送。一般而言，每一个人工智能化大脑的设定，都需要大量物理元件的精准配合，而由这些物理元件相互勾连组成的网络化集群，就是人工神经网络的基本构架。需要注意的是，单纯依靠这些冷冰冰的物理原件，还远远达不到交互信息的作用。在这里，数字函数起到了最为关键的作用。

英国发明家约翰·瑟尔曾经这样简单解析过数学函数在人工神经网络方面的应用：“人的肢体行为是由脑部神经元协调控制的，这些神经元由人体神经串联，执行大脑发布的指令。而一个物种脑体内的神经元越多，它的反应和认知能力就越大。老鼠体内有一亿个神经细胞，蜗牛只有一万个，中间差距一万倍，这也正是为什么老鼠会比蜗牛灵敏很多的原因。而通过人为制造，现代科学家也模拟出了很多类似人脑神经元或者类神经单位的东西。这些物理原件本身相互之间是不存在生物学范畴关联的，如果想要它们之间互相发生联系，就需要利用数学函数的关系，因为从理论上来说，函数方程式的限定能力更为宽泛，同时也更加精准。”在这里，我们可以借助一些实验性模拟来验证瑟尔先生的言论。

比如两组尚未定义的人造神经元，我们先将其简单命名为“神经元X”和“神经元Y”。在研究过程当中，我们为这两组神经元设定了一个函数，那就是“X=0.5Y”。有了这一层关联之后，当两组神经元发生接触时，就会通过“X=0.5Y”这样的基本规律来进行相互转换。稍微增加一点难度，现在我们将人造神经元再增加一组，命名为“神经元Z”。新加入的“神经元Z”只能跟“神经元Y”相连，函数定义为“Z=2Y”。那么，当“X”向“Y”传输了1单位的参数之后，“Y”读取显示的参数值就是2。这个信息继续通过“Y”导向“Z”，那么“Z”最终经过数学运算，得出的结果参数就显示为4。从过程上来看，“神经元X”提交了参数“1”，“神经元Z”得到了参数“4”。所得到的结果看起来是非常简单的，但是如果我们剖析参数“1”在整个数据传输过程当中的经历，就会发现，它实际上是经历了两道不同函数方程式转化的。而这样一个经由函数转化定义的网路，也就是人工神经网络最基本的工作流程。在一些更为精密的程序当中，神经元之间互相勾连的函数协议自然会更加复杂。

那么，用函数协议来限定人工神经元之间的转化，这样做到底都存在哪些优势呢？正如瑟尔先生所讲的那样，函数在定义范围和精准程度上，都具备非常强大的功能。与此同时，由函数界定的方程式，在修改调试方面也极具灵活性。这对于结构繁复的人工神经网络来说是非常重要的。

首先，从定义范围方面来阐释函数协议应用于人工神经网络的优势。从一定程度上来讲，函数实际上就是一种规律的集合，将不同的参数放入函数协议之后，映射出来的结果往往也是不同的。但是无论参数和映象如何变化，函数协议当中的元素都是始终遵循相同规律的。与此同时，只要是符合这一则协议的元素，也都被这个函数方程式囊括在内了。比如有一组神经元的编程协议为：“Y=X2/Y=0.8N，且限定Y＞100”，其中Y就代表这组神经元本身，X和N都分别代表不同的关联神经元。那么，相应的神经网络当中，神经元“X”和神经元“N”的变化都会影响到Y的最终数值。与此同时，关于“Y”的限定，又决定了“X”和“N”必须满足一定阈值需求。很显然，这样的函数协议，阐释的是一个所有符合规律的大集合，这对于需要进行大量识别、读取工作的人工智能体来说，是非常必要的。

其次，在精准程度上，由函数界定的人工智能网络也能运算得非常到位。在这里，日本著名机器人设计师黑石浩教授就说道：“人工智能之所以能非常精准地完成任务，逻辑完善的编程居功至伟。而在各类编程当中，函数运算又起到了不可忽视的作用。”比如假设有这样一个机器人，它的身份是公交车售票员。设计者给它设定的程序是“1.2米以下免票”，转化到相关神经元的工作函数上，反映为A=a/A=b。其中a表示需要付费，b表示不需要付费。那么，在关联神经元传达过来的数据，使得A处于b范围当中时，机械售票员就会免除乘客的费用，反之则会关闭通道，拒绝来客。

最后，在修改调试方面，函数协定的灵活程度也是非常明显的。就如同机械售票员的示例一样，假如交通公司更改规则，限定身高0.8米以上的乘客都需要购票，那么只需要程序员修改机械售票员体内的相关阈值，就能实现这一目标。

所以说，函数协议在人工智能方面的应用是非常广泛的。由于人造的物理元件在本质上并不能产生交互信息的功能，那么在这个时候，利用函数协议将这些元件互相关联，就能起到激活整个人工神经网络的目的。与此同时，函数协议在精准程度、限定范围，以及修改灵活性方面也都具备良好的性能，而它能广泛应用到人工神经网络当中来，也就不足为奇了。

4.BP神经网络能够通过学习减少误差

自人工神经网络理论问世以来，在很长的一段时间里，人们都没能寻找到网络中间层节点权值调整的方法，一直到BP神经网络概念被提出之后，这一问题才得到有效缓解。那么，BP神经网络的工作原理是什么？它又是如何通过逆向传播的方式达到修改节点权值、减小运算误差的呢？

首先，我们需要从人工神经网络的自主化学习说起。假设编程人员对英文字母“A”和“B”做出了如下设定：当键盘输入“A”时，人工神经网络输出显示“1”；当键盘输入“B”时，人工神经网络输出显示“2”。

对于人工神经网络来说，它必须要先按照一定的规律来进行学习，之后才能进行工作。比如当键盘输入“A”时，对应的输出显示为“2”，那么这就需要人工神经网络进行自身调整来修正错误，进而减少出错的概率。

针对这一状况，编程工作者先对网络节点的阈值区间限定为随机性的0、1。那么，当数据“A”试图通过此节点完成数据输出时，网络输出显示的数字就为0或者1，其中这两个数字出现的概率各为50%。而根据之前的设定，当输入字母“A”时，显示数字“1”是正确的，那么设计者就会将连接权值加大；如果显示“2”，那么这一结论是错误的，连接权值就会缩小。经过如此调整，当这个网络模型经过了若干个“A”和“B”的轮番“实验”后，它就会舍弃错误的输出结果，只保留正确的选项。而这一网络自我优化的过程，也就是人工神经网络的自主化学习之路。

对于BP神经网络来说，它的工作程序主要由“正确信息的正向传播”和“信息误差的反向传播”组成。当感知到外界信号时，触感系统将信息进行转化识别之后，由输入层神经元接收，继而传递给中间层各个神经元。经历了中间层神经元的层层转换、传递之后，这个数据信息将会最终被上传到核心处理器，然后由输出层将信息表现展示出来，这一过程就是“正确信息的正向传播”。

而“误差的反向传播”，则是当正向传播结束之后，输出结果与期望值不符，那么BP神经网络体系就会将这一误差值反向传导，即信息的传输路径更改为“输出层—神经元—输入层”。在这一传输过程当中，各个神经节点会根据误差值的范围调整本节点的权值和阈值，最终达到传播信息与期望值相符的目的。

对于“误差反向传播”理论，最先提出BP神经网络概念的大卫·鲁姆哈特就曾经这样解释过：“一位点了三块黄油面包的客人，发现服务生端过来的是两块牛排和一杯饮料，那么老板就会核查导致上菜错误的原因。最可靠的方法就是，先找到上菜的服务生，看看他是否拿错了餐盘，接下来是找到做菜的厨师，看看他是否看错了订单，然后是找到下订单的服务员，看看是否输错了菜品编码。这一逆向的纠错过程，实际上就与BP神经网络理念相类似，假如是服务生拿错了餐盘，那么就需要他重新找到正确的餐盘送来即可；如果是厨师看错了订单，那么他就应该在下一次核对票据时多加留意。在这里，黄油面包就是‘期望值’，‘两块牛排和一杯饮料’就是输出值，而服务生和厨师都可以看作是不同的‘神经节点’。”

所以说，在消减误差方面，BP神经网络是具备了强大优势的。信息误差的反向传播，可以针对各个不同的节点进行判定和修正。而经过更正之后的节点权值，可以在之后的数据传输、计算过程当中保证精准性。

当然，在应用过程中，BP神经网络同样是存在部分缺陷的。首先，在学习速率方面，BP神经网络的反应频率是固定的，这在面对一些复杂问题的时候，它往往需要更长的时间来读取、学习、更正。

其次，BP算法可以让节点权值收敛到一个稳定的值，但却不能保证这个值是全局当中最优的选择。因为在整个学习过程当中，BP神经网络采取的是“梯度下降法”，这可能会使得最终的收敛值为“局部最优”，而不是“全局最优”。

再次，人工神经网络当中所隐含的层数和单元数是难以测量的，目前也缺乏有效的理论依据来测算。所以针对一个人工网络模型当中所包含的元素和变量，一般都是通过反复人为实验和测算得出的，因此这个网络模型必然是充满了冗余、无效因素的，这对于BP神经网络的学习也带来了沉重的负担。

最后，网络的学习和记忆，都是具有不稳定性的。比如工程师给一个成熟的网络模型提出了一个新的学习样本，那么已经经历过自主化学习的神经网络又需要推倒之前的权值参数，进行新一轮的学习训练。类似这样的“推倒重建”，对于部分成熟神经网络模型来说是“爱恨交加”的，一方面，有新的学习样本需要读解训练；另一方面，旧有的成熟权值又都会被破坏。在这里，如果想要保留部分测算优良的权值，就需要将它们提前保存、加密。

5.人工神经网络的现实应用

在具备了诸多优良特性之后，人工神经网络在人类生活当中扮演的角色也越来越重要。如今，随着科学研究对人工智能的认识进一步提高，各种智能化工业体系、产品如同雨后春笋般涌现出来。那么，在此期间，人工神经网络都是在哪些领域为人类进行服务的呢？

（1）信息领域是人工神经网络应用最为显著的范畴。

由于种种原因，现代科技对于信息数据的归纳和统计要求越来越高，部分信息资料的研究整理已经远远超出了人脑所能控制的范畴。这时，人工神经网络就可以发挥其强大的运算、存储优势，轻松借鉴问题了。

在2015年时，美国军方再次改良了“大狗”系列机器人的功能系统。在更高级别操作系统的帮助下，“大狗”可以快速奔跑，甚至负载重物跨越障碍。根据研发人员的介绍，最新推出的“大狗”机器人，最快时速可达7000米，攀爬坡度可以达35度。在这个四足机器人的核心处理器当中，工程师给它设计了一套性能优越的人工神经网络，通过这个网络模型的帮助，“大狗”可以快速识别路况、地质信息，并根据这些数据资料调整自己的行走姿势，以保障任务的准确执行。

负责“大狗”机器人研发设计的是波士顿动力公司，该公司负责人马克·拉波特就指出：“在部分科技手段的帮助下，我们可以开发出很多性能卓越的机器人产品。‘大狗’内部核心智能体系，让它不论是面对任何任务，都是具备超强执行力的。”拉波特所指的“核心智能体系”，自然就包括“人工神经网络”。在行进过程当中，传感器将崎岖不平的路面，或者是障碍物的高度，以及上升路段的坡度仰角，都能以数据信息的方式传递给核心服务器，然后做出相应的程序调整。在这一过程当中，人工神经网络对于信息的识别、转换以及传输处理起到了基础性作用。

（2）在现代医学领域，人工神经网络同样发挥着重要作用。

从医学角度来说，人体病变是复杂而又难以预测的。人工神经网络的功能就是通过自身强大的数据处理优势，将庞杂的生物信号分门别类，整理统筹。对于大部分医学检测设备来说，它们显示生物体内部化学反应时，都是通过波动图来展示的，这些波动曲线也正是医生判定就诊者身体状况的依据。很显然，这些起起伏伏的波浪线，实际上是由无数个点来构成的，而这每一个点也都对应着不同的生理信号。可以说，想要用人类目前自身所掌握的计数、识别技能，想要厘清这些波动曲线所对应的人体状况是绝对不肯可能的。与之对应的是，由于人工神经网络强大的自适应学习能力、信息信号的并行分布处理等功能，能够完美地解决常规处理方法当中难以攻克的难题。像类似于肠胃电信号的识别判定、医学图像的分析处理等，都是需要人工神经网络帮助的。

更重要的是，在部分医学领域，人工神经网络的研究已经极具优势。在2016年3月底，美国科研人员推出了一款可以帮助盲人“看到”眼前景象的眼镜。这一种高智能化眼镜的工作流程就是，眼镜当中的内置摄像头拍摄外部环境，然后经由相关人工神经网络将这些图像信息进行识别转换，最终由语音播报的形式告知佩戴者。而在此之前，还有工程师为遭遇截肢的病人设计出了人工神经网络控制的人造假肢，这为瘫痪者重新恢复移动能力提供了有力的技术保障。

（3）在经济领域，人工神经网络同样可以起到市场预测、风险评估的作用。

与传统经济学相比，人工神经网络在处理规律不明显，或者数据不完整的资料样本方面具备更大的优势。在一个成熟的人工神经网络模型当中，设计者将影响市场波动的因素，比如城市贷款利率、城市人口基数、城市交通变化预期值等都综合起来，制定合理的参数，然后根据这样一个网络模型，就可以准确计算出这个城市未来可能发展的方向。

很显然，在人工神经网络的帮助下，市场评估员对于一项投资的风险测评，就有了一定的理论依据。这就如同资本大鳄乔治·索罗斯所说的那样，做市场需要有准备，只依靠个人经验，肯定会遭遇翻船的情况。

（4）在交通领域，人工神经网络也能带来极强的补益效果。

在交通运营方面，设计者需要将与交通运输有关的因素全都归纳出来，然后针对这些因素进行权值设定，最后建立成一个完善的网络模型，以此来保障整条交通线都是在合理范围内运行的。在这一方面，人工神经网络可以帮助人们进行路面维护、交通模式分析，甚至是船舶系统导航、交通环境优化控制等。

（5）在控制领域，人工神经网络也因其强大的功能占据一席之地。

在工具性能方面，人工神经网络模型具备极强的运算能力和容错性。除此之外，通过设计人员的调整，这些网络模型还能通过学习训练来达到不断完善、进步的目的。因此，引进了人工神经网络机制的控制系统，在预测控制、最优控制、模型参数控制，以及监督控制等方面都具备极大的优势。

（6）在心理学研究方面，人工神经网络同样具备强大的潜力。

自诞生以来，人工神经网络就和心理学理论有着密不可分的联系。从构成和功能方面而言，人工神经元实际上就是依据人脑神经元抽象模拟的，而神经网络模型的学习、训练过程，又和人脑的感知、记忆功能如出一辙。目前，科研人员利用特定的网络模型研究高级心理过程机制，甚至还利用这些网络模型对大脑机能受损的人士进行研究，这对于人类心理研究，等于又迈进了一大步。

总之，在社会应用方面，人工神经网络以其强大的运算、学习能力，在信息采集归纳、现代医学、市场经济、交通运输领域、系统控制，以及心理学研究等方面都具备强大的优势。通过对新型技术的开发和利用，人类社会在以上领域的探索和发展也取得了长足的进步。就如同利用语音播报来辅助环境识别的“盲人眼镜”那样，人工神经网络的深度开发和应用，将会毫无疑问地给使用者带来巨大的回报。

6.如何让人工神经网络具备记忆力

关于是否更大程度地提升人工神经网络的记忆能力，科学界是持有不同观点的。以斯蒂芬·霍金和艾隆·马斯克等知名学者为代表的群体，就一再强调过度开发机器人智能，会使得人类在未来有可能沦为机器人的奴隶。但是，从历史发展的角度来说，机械智能体的自主化记忆，是人工神经网络技术发展的必然方向，瑞士洛桑大学的人类学专家丹尼尔拉·赛齐说道：“随着人类对于科学规律的进一步探索和发现，人工智能就不再显得那么深不可测了。就好比人们会对冷兵器时代出现的第一支火枪恐惧万分，认为威力惊人的远距离杀伤性武器将会对人类历史带来毁灭性影响。但实际上随着认知的深入化，所有的一切又都重回正轨了。”

从技术角度而言，让人工神经网路具备记忆力，是一件“非常痛苦”的事情。因为在接收外来信号的时候，人工神经网络会在数字神经元和输入输出方案之间建立特定联系。而当遇到新的信号输入时，原有的联系又会因为不能匹配新信号与神经元之间的关联性而被覆盖。这就是说，要想让人工神经网络具备记忆力，旧有的关联特性必须是受保护的，周而复始的覆盖重写，根本不能达成这一意愿。对于这一技术难题，业内将其命名为“灾难性忘却”，而破除“灾难性忘却”的方案，也是一分为二的。

从硬件角度来说，利用外置存储器的方式，是可以避免有效信息遭到覆盖的。就目前来说，外置设备存储网络模型当中的信息符号，是现代科技应用最为常见的数据保存办法。这样做的好处很明显，但缺陷也是显而易见的，那就是外联存储设备的方式只能保证人工神经网络将必要信息备份在硬件设施当中，是一种被动的“记忆”方法。从科技发展的角度来说，实现网络模型更高级别的“主动记忆”，才是科学界更为关注的命题。

为了能通过技术手段破解人工神经网络的“灾难性忘却”，美法两国的科学家联合挪威高级技术人员组成了一支科学团队，试图利用生物学的部分理论概念来辅助研究。在这一点上，“模块化”理念的引入对于人工神经网络的自主化记忆功能起到了有效推动的作用。

按照现代生物学理论，动物大脑是由许多紧密相连的神经元构成的。在这些神经元之间，部分单位按照一定内在相似因素区分，还会聚集在一起形成“神经元团簇”（modularity），而正是由于这些“神经元团簇”的存在，使得动物脑体能够学习到不同的知识。

图3-3

如图3-3所示，进化程度稍低的“低级神经元团簇”（Low Modularity），在结构上是混沌、无规律的。而与之相对应的“高级神经元团簇”（High Modularity），则在构成上是离散的、呈模块状的。从记忆功能上来说，高级神经元团簇的每一个离散模块，都能记载不同的学习内容。比如在一个高等级神经元团簇当中，神经模块A记录一个人的早餐，神经模块B记录一个人的午餐，神经模块C记录这个人昨天穿戴的衣物等。单个神经模块由部分具备内在联系的神经元聚集而成，不同的神经元模块之间虽然呈离散状态，但却又按照一定的规律互相关联。受此现象的启发，科学家也提出了类似的概念，那就是“让人工神经网络的记忆呈分布状”。当外来信号进入神经网络后，不同的信号就会被划分到相对独立的人工神经模块当中去，以此避免受到新数据的覆盖损毁。

按照这一思路，科学界对于人工神经网络的设计就更加合理了。他们在网络模型当中模拟出了虚拟神经模块，当人脑需要处理某一个任务时，相关神经模块就会被激活，随后进行网络内外的信息交换，而其余部分与该任务无关的神经元模块就会呈抑制或者隐性状态。这样做的目的只有一个，那就是受到外部信息冲击时，存储在人工神经网络当中的有效数据能够得到保护，这也就是最常用的破解“灾难性忘却”技术手段之一。

对于人工神经网络的虚拟模块划分，研究者是借鉴了动物脑体工作机制的。对于动物来说，在它们的大脑内部想要建立一些联系，就必须要有能量的支撑。比如一只兔子在看到蔬菜时，它的大脑需要先判断“这是胡萝卜还是西红柿”，而这一个判断的过程，就需要消耗能量。假如这只兔子已经濒临死亡，脑部能量已经完全无力支撑这一次判断，那么这一次的大脑活动也就不会存在了。因此，针对动物脑体活动与能量之间的关系，研究人员也会在网络模型的链接处设立激活条件相对较高的“成本”，而正是由于“成本”的出现，人工神经网络才能被划分出一个又一个的虚拟神经模块。

此外，通过对动物脑体的研究，科学家还提出了另外一个非常有效的方案，那就是“奖惩机制”。对此，赛齐教授的解释是非常有趣的。他说道：“就比如大家熟知那个猴子与香蕉的故事，当猴子想要伸手取走香蕉时，人们会用高压水枪射击它。一次、两次、三次……重复若干次之后，这只猴子就会下意识地产生‘拿香蕉就会被水枪射击’的心理，即便之后人们撤走了水枪，它也不会再靠近香蕉半步了。关于人工神经网络的奖惩机制，实际上与此相似，我们通过一定的技术手段，对神经网络的节点进行奖惩，以鼓励或者抑制它对于信息的收发传输。”

所以说，对于机械智能体的记忆功能，科学界是不一而论的。从历史发展的角度来说，强化人工神经网络的记忆功能，提高机械智能体的应用范畴，这是时代发展的潮流。在掌握了更高技术水平的前提下，“人机对立”的格局还是会以人类主导为主。而如何利用技术手段使得人工神经网络具备记忆力，就可以通过外置存储设备，或者引入动物脑体的“神经元模块”理念来达成和实现。

7.人工智能能否让人类灵魂不死

自机器人“阿尔法狗”代表人工智能战胜围棋名将李世石之后，各界对于人工智能的推崇再一次高涨起来。受此影响，在2016年3月27日举办的IT领袖峰会上，众多商界、科学界知名人物都提出了这样一个想法——既然人类对于智能生命的研究取得了辉煌成果，那么人类能不能在此基础上更进一步，利用智能技术完成生命的永生呢？对此，业内还是持乐观态度的，因为从理论上来讲，通过技术手段将人类的脑信号读取出来，然后将这个人的情感、意识、行为方式等做成相关模型进行存储，就等于是收纳了这个人的“灵魂”。在技术条件允许的状况下，科学家再将这些模型录入到一个机械智能体上去，这样，这个人就有可能以机械状态复活。

要探寻“生命是否能够得到永生”这一话题，首先就需要明确关于生命体死亡的界定。而关于一个生命是否已经死亡，我们是需要通过“生理角度”和“精神角度”两方面来衡量的。严格说来，我们只有对在生理和精神均已经宣告灭亡的生命体，做出“死亡判定”。而且在这两条准则当中，又以“精神消亡”更为重要。美国科学家克雷格·温特尔曾经针对“死亡”提出过自己的看法。他说道：“一个生命体的死亡，是应该根据它的个体意识来判断的。就好比说医学上的植物人，你所看到的只是一个没有任何思维、情感的躯体，一块可以长久保鲜的肉。你跟他的交流不会得到任何反馈，它的体内也不存在任何关于世界的记忆，所以我认为，被医学界定的植物人，虽然在肉体上保有外在化的存在，但实际上他们已经离开人世了。”

对于温特尔博士的观点，日本著名生命学家山中伸弥是表示认同的。他说道：“意识的存亡才是生命最基础的决定性因素，如果能够找到合适的实体来执行由意识主导的活动，那么即便是肉体不复存在，我们也可以认为这个生命体是‘存活着’的。”

关于温特尔和山中伸弥的观点，实际上在很多科幻影片当中早有体现。那就是一名试图得到永生的人（我们暂且称之为“生理人”）——他利用现代科学技术，将自己的精神意念移植到智能载体当中去。对于这个加载了人类意志的智能体，我们暂且称之为“精神人”。在这个新诞生的“精神人”当中，生物性质的肉体和躯干是不存在的，由冷冰冰的机械材质构成了生命的外在主体。虽然从外部形态来说，“精神人”与真正的生理人类相差甚远，但是从个体意识角度来讲，“精神人”在思维、主观意识方面完全和“生理人”一模一样。因此，从这个角度来说，原本那个参与肉体改造的“生理人”并没有消亡，只是换了一种形体继续在世界上生存罢了。

针对自己的观点，山中伸弥的补充解释也很有趣。他这样说道：“假如有一天我的精神意念全部抽离了肉体，被植入到了一头牛体内，那么这头牛就是我；假如移植受体是一台冰箱，那么这台冰箱就是我。研究者需要做的，就仅仅只是想办法让牛能听说人话，给冰箱设计好信息收发装置。”

这就是说，在部分持“精神意念为生命之本”的学者看来，只要为人类意念找到合适的载体，这个人就不会死亡。不管他的外在形体变成冷冰冰的机械，还是生活当中其他任意奇怪的物体，他都是存活着的。

从一定角度而言，温特尔和山中伸弥的观点是存在相当大的可行性的，而科学界对于这套理论体系也持开放态度。就技术角度而言，利用人工神经网络工作原理，将人类思维、意识等精神元素抽离或者复制出来，建立一个成熟的神经网络模型，再依据这个网络模型和模型当中的精神意愿来引导形体动作，在目前来看是存在较大可操作性的。

另外，就生物科学方面来说，人类行动需要能量的补充和摄入作为推动力，人体神经元之间的信息交互则需要生物电脉冲作为信息疏导的基础动力。与之相对应的是，如果科学界真的研发出了人机结合的神经网络模型，并且将其应用到“灵魂不死”上来，那么当前社会动力领域的电流、石油，以及各种新能源等，就都可以充当人工神经网络的动力资源。

但是，如果以社会伦理为出发点的话，将人和机械智能体结合，会在一定时期内遭到巨大争议。著名人工智能工程师艾隆·马斯克就表示：“人机结合不光对人类社会存在着巨大的潜在威胁，同时也是有悖伦理道德的。可以预想一下，当你看见一名男子和一大堆金属讲话，并且称呼对方为‘爸爸’的时候，你会如何反应？又或者，两堆身上插满了外置电源的智能体互相交流，这又是一件多么怪异的事情呢？从一定程度上来讲，人类和其他物种不光存在着精神认知层面的不同，还保有肉体方面的区别。如果人类坚持想要打破这一界限，那么未来地球上的生物链将会受到颠覆性的破坏。不光是人类，或许鸡、鸭、猫、狗等都将会受到巨大影响。”

因此，从传统社会观念上来说，利用人工神经网络的工作原理来帮助一个生命体获得“永生”，这是有悖常理、违反人伦理念的。但是单纯从技术角度而言，人工神经网络的工作机制和原理，在很大程度上是支持人类精神理念的移植和保存的。更重要的是，在现代生物科学界，部分学者提出的“精神消亡即死亡”理论，已经被越来越多的人默认和接受。那么在不久的将来，通过利用人工神经网络保存“精神”的方式来实现生命永生，或许就会离人类社会越来越近。

8.人脑工作机制怎样应用于智能机器人

将人脑工作机制应用到智能机器人身上，这是各国科学家反复研究的重点工作。就目前来说，这一门极其高深的技术，已经在世界各地取得了不错的成果。日本本田公司新任社长八乡隆弘就说道：“提升机械单位的智能化程度，利用人脑直接驾驶汽车、指引机器人劳动，这是未来智能科技发展的主流方向，而随着生物科学与机械制造技术的越发成熟，人类取得突破也是指日可待的。我们只需要将人脑的思维方式编写成特定程序，就能用这道程序来控制机械生命体的运动。”

正如八乡隆弘先生所阐述的那样，目前人类确实已经初步掌握了人脑控制机械智能体的方法，那就是利用人体大脑在做出不同思维模式时的细微变化，来分析、控制相应的机器人动作。在这一领域的研究，本田公司出品的“阿西莫”系列机器人就是典范。

最初时，“阿西莫”系列机器人的研发更多是在改革原有机器人弊端方面。比如行进速度、肢体灵活程度方面等。但是随着研究的深入，本田公司的高级管理者提出了这样一个构想：“传统的动漫产业需要手工绘制，这对于手绘师来说是非常大的挑战。但是到了现在，大多数制作公司都已经不再使用手工绘制的方式来制作动画了，他们找到一名演员，然后根据这个人的面部表情和肢体动作来捕捉信号、建立模拟模块。之后通过技术处理，这名演员的每一个动作，都会被转化成动漫形式出现在银幕上。同样的理念还被广泛应用到影视特效当中，一些看起来非常精彩的片段，往往都是通过电脑特技制作出来的。影视行业能够使用触感贴片捕捉到演员的表情变化和肢体动作，那么我们在研发机器人时是不是也可以借用这一理念呢？”

在这一种理念的支持下，本田公司机器人研发部很快成功推出了更新版本的“阿西莫”，并且将研发成果通过网络、社交媒体发布了出去。在制作者发布的视频里，工作人员先是让实验者平躺在扫描装置内，待心绪平静之后，再让他做出相关的肢体动作。而在监控室内，负责记录跟踪的研究者则将扫描装置传输过来的信号进行收集汇编，然后将得到的数据录入到存储计算机里。

在结束了数据采集工作之后，实验者便被邀请坐到存储计算机面前，然后戴上一顶用来捕捉脑部神经变化的帽子。这时，同样参与实验的“阿西莫”则被安置在了水平方位的5米之外。也就是说，阿西莫是处于实验者视野之外的。

实验开始后，工作人员责令全场噤声，随后拿出一叠写有指令的提示板，放在实验者面前。第一次，摆放在实验者眼前的提示板上写着“举起右手”。按照提示信息，实验者开始幻想自己举起了右手。

接下来，令人惊讶的一幕发生了——大约在7秒钟之后，机器人阿西莫也举起了它的右手！这就是说，在特有装备的帮助下，实验者通过自己的大脑，指挥5米开外的机器人做出了相关动作。随后，工作人员又进行了其他几个类似动作的相关实验，阿西莫都无一例外地完成了这些动作。

对于这个结果，本田公司的高级决策层很显然是非常满意的。八乡隆弘先生就说道：“人脑控制机械体，这一项技术将来不光可以应用到智能机器人开发上，同时还可以应用到汽车制作方面。我们可以畅想一下，到了那一天，所有人都用意念驾驶汽车，老年人可以坐在沙发上让机器人帮自己冲咖啡，这将是一件多么幸福的事情。”

很显然，人脑操控机器人来进行劳作这一研究是具有突破意义的。而差不多同时，世界各国对于人脑操控机械体的研究也纷纷取得进展。2014年，中国国防科技大学的工作人员厘清了脑电波与计算机指令之间的转换关系，研发出了脑控机器人；2015年，由德韩两国共同主导的“脑控机器人外骨骼”正式面世，使得人类在行走障碍方面的医学研究，又前进了一大步。既然脑控机器人对于人类来说具有强大的现实意义和市场价值，那么科学界对于人脑控制智能机器人的工作原理又是如何阐释的呢？

（1）从生理学角度来说，人在发生情感、意识变化的情况下，大脑皮层的血液流速、脑电波都会随之产生不同的变化。

比如当一个人害怕时，他的心跳会加速，血流速度会变快。这就是说，人的体内每时每刻都在发生成千上万个化学反应，每一种变化都能用电子检测仪通过实时曲线的形式展示出来。这样一份曲线图，也就为研究人员提供了可靠的基础参数。

（2）从计算机应用科学角度来说，智能机器人在接收到服务器指令后，会按照既定程序计算出自己的下一步行为。

所以，就脑控机器人而言，工作人员通过对实验人员的大脑皮层进行电波采集，继而将这些微弱的数据扩大，转化成计算机语言，录入到中转服务器当中。然后再由中转服务器将这些数据发射给指定机器人，命令它们做出相应的动作。对于这样一个过程，八乡隆弘先生比喻说：“就像是三个不同民族的交流，A想要C做某一件事情，但是无法和C直接交流。而B知道了A的意思，作为中间人，他将这个意见传达给了C。”

八乡隆弘先生以一种非常简单的方式解释了脑控机器人的工作原理。但是从现实角度来说，目前人类对于脑控机器人的技术开发，还远没有他表示的那么轻松。由于人与人之间存在个体差异，所以每个人在遇到问题时产生的电波反应都是存在细微差异的，如果不能找到其中的共性，就有可能出现一个机器人只会“听懂”一个人的现象。而在监测脑电波的过程当中，非常细小的干扰都会引起频率波动，而这当然也会影响到相关机器人的动作精准度。

但是无论如何，利用检测设备采集人脑脑电波，然后将这些数据转化为特定的计算机语言，通过服务器传达给机器人使之按照电波展示的指令进行行动。虽然这样的理论是存在部分缺憾的，但是科学界坚信，通过技术攻关，所有问题都是可以解决的。

第四章　怎样获得智能感知——可感知人类意识的AI系统

对于人工智能体而言，它们究竟能否拥有痛觉？它们是否也会产生喜怒哀思？在拿起一只盛满开水的水杯时，它们是否也会因为“烫手”而将水杯扔在一边？对于这些问题，或许有人会感到不屑一顾，因为在他们看来，机械智能体是不会拥有主观认知能力与生物感知功能的。虽然这一观点从严格意义上来说是正确的，但是经过学术界长时间的不懈努力，人们同样也研发出了部分能通过智能传感器来识别、判定生物触觉的技术。更重要的是，AI系统及其衍生品具备智能触感能力，这不光极大地提升了机械生命体的社会功用，还为大量因为种种原因失去触觉的人群提供了技术复原的可能。从这一点上来说，人类对于智能感知的研究，是永远都不会过时的。

1.能够读懂人心的机器人

在取得了理论性的突破之后，世界各国对于智能感知系列机器人的研发热情是一浪高过一浪。由于配备了智能感知系统，这些新开发出的机器人能够识别人类的面部表情变化，并且按照既定程序做出回应。美国著名机器人设计师大卫·汉森就表示，机器人能针对人类情感变化做出自身回应，这是工程学的一大进步，也是人类在人工智能方面取得重大突破的有力证明。而从社会诉求来说，研发那些能读取人类情感变化，与人类进行精神层面交流的机器人，也是社会大势所趋。这正如再思考机器人制造公司创始人罗德尼·布鲁克斯所说的那样：“人类对于机器人的需求已经不再满足于劳动范畴之内了，这恰恰从一定程度上证明了，人工智能正在更多地被发现和利用。现代人不光需要机器人能帮助自己干活，还想要它们来陪自己聊天。”

20世纪90年代，尚在美国麻省理工学院任职的罗德尼·布鲁克斯教授提出了一个在当时看来非常另类的观点——改变以往通过复杂编程和运算来提升机器人性能的做法，转而强化机器人的运动能力，让他们具备自己探索世界的能力，并通过自身机械载体来处理信息。在这一理念的指引下，布鲁克斯创办了“再思考机器人制造公司”，并且同自己的学生辛西娅·布雷吉尔一起，联合推出了一款高性能机器人——基斯梅特号。与其他机器人系列有所不同的是，基斯梅特系列机器人能识别人类不同的面部表情，还能模仿它们。

从造型上来说，主创者布雷吉尔秉承了团队“机器人伴侣”的原则，给基斯梅特设计了一双非常大的蓝眼睛和大大的嘴巴。在机器人圆圆的脑袋外侧，布雷吉尔还特意安装了一对粉红色的大耳朵。很显然，这种设计方案能极大限度地提升基斯梅特的亲和力指数。布雷吉尔强调说：“没有人喜欢跟面目可憎的机器人进行对话，在针对基斯梅特的外形设计方面，我们坚持走温暖路线。事实证明，这是非常正确的。”

从个体功能上来说，基斯梅特号机器人可以根据外界环境变化，做出相关的表情变化：当观摩者微笑时，它也会嘴角上翘微微发笑；当人做出惊讶表情时，它也会一脸疑惑，同样做出惊讶的反应；而假如对方表现出一脸愤怒的样子，它就会显得十分害怕。

更重要的是，所有基斯梅特系列机器人，都配备了当时最先进的学习系统。因为按照设计者的观点，基斯梅特系列机器人需要和婴儿一样，在“诞生”的那一刻都是“一无所知”的。在后天的环境培养当中，基斯梅特可以逐渐学习到各种知识，并且应用到与人类的生活交流中来。

基斯梅特系列机器人的创意一经提出，立即就在社会各界引起了热烈反响。一名叫乔治奥·梅塔的青年科学家，提议将基斯梅特系列升级成为新型类人机器人，并且在特定的条件下，其他机器人专家也可以打开基斯梅特的内部管理器，对其进行程序方面的更改。从一定程度上来说，梅塔的建议是具有创造性的。如果他的提议得到实施，那么在未来某一个时间里，将会有大量类人机器人进入千家万户，成为普通居民的情感伴侣。而所有引用基斯梅特研发理念的机器人都将会拥有被多次改造的机会，因此从这一点上来说，这些新型情感类机器人，同样也具备了极强的可塑性。所以，在看到基斯梅特系列如此可观的发展潜力后，再思考机器人制造公司马上行动起来：通过“机器人俱乐部”平台，25个具备智能感知能力的机器人被送到了欧洲、美国，以及日本专业实验室，由世界顶级人工智能专家负责新型感知机器人的技术研发。

那么，备受世人关注的基斯梅特机器人，又是如何达到感知人类面部表情变化，继而做出相关回应动作的呢？针对此，布雷吉尔解释道：“为了能够识别人类面部表情变化，我们专门制作了一套先进的数字神经网络。在这一网络模型当中，无数个人造神经元互相勾连作用，将电子突触捕捉到的外界信号专递到终极服务器当中去。在这时，终极服务器就会依据众神经元发送来的信息报告制作出新的任务指令，然后再将这些内置命令发送出去。”

布雷吉尔的话语清晰地解释了基斯梅特通过感应装置获悉外部信息，并且利用特殊装置识别并传递电子信号的全过程。而对于基斯梅特机器人来说，它的信息感应器就是那两只硕大的蓝眼睛。在这双眼睛背后，设计者安置了一对电子摄像机，它们可以将基斯梅特“看到”的景象全部都录入到既定的神经网络系统中去，然后经过这个网络模型的转换，可被计算机识别的信息符号也就产生并可以传递了。

可以说，基斯梅特系列计算机的出现，让AI智能感知理论得到了真切验证。在此之后，众多能与人类进行情感交流的新型人工智能体如雨后春笋般涌现了出来。比如日本软银旗下的“胡椒”系列，汉森机器人公司的“哈姆”系列，如此等等。

2.机器人制造技术当中通常都使用哪些传感器

在AI技术当中，智能感知始终都占据着一个非常重要的位置。从功能角度来说，配备了感应装置的人工智能，可以自发性感知和接收外部信号，这相对于传统偏重人力辅助的人工智能体，在应用功能方面有了巨大的提升。那么，对于机器人制造来说，学术界通常都会使用哪些传感器来帮助机器人获取感知能力呢？

（1）在机器人技术当中，应用最为广泛的传感装置是以物理感应器为核心的信息处理系统。

从理论上来说，物理传感器专门检测出特定条件下相关机械体当中传播变化的物理量，继而将这些物理量通过系统转化，变换成能识别的数据信息传送给核心服务器，最后由核心服务器将命令信息传递给相关机械臂。

在物理传感系统中，最主要的“传感器成员”有“光电式传感器”、“压电式传感器”、“压阻式传感器”、“电磁式传感器”、“热点式传感器”，以及“光导纤维式传感器”等。比如在检验肺部功能时，医生常常需要针对病人进行“呼吸测量”。这时，医护人员就会在病人的鼻尖夹上一只安装了电阻传感器的夹子。当病人进行呼吸的时候，产生的热气和呼吸频率就都能被传感器检测到。从一定程度上来说，使用智能化机器人来替代人类，对病人进行医疗检测，甚至是开刀手术，都会使用到类似的传感技术。牛津大学的纳多·德·福莱塔斯教授就说道：“智能机器人的传感技术，实际上就是要帮助相关智能体具备对外界环境的感知能力。在医疗行业中，配备各类传感器的机器人，能像人类专家一样‘看到’病人正在经受的病痛折磨。假如我们需要机器人帮助病人切除一块肿瘤，那么它就能使用自己的传感器检测到肿瘤的相对位置和大小，并且通过系统运算，计划出开刀的方位和步骤，最后按照内置计划进行手术。”

在具体谈到机器人是如何利用传感器检测到肿瘤位置和大小的时候，福莱塔斯教授解释说：“肿瘤实际上是人体组织发生病变的产物，它在细胞聚合程度以及组织成分上都和正常人体有所不同。所以从这一角度出发，设计者可以根据光学透视程度、局部温差等，归纳出一个数据模型并输入到机器人的服务器当中。在具体实施病灶检测和手术时，这名机器人就会利用传感器检测相关位置的光感度和温差对比，然后比照既定模型当中的参数，做出手术决策。”相对而言，物理传感器能够适应多种感应方案，所以在应用范围方面存在着极大的优势。

（2）除了物理传感器之外，光纤传感器也是机器人触感系统之中重要的组成部分。

从工作原理方面来说，光纤能够检测到极细微的外力变化。当遇到机械波作用时，光纤就会产生相应的弯曲和有节奏的振幅。根据这一种弯曲程度和振幅，研究者就能测算出这台光纤传感器究竟检测到了什么类别的数据信号。相对于传统传感器来说，利用光纤技术研发的传感器具备了抗电磁干扰和原子能辐射的功能。也就是说，它能在部分超越人体生理极限的环境下工作，这自然也让光纤传感器在特定领域大受欢迎。此外，径细、重量轻、绝缘、耐高温、抗腐蚀等特性，同样也扩大了光纤传感器的适用范围。

（3）仿生传感器的出现扩大了“触感家族”的组织成员。

从组织构成上来说，仿生传感器是使用特定酶、固化细胞，或者其他活性生物物质与转换器共同构建的。在进行相关感应工作时，感应器当中的生物物质会在特定条件下发生相应变化，这些化学反应都会被转化器进行读取、识别，最后转变成相关信息，提交到终极服务器中去。

比如在“尿素传感器”当中，离子通道扮演的是转化器角色，而生体膜则可以通过各类活性生物物质与外界因素的接触发生化学反应。在这一过程中，离子通道将生体膜产生的变化信号放大和传送，最后提交给终极服务器。这时，一次关于外界信号的识别就产生了。

总体而言，对于机器人技术来说，上述“物理传感器”“光纤传感器”，以及“仿生传感器”等，它们都只是整个智能传感系统当中的一部分。在更多时候，不同的传感方式还会互相搭配，以求取得更好的功能效果。从整体上来说，各类传感器都是由“外联媒介”“传输转换系统”，以及“识别系统”构成的。就比如在为病人进行手术的传感器中，光能及温度测量仪都可以被看作是“外联媒介”，它们主要负责相关信号的采集。在完成数据收集之后，整个传感系统又会将这些透视度和温度值转换成电子符号，最后导入“识别系统”当中，由终极服务器制订出合理的动作计划。

3.艰难的第一步：如何让机器人获得触觉功能

2013年秋天，在面对外界提问时，美国斯坦福大学机械工程副教授阿里森·奥卡拉姆说出了这样一句令人深思的话：“假如必须有一样感知功能会失去，那么在视觉、听觉、味觉、嗅觉，以及触觉当中，你最不愿意放弃哪一种？或许其他大多数人都会选择保留视觉，而我最不愿放弃的，却是触觉。”从一定程度上来说，奥卡拉姆如此重视“触觉”的重要性，是带有一定“职业病”成分的。因为就工作方面来说，奥卡拉姆从事的是机器人触觉能力方面的研究。而事实证明，对于人工智能体来说，提升其触觉感知能力，确实是十分必要的。

从社会功能方面来说，提升机器人的触觉能力，使之能感知到自己接触到的物体到底属于哪种材质、执行某一个抓举命令需要使用多大的力度，是非常必要的。美国斯坦福医院头颈外科医生尼古拉斯·布雷文斯就指出，机器人获得精准的触觉能力，将会极大程度地分担医疗工作者的工作，并且从一定程度上提升外科手术的质量。而美国机器人公司高级负责人肯特·梅西也认为，目前人类关于机器人研发的触觉技术还有待提升，假如这一问题得到解决，那么机械臂损坏物品、伤害人类的概率将会大大缩小。

正是在社会各界的强力推动下，丹麦环球机器人制造公司联合美国多家高校、机器人生产商，联合开发出了一种“弹性”机器人。在对外公布的实验当中，人们看到这名机器人精准地使用自己的手臂握住了一个装满水的水杯，并且将这个水杯从一张桌子转移到了另一张桌子上去。

接下来，实验者增加了本次实验的难度，他们给这次实验换上了厚度更薄的水杯，然后命令机器人重复上一轮的指令。这一次，机器人依然顺利地完成了任务。到第三次，实验人员甚至拿走了玻璃制品的杯子，换上了一个“脆弱不堪”的纸质水杯。然而，这一次机器人依然没有令研发者失望，它轻轻地将手伸向这个杯子，然后小心翼翼地把水杯握紧。由于纸杯受力后产生了形体变化，参与实验的机器人也缓缓地调整了手掌的握力，然后慢慢地完成了水杯转移的任务。

这一次参与实验的智能机器人，在技术方面，是由两大板块构成的。一方面，研究人员需要验证人工智能体是否能感知到外界物体的接触；另一方面，在接触到实体物质之后，人工智能体如何掌握机械臂的力度，以避免压碎或者损害目标物体。而上述两方面的研究任务，在本次实验当中都得到了验证。对于参与实验的机器人来说，它能准确地“找到”需要移动的水杯，同时根据水杯材质、强度的变化而调节握力，这实际上就证明了，在机器人的智能化感知方面，人类已经取得了非常大的进步。而就技术层面来说，参与设计的环球机器人制造公司发言人表示：“通过在机器人的关节处配备传感器，然后再利用相关软件来接收、转换传感器信号，我们就能实现智能感知的目的。与此同时，在关节处设定弹簧和声学传感器，就能从物理方面达到模拟人类肌肉张弛，并且能极大限度地提升机械臂的敏感程度。”

可以看到，在丹麦环球机器人制造公司主导的这次实验当中，研发人员可以根据不同的理论来使机器人获取触感能力。在这里，使用软件调控的传感器和内置弹簧，只是其中两个相对比较常见的处理办法。而研发人员在帮助提升人工智能体触感能力时，都会使用哪些方法呢？

（1）利用物理学原理的电荷波动来调节机械臂抓举力度。

2013年，美国乔治亚理工学院的相关工作人员发言宣称，他们研发出了一种小型晶体管，而这种晶体管能测量出机械体内细微的电荷波动。随后，这些细小的波动信号就成为人工智能体核心服务器调整机械应变和压力的基础。目前，利用电荷波动来调节机械臂的持握力度和触觉灵敏度，更多被用在人造皮肤方面。

（2）利用人工神经建模的方式来帮助机器人获得感应能力。

这一理念是由美国马萨诸塞州伍斯特学院的机器人学专家爱德华多·特雷斯·加拉教授提出的，他研发出了一套人工神经网络模型，只要机器人能判断出相关物体的相对位置，那么这个机器人就能顺利实施相关抓举任务。

（3）震动反馈也是实现机器人触觉功能的一大途径。

目前，在大多数需要与人类实现肢体接触的机械臂，都被设定了“震动反馈”功能。这一设定的目的就是，在机械臂触碰到任意实物时，感应器都会以震动的方式提醒上级服务器，然后由核心处理器下达动作停止的命令。假如有人想要和机器人进行一次亲密的握手，那么拥有震动反馈功能的机器人就会在触碰到人类手掌的一瞬间产生震动，并且“友好地”停下来。而那些没有震动反馈装置的机器人，则有可能捏伤人类手掌。

（4）通过声波的变动，研发者同样能达到实现机器人触觉控制的目的。

与机械臂的电波控制相同，利用声音的波动性，机器人的核心处理器同样能达到识别相关物体强度、压力的目的。在已获得相关数据参数的条件下，核心处理器为机械臂计算出握力范围，就是很轻松的事情。

所以说，利用弹簧装置来模拟人类肌肉的张弛变化、使用软件控制机械节点的传感器信号，或者利用震动反馈、声波电波监测，以及人工神经网络模型等方法，都可以帮助机器人实现“拥有”触觉功能的目的。当然，在实现机械智能体“触觉”功能的道路上，人类科学家要走的路还非常远。正如人工智能技术的先行者汉斯·莫拉维克所说的那样：“让机器人拥有1岁小孩那样的触觉和感知能力，远比让他们学会下棋、进行成人智力水平的IQ测算要简单得多。”所以说，即使在取得了极大成就的前提下，科学家对于人工智能的触感能力开发，也应当是永不止步的。

4.新AI技术破解“人脑密码”的艰辛历程

就智能感知而言，如何获取人类脑部思维同样是业内长期探索的问题。可以预见的是，单纯通过思维指令来控制人工智能的行为，不仅在生活层面能极大程度地为人类带来帮助，同时还具备了广阔的市场潜力。所以，世界各国对于“脑控”课题的研究也是充满热情的。纽约大学计算机科学家欧尼斯特·戴维斯表示：“如何让人脑和人工智能之间发生更为密切的联系，一直是业界努力追求的事情。从一定程度上来说，由于人脑思维、信号等具备非常大的不稳定性，所以要想完全用意念控制人工智能是一件很困难的事情。但是无论如何，我们已经在这一领域取得了不错的成就。”

对于AI技术在人类思维方面的读取感知，事实上也确实如同戴维斯所说的那样——学术界在困难重重的条件下，已经取得了部分可喜的成就。

早在1998年，美国当局就已经着手研发关于智能体和人脑信号的课题了。一名叫简尼特·莫里斯的女士向美国中情局提交了关于“脑控武器”的策划案，在得到大约2500万美元的资助后，她和自己的团队开始尝试研发一些通过脑信号来控制的新式武器。按照莫里斯的设想，待研发的武器必须要有感知使用者脑部思维的能力，于是她采集了大量人脑电波信号，然后将其中相关数据进行了分类和整理，最后归纳出一份个人意念和电波波动的对应关系表。在有了这份表单后，工作人员就可以通过无线电的方式向人体收发电波，以达到控制个人思维的目的。

在这个构想当中，最重要的是研究者需要设计出一枚接收电波信号的芯片。在植入了这枚特殊的芯片后，相关人员就会收到远端计算机程序发来的信号，最终这些代表特定任务的信息将会“替换”掉这个人本身的大脑思维，指引他完成特殊任务。

从理论上来说，通过电波信号来操控人类行为，是存在一定的可行性的。但是莫里斯试图将芯片植入人类大脑，这却有悖社会伦理，而同时她研发这一项技术的目的更多是为了盈利，因此在随后的时间里，这一项技术既没有得到美国官方的认可，也没有取得技术方面的进步，这样自然不会取得良好的科学成果。实际上，莫里斯的设想如果应用到人工智能方面，她就可以在机器人感知人脑思维方面做出巨大的贡献——先通过大量的人体脑电波样本采集，然后将这些数据建立成相应的任务模型输入到人工智能体当中，如此一来，当实验者脑部发生思维变化时，人工智能体就可以比照模型样本，执行相应的工作任务。

在同一理念的指引下，哈佛医学院的学者们也进行了与之类似的实验。他们先解析了一只恒河猴的大脑思维样本，然后引导它做出“移动电脑光标”的意念。当这只猴子产生如此想法的时候，研究者马上将相关电波信号传输到另一只正守候在电脑面前的猴子的脊髓当中去。结果，等候在电脑面前的猴子马上做出了“移动电脑光标”的动作。反复试验后，负责动作执行的猴子几乎能完全复制另一只猴子发来的信号，且相似率达到了98%。参与本次实验的康奈尔大学教授马里亚·沙奇尼就表示，这一次实验实际上证实了人工智能技术是完全能识别和获取生物脑体意识的。

受“哈佛恒河猴”实验成功的影响，2012年4月，瑞士洛桑联邦工学院的何塞·米兰教授和他的团队成功推出了一款能通过人脑思维控制的机器人。在这一次实验当中，一名叫马克·安德烈·迪克的瘫痪男子头戴电极帽，做出了自己“举起手指”的臆想。在电极帽的帮助下，联络电脑马上将迪克这一时期的电波信号收集起来，并且转化成了相关的电子信号，发送到100公里之外的洛桑实验室。

在实验室内，一名30厘米高的机器人则在感应装置的帮助下接收到了迪克大脑当中传来的命令，然后按照迪克的想象，进行了相关的移动计划。对于这一次实验，主持课题研究的米兰教授表示非常满意。他说道：“这证明了通过一定的智能感应技术，机器人是可以感触到来自人类的大脑指令的。或许在未来某一天，你只需要坐在沙发上，就能用意念操控自己的机器人帮助你来清洁屋子、倒热咖啡。”

可以肯定的是，米兰教授的设想如果真的成为现实，那么更多像迪克这样的残障人士，就都可以重新获得移动能力了——他们只需要安装好配备了感应装置的仿生手臂，就可以利用自己的意念来驱使这些机械臂。而科学家如果给机器人配备好摄像头和屏幕，那么它们还可以作为人类的替代者参加各种活动。比如某一位脱不开身的经理，利用意念来控制远端机器人参加聚会和庆典等。

可以说，让人工智能体真正具备感知生物脑体信号这一门技术，学术界是经历了数次挫折和磨难的。从最初莫里斯女士的“脑控武器”开始，到“哈佛恒河猴”实验，这些探究实际上都已经从一定程度上证实了这一课题的可行性。只可惜，莫里斯的“脑控武器”更偏重于“集成芯片对于人脑思维的读取控制”，“哈佛恒河猴实验”更多证明的是低等生物之间可以达成“思维共享”这一命题。一直到米兰教授主持的“洛桑实验”，学术界才真正认可了机器人也能由人类思维掌控的命题。

从技术原理上来说，“洛桑实验”同样需要利用技术手段采集到人类大脑在不同条件下的电波反应。之后，设计者需要依据这些电波数据建模，存储在人工智能体的知识库当中。最后，需要向机器人发号施令的人只需要戴上特制电极帽，就可以将自己的脑电信号传递给关联智能体，命令它按照自己所想的那样去行动。这一个技术过程虽然现在看起来并无太多费解之处，但它的发现、发展经历了一个非常坎坷的过程。与此同时，即便目前人们已经从基本原理上掌握了关于AI感知人类思维的过程，但是在实际操作当中，依然还会有诸多不确定因素对这一过程产生困惑和干扰。比如在实验者用大脑思维驱使相关机器人执行某些任务时，任何细微的情绪波动或者私心杂念，都会影响到最终结果。所以说，正如戴维斯教授所说的那样，关于对人工智能体感应人脑思维信号的研究，一方面，人类已经取得了长足的进步；另一方面，这些探索依然是任重而道远的。

5.利用生物传感器辅助收发信息的AI技术

目前，科学界对于使用生物传感器来提升AI智能化感知的技术也被提上了日程。相比于光学传感器、物理传感器等感应装置，生物传感系统更能“顾及”到生命体的主观感受。按照业内最乐观的设想，那就是当一间屋子的灯光过于明亮时，无须房屋主人自己去调暗光纤，而是由传感器控制的光源，早已经自发“意识”到了这一点，继而自己变暗，以迎合主人的感受。这看起来似乎是不可思议的，但是在科学界，科学家已经迈出相关科研的第一步了。

2011年，日本著名电子公司Neurowear向外界展示了它最新研制的人工智能产品“Necomimi”。从外观上来看，“Necomimi”很像是一对毛茸茸的“猫耳”，因此在进入中国市场之后，这款新型电子产品也被称作“意念猫耳朵”。

在对外公布的实验当中，Neurowear公司的创始人友则先生邀请了不同的参与者来测试“意念猫耳朵”的性能。按照研发公司的设计，“意念猫耳朵”将能探知到佩戴者的情绪变化，继而做出不同的反应。所以当实验者将这一对毛茸茸的护耳戴在头上，启动开关后，友则就告诉对方说：“现在请您回忆一件令自己伤心沮丧的事情。”

当这名实验者按照友则的意思做了之后，人们惊奇地发现，他头上佩戴的那对“猫耳”毫无生气地耷拉了下来。随后友则又下达了一个完全相反的命令，引导这名实验者回想一件异常振奋、开心的往事，这时“意念猫耳朵”就又随之直立了起来。

很显然，“意念猫耳朵”通过了实验。它证实了Neurowear团队的理论，那就是在生物传感器的帮助下，人工智能体是能感知到人类心理活动变化的。

从结构上来说，“意念猫耳朵”是由传感贴片和一对仿真耳朵组成的。友则先生解释，在本产品的主体骨架当中，专家们在它上面配备了大量的集成芯片和电路板。在工作的过程中，传感贴片会使用当前最为先进的脑电采集技术，通过电机采集人脑前额脑电数据。然后，感应系统会将收集到的脑电信号进行分类处理，将人脑注意力和放松程度量化成0-100的数量值。

在有了分值方面的量化成果之后，当人脑发生思维变化时，其颅内生理反应和电波信号都会发生波动。在这时，分析系统就会对比之前拟定的各类基准线，对这些反应和波动进行分值裁定，然后由指挥系统根据本次评判的分数值，来决定“猫耳朵”的表现形式。正如友则先生所说的那样：“就以‘意念猫耳朵’为例，我们的工作人员已经事先拟定了关于愤怒和高兴的分数值，比如平静的分值是50，高于50则为愉悦，低于50则为愤怒。那么，当分值越接近100，仿生耳朵就竖立得越高越直。”

对于“意念猫耳朵”，Neurowear公司是做出了多种技术尝试的。实际上，关于这一件智能产品，生物脑电波的检测控制技术，在此间起到了非常重要的作用。在友则先生和他的团队看来，类似技术还可以应用到低级生物身上，这样做的好处就是可以让人类对那些情绪不稳定、难以控制的生物体得到良好的制约力。

比如在犬类训练当中，专家就可以抽调出部分执行力强、意念坚定的个体，对它们的生物脑电波进行收录和复制。在取得了这些数据之后，研究人员就可以以此为蓝本，制造出部分适用于犬类的“意念猫耳朵”。这样做的好处就是，观察者可以根据外化装置，“读懂”相关犬类的思维变化，借此达到深入交流的目的。

“这样做的好处是显而易见的，”友则先生稍作停顿后继续说道：“你可以给自己家的宠物佩戴上一只特制的‘意念猫耳朵’，那么它是否开心、是否肚子饿，某一天的情感变化，就都能从仿生耳的变化当中体现出来。另外，对于一些带有攻击性的大型犬，类似装置也可以帮助人们提早发觉它们的愤怒情绪，这对于减少家畜对于人类的误解、伤害是非常必要的。”

可以看到，利用生物感应器，不光能检测到人类大脑当中的思维变化，同时还可能会对整个生物界之间的交流对话带来积极的推动作用。从一定意义上来说，这将会对整个地球内部的生物圈产生巨大影响。因为从理论上来说，检测各种生物的思维波动，然后将它们的脑电波收录建模，最后将这个负载了物种模型的生物传感器佩戴到相关物种头上，那么此后这个生物所有的喜怒哀乐就都可以借助它头部的那两只仿生耳朵直观地展示出来。

当然，对于人类与低等动物之间的对话，单纯掌握了生物传感器还是远远不够的。在具体的操作过程当中，实际上还存在很多困难。比如怎样将“意念猫耳朵”戴到那些攻击性较高的生物头上、不同物种大脑神经核心位置的差异计算等，都是非常令人棘手的问题。与此同时，生物电波信号反应虽然能从一定程度上展示相关生命体在特定条件下的情绪变化，但却不能完整反映出该物种的“语言”。所以说，想要利用生物感应器实现人与动物之间的直接交流，相关技术是有待提高的。

但是无论如何，利用生物学相关知识，对相关脑电波进行归纳采集，最后依据所得数据建立模型样本，就可以制成一套能感知到该物种思维情绪变化的装置。在现实应用当中，这一套装置不光可以量化一个人的情绪波动，同时还能起到缓解生活压力、调节情感的作用。而在相关理论的帮助下，地球物种之间的“交流互动”也可能更加灵活多变。

6.智能皮肤：能够感知温度变化的新AI

对于人工智能来说，能获取“触觉”能力就已经是一件非常了不起的成就了。而在此基础上更进一步，让人工智能体获得探知温度变化的功能，就显得更为难得了。但是针对这一项课题，韩国研究人员在2014年底也已经取得了突破。他们证实，通过特制传感器的帮助，人类可以研制出“人造皮肤”，以此帮助部分丧失感知能力的人士。

根据美国《赫芬顿邮报》的消息，在2014年12月9日，韩国首尔国立大学生物工程师金大荣教授及其团队已经成功研发出了一种能够感知外界温度变化的人造皮肤。在这种皮肤的帮助下，部分遭受截肢，或者是表皮功能受损的患者，可以“重新感受到一杯水的温度”。

在金大荣主导的这项研究当中，研究人员为人造皮肤设定了一套神经模拟系统。而在这个神经网络当中，各类感应器互相勾连，形成了庞杂的交织网络层。当面对外界提问时，金大荣教授解释说：“这一套人工皮肤，是在若干个感应装置共同协作的条件下产生作用的。为了能够使它更准确地感知到外界温度变化，我们给它配备了压力传感器列阵、温度及湿度传感器列阵，还有张力感应器列阵等。在这些列阵之间还有众多电阻供热原件负责数据信息的传导。在这一整套精细元件的帮助下，再加上高仿真皮层的包裹，一张人工皮肤就制成了。”

关于这一次学术成果，金大荣通过两个不同的实验来证实自己的理论。首先，他邀请了一名不幸遭遇截肢的男子进入本次实验。随后，实验室工作人员为这名男子安装上了一只附带实验用皮肤的假臂，然后递给他一个电热玩偶。当接通电源之后，这个玩偶的体温会产生不同的变化，而使用假肢感触玩偶表皮温度的实验者，则能明显感受到自己怀中玩偶的温差变化。

随后，工作人员将附着在假臂上的人工皮肤剥离了下来，让实验者用自己的“金属手”去感受玩偶的温度变化。但是这一次，无论人们如何调高或者降低玩偶的体温，实验者都无法感触到其中的任何温度值。

如此对比，就完全证实了，金大荣教授主导的“人造皮肤”，是完全能帮助人类感受到外界的温差变化的。除此之外，实验室工作人员还进行了另一项实验。他们利用微电极的帮助，将小白鼠的神经末梢和人工皮肤传感器连接起来。随后，实验者对这块智能皮肤施加压力。接下来，令实验者为之一振的消息出现了：小白鼠的大脑当中也出现了刺激信号。这就是说，这一块通过传感器与小白鼠相连的人工皮肤，是完全可以完成传送生物信号的任务的。

显然，通过机械臂和小白鼠实验，研究者完全证实了智能皮肤的可行性。按照金大荣教授及其团队的设想，在未来一段时间里，他们将会把这一门技术推向市场，借此帮助更多因为意外而丧失触感功能的人恢复对热源的灵敏度。而对于智能皮肤的工作原理，金大荣教授则解释说：“在这些人造皮肤上，我们布置了大量的传感装置，有的负责采集光电，有的负责转换压力信号，还有的负责感应外界的温度和湿度。那么，这些冷冰冰的数据究竟是如何转变成物理信号传递给人体的呢？在这里我们引进了电阻供热原件，让它们来帮助模拟周边环境的温度变化，而这也正是关于热感智能皮肤研究的核心技术之一。”

实际上，传统触感装置大多只能帮助人类感知到一些具体的实物，而对温度、湿度等抽象性概念难以做到有效感应，而金大荣教授的电阻供热原件就从技术上解决了这一个问题。当外界温度发生改变时，分布在智能皮肤上的温度传感器列阵很快就检测到了这些信号，随后，它们将这些信号进行转化处理，传导给上级服务器；在接收到传感器递送来的数据信息之后，服务器又会依据这些资料制作出相应的指令，下达给电阻供热原件，告诉它们应该产生的热能值到底是多少；接收到服务器命令的电阻供热原件马上按照指示对整张智能皮肤加热；之后，与人体手臂相连的传感器会马上将热度信号投射到该部位的人体神经末梢，这时一次由人体外部的温度感知传递，就真正传入人体感知系统了。

在实验中看上去理所当然的热能传递，实际上是经历了复杂的数据推算和物理模拟的。如果没有电阻供热原件的帮助，这些抽象的概念符号，是无论如何也无法被转换成能被人脑识别的信息而进入人体神经系统的。

更重要的是，在金大荣等人看来，新的技术理念既然能让人工智能感应到外部环境的温度变化，那么利用相类似的设想，就能实现湿度、声波等抽象课题的破解。这就是说，在未来一段时间里，真正具有全方位触感功能的机械手臂，将会识别包括触碰材质、温度差异、湿度差别在内的一系列抽象化概念。而假如这一天真的到来了，那么对于那些因为种种原因而丧失听力或者其他各类触觉能力的人来说，将是一件无比美妙的事情。

7.AI技术最高级别的感知力：智能认知

就目前来说，关于如何使AI获取智能认知的能力，这一项课题还是处于不断探索之中的。从理论上来说，人工智能体脱离利用数据库知识被动感知外界信息的阶段，转而使用更高级别的“主观化认知”来评判一件事情，这对于人工智能的发展而言将是一项具有突破性的发现。但是很显然，要让机器人拥有“主观化认知”能力，就必须要让它们获取与自然生物相类似的思辨力，而要实现这一目标，或许还需要全世界耗费更多的时间和精力。

2016年2月，新加坡东海岸一家名为“荣亨海鲜”的饭店迎来了全新的“机器人服务时代”：在营业过程当中，饭店老板启用了5名机器人服务于顾客——两名负责上菜，另外一名站在门口跳舞、招揽顾客。这一项创意很快为“荣亨海鲜”吸引了巨大的社会关注，甚至不少顾客千里迢迢赶来，就是为了亲身感受一下被机器人服务到底是一种什么样的滋味。

实际上，使用机器人来辅助餐厅运营，这一点并不是“荣亨海鲜”第一个提出的。在机器人制造更为发达的国家，家用服务类机器人的应用早已经非常普遍了。只不过，很多引进机器人服务员的饭店，都只是试图利用这件事制造噱头，它们的经营往往到最后只能以失败告终。而“荣亨海鲜”饭店选用的机器人拥有较高的技术水准，这使餐厅运营得到了实实在在的帮助。

在面对记者访问时，“荣亨海鲜”的负责人这样说道：“目前服务行业的人员招聘越来越难，很多年轻人不愿意做这样一份辛苦的工作。按照以往的规划，我们这里需要有16名服务员才能保证餐厅的正常运转，但是从实际效果来说，1名机器人的工作能力可以媲美3名人工劳动者，所以如果选用机器人来执行某些高强度的工作的话，很多棘手的问题就都能迎刃而解了。”

事实证明，“荣亨海鲜”的机器人服务员不光在工作效率上远远超过了人力劳动者。而从成本价格上来说，它们也极具优势。一般而言，一名高智能化的机器人服务员的造价，大约只有人力服务员一年薪酬的一半。这就是说，这些生命周期长达5年以上的机器人，与人力服务员之间的相对劳务成本存在着极大的差别。

此外，使用智能化机器人作为餐厅服务者，对于管理者而言也是非常有利的——相对人力劳动者而言，机器人不会因个人私事请假，也不会在情绪失控时与管理者发生争执。而在面对顾客时，它们会按照程序指令提供最出色、最贴心的服务，这是大多数人力劳动者都无法做到的。更重要的是，这些造型可爱的机器人，能从心理层面给顾客更好的消费体验。可以说，这对餐厅的客源能起到良好的稳定和固化作用。

所以说，无论从运营成本，还是管理难度，抑或是工作效率方面来讲，机器人服务员都要远超人力劳动者。那么，这样一种良好的运作模式，为何又没能得到广泛的推广应用呢？这实际上就与目前机器人感知技术的局限性有关。

就“荣亨海鲜”的机器人服务员本身来说，它们所有的工作都是按照既定程序进行的，对于外部环境的认知缺乏主观化定义。比如在面对部分醉汉时，它们不会主动避让或者离开对方的攻击范围，而是依旧依据拟定程序照章办事。在这样的情况下，这名机器人遭到“惨无人道的袭击”就难以避免了。而相似的情形发生在普通服务员身上，他们或者会对醉酒者进行安抚，或者避开，几乎不会让自己和醉汉产生冲突。

因为类似的问题，部分大量使用机器人服务员的餐厅，都已经倒闭破产了。因为现在即便是最先进的智能机器人，它们也只能按照核心服务器当中的程式化指令来进行劳动。这就容易引发各种安全事故及各类不必要的纠纷。同处餐饮行业的日本九州一家饭店老板上村卓夫就算过这样一笔账：“同样是雇佣劳动力，如果是使用人力，我每年需要支付的报酬是1500万日元；如果使用机器人，那么一次性购置的费用大约只有800万日元。这样，一年算下来，机器人服务员能节省一大笔开支。但是在这一年时间里，机器人会撞倒10个孩子、10个孕妇、打碎一筐盘子、把热菜倒在客人名贵的西服上……这其中产生的赔偿费用就非常惊人了。所以说，这些劳动者没有主观意识，不能区分出一件事情的正确与否，这是一件令人非常头疼的事情。”

所以说，从适用范围的角度出发，机器人服务员还存在着极大的提升空间。如果想要从技术层面解决这一问题，目前而言学术界还是存在诸多尚未攻克的难题的。

比如从机器人的智能感知方式来说，就目前人类所探明的技术而言，机器人能够“感知”到外部信息，实际上并不是由于它具备了“听”、“说”、“触”等感知能力，而是说人类科学家利用传感器工作原理，将目标机器人所处的环境以信息符号的方式传导给该机器人的核心处理器。而在这个处理器当中，设计者早已经拟定了一套衡量外界因素的网络模型。当外界信号进入这个模型中时，该模型就会自动生成对应的指令，“告诉”机器人应该如何行动。

这就是说，那些看上去彬彬有礼的机器人，其实都是按照体内固有的套路在行动。在出场前，工程师会给一个机器人设定若干个情景处理模型，当遇到类似事件时，机器人就会对照资料库当中的样本模型，进行套用推理。而假如在工作进行当中，它们遇到了某些样本知识库当中没有归纳的突发事件，那么它们只能是束手无策。

那么，摒弃目前这种使用传感器帮助人工智能获取智能感知的方案，转而建立真正的“生物脑”和“生物神经”，以此引导机器人具备自主认知能力，这是否可行呢？对于这个问题，日本著名机器人专家吉田正一先生就表示：“目前学术界对于生物脑的研究，同样是基于样本模型之上的，单纯开发出一颗具有真正意义的头脑，这在目前来说离人类还很遥远。”这就是说，即便是目前最先进的仿生大脑，也是由多个人工神经网络模型构成的。从理论上来说，它们依然会遇到部分无法用已有模型来衡量的突发事件。

而且，目前世界科学对于人脑方面的研究，还停留在非常初级的阶段。大部分理论只能证实人脑的生理构造和工作原理，却不能针对部分随机性的、抽象性的思维和记忆进行有效解读。针对此，吉田正一先生的评论虽然尖刻，但却是充满哲思的：“我们连大脑是什么都还没有弄清楚，又拿什么来‘建造’一个功能接近的生物脑呢？”因此，以目前人类对于人脑的研究程度，还远远达不到随手复刻的程度。在这样的背景下，要想将人脑当中的思维方式和情感理念灵活应用到人工智能当中去，就是难上加难的事。

当然，对于目前人工智能在“智能认知”方面遇到的困难，我们也不必过于气馁。因为就历史而言，制造出具有主观化感知力的人工智能体，是学术界追求的高级目标，也是符合人类市场需求的。在这一点上，饭店老板上村卓夫先生的说法就不失诙谐和现实意义了：“如果某一天机器人真的能把打翻的盘子捡起来，然后带回厨房洗好，重新盛满饭菜送到指定地点，那么我每天都给它涂最好的机油！”

8.智能感知的未来：即将到来的物联网时代

在人工智能领域，研究者将AI技术划分成三个不同层次的阶段。首先是计算机智能，其次为智能感知，最后是智能认知。在“智能感知”阶段，专家认为，“物联网”的成熟建设可以看作是这一阶段的高峰。阿姆斯特丹大学信息研究所副教授西蒙·维特森就表示：“全球正在进入物联网时代，这对于人工智能的发展来说是一个里程碑。关于全球物联网，目前的学术研究只停留在一些比较初级的层次，想要快速实现真正意义上的‘物联网’，人类还有很长的路要走。”那么，究竟什么才是真正的“物联网时代”呢？就目前人类所达成的“初级物联网”，它又是如何搭建而成的呢？

2014年，美国阿肯色州的农场主们发出了这样一个“奇思妙想”——把他们庄园里出产的农作物以及畜产品，全都出口到中国。为了达成这一愿望，他们还推选了稻米生产协会会员格雷格·伊尔丁作为特派调研员，前往中国进行市场调查。作为一个远在千里之外的美国地区，竟然试图向世界农副产品产量最高的国家倾销稻米和牛肉，这着实令人惊讶。但这些看上去很不符合常理的做法，其背后实际上隐藏着强大的技术信心。

从文化上来讲，在这些提议“针对中国进行市场调查”的农场主中，有一半以上的人都是大学及以上学历。他们在管理自家庄园时，采用了最先进的科学技术，这也使得每一户农场主都能经营数千英亩的农田，同时还能供养几百头牛。更重要的是，这些农场主将物联网技术引入了谷物和牛羊的蓄养当中，这使得相关产物的附加价值也急速攀升。

举例来说，来自阿肯色州费耶特维尔市的农民阿勒比·威尔金斯就饲养了30000多头肉牛。在面对记者采访时，他回答说：“最初经营这个牧场时，那是在30年前。在那时，每一年我只需要花费300万美元，这些费用主要是用来购买饲料和工具。大约在10年之前，我发现周围的朋友都开始使用新技术来推销自己的肉牛，然后我也把这个技术学习了过来。很幸运，这些新技术在短时间内帮助我们的产品打开了广袤的市场。正因为如此，我们才有了联合起来，冲击世界市场的信心。”

威尔金斯先生口中所说的，正是智能感知理论当中的“物联网”技术。通过这一项新型技术，顾客可以查阅到自己选用的肉类和谷物产自何处，通过了哪些作业处理。威尔金斯也开了一家快餐店，他店里的食材选用的全都是自家的农副产品。在这里用餐的顾客，都会拿起一块陈列了各种实物的触摸板。点击触摸屏上的相关链接之后，人们就可以看到对应食材的播种、收割日期，甚至是一块烤肉，顾客都能轻松地查阅到这肉出自哪一头牛的哪一个部位，而这头牛从出生到出栏宰杀，一生中食用的饲料，也能清晰地展示在触摸屏上。

威尔金斯还说道：“在展示板块中，顾客还可以看到目前正在生长的作物和牛羊。这些产品每一天的生长状况，也都能通过这个软件系统查阅出来。所以也会有很多朋友天天都光顾这里，然后指着某一个图片对我说：‘阿勒比，我要吃这块肉，把它给我留好’——他们会在这些牛还没有出栏的时候就下好订单，然后等到这头牛出栏时，赶来大快朵颐。”

这样一种将实物与计算机紧密相连的物联网技术，正是通过人工智能感应技术实现的。正如威尔金斯农场当中饲养的肉牛，它们一生下来，就被相关工作人员安装了传感装置。因此，对于这一头牛的生长发育，传感器会将它转换成对应的数据，全部上传到上级服务器当中。针对部分有利于推销的图文景象，传感系统还会拍摄制图，存储在内部计算机当中。

这样一来，当一位顾客点开某一份菜单时，关于这道菜的食材信息就会清晰地展现在他的面前——精确到这个食材的生长起止日、是否发生过病变、接受了哪些供养过程，如此等等。甚至是一些还没有被宰杀的牛羊，它们的生长信息也能展示在触摸板上。

那么，对于这样一种感知技术，人类又是如何达成的呢？原来，对于这些感知系统，研究人员可以通过设定代码的形式完成目标物体与互联网之间的协议拟定。完成这一步之后，他们再给相关物体安装好各类传感装置。比如红外线感应器、激光扫描器、气体感应系统等。在这些感应系统的帮助下，目标物体的每一个微小变化都能被相关信息采集层及时收录并进行网络认证，最后通过计算机的处理转换，实现“物物相连”的目的。

另一个值得注意的地方是，智能感应在物联网技术方面的应用，绝对不是仅仅局限于“使用智能感应装置探知牛羊、稻谷的生长情况”。更多的时候，这一套智能系统还会被应用到智能家居、企业管理，甚至是智能产品研发方面。而目前市场上各类手机终端上使用的APP业务，同样是物联网技术的一种。

所以说，通过各类感应装置和网络协议，将物体与互联网关联起来，然后利用感应装置收集、归纳到有效信息，最后就可以根据既定网络协议实现“物物相连”的目的。在这一过程中，感应装置、网络协议起到了非常重要的作用——正是在它们的帮助下，目标物体上承载的信息符号才都能被远端控制器接收和读取。虽然从目前来说，由于研究者对于智能感知技术的开发和探索尚处于初级阶段，有关于物联网的推广和普及也受到了一定的负面影响，但是就历史发展趋势而言，提高AI系统的智能感知化程度，进而加快全球物联网建设，是当今时代的必然诉求。

第五章　不断进化的人工智能推理——让AI通过推理去行动

利用逻辑推理进行行动，是生物界独有的功能。而对于没有生命体征的人工智能来说，如何进行繁复的逻辑推论，似乎是一件非常困难的事情。但事实证明，这样一种猜想是完全错误的。在众多专家、学者的努力下，人工智能在逻辑推理方面取得了令人瞩目的成果。在面对部分复杂、模糊的条件因素时，人工智能总是能非常迅速地厘清其中的推论规则，做出最合乎情理的推断。

当然，从一定角度来说，所谓的人工智能推理，更多是计算机比照内部数据库中已有的成熟模型，一一适配之后做出的“合理性选择”。这就使得在某些情况下，人工智能的逻辑推理也会受到蒙蔽和欺骗，而这就需要科学家们进行更进一步的探索和发现了。

1.贝叶斯推理：平凡而又神奇的贝叶斯方法

对于大多数初学者而言，计算机为什么能拥有强大的自主逻辑推理能力，这似乎是难以理解的。部分功能强大的AI系统，能够在极短的时间内做出复杂而又精准的逻辑运算，并制订出相应的行动计划。比之于早期朴素稚拙的智能机器，这些经过技术改良的人工智能体具备了更强大的推理能力，而在此期间，贝叶斯推理理论的提出，为人工智能的自主化推理运算做出了不可忽视的贡献。

从概念阐释角度来说，贝叶斯理论判定，在已知一个事件集Bi（i=1，2，3，……，k）的条件下，我们将这一事件集当中每一个事件发生的概率都标记为P（Bi），且P（Bi）为已知；又得知在Bi已发生的条件下，事件A的发生概率为P（A/Bi），那么就可以推算出在A已经发生的条件下，事件集中任意Bi发生的概率P（Bi/A），且P（Bi/A）=P（Bi）×P（A/Bi）/P（B1）×P（A/B1）+P（B2）×P（A/B2）……+P（Bn）×P（A/Bn）。对于这样一个稍显复杂的公式，贝叶斯理论的集大成者丹尼尔·卡内曼的解释似乎能将这个命题说得更简洁一点，那就是“传统推理是按照事件发生的结果来计算概率，而贝叶斯推理是在已知结果的情况下推算一个事件发生的可能性”。

从逻辑学角度来说，贝叶斯推理确实比传统归纳法要更为精准、合理。就以一枚硬币抛投10次后出现正反面的概率为例，按照正常的思维逻辑，这枚硬币出现正面和反面的概率应当是1:1的。但实际操作过程当中，统计的结果可能会是“9:1”“4:6”“8:2”，如此等等。很显然，假如真的有人将“9:1”归纳为这次实验的概率数据，那么人们将毫无疑问地得到一个错误的结果。这就是说，传统观念使用的统计学方法是存在一定的误差的。而如果使用贝叶斯推理，那么在这10次抛投当中，假如第一次得到的是正面，贝叶斯推理就会计算出第二次依旧出现正面的概率将会低于50%。

在这里，我们还可以通过著名的“司机归属推论”来解释贝叶斯理论。为了验证自己的猜想，卡内曼曾经提出过这样一个故事：在一个城市中，有85%的出租车司机来自绿车公司，有15%的出租车司机来自蓝车公司。那么现在有一名出租车司机制造了一起交通事故并逃逸，按照现场目击证人的指控，这辆车来自蓝车公司。已知目击者给出的消息可靠性为80%，求证这辆车来自蓝车的概率是多少。

根据大量随机采访所得结果，卡内基做出了归纳统计，他发现，80%的人都认为肇事司机来自蓝车公司。也就是说，在大家看来，这辆车来自蓝车公司的概率为80%。但这样的结论是主观化、不够精确的。因为对于大多数人来说，他们都等于是复制了现场目击者的主观化意见，而没有依据固有事实来进行对比考量。对于这个城市当中蓝车与绿车之间的基数比较，也完全被排除在外了。

在这里，按照贝叶斯推理公式，我们应当作出如下分析：首先，假定蓝车公司司机造成本次事故这一结果，我们用Ha表示；绿车公司司机造成本次事故，我们用Hb表示；P（Ha）和P（Hb）分别表示蓝车和绿车发生事故的概率。那么，在统计学当中，依据蓝、绿出租者所占有的不同比重，可以得出P（Ha）=0.15，P（Hb）=0.85。而这一结果，就是所谓的“先验概率”。

然后，我们需要再依据目击者给出的结论来进一步讨论：当肇事车辆属于蓝车公司时，那么目击者认定这辆车来自蓝车公司的概率为0.8；假如肇事车辆属于绿车公司的时候，目击者判定这辆车来自蓝车公司的概率为0.2。那么将以上元素全部套用到贝叶斯定理当中去，就可以得到以下结论：

（1）事件集Bi=（蓝车、绿车），其中Bi代表“肇事车辆”。

（2）按照本市车辆总数的比值，得知上述事件集当中蓝、绿两种车辆出现的概率分别为P（Bi蓝）=0.15和P（Bi绿）=0.85。

（3）在交通事故已经发生的情况下，目击者判定蓝车为肇事车辆的概率为80%，记作P（蓝/Bi）；目击者判定该车辆为绿车的概率为20%，记作P（绿/Bi）。

（4）按照公式推论，在本次事故当中蓝、绿车辆肇事的概率则为P（蓝/绿）=P（Bi蓝）×P（蓝/Bi）/P（Bi绿）×P（绿/Bi），结果就是（0.15×0.8）/（0.85×0.2）=12/17。这就意味着在这次运算的命题当中，总样本数量为12+17=29，因此肇事车辆为蓝车的概率为12/29=0.41。

也就是说，按照贝叶斯推理，在目击者有八成把握认定肇事车辆来自蓝车公司，且蓝车仅占全市车辆总数15%的情况下，本次事故由蓝车造成的概率为41%，与凭借主观判断得出的80%相去甚远。

那么，利用现实推理来判定，由贝叶斯理论得出的答案是否能经得起推敲呢？现在我们假定这个城市当中的车辆为100辆，那么蓝车数量就固定为15辆，绿车占85辆。由于目击者在判定色彩的时候犯错的概率为20%，那么他在看到这100辆车时，有17（85×0.2）辆绿车被错判为蓝车，有3（15×0.2）辆蓝车被错判为绿车。所以，在这位目击者的主观化视角当中，他一共看到的蓝车就应当为29（17+15-3）辆，而在这29辆“蓝车”当中，货真价实的其实只有12辆。所以按照这个比率，蓝车公司出租车司机肇事的概率依然为12/29，约为41%。

可以看到，在实际应用当中，贝叶斯推理能为人们提供更好的预测和判定。在很多时候，现实事物发生的概率与理论当中所应当出现的概率大相径庭。而如果将这些“真实发生的事情”当作人工智能编程样本，那么势必会对智能计算机的自主化推理造成极大的伤害。在这一点上，贝叶斯理论的另一位重要推动者阿莫斯·特沃斯基解释得就很清楚了：“我们向天空抛出一枚硬币，它落地后正面朝上的概率为50%，这是所有人固有的常识性思维，同时也是符合自然规律的。而贝叶斯理论实际上就是研究的这一命题，它在已知硬币落地整体概率为50%的前提下，针对每一次抛出的结果都作出不同的分析。假如前两次抛出的结果都为正面，那么贝叶斯推理就会通过归纳计算告诉你，下一次出现反面的概率远远超过50%；假如前4次抛出的结果为两次正面、两次反面，那么第五次的概率计算，就又会回到一半了。”

所以说，贝叶斯推理理论的引进，为人工智能进行自主化逻辑判断提供了强大的理论依据。因为通过这一套推理模型，计算机可以最大限度地还原和践行事物发展的客观规律。很显然，这样一套理论的发现，对于人工智能的推动作用，也是显而易见的。

2.贝叶斯理论如何应用于人工智能推导

相对于部分传统归纳法来说，贝叶斯推论能更好地还原客观事物的发生规律。这对于人工智能的自主化逻辑推导，又能有什么样的帮助呢？麻省理工学院知名学者约书亚·特南鲍姆表示：“如果我们对一件事物发生的可能性设定一个‘先验概率’，并就此建立一套验证模型，那么这套模型就会告诉我们，特定条件下这件事情发生的概率是多少。这对于计算机的信息识别、逻辑推理是有极大帮助的。”

2015年12月，3名来自不同大学的学者进行了一次联合实验。他们分别是来自纽约大学的布雷顿·雷克、多伦多大学的卢兰斯·萨拉克霍特迪诺夫以及麻省理工学院的特南鲍姆。这些学者根据贝叶斯理论编写了一道关于符号识别的程序，然后录入到相关计算机当中。然后，他们又制作了一套数据样本，其中包括人工手写的1600多个字母符号等。

针对这些字母和符号，计算机能将它们分解成简单的、互不相关的笔画，然后再从自己的知识库中寻找最为接近的样本，进行评估判断。因此，这些人工书写下极不规整的字符，都能被计算机系统识别。与此同时，这台参与实验的计算机，还能自主创建全新的字母符号，并且在书写风格上与实验样本保持一致。

从结果上来说，这次实验是成功的：诸多潦草、繁杂的字符，包括一部分梵文和藏语，都被计算机成功识别了。此外，参与实验的计算机还能利用样本信息，自主创建出相关的符号标识。而辅助完成这一目标的，正是贝叶斯理论。

对此，特南鲍姆解释说：“贝叶斯推论强调‘先验概率’，也就是说，从客观规律而言，某一件事情发生的概率到底是多少。那么，当计算机面对一个似是而非、难以评定的笔画时，它就会根据之前设定好的‘先验概率’来综合判定这个笔画的最终身份。”这就是说，贝叶斯推论能利用自己的推理模型，计算出相关图形“可能属于某一笔画”的概率，然后以此为基础，推导出相关图形“理应”代表的笔画。

我们可以利用一则关于计算机图像识别的事例来说明问题。如图5-1所示。

图5-1

假如我们在公园里或者野外看见这样一个长着长鼻子的生物，那么输入了相关贝叶斯推理模型的计算机，在面对选择提问“1.图示为猛犸象”“2.图示为老虎”的时候，会如何应答呢？

按照贝叶斯理论，“长鼻子的生物”即为事件集，猛犸象为事件集当中的一个元素。所以关于这一则提问就应当被书写为“P（猛犸象/长鼻生物）=？”针对这一问题，计算机会作出如下判定：“P（猛犸象/长鼻生物）=P（长鼻生物似然值）×P（先验概率）”。由于猛犸象确实带有“长鼻生物”这一特征，因此P（长鼻生物似然概率）将无限接近于“1”。但是由于猛犸象早已经灭绝了，因此关于“图示为猛犸象”的先验概率为0，所以经计算得出“P（猛犸象/长鼻生物）=1×0=0”。也就是说，在贝叶斯推理的指导下，计算机不会作出“图示为猛犸象”的回答。

那么，对于第二个选项，“图示为老虎”的论断，计算机又会做如何抉择呢？与“猛犸象”不同的是，生物“老虎”并没有灭绝，因此关于这一则问题的“先验概率”接近“1”。但是，从“P（长鼻生物似然概率）”角度来说，老虎是不属于“长鼻生物”集群的，所以第二个选项卡当中“P（长鼻生物似然概率）=0”。经计算，“图示为老虎”也不是正确答案。

这就是说，在接收到这个图片信息的时候，研究者所给出的选项均不符合要求，计算机只会给出“否定”的答案。而假如我们针对这个图例再增设一个选项3——“图示为大象”，那么根据贝叶斯推理，计算机做出肯定的概率就无限接近于100%了。

当然，在实际应用当中，计算机遇到的识别样本会复杂得多。但是经过多次的内部解析处理，这些繁复的样本都会被转化为简单的信息符号，进而通过贝叶斯推理顺利地完成智能化推理。

从另一个方面来说，特南鲍姆等人所进行的“手写字符识别”实验，对于贝叶斯理论的进一步发展产生了积极影响。因为从结果上来说，人类可以操控计算机进行部分逻辑方面的自主化推理创作：在对实验样本进行识别后，计算机还根据贝叶斯推理创作出了与样本书写风格一致的文字符号。对于这样一个结果，特南鲍姆等人也非常满意。他说道：“这次实验向人们传递了一个非常美妙的信息，那就是在贝叶斯理论的帮助下，人工智能不仅仅能做出被动式的概率计算和样本选择，还能针对样本进行更高级别的机器学习，并制作出新的样本。”

因此，贝叶斯理论的发现对于人工智能的自主化逻辑推理提供了强大的数字理论依据。从工作原理角度来说，贝叶斯推理可以极大限度地回避事件发生的偶然性与随机性，并利用数字概率的角度保障相关事物在发生、运行时应当遵循的客观规律。正如“抛硬币实验”，假如将一个硬币进行连续100次人为随机抛出，那么正反面向上的统计很可能距离“50:50”相去甚远；而如果使用以贝叶斯推理为理论基础的人工智能体来抛出，那么本次实验得到“50次正面向上且50次背面向上”的可能性就非常大了。

3.前向链接和后向链接推理技术

在人工智能推理当中，前向链接和后向链接推理技术同样是非常重要的。相对而言，前向链接和后向链接推理技术能针对样本进行特定的处理和转换，这种一一对应的逻辑关联，能在结果上保证信息推理的准确性。而在人工智能的实际应用当中，有相当一部分数据处理，都是通过前向链接和后向链接推理技术进行的。

从定义上来讲，前向链接就是指在计算机的内部运算和数据传递等过程当中，如果有一条信息满足了拟定规则的要求，那么它就会激活相关条例，执行本条规则下的行为。由于这个过程是以“因素——规则——结果”的逻辑顺序进行的，所以在计算机应用学科当中，这样的推理过程就被称作“前向链接”。与之相对应的，在已知或者确定结果的前提下，通过相关激活条例寻找造成结果的因素，这样的逆向思维逻辑推理办法，在人工智能推理当中就被称为“后向链接”。针对两种推理方式的区别，我们可以通过图解的方式来解析。

如图5-2所示。

图5-2

按照一般逻辑顺序，我们可以看到，“规则2”是应当最先被激活的，它在得到了样本“a”的冲击之后，且经过探索得知样本“b”同样满足存在条件，于是就产生了第一次激活，进而产生新的样本“c”；在样本“c”生成的条件下，“规则3”就具备了激活条件：在这时，假如样本“d”和“e”都同时存在，那么新的样本“f”就会产生；最后，在以上条件均得到满足的情况下，且样本库当中同时存在元素“g”和“h”，那么结合之前生成的“f”，样本“h”就会被生成。在此期间，还有一则相对独立的“规则4”也是存在的，它强调在样本“e”和“a”同时存在的情况下，新元素“w”就会生成。

如果将规则“1”“2”“3”整合起来，那么上述3条规则分别就是“f+g=h”“a+b=c”“c+d+e=f”。而假如要将3条推理链合并成一条，那么就是“a+b+d+e+g=h”。

可以看出，在这若干条推理当中，所有的结果都是由样本信息之间相互结合、相互作用产生的。这样一种由因到果的前向逻辑推理过程，实际上就是“前向链接推理”。

“前向链接推理”的好处是非常明显的，因果元素之间的一一对应会极大限度地回避推理过程当中的误差率。但是从一定程度上来说，“前向链接推理”同样是存在不少缺陷的。依然从图5-2当中解释。假如本次运算是以求得样本“h”为目的的，那么在规则“1”“2”“3”均满足的前提下，“规则4”也会受到激活。而“规则4”最后生成的结果为“样本w”，与本次运算的目的是完全不符的。更重要的是，在数据信息极为庞大的推理模型当中，类似“规则4”这种特定条件下的干扰选项是很多的。这不光让逻辑推理背上了沉重的额外负担，同时还会延阻正确信息的生发和传递。尤其在单独求证某一项结果时，“前向链接推理”在推导效率方面是存在极大弊端的。所以在更多时候，在人工智能推理体系当中，“后向链接技术”被引用的情况会更多。

从推导过程来讲，如果说“前向链接技术”是由因及果的正向逻辑的话，那么“后向链接技术”就恰恰将这一个过程反转了过来。在“后向链接推理”过程中，人工智能专家系统会为命题设立一个假定的“需求目标”，然后按照结果来推导出合理的论据及规则。这样做的好处就是，单一命题只会激发出针对本命题的推理计算，而不会带来其他与命题无关的推导。比如在图5-2当中，已知结果“f”，那么计算机就会探索内置数据库，从中寻找与“f”相关的“规则”和样本。经计算，假如结果为“f”，那么数据库当中必须存在样本“c”“d”“e”，以及“规则3”，即“c+d+e=f”；或者数据库当中必须存在样本“a”“b”“d”“e”，以及“规则2”和“规则3”，即“a+b+d+e=f”。

而假如计算机当中出现了“x为真”这样缺乏规则及数据支撑的“答案”时，“后向链接推理”的逻辑链就会断裂，无法寻找到合适的答案。

这就是说，“后向链接技术”可以针对问题的答案来寻找合理的链接元素。在这一过程中，带着答案找问题的推导过程可以自动过滤掉与主题不相关的因素，这一点极大地加快了系统内部的运算速度。而在大多数人工智能产品当中，利用“后向链接技术”进行推理运算，自然是非常常见的。

那么，在一般条件下，“前向链接”和“后向链接”技术在适用性方面又有何不同呢？这两大推理模型，有没有可能合二为一同时存在呢？尽管在整体运算时存在效率方面的劣势，但在针对部分未知命题的探索时，“前向链接”毫无疑问是占据主导地位的，只有当面对那些已验证命题的探索时，“后向链接”才会被更多引入。在这一点上，美国著名人工智能专家、“B语言”发明人肯·汤普森就曾举例说：“对于‘鲸鱼是否属于脊椎动物’这个命题，如果是第一次研究，我们就应当采用前向链接推理；而假如是已经验证过多次，我们在已知答案的情况下，就可以使用逆向逻辑推理，进行后向链接推导。”

而汤普森也表示，在人工智能科学当中，以上两种推导方式并存同样是可以通过技术手段实现目标的。这就是说，在追求高性能的人工智能产品当中，“前向链接推理技术”可以帮助人工智能体识别、学习到新的计算机知识；“后向链接推理技术”可以帮助智能体在运算、推理方面具备更强的效率，而这两种不同的推理模型，则能从理论层面保障人工智能的内部逻辑推论。

4.新AI技术中的不确定性推理理论

在人工智能推理技术当中，相关事件的不确定性因素会极大地影响到推理结果的生成。那么，想要针对一个相对不稳定的、存在多重变数的因素进行归纳推理，就是一件比较困难的事情。著名人工智能专家马文·明斯基就指出：“计算机推理不像数学运算当中的一加一求和，更多的时候，计算机需要推理的样本和规则，都是模糊不定的，这就需要我们引入不确定性推理办法。”

从概念上来说，不确定性推理就是求证者利用不确定的初始证据，通过不确定性的规则作用，最后推理出一系列带有不确定性属性，但又合理或者是似乎合理的过程。对于这一概念，我们也可以通过一些相对简单的事例来解释：假如有一位农夫，他回到家后发现自己家养的牛倒在地上死掉了。为了将这头牛的死因找出来，农夫查看了牛栏中堆放的两堆饲料，结果发现其中一堆散发出腐烂的气味。最后，依据个人经验，他认为是那堆变质的饲料害死了这头牛。在这个事例中，关于这头牛致死的原因和最后结论，其实都是带有强烈的不确定性的。只不过从一定程度上来说，农夫的推论“似乎合理”，那么他的猜想也就是符合“不确定性推理理论”的。

很显然，对于人工智能来说，这样一种求取“似乎合理结果”的推论方式，是能起到很多作用的。比如给定以下不稳定条件，请人工智能进行动物物种推算：

（1）大型猫科动物

（2）无角

（3）高攻击性

（4）能够爬树

（5）该生物体重60千克

在得到上述推理因素后，人工智能会对照自己数据库当中的相关资料进行验证。在它的数据库当中，猫科动物有“狮子”“人工饲养虎”“豹”，以及“家猫”。由于选项当中限定了“体型较大”这一概念，那么“家猫”就被排除在外，剩余的“狮子”“人工饲养虎”，还有“豹”都符合要求，因此综合条件概率各为33.33%；再看第二个条件“无角”，针对这一则推论，“狮子”“人工饲养虎”“豹”都与之匹配，因此这一则推论因素暂时对概率结果不产生影响；接下来是“高攻击性”，在这一推论当中，“人工饲养虎”从逻辑方面而言，攻击性要低于未加限定的“狮子”和“豹”，因此它的概率降低到20%，而“狮子”和“豹”的综合概率上升到40%；接下来，条件（4）的出现完全将“人工饲养虎”排除掉，“狮子”和“豹”的综合概率进一步上调，变为50%。到最后，“体重60千克”的推理条件出现，又将“狮子”的概率大大降低了，因为从一般概念上来讲，成年狮的体重都可以达到200千克，所以该生物为“狮子”的可能性非常低。而与之相对应的是，成年豹的平均体重为50千克，与条件选项接近，因此经过人工智能推算，综合上述5个不确定性因素，该被推理物种为“豹”的可能性最大，因此系统默认这是一只体型较大的成年豹。

可以看到，在上面这个推理过程当中，5个条件在定义方面都是模糊、含有较大歧义的。而在最后的推导结果当中，AI系统也不能给出一个绝对肯定的答案，因为就“狮子”这一物种来说，它也有体型、齿龄较小的，所以并不能将这一结论完全否定。所以人工智能给出的这一个动物为“豹”的答案，只是按照综合推论，得出的“近似结果”。

对于这样一种推理办法，麻省理工学院媒实验室研究院大卫·达尔林普尔表示：“人工智能的不确定性推理，实际上是在推理条件残缺的条件下，做出的一个合乎推理逻辑的答案。这个答案并不能确保万无一失的准确性，但却是综合了所有有效信息之后得出的最优结果。因为在很多时候，整个AI系统需要分析处理的信息是混乱、波动性极强的，想要在这种情况下求得一个百分之百真实的答案，从理论上来说是不切实际的。这时，我们只需要找出一个逻辑方面的最优结果即可，而这也是能适用于大多数计算机逻辑推理的。”这就是说，无论从实际可操作性方面，还是就现实功用角度而言，不确定性推理都是一个理想的选择。

既然不确定性推理在人工智能应用方面存在如此多的优势，那么是否就意味着，使用“似乎合理”的结果，真的就是十全十美的呢？结果很显然是否定的。在人工智能推理方面，不确定性推理同样是存在多种弊端的。

（1）在探索部分未知事物的时候，不确定性推理往往难以发挥作用。

以上面所说的“狮豹判定”为例，推算过程当中所引用到的“非确定性因素”如“狮子”“家猫”等，都是已被探测过且具备一定逻辑公论的。而假如在这里我们讨论的是某些完全陌生的样本信息，那么类似这样的推断就会难以进行。

（2）由于操控者的不同，关于不确定性推理在应用过程当中所涉及的可信参数就会产生变化。

同样是关于狮子和豹的可能性推测，一名专家做出的推论可能是“99%为豹、1%为狮子”，而另一位专家可能因为援引了世界狮豹总体基数对比差异，继而做出“80%为豹、20%为狮子”的猜测。所以说，在不确定性推理当中，主观参数模型的设定会影响到最终结论。

（3）由于不确定性推理在最终结果上追求的只是一个常理下的正确值，因此这个数值与严格意义上的正确结论是具有差异性的。

或许从单一某一次推论来说，类似的偏差带来的影响是可以忽略不计的，但是在人工智能体中，如果每一个神经节点之间都产生一点点误差，那么这些误差最终积少成多，是可能引发深层次连锁反应的。

总体而言，对于不确定性推理来说，它的出现为人工智能实现更高层次的逻辑推理起到了更为积极的推动作用。正如明斯基所说的那样，现实生活当中有太多因素都是不稳定的，要将它们进行归纳和推理，一一对应很可能是不会起到良好作用的。另外，不确定性推理同样不是万能的，严格来讲，它并不是相关命题的最真实答案，而且在类似推论当中，个人主观化观念也容易影响到结果的客观性。因此在运用不确定性推理解决各类问题时，我们要特别注意隐藏在它背后的种种弊端。

5.错误的推理：人工智能也会受骗

在智能识别的过程当中，即便是性能最为优越的AI也会因为系统缺陷而陷入迷局。著名学者、畅销书Us and them:The Science of Identity的作者大卫·贝雷比就表示，人工智能是可以被“欺骗”的，因为它们的内置推理机制都是呈模型化状态分布的。所以从这个角度来说，只要符合既定模型中的验证条件，一些原本不符合要求的样本也可能会被系统读取和识别。这就是说，在智能化推理的过程当中，人工智能也会出现“失误”，而如何将这些失误降到最低，就需要研究人员通过多种渠道来改善识别系统了。

关于人工智能在推理方面的错误，一个由美国高等学府和社会科研机构组成的团队做了一个非常有趣的实验。工作人员先按照一定的标准开发出了一套可以识别图像文字的神经网络模型，然后他们将经过特殊化处理的图片录入到这个模型当中去，命令人工智能系统对该图片进行识别。如图5-3所示，以人类的肉眼来看，这两张图片应该是不存在特征差异的。

图5-3

但是对于这一套配备了特殊神经网络的人工智能来说，最终得到的结果却是令人大跌眼镜的：在本次测试当中，AI系统将左边的图片认定为“狗”，而右边的图像则被判定为“鸵鸟”。实际上，这两张图片之间仅仅是存在细微的像素差异，而镜像本体和所使用的拍摄器材，都是完全一致的。这就是说，在本次实验当中，图片像素的差异是误导人工智能进行错误推理的直接原因。

与此类似，美国怀俄明大学计算机系助理教授杰夫·克鲁联合另外两名研究者——阮昂和杰森·约辛斯基，共同论著了一篇关于人工智能的文章。在这篇名为“人工智能其实很好骗”的文章当中，克鲁举例表示，他们共同研发了一套用于识别图像的智能系统。当研究者将一张呈条状波浪形分布、主体为黄绿两种颜色的图片交给这套系统识别时，他们发现，这套识别系统用99.6%的确定性，将这张“毫无主题的水彩画”认作了“海星”；而在面对另一张布满杂乱混合斑点的图片时，该AI系统再一次犯错——它将图示当中的主体推论为“豹”，并对真实性做出了接近于100%的保证。

很显然，“小狗实验”和克鲁主导的图像识别实验，都向人们反映出了这样一个现象——人工智能在进行分析推理的过程当中，也会受到来自模型缺陷的干扰。比如在克鲁的实验当中，研究人员设定的识别模型，在样本定义上必然是存在不足的。对此，另一位人工智能学者、来自普林斯顿大学的索伦·巴洛卡斯就认为，克鲁的模型当中没有设定“生命”和“非生命”的限定，这就使得人工智能无法对一个样本进行有效区分。

图5-4克鲁实验：系统将左图识别为海星，右图识别为豹

巴洛卡斯解释说：“就以那张布满杂乱斑点的图像来说，假如克鲁团队关于识别模型的设定限定了‘很多斑点=豹’这一规则，那么当人们将这张图片录入到该模型当中时，这个识别系统就会因为从图片上检测出很多斑点，进而做出‘此图示为豹’的结论。”

可以看到，人工智能的逻辑推理是带有强烈的程式化意味的。由于既定模型的局限性，即便是性能最为优越的AI系统也会在判定时出现偏差。而在生活当中，这一种推理机制带来的缺陷，也很可能会为人们带来极大的不便或者其他隐患。比如说在反入侵智能识别系统当中，一些不怀好意的人就可以通过识别模型的漏洞，给自己伪装上适配于该模型的装置，然后就可以顺利通过智能机关的检验。所以说，如何利用规则，回避类似漏洞就成了研究者们需要重点关注的话题。

显然，在巴洛卡斯的话语当中，我们已经能剥离出部分解决人工智能因何被骗的诱导因素了。按照他的说法，AI系统之所以能针对未知事物进行判定推论，内置在这一系统中的神经网络起到了关键性作用。而一旦这个网络出现部分可被利用的漏洞，那么当有“非正确的适应性样本”进入检验阶段时，这个错误的样本就会被接受并解读出来。

比如说对于某一个神经识别网络，我们设定以下规则：

（1）穿红色衣服的学生每人得到1个苹果

（2）穿黄色衣服的学生每人得到2个苹果

（3）穿非红色衣服的学生不分配苹果

很显然，第三条规则的介入，对整个评判体系产生了错误的影响。对于1名穿黄色衣服的同学来说，如果按照第二条规则来执行分配，他就会得到2个苹果；如果按照第三条规则来界定，他就被排除在了分配原则之外。而在一个神经网络中，类似没有受到加权限制的规则，很可能会同时执行，那么使用这一种网络模型来分配苹果，必然会出现一部分黄衣服学生持2个苹果，另一部分黄衣服学生没有分到苹果的混乱现象。

所以说，在一个模型体系中，互相之间存在矛盾的因素，是会对这个模型带来极大的负面效果的。针对这种情况，其实只要再加上一条“假如规则之间发生冲突，以规则（1）为准”，这一切就迎刃而解了。

另外，在上述几条规则当中，同样也存在没有针对样本进行深入限定的问题。比如有1名穿红衣服的玩偶混杂在了待分配者中，那么AI系统也会按照既定条例，给这个玩偶发放1个苹果。那么针对这一漏洞，设计者需要做的其实和之前一样，那就是增设规则选项，将受分配者限定为“能够呼吸的人类”。

所以说，人工智能受到欺骗，实际上更多因素是受制于内置模型的缺陷。由于对样本规则的限定缺漏，人工智能在推理的过程中也会受到各种误导。由于识别系统的模式化，AI系统对于样本的判定都是通过模型当中的设定点来寻求对应关系的，在这种条件下，部分不符合要求的结果，或许也能因为关键点的契合而顺利通过。如果要解决这一问题，设计者就需要研发出更为精准、验证节点更多，或者是研发出以“线性”“面性”，甚至是“立体性”的验证规则，而这就需要研究者进行更为深入的研究。

6.利用“黑箱推论”进行逻辑推理的AI系统

在一些时候，人工智能需要推理的元素，在特定条件下存在极大的未知性，那么，这种条件下想要对其进行推导，研究者就只能依靠与该元素相关的已知因素进行关联性猜测。对于这一理论，学术界将其命名为“黑箱法”，也就是依靠目标系统的输出信息来识别其功能特性的学术工具。

关于“黑箱推论”，人工智能的先行者约翰·麦卡锡曾做过一个非常形象的比喻。他说道：“假如有人给你一只扎了死结的布口袋，那你怎样做才能知道里面究竟装的是什么呢？最简单的办法就是上去踢一脚，感受一下里面是一根木头，还是一块海绵。如果听到‘汪汪汪’的声音，那么里面毫无疑问就是一只狗。”

按照麦卡锡的比喻，这只扎了死结的布袋就可以被看作“黑箱”，“脚踢的动作”就可以看作是外界刺激信号，最后人脚的感受以及动物叫声等，都相当于“黑箱理论”当中的“输出信息”。在外界信号的帮助下，实验者或者AI系统就能推测出“黑箱”当中究竟隐藏着什么。

关于黑箱推理在人工智能方面的应用，我们同样可以通过现实例证来进行阐释。比如“X”神经网络当中某处节点的参数，“A”与“B”为两个不相同的人工神经元。通过“X”的授权，神经元A当中的信息数字“25”传递到神经元B当中之后，修正为信息数字“100”，那么关于未知参数“X”，我们就可以做出以下推论：

（1）25+X=100

（2）25×X=100

在这两个简单求解的公式中，我们可以推算出X等于“75”或者“4”。至于究竟哪一种结果正确，还需要进行再一次的求解。现在将神经元A中的信息数字改为“10”，那么代入上面两个等式当中去，假如神经元B最后得出的结果是“40”，那么未知参数X的值就是“4”；假如最后结果显示为“85”，那么未知参数X的取值就为“75”。与此同时，这一次关于未知参数的求解，也证实了神经元A与B之间的关联关系。当然，在人工智能系统当中，信息数据的传导关系是非常复杂的，在部分不成熟的神经网络模型当中，研究者对于参数的设定往往需要多次调整和修改，而这个时候，“黑箱推论”的应用就非常频繁了。

那么，在“黑箱推论”当中，又有哪些常见推论方法呢？

（1）“等价分类法”。

从概念上来说，这种推论方法是将测试过程中的输入、输出，以及操作等过程进行相似内容的分组，之后从这些划分好的组别当中选取有代表性的样本进行测试。举例来说，假如在H市需要进行普法知识摸底，城市当中所有的人都需要参评。接到任务后，警察对城市中所有的人员都进行了划分：大学毕业人群为一类；高中毕业人群为一类；初中毕业人群为一类；小学毕业人群为一类。

在这时，警察在检验任意一个类别的人群时，都不必将这个类别中的每一位市民引入到检验机制中来，他只需要提取这里一位具有代表性的人选来参加考核，然后用这个结果来裁定该类别全体居民的知识水平。比如大学类别的代表得90分，那么按照黑箱推理的“等价分类法”定义，这个类别的其他居民在相关考核中，所得的分值也都为90分。

等价分类法的好处就是，按照一定规则将样本进行归类，然后只对这一分类当中具有代表性的样本进行检验，就可以推理出本分类当中所有样本的检验结果。

当然，等价分类法的使用也是有其局限性的，因为从分组划分的角度来说，部分分类受到客观因素的影响，并不具备有效性，这是一定需要注意的。

（2）边界值分析法。

与上一种分析方法不同的是，边界值分析法测试的是一个分类样本当中临界样本的值。比如说存在一个分类（1……99），那么边界值分析法就会提取临界数值“1”和“99”，以及与临界数值相邻的“0”“2”“98”“100”分别进行测算推论。从理论上来说，边界值分析法是对于等价分析法的补充分析，它有利于推理出分类样本的最大或者最小趋向。

（3）因果图法。

这种推论方法又叫作“石川图”，它是日本东京大学教授石川馨提出的用一种带指向箭头来描述事物之间因果关系的图示工具。比如图5-5就是一则相对简单的因果图示。其中E1代表输入1.5元硬币；E2代表输入2元硬币；E3—E5分别代表输入“可乐”“雪碧”以及“红茶”按钮。而在图示的右侧，则是本次推论的结果：当投入2元硬币且按下“可乐”按钮时，输出条件就是“退还0.5元、送出可乐”；而投入1.5元硬币且按下“雪碧”按钮时，输出答案就是“送出雪碧”。

这就是说，设计者将整个推理当中的推理条件、相关推理规则，以及推理结果都用图形示例的方式表达了出来。这样做的好处就是，整个推理过程是一一对应且非常直观的。

图5-5

这种方法就是在推理过程中，推理者利用主观直觉或者经验寻找可能会引发错误的因素，对这些潜在错误因素进行逐一检验。比如在一个经常出现程序错误的神经网络模型当中，存在4个极其不稳定的神经节点，那么在某次运算出错后，研究者需要将大部分精力放在这4个工作状态不稳定的节点上，先校验它们出错的可能性，然后再进行下一步检测。

总体而言，在部分情况下，人工智能需要面对的是一个难以检测的“黑箱”，想要探明这个未知结构背后的功能特性，就需要通过检测、控制输入输出因素的方法来进行判定推理。当然，从一定程度上来说，“黑箱推论”同样是不具备百分之百确定性的。它存在的意义就在于，使用这种推理方法，能帮助人工智能在推理判定时，无限逼近目标答案的确定值，以求得一个最优答案。

（4）错误推导法。

第六章　最可怕的“深度学习”——多层神经网络的加速学习

2006年，加拿大多伦多大学教授Geoffrey Hinton和他的学生Ruslan Salakhutdinov合作在《科学》杂志上发表了一篇关于机器学习的文章。由此，人工智能领域诞生了一个新的名词——深度学习。

深度学习的实质，就是通过构建机器学习模型和海量训练数据，来逐层变换特征，以提升分类或预测的准确性。它属于机器学习研究领域的一个新的分支，是一个复杂的机器学习算法。其研究目的在于建立、模拟人脑的神经网络，并模仿人脑的机制来解释如图像、声音和文本之类的数据。

深度学习引领着“大数据+深度模型”时代的来临，推动着人工智能和人机交互向前快速发展。它已经成为将人工智能由实验室阶段推向社会生活各个领域的助推手。它的未来发展趋势：即人工智能在社会生活各个领域的应用将呈遍地开花的形势，而随后像人一样能够独立思考、行动，且比人的大脑更聪明的强人工智能也会应时而至。

1.人工智能进入“深度学习”阶段

人工智能是计算机科学的一个分支，它的目的是将智能研究的成果用来生产出与人类智能相似的智能机器。这其中的核心就是机器学习，即怎样让计算机模拟或实现人类的学习行为，从而使它像人一样获取新的知识或技能。自20世纪80年代末期以来，科学界发明了用于人工神经的反向传播算法（Back Propagation）。这种算法随之掀起了机器学习的热潮，并一直持续到今天。

深度学习，包括多层的人工神经网络和训练它的方法两个方面。它的运作机理是，一层神经网络把一个数据集合作为输入，通过激活后产生另一个数据集合，作为输出，再将合适的矩阵数量形成多层组织链接在一起的神经网络，进行精准复杂的处理。深度学习属于机器学习研究领域的一个新的分支，是一个复杂的机器学习算法。其研究目的在于建立、模拟人脑的神经网络，并模仿人脑的机制来解释如图像、声音和文本之类的数据。

通过研究人们发现，建立在统计基础上的机器学习方法比过去建立在人工规则之上的系统显示出了多方面的优越性。进入20世纪90年代，诸如支撑向量机（Support Vector Machines）、最大熵方法等各种各样的浅层机器学习模型相继被提出，由此在机器学习的理论分析和应用中都取得了重大突破。由此，由深度学习的研究引发了机器学习的第二次浪潮。

这次波及学术界和工业界的浪潮，应归功于加拿大多伦多大学教授Geoffrey Hinton和他的学生Ruslan Salakhutdinov。2006年，他们在《科学》杂志上发表了一篇关于机器学习的文章。该文章的观点主要在两个方面：其一，“多隐层的人工神经网络具有优异的特征学习能力，学习得到的特征对数据有更本质的刻画，从而有利于可视化或分类。”其二，“深度神经网络在训练上的难度，可以通过‘逐层初始化’（layer-wise pre-training）。”而深度学习的概念也经由该篇文章成为学界的一个新概念。

深度学习可以通过学习深层非线性网络结构，从而具有强大的学习数据集的本质特征的能力。其实质就是通过构建复杂的机器学习模型和训练数据，来学习更有用的内容，从而提升分类或预测的准确性。相比传统的浅层学习，深度学习的不同体现在：强调模型结构的深度和突出特征学习的重要性。

深度学习之所以被称为“深度”，是相对浅层学习方法而说的。通过深度学习所掌握的各种模型中，以非线性操作的层级数居多。浅层学习是依靠人工经验抽取样本特征。这样的学习，所掌握的只是单层特征。而深度学习则能够将样本特征在空间内进行变换，自动地学习获得层次化的特征表示，并实现分类和特征的可视化。

深度学习算法让设计者可以根据自己的需要选择网络层数，突破传统神经网络在层数方面的限制。从训练方法上来看，相比传统神经网络随机设定参数初始值等做法，深度结构训练的难度更大。其所采用的是“贪婪无监督逐层训练方法”。这种方法的工作顺序是：在深度学习设计中，每层分开对待，当前一层训练完后，新的一层以前一层为基础进行编码用于训练。最后，每层训练完后再在整个网络中进行参数微调。

进入2010年后，深度学习项目在美国获得高度重视。美国NEC研究院、纽约大学和斯坦福大学分别获得了来自美国国防部DARPA部门的资助。自2011年起，谷歌公司和微软研究院在深度学习方面取得重大突破，通过采用深度神经网络技术，使得语音识别的错误率降低了20%—30%。2012年，深度神经网络技术在图像识别应用方面也取得重大进展，将错误率降低了9%。在制药公司药物活性预测问题中，深度神经网络技术也取得了整个世界范围内的最好结果。2012年6月，科学家们在谷歌实验室里创建了一个有16000个处理器的大规模神经网络。该神经网络包含数十亿个网络节点，用来处理大量随机选择的视频片段。经过充分的训练，机器系统学会了自动识别猫的图像。这次成功作为深度学习领域最著名的案例而引起了各界极大的关注。这些都表明，人工智能的发展已经进入到深度学习阶段。

Facebook人工智能实验室创建于2013年，其负责人是纽约大学教授伊恩·勒坤。伊恩·勒坤在深度学习方面的研究取得学界公认的成就，并荣获神经网络先锋奖。他在研究深度学习时，曾一度遭到同行公开的轻视。然而短短几年后，他的研究成果就成为高科技领域包括谷歌、微软、百度和Twitter等巨头最热衷的应用。目前，这些高科技公司正在探索深度学习中的卷积神经网络。希望通过对这一特殊形态的研究，推出能够自动理解自然语言和识别图像的服务。谷歌Android手机的语音识别系统就是从这些研究成果中转化而来。百度公司也利用这方面的研究成果，开始进行一种新型的可视化搜索引擎的研发。

伊恩·勒坤在20世纪80年代刚接触这一领域时，不仅缺乏支持条件，而且人们的意识更没深入到这一方面。但他坚持自己的信念，执着于这方面的研究，而随着电脑技术的迅猛向前发展，他的深度学习也就成为最前沿的研究领域。为此，有人形容他的行动为“就像在黑暗中举着火炬”。

伊恩·勒坤深度学习中的卷积神经网络，十分类似于人的大脑中处理视觉信息的视觉皮层，被制作成了相互连通的卷积层。它与人脑的不同之处在于，可以重复使用相同的过滤器。比如说，卷积神经网络经培训后，学会了在某个位置识别人脸，那么它以后会自动地识别这张脸。这种卷积神经网络已经在声波和手写文字方面得到应用。比方说，世界各地的自动取款机和银行，都通过它来识别支票上的手写字迹。

由于深度学习极大地促进了机器学习的发展，在语音、图像和自然语言处理方面已经得到最广泛的应用，因而，越来越受到世界各国学术界、科技界和高科技公司的高度重视。一些机器人战胜人工的情形，更是让深度学习成为最前沿的话题。这一切都深深吸引着广大科研人员投身其中，引领和推动着人工智能迈进深度学习阶段。

2.深度学习：人工智能引领认知技术创新

2016年3月24日，IBM公司中国大数据与分析事业部宣布，在2016年将向中国市场隆重推出一站式的“云数据服务超市”，同时拓展其天气预报公司（The Weather Company）在中国市场的业务。他们称，通过将认知能力注入行业，IBM公司将与中国行业用户、合作伙伴和开发者等，共同构建起强大的数据与分析能力，推动其中国业务快速步入认知商业时代。

IBM公司推出的云数据服务（Cloud Data Service），是个一站式平台。借助这个平台，再也无须修改数据或编写代码来做工具连接，而是可以将平台上的任意方案进行混合与匹配。

这个平台上既有专用数据库产品，如DB2、Cloudant和dashDB等，还有多种云端开源的数据库服务产品，如CouchDB、MongoDB和Redis。这些服务产品允许数据在不同的服务之间任意流动。

在这次推出的“云数据服务超市”中，还包括“认知方案区”，主要涉及Watson Analytics和SPSS for Machine Learning两个方面。前者的功能是让商业人士自主跨越IT专业知识的障碍，拥有由认知驱动的分析能力；后者是帮助数据分析师用非常简单的方式感受认知技术带来的全新体验。

IBM公司在中国市场的这一系列重大举措，就技术层面来说，都涉及人工智能研究复杂进程中的要素和核心技术。其中的要素包括大数据、互联网和云计算。

大数据是人工智能发展的助推剂。随着互联网、社交媒体和移动设备的广泛使用，每天产生的数据开始呈几何级数增加。渐渐地，人们对这些数据的价值有了新的认识，因此也就有了管理和分析这些数据的新技术。比如说，将图像、文本或语音等数据使用统计模型来进行数据的提炼和优化等。人工智能技术由此会得到应用和提升。

互联网和云计算之所以被人们称为人工智能的基石，原因在于，它能让联网的计算机都能获得海量数据。这些数据是人工智能研发所必需的。它还可以帮助人工智能系统进行训练。比如说，谷歌翻译，就是通过分析用户的反馈来提高它自动翻译的质量的。

人们将大数据、互联网和云计算以及摩尔定律、新算法技术合在一起，统称为人工智能进步的催化剂。那么，人工智能是怎样对这些要素或核心技术进行识别的呢？这就涉及人工智能领域的一个产物——认知技术。所谓认知技术，简单来说，就是让人工智能变得像人一样聪明，甚至比人更聪明的技术。随着这项技术的发展，人工智能在一些特写的任务上表现得越来越好。由此，这些技术引起了商业或公共部门领导的高度关注而受到广泛采纳。

人工智能最重要的认知技术有以下几个。

（1）计算机视觉技术。

该技术指的是计算机通过图像识别物体、场景和活动的能力。计算机视觉技术通过将图像分析任务进行分解来实现。比如说，通过该技术来检测图像中物体的边缘或纹理。

计算机视觉技术在现实生活中已经得到了广泛应用。比如说，通过该技术对医疗成像进行分析，就能够用来对疾病进行预测、诊断和治疗；人脸识破技术可用来自动识别照片里的人物；通过监控器取景；帮助消费者通过智能手机拍摄产品来做购买选择等。

在工业自动化领域，计算机基本上都是在高度受限的工厂环境里被用作产品识别的机器，由此就诞生了一个相关的学科——机器视觉。这相对来说是一个已经定型的应用。离开工厂的环境，计算机视觉技术就有了更广阔的应用空间，因而吸引着众多的初创公司投身于这一领域。

（2）机器学习技术。

这一技术指的是计算机不需要遵照设定好的程序指令，而是能从数据中自动发现模式。这些模式一旦被发现，就能够用来做预测。比如说，针对机器学习系统建立起关于交易时间、地点、价格和交易是否正当等信用卡交易信息的数据库，系统就会从交易数据中学习到预测信用卡欺诈的模式，而且数据越多，预测的效果就会越好。对于能够产生庞大数据的活动，它几乎能改进该活动的一切性能。

机器学习技术的应用范围同样十分广泛。它除了能甄别欺诈外，还能用于销售预测、库存管理、石油和天然气勘探以及公共卫生等领域，也能协助计算机视觉技术，在海量图像中提高其识别对象的能力。如今，机器学习技术已经成为认知技术中最热门的研究领域。比如说，2014年，谷歌公司就斥4亿美元的巨资收购了一家名为Deepmind的研究机器学习技术的公司。

（3）自然语言处理技术。

这项技术指的是计算机能够像人一样处理文本。比如，从文本中提取文章中心思想，对于一些可读的、语法正确的文本，它能够自主解读出文章的含义，还可以自动识别一份文档中的人与地点、核心议题，甚至可以从一份合同中，将各种条款提取出来制成表格。

自然语言处理技术，像计算机视觉技术一样，是多种技术融合的结果。它以建立语言模型的方式来判断人们所需要的语言表达的各种信息。比如说，针对一份邮件，通过选定的特征与某些元素相结合，从而把不同类的文字区别开来，判定该邮件是不是垃圾邮件。

由于语境对于理解区别很重要，也就决定了自然语言处理技术在实际应用中的范围非常狭窄。一般的范围也就局限在特定产品的反馈、法律文书、政府文书和格式比较公式化的文字之内。

（4）机器人技术。

这一技术指的是让机器人同人一样进行工作，灵活处理不同环境下各种任务的技术。这是将高性能的传感器和制动器等硬件整合进机器视觉、自动规划等认知技术的结果。这种技术在工业领域受到了普遍推崇。比如说，无人驾驶飞机、从事有毒环境下工作的机器人等，都是该技术应用的实例。

（5）语音识别技术。

该项技术指的是自动、准确地转录人类语音的技术。该技术目前在处理如方言类的不同口音、背景噪声、同音异形异义词的区分和语速识别方面还存在一些困难。不过，在发声比较规范化的场合或领域，比如医疗听写、电脑系统声控和电话客服等方面，就得到了普遍的使用。

上面提到的认知技术，在应用领域进步飞快，已经吸引了大量企业进行投资研究。研究人员将认知技术嵌入到产品当中，以实现智能行为。由此，一个清晰的技术变革思路就凸显在人们面前：人工智能得到大规模的发展，加速了认知技术采用的频率，由此也就带动了认知技术的创新，而反过来又促进了人工智能水平的提升。为此，有业界人士预言，在接下来的3-5年中，认知技术将给职业、工人和公司带来变革性影响——有可能消除人类的工作，或者说重新定义人类的工作。

3.AlphaGo依靠“深度学习”技术，展现计算未来

2016年3月5日，由谷歌公司开发出的超级人工智能系统AlphaGo与世界围棋界顶尖高手李世石在韩国首尔进行了首场人机对弈。结果AlphaGo取得全胜。3月15日，二者进行了最后一轮对弈。结果AlphaGo于收官阶段中盘战胜李世石，五轮下来，以总比分4:1的成绩宣告取得最终胜利。AlphaGo战胜世界围棋界顶尖高手李世石的结果一出来，立即在业界引起高度关注，甚至有人将其称为人工智能发展史上里程碑式的事件。

AlphaGo围棋的主要工作方法是“深度学习”。其13个完全连接的神经网络层被分为两个不同的“大脑”。在下棋训练过程中，它们从多层启发式二维过滤器开始，对围棋棋盘进行定位。过滤后，通过分类和逻辑推理来对棋盘局面进行判断。然后网络经过多次这样的训练来检查判断结果，同时校对调整参数，以便让下一次执行得更好。至于网络是如何进行这番运作的，人们一般很难精确地知道，只是知道每次训练过后，它都能进化得更好。这就是深度学习的训练过程。

至于两个不同的大脑，指的是落子选择器和棋局评估器。落子选择器被称为AlphaGo的第一个神经网络大脑，又被称为监督学习的策略网络。它的作用是观察棋盘的布局，对找到最佳下一步进行分析，并预测其最佳概率。AlphaGo棋局评估器不是去预测下一步的落子，而是预测每一个棋手赢棋的概率，通过整体局面判断来辅助落子选择器。它能提高机器阅读速度，对于它否定的棋盘线上的落子，机器会做出跳过这一条线上的任何落子的行为。

在战胜李世石之前，谷歌公司还安排AlphaGo与其他的围棋人工智能机器人一共进行了495局对弈，结果AlphaGo仅输了一局，胜率高达99.8%。谷歌公司还尝试了在让4子的情况下，让AlphaGo分别与CrazyStone、Zen和Pachi三个先进的人工智能机器人对弈。结果胜率分别为77%、86%和99%。

3月12日，英国《经济学人》杂志针对AlphaGo一周内连续两局战胜李世石的事实，并结合此前它所取得的成绩，在网络版上撰文指出，在人工智能领域，过去的摩尔定律正在逐步失效，硬件性能的改进速度变得不可预测。未来计算性能的提升，将会主要取决于软件、云计算和专用计算架构这三大领域。AlphaGo连胜李世石，集中体现了这一趋势。那为什么这么说呢？

该文首先分析了摩尔定律失效的原因。英特尔公司联合创始人戈登·摩尔（Gordon Moore）根据当时芯片的发展速度，提出了他的摩尔定律：“随着硅晶圆上的晶体管数量越来越多，处理器性能大约每两年提升一倍，从而改善性能、降低成本。”

1971年11月，英特尔公司推出第一款名为4004的商用微处理器芯片，里面包含了2300个微型晶体管。随后，芯片进步的速度都符合戈登·摩尔的预测——每两年提升一倍。发展到今天，以英特尔公司Skylake处理器为例，其中包含着17.5亿个晶体管。其体积仅是当初4004产品的五十万分之一。以现代人普遍使用的智能手机为例，得益于芯片性能的巨大提升，现代智能手机的整体性能，超过20世纪80年代那些体积占据整个房间的超级计算机。这些变化都可说是在验证“摩尔定律”的正确性。因而，人们无不把智能科技的进步寄希望于硬件性能的提升。

然而，经过50多年的发展，事实已经在不断表明，“摩尔定律”不再那么灵验，因为晶体管的体积再怎么缩小，都不能更大地降低制造成本和提升计算速度。据英特尔公司反映，到如今数据运算速度只能每两年半增加一倍。这也就意味着，从硬件上提升计算速度已经变得越来越慢，未来的计算进步程度将不再从硬件性能上进行评估，而是要从软件、云计算和专用计算架构这三大进步领域着手。

从软件领域来看，AlphaGo之所以能够战胜李世石，就在于它依靠深度学习技术，在一定程度上实现了模拟人脑的工作方式。在围棋对弈中，每一枚棋都可说构成了一个新的棋局，这些棋局出现的可能性是以天文数字来衡量的。因而，如果AlphaGo仅简单地依靠原始计算能力，根本无法得到其性能的巨大提升。正因为如此，在现实中，科学家开始将眼光从硬件中转移到软件上，开始开发更加聪明的软件。

所谓云计算，指的是利用数据中心组成网络，再通过互联网访问，包括网络、服务器、存储、应用软件和服务在内的各种共享资源，来提供服务。通常来说，作为独立设备的电脑，如大型机或台式PC机，其性能完全取决于自身的处理器芯片。这就表明其性能是有限的。其要想提升性能，只有通过提升硬件性能才能实现。但是，在云计算模式下，任何一台电脑都可以在不改变硬件的情况下提升计算能力。用户通过电脑、手机等设备连接互联网，进入数据中心，就能调用云端的庞大计算资源。云计算可以提供每秒10万亿次的运算能力，这种强大的计算能力可以用来模拟核爆炸、预测气候变化等。

新的计算架构，比如说云计算架构就是在云计算还不能支持复杂的企业环境下出现的。对于一些特定的任务，通常会在制作上对芯片进行专门优化，或利用量子力学来同时计算多组数据。在微处理器的速度快速增长时，在硬件上就能做到这一点，也就没必要采取这种方法。随着芯片性能提升速度放缓，就出现了专门针对云计算、神经网络等任务进行设计的芯片。只要将这类硬件嵌入云端，就可以让用户随时进行调用。这也就表明，终端用户设备的硬件性能在不用提升的情况下，同样可以让大量的计算工作在云端完成。

硬件性能提升的放缓，让“摩尔定律”逐步失效，让技术进步变得不可预测起来。既可能会出现大幅度提升性能的新技术，也可能会出现断断续续的情况。但对科技行业自身来说，这种变化将会强化云计算的发展逻辑。目前，这一行业已经被亚马逊、谷歌和微软这样的几家大公司所主导。他们努力改善云基础架构性能，必将引领和推动人工智能向更深层次发展。而AlphaGo战胜李世石，就是这一进程中所取得的阶段性成果。

4.深度学习将引爆人工智能应用

一直以来，人们对能够像人一样，有知觉、有自我意识的机器人充满着无限期待和憧憬。然而，尽管这方面的研究时有突破，但距人们的期待仍然相去甚远。一切的改变似乎定格于2016年3月15日这天。这天，谷歌公司的AlphaGo战胜李世石，让人们感觉到了机器人接近人们想象的时代正在逐步走来。

对于业内人士来说，一切都在意料之中。凯泽科技公司的吴军是一位人工智能领域的从业者。AlphaGo战胜李世石后他这样说道：“多数人已折服于AlphaGo的精准、聪明和大局意识。但这个比赛结果其实并不令我们吃惊。”其主要原因就在于AlphaGo不再像传统电脑那样，只按照设定好的固定程序运行，而是融入了学习能力——即深度学习技术。这种技术让机器模仿人类大脑神经模式，通过大大增加人工神经网络方式来提升计算能力。

有了深度学习技术，机器就能够通过“自主学习”，获得帮助解释文字、图像和声音等数据的信息，并能进行一定程度的分析。这种技术，在让人工智能变得越来越强大的同时，也已经成为揭示科学原理、提升商业模式的重要工具，其应用空间涵盖了各级市场和各个细分行业。

谷歌公司从2014年10月开始，通过大规模的投入，让AlphaGo的计算能力增加了2000倍。不过，谷歌公司对于AlphaGo的投入和应用，只能视作他们在深度学习方面所进行的一种测试，他们真正的志向在于将人工智能应用推向现实生活的各个领域。

就目前来看，深度学习技术应用主要还是在对图像和视频进行分析的视觉领域。在图像分析方面，深度学习大幅提升了如人脸识别、语音识别和大规模图像之类的分类准确率。在这方面，谷歌公司多次展开深度学习技术探讨会，走在了行业的前面。其智能手机Android系统中的语音识别，就是通过深度学习技术来提高准确率的。

在行业内，国外如微软公司小冰、苹果公司如iPhone的语音助理Siri，国内如百度公司的度秘、科大讯飞公司的灵犀等，都在语音识别等领域获得了一些应用。在目前的应用中，深度学习最适合的领域是图像识别。比如说，机器一对一地进行人脸识别很容易做到，但是要在成千上万张图像中找到所要选取的人脸图像，并快速了解到该人脸图像所对应人物的个人信息资料，就需要深度学习技术。

深度学习可以应用于任何需要理解复杂模式的领域。比如说，在未来的个人应用领域，深度学习能够带来机器人、自动驾驶、翻译机、更好的语音识别操作系统和网络推荐等生活服务。在行业应用方面，深度学习能够应用于更高层次的云计算、大数据分析、规划设计、预测预警和特征提取等方面。

不过，一些人工智能方面的专家同时指出，就综合智能来说，机器的能力还无法与人类相提并论。尽管目前深度学习有很大进步，但机器深度学习，是通过人工设计的程序来实现的，并且深度学习需要在大量的数据基础上进行训练，且学习过程不够灵活，需要人的协助才能实现。

就谷歌公司的AlphaGo来说，它所代表的并不是人工智能的全部。从认知上来看，人工智能大体上可分为感知智能、认知智能和决策智能三种类型。目前，机器在感知智能方面已经取得超越人类的巨大进步，但在认知智能和决策智能方面，与人类相比距离相当大。从发挥的作用来看，人工智能又可分为这样三种类型：处理特定任务的弱人工智能、全方位模拟人类的强人工智能和在任何领域都超越人类的超人工智能。如果按这种标准来说，AlphaGo基本上还处在弱人工智能的范畴。

尽管如此，一些专家还是发出了这样的感叹：“仅在几个月内实现了人类若干年才能够达到的学习效果，这样惊人的学习能力是人类可望而不可即的。”

在国内，较早致力于人工智能研究的百度公司，其创始人李彦宏在谈及人机大战时这样表示：“机器绝对能赢，没有任何悬念。”在谈及百度公司人工智能研究进度时，他如实说道：“‘百度大脑’的智能水平已经达到了三四岁孩子的智力水平。”这个水平，与AlphaGo能够战胜当今世界围棋天王来说，似乎不在一个档次上，但其实质并不是这样。他们的研究成果同处在弱人工智能阶段。

就百度来说，他所擅长的是人机对话中的多轮交互。这是当今离强人工智能最近的应用场景。比如说，百度的语音搜索就能够实现好几轮人机互答。这其中就包含有语音识别、自然语言理解和数据搜索与呈现等深度学习技术。

在谈及人工智能的未来时，他表示人工智能领域已由过去的学术讨论阶段逐渐进入商用阶段，如智能机器人、无人驾驶汽车和语音识别系统等将会越来越普及。人工智能未来的走向，就是贴近人的生活和工作并服务于人的生活和工作。

有关人工智能专家预计，到2050年时，有50%的可能实现强人工智能；到2075年时，可能性将上升到90%。目前，尽管如谷歌公司AlphaGo这样的人工智能系统还处在弱人工智能水平，但这样的水平仍然能够战胜人类。这无疑在表明，这样的智能能够代替人类从事很多领域的工作，同样能够改变或影响各个行业的生产方式，从而调整产业格局。

目前，信息技术已经进入云计算和大数据时代，如何开发和利用大数据库，如何将人类的科技水平提升到更高的层次，可以说针对这些问题人工智能处在当仁不让的地位。而在这一过程中，深度学习就成为将人工智能由实验室阶段推向社会生活各个领域的助推手。可以预见，人工智能在社会生活各个领域的应用会很快呈遍地开花的形势，而像人一样能够独立思考、行动且比人的大脑更聪明的强人工智能也会应时而至。

5.深度学习将引爆下一次科技革命

在人工智能领域，机器学习是一门建立在数据研究之上的学科，可以用来分析如个体收入与年龄、性别、职业和学历等这类以数据为支撑的生理或生活要素之间的数学关系。这些关系，通常不是一个彼此关联的线性关系。因而，依靠传统的人工智能机器学习，根本不能表达清楚各要素间的关系。在这种情形下，机器学习的分支——深度学习就出现了。深度学习，通过对复杂的非线性模型进行使用来表示数据之间的关系，最终确定这些数据之间的关系是怎样的呈现方式。

相比通过标记数据进行有监督学习的传统人工智能的机器学习来说，深度学习能处理不断增加的海量数据，通过不断训练来自行掌握概念，这种学习方式更接近于人脑。深度学习算法能做到传统人工智能算法无法做到的事，大幅度提高了计算机处理信息的效率，同时还让输出结果获得了指数级增长。由此，深度学习算法在输出更加准确的结果、提供更好的服务时，产生的效果也会呈滚动式增大。这种效果不仅体现在人工智能领域，还体现在机器人技术、社会物理学、交通、能源、气象和信息化医疗等各个领域。正因为如此，有人指出，深度学习将引爆下一次科技革命。

人的大脑可以说是一个极复杂的深度学习模型。深度学习就是借助这个模型，让数以千亿计人工神经元的结构发挥作用，通过将线性或非线性运算结果向后续的神经元进行传递，经过十几层甚至上百层的传递而得到最终的预测结果。由此，深度学习在语音识别、计算机视觉和自然语言处理等领域，均超过了传统的机器学习方法，在一些方面甚至超过了人类的识别能力。

人工智能的核心在于处理数据。随着信息化程度的普及，数据产生每天以天文级数增长，处理大数据的准确性和效率就显得很迫切。在通常情况下，收集到的数据越多，越有助于提高预测结果的准确性。但是，如果没有高效的处理工具，大数据就不能经过处理而成为有价值的情报。深度学习就是用来解决快速处理海量数据的。以百度美国大数据处理为例。其数据处理分为三个层级，由上到下分别为百度大脑、数据工厂和开放云。开放云收集数据，由数据工厂对数据进行管理，由百度大脑模拟神经网络通过输出结果来实现行业应用。而深度学习就处在百度大脑环节，通过更好的信息处理能力，将行业应用变得更加广泛和深入。

百度大数据应用，目前已深入到医疗、交通和能源领域。可以说，信息化的快速发展已经让大数据变成了各行业的运营基础。而深度学习就成了帮助行业处理数据，实现具体应用的必要工具。因而，深度学习因为拥有大数据和具有高性能的计算能力，所以让人工智能一跃而超越人类。在高性能计算能力方面，以GoogleBrain为例。2011年时，其1000台机器、16000个CPU处理的深度学习模型约有10亿个神经元，而进入2016年时，几台CPU就能胜任它们的计算了。实际上，目前的智能手机可以运行一些复杂度一般的深度学习算法。有人为此预言，再过若干年，手机就能具有像人脑一样复杂的人工神经网络。

首先以机器人为例。美国康奈尔大学正在研发基于“元认知”的机器人。不同于传统的机器人，他们事先并没有给这些机器人进行行为上的编程，而是让它们自由活动，进而具备自我学习能力和进化能力。他们对这种机器人的定位是：它们决定自己行走的方式、具有自我感觉，具有人性，更像人类。在技术上，他们将这类机器人的大脑设计成两层结构。一层感知自我，一层感知外界，通过这种现实与虚拟之间的转换来让它们能进行具有自我意识的认识和思考。这实际上是通过“对思考进行思考”的方式来培养机器的自我设计能力。

机器设计是智能机器的能力之一。康奈尔大学Hod Lipson教授认为，之所以能够制造出拥有“自我意识”的机器人，得益于深度学习技术的成熟。随着深度神经网络的训练取得让人满意的效果，让拥有自我意识和学习能力的机器人的出现成为可能。

有了自我意识和学习能力的机器人，也就让它们有了更广阔的应用。比如说，将它们应用于医疗行业。这时，机器人因为了解人类的感受，也就能更具有“责任心”地为病人进行更好的护理。目前，康奈尔大学研制的机器人，已经用在了医疗服务领域。2015年，在欧盟的RoboEarth项目中，4个机器人通过与云端服务器的交互来取得交流，以通过协作的方式来照顾病人。比如说，一个机器人将扫描后的医院房间设置图上传到RoboEarth，而另一个对该房间不熟悉的机器人，只需访问云端的设置图，就能来到该房间找到一杯水，而不需要进入该房间进行搜索。机器人能做到这一步，靠的就是深度学习技术。并且，随着研发的深入，机器人的形态将逐渐向高级形态进行自然进化。并且，机器的深度学习能力是呈加速度进化的。随着时间的推移，这种进化在多样性、复杂性和进化力方面也会相应地得以增长。

其次以信息医疗为例。由全球老龄化加剧给社会带来的负担是，医疗开销超过了经济增长。为解决这个问题，医疗信息化和数字诊断、移动智能设备的普及、医疗设备的数字化和云计算等都成为解决问题的最佳途径。随着体征检测的指标越来越多，医疗也就变成了一个数据处理过程。由此，大量数据也就随着产生。这时，就需要深度学习技术来提供强大的数据处理能力。而在诊断时，机器会完全依据数据处理结果来给出客观配方，而不会像人类那样会存在情感上的误判。这就让医疗诊断的发展，需要深度学习的有力支持。在国内，百度的大数据引擎可以对全国331个地级市，2870个区县的四种疾病进行未来趋势的预测。其中，深度学习技术发挥了重要作用。在美国，波士顿Beth Israel Deaconess医疗中心正在使用机器学习算法来解决数据质量问题。

深度学习是对人脑的一种模拟，进而能完成很多人脑的功能，被应用于行业的不同方面。同时，它也深刻改变着机器人领域。它的应用，除了涉及人们看得见的方面，还涉及人们视线之外的方面。比如说，互联网搜索、广告推荐、金融量化交易和机器翻译等需要从大数据中预测未知信息的领域。因而，有识之士指出，以深度学习为代表的人工智能技术，也会像蒸汽机、电动机和计算机一样，推动新一轮技术革命，引领人类实现变革性发展。

6.深度学习存在的问题和遇到的挑战

大数据和高性能的计算能力，让深度学习技术开始超越人类。随着深度学习技术在应用上已经取得的快速发展，有人开始认为，科技既然能够通过互联网，让全世界实现信息共享，那么，随着以深度学习为代表的人工智能技术的发展，有理由相信，未来将会有比人的智力更高的新物种被创造出来。

不过，在众人普遍看好深度学习技术的发展前景时，也有业内专业人士指出，深度技术在发展方面还存在着不少问题。这些问题主要体现在以下几个方面。

（1）理论问题。

深度学习的理论问题主要体现在统计学和计算两个方面。对于任意一个非线性函数，都能找到一个浅层网络和深度网络来表示。深度模型比浅层模型对非线性函数具有更好的表现能力。但深度网络的可表示性并不代表可学习性。要了解深度学习样本的复杂度，要了解需要多少训练样本才能学习到足够好的深度模型，就必须知道，通过训练得到更好的模型需要多少计算资源，理想的计算优化是什么。由于深度模型都是非凸函数，也就让深度学习在这方面的理论研究变得非常困难。

（2）建模问题。

工业界曾经有一种观点：“在大数据条件下，简单的机器学习模型会比复杂模型更有效。”在实际的大数据应用中，很多最简单的模型得到大量使用的情形也在一定程度上印证着这种观点。但是，随着深度学习的快速发展，人们不得不重新思考这种观点。因为在大数据情形下，往往只有比较复杂或表达能力强的模型，才能充分挖掘海量数据中的信息。随着深度模型变得更强大，从大数据中发掘出的信息往往更有价值。

大数据需要深度模型。比如说，语音识别所涉及的是大数据机器学习问题。其声学建模所面临的是高达十亿到千亿级别的样本训练。Google公司在一个语音识别实验中发现，训练后的DNN，训练样本上的预测误差，竟然与测试样本的预测误差基本相当。而在通常模型上，训练样本上的预测误差要明显小于测试样本。这是因为大数据里含有丰富的信息维度，从而让DNN这样高容量的复杂模型处于欠拟合状态。由此也就表明大数据需要深度学习。

浅层模型模拟人工经验抽取样本特征，其功能主要是负责分类或预测。在这种情形下，特征的好坏就成为整个系统性能的关键。为此，为了发掘更好的特征，开发人员就得对需要解决的问题有深入的理解。要做到这一点，就需要反复摸索，这在时间上往往要花费数年。这就表明，人工设计样本特征在可扩展性上欠佳。

深度学习的实质是学习更有用的特征，最终提升分类或预测的准确性。其方法是构建深度模型和海量训练数据。可以说，特征学习是目的，深度模型是手段。相对浅层学习来说，深度学习具有多达5层、6层，甚至是10多层的隐层节点，还突出了特征学习的重要性。深度学习通过逐层特征变换，让分类或预测变得更容易。

利用大数据来学习特征，比通过人工规则来构造规则更能刻画数据的内在信息。那么，在推进深度学习的学习理论与计算理论时，能不能提出新的具有强大表示能力的分层模型呢？在具体应用上，又该怎样设计一个用来解决问题的最合适的深度模型呢？还有，是否存在可能建立一个通用的深度模型或者是建模语言呢？这些都是深度学习必须面对的问题。

（3）工程问题。

对于从事深度学习技术研发的人来说，首先要解决的是利用并行计算平台来实现海量数据训练的问题。深度学习需要频繁迭代，传统的大数据平台无法适应这一点。随着互联网服务的深入，海量数据训练的重要性日益凸显。而现有的DNN训练技术通常所采用的随机梯度法，不能在多个计算机之间并行。采用CPU进行传统的DNN模型训练，训练时间非常漫长，一般训练声学模型就需要几个月的时间。这样缓慢的训练速度明显不能满足互联网服务应用的需要。目前，提升模型训练速度，成为许多大公司研发者的主攻方向。比如谷歌公司，搭建起了DistBelief这个深度学习并行计算平台。通过采用异步算法，实现随机梯度下降算法的并行化，从而加快模型训练速度。不过，工程方面尽管取得了一定的进展，但对解决各种服务需求来说，仍然有很长的一段路要走。

深度学习引领着“大数据+深度模型”时代的到来。尤其是在推动人工智能和人机交互方面取得了长足的进步。同时也应该看到，深度学习在理论、建模和工程方面仍面临着一系列的难题。而在具体应用方面，深度学习也面临着一些挑战。

人工智能神经网络建设从最初的设想到成为信息技术中的应用，花了超过50年的时间。在克服传统计算机性能不足方面，神经网络算法较其他算法更具有先进性。在早期的实验中，网络训练方法是：“迭代地调整每个神经元施加到其输入的数据，来尽量减少整个网络的输出与所希望的结果之间的误差。”这样的训练虽然较过去有所改善，但让深度学习在规模上面临着一个挑战。

2006年，多伦多大学开发的训练技术能用于包含多个隐藏层的网络，其中的一种技术叫作“预训练”。这种方法能让上层提取高级特征，但无法解决规模问题。处在较高层的神经元，需要巨大的计算能力。如用于图像处理应用程序的第一层所需要分析的像素就多达一百万个。深度网络的多个层连接的数量非常巨大，每个图像的连接就达几十亿甚至上千亿。训练这样的大型网络，需要数千亿的浮点运算。这样的巨大规模，让神经网络的训练变得非常缓慢。

另外，深度学习的形式也存在一定的限制。谷歌公司通过电脑游戏来评估深度神经网络应对不同类型问题的性能时发现，深度神经网络无法处理类似穿越迷宫这样的情况。当然，面对挑战，各种应对措施也相应实施。比如AMD和nVidia公司，他们通过提供并行执行能力，从而在图形处理单元（GPU）上大大节约了训练时间。在寻找生物细胞分裂视觉特征的实验中，他们只花了三天时间，而在传统CPU上的训练时间则要达五个月。

可以展望的是，人工智能将引领未来的技术和系统革命，而随着深度学习存在的问题和面临的挑战被逐渐攻破，人工智能前行的步伐将会越来越快。

7.深度学习的未来发展趋势

深度学习技术发展到今天，离不开两方面技术的进步：层次结构概念的创建和让电脑能自己提取特征。层次结构，是人类培养电脑对事物理解的一种方式，即让电脑在学习一些简单的概念之后，进而能够理解复杂的概念。当从过去所熟知的事物中有了新的发现时，就会通过逐渐优化理解模型来让电脑不断适应，而这些新发现的事物，又能够帮助电脑更好地理解相对应的事实与数据。

深度学习系统可以通过组合一些简单的概念来表示某一形象。它可以通过某个形象边缘的概念来自行依次定义其轮廓，而不用特意教它有关中间区域的概念，因为它会自己学习。比如说，在一个视觉识别系统中，电脑可以在一张松鼠跳跃的照片中识别出松鼠，而不需要提供给系统有关松鼠可能具有的颜色、体型或行为。只要电脑面对一只松鼠时，它就能识别这是一只松鼠。

正是具备这样的功能，深度学习技术受到了前所未有的重视，并有了更广泛的应用。因而，谁都看好深度学习技术的发展前景。纽伯格（Brad Neuberg）是一位在Dropbox做新产品开发的工程师，在机器学习、计算机视觉和神经网络研究方面，卓有建树。他在自己丰富的实践经验上总结出了深度学习未来发展的十大趋势。

（1）神经网络框架将会变得越来越复杂而精密。

神经网络是模拟人脑神经元功能，通过建模和连接，来研制一种具有学习、联想、记忆和模式识别等智能信息处理功能的人工系统。它的一个重要特性是，能够从环境中学习，并把学习的结果存储在网络的连接中。这种学习是一个过程。人们把学习集中的每个输入加到神经网络中，并做出神经网络输出的分类，待全部学习集运行完成，神经网络就能总结出自己的想法。然后用神经网络来分别测试测试集中的测试例子。测试通过，说明神经网络构建成功。之后就可以用这个神经网络来判断事务的分类。神经网络框架决定着建模和连接的维度和功能。

目前，在感知、语言翻译等方面，最先进的神经网络框架正在发展，不再局限于前庭式框架或卷积式框架，并正在混合匹配如自定义目标函数、多皮层柱和卷积等神经网络技术。

（2）所有最酷的系统都会使用LSTM。

LSTM是英文Long-Short Term Memory的缩写，指的是一种时间递归神经网络，由Hochreiter和Schmidhuber于1997年提出。LSTM是一种RNN特殊的类型，具有独特的设计结构，可以学习长期依赖信息，适合处理时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。

纽伯格指出，在未来，“大部分最先进的系统都将LSTM纳入系统中，以使系统具有捕捉重复模式的记忆力”。

（3）“注意力模型”在升温。

人们每天都会对感知到的外界信息进行选择，以选择出最重要的信息。同人的这种机能一样，计算机视觉计算系统面对大量需要处理的信息，如何忽略无用或次要的信息，让视觉感知变得高效可靠，从而满足某些应用中的实时性要求，就成为一项必须解决的技术。注意力模型就成为这项技术的切入点。简单来说，注意力模型可理解为，计算机视觉系统基于时域的显著性目标检测模型，即用智能的方式确定系统在场景图中的研究顺序，其所采用的一种有效方法是，让系统模仿人的视觉感知系统的功能和行为。

如今，已经有一些系统开始将神经系统完成任务的过程放到“注意力模型”的背景中。虽说不普遍，还不是正规神经网络流水线中的一部分，但是已不是个别做法。

（4）神经图灵机仍然有趣，但并没有影响到实际工作。

图灵机，又称图灵计算、图灵计算机，是由英国数学家，被称为“计算机之父”的阿兰·麦席森·图灵提出的一种抽象计算模型。也就是让一个虚拟的机器来代替人工进行计算，是将人工手算的过程进行抽象。这种抽象的机器，有一条无限长的纸带，纸带上有很多小方格，每个方格有不同的颜色。有一个机器头在纸带上移来移去，从当前纸带上读入一个方格信息，然后根据程序，输出信息到纸带方格上。在深度学习界，人们认为，建造类脑计算机必须在保留“图灵机”的基础上进行改变。但是，这种看法是错误的。因为计算模型本质上是一种数学构建，要改变计算架构，就得改变图灵计算模型。

由此，纽伯格指出，“神经网络图灵机（Neural Turing Machines）的研究，或者说能够有差异地训练一个神经网络来学习算法，仍然有趣，但是还没有应用到实际工作中。它们还很复杂，并且目前只能解决玩具问题（toy problems）。”

（5）计算机视觉和自然语言处理，会变得几乎不可分离。

计算机视觉和自然语言处理都是人工智能的分支，这两个领域的深度学习正在融合。卷积神经网络最初应用在电脑视觉中，现在开始应用于一些自然语言处理中。LSTM第一次做出成果是在自然语言处理中，现在被纳入计算机视觉神经网络任务中。另外，电脑视觉和自然语言处理的交叉部分及一些嵌入技术，也成为热门应用。

（6）符号微分法越来越重要。

在神经网络框架和目标函数变为可以自定义的同时，它们本身也变得越来越复杂，人为手动提取的难度越来越大，也容易出错。而采用符号微分法，在构建框架和目标函数的训练中，能够在众多碎片中找出正确的微分，从而保证误差梯度可以反向传播。

（7）神经网络模型压缩带来了越来越多令人惊喜的结果。

压缩一个训练过的模型的权重数量的方法有二值化、固定浮点、迭代剪枝和微调措施等。这些方法带来了如将很复杂的模型适配到手机上、与云端无延迟的对话来得到结果等应用。例如，与云端无延迟的对话来得到结果，如语音识别。另外，在移动装置上使用训练好的神经网络模型，就有可能完成接近实时的新类型电脑视觉任务。

（8）深度学习和强化学习的交叉在继续。

在深度学习和强化学习领域，出现了一些让人振奋的事情。如端对端机器人就是通过使用深度学习和强化学习，让原始传感器数据直接过渡到实际动作执行器上。这种交叉，已经让过去仅仅是分类发展到对在方程中加入计划和行动的理解。

（9）批量归一化开始使用。

在深度学习样本训练时，会遇到归一化图像的情况。为了提高训练效率，在训练之前都要将正负样本的尺寸归一化为统一大小。目前，在神经网络工具包中，批量归一化（batch normalization）正被考虑成为一个标准部分。

（10）神经网络和产品应用携手同行。

神经网络的方法在不断创新，而且这些方法也在快速扩展到实际应用产品中。目前，尽管只有谷歌这样的公司能做到这一点，但就行业来说，这是一种发展趋势——任何技术的进步，最终都会应用和服务于实践和生活。

第七章　被唤醒的人工智能识别——感知识别技术的大爆发

深度学习技术的突破，带动了人工智能算法上的突破，推动了大数据的灵活应用，打通了高速移动数据网络通道，由此让语音识别技术得到极大提高，智能语音由“听话”变为了“懂话”，从而实现了语音交互。与此同时，图像识别技术在经历了工具化、娱乐化阶段后，开始让机器向具有与人类相似的分析、理解和处理等能力的更高阶段发展。在自然语言处理方面，尽管还面临着很多挑战，但是，随着人工神经技术的进一步发展，越来越聪明的机器开始由设想向现实进发。可以说，人工智能的识别技术已经被唤醒，并将会迎来大爆发。

随着识别技术的进步，业内人士无不充满乐观地预测：在未来10年内，彻底的自动驾驶汽车将会出现并得到普及；人工智能系统将会在各种行业内得到普遍使用；在未来5-10年内，可数据化的各项工作都能在人工智能的配合下完成。随着微软小冰和软银Pepper这样懂人类情感的机器人的面世，还可以预见，总有一天，能够完全懂人类情感并与人类进行情感交流的类人机器人会出现，并成为服务于人类的忠实伴侣。

1.语言识别：已经被应用的语音智能处理系统

长期以来，语音识别系统在对每个建模单元的统计概率模型进行描述时，大多采用混合高斯模型（GMM）。由于估计简单和有成熟的区分度训练技术支持，这种模型适合海量数据训练，所以它也就在语音识别应用中居于垄断性地位。不过，GMM本质上是一种浅层网络建模，对特征的状态空间分布不能充分描述。其特征维度一般也就几十维，对特征之间的相关性也不能进行充分描述。因而，GMM建模是一种似然概率建模，能力有限。

2011年，微软公司在识别系统研究方面取得成果，这种基于深度神经网络的成果，对语音识别原有的技术框架进行了彻底的改变。

由于采用了深度神经网络，特征之间的相关性得到了充分利用描述，连续多帧的语音特征并在一起后，形成了一个高维特征。由此，深度神经网络就得以采用高维特征训练来模拟，最终形成较为理想的适合模式分类的特征。在线上服务时，深度神经网络的建模技术能够和传统的语音识别技术进行无缝对接，大幅度提升了语音识别系统的识别率。在线下的服务方法是，在实际解码过程中，仍采用传统的HMM声学模型、传统的统计语言模型和传统的动态WFST解码器。在声学模型的输出分布计算时，完全用“神经网络的输出后验概率乘以一个先验概率来代替传统HMM模型中的GMM的输出似然概率”。这样的语音识别系统比传统的GMM语音识别系统的误识别率下降了25%。

Google公司是最早采用深层神经网络进行声音建模的工业化应用企业之一。其产品中采用的深度神经网络有4-5层。相比而言，百度采用的深度神经网络达到了9层。这就是百度更好地解决了深度神经网络在线计算的技术难题的原因所在。因而，百度在拓展海量语料的DNN模型训练方面占有更大的优势。

由于深度神经网络的采用，使得语音识别技术得到了广泛应用。就大家常见的来说，如语音导航、语音拍照、语音拨号、语音唤醒等功能，已经成为各智能应用上最普遍的终端。另外，智能语音操控也由当初的聊天功能发展成为能帮助用户解决实际问题的功能性应用。现在，几乎所有的主流智能手机都带有一定程度的语音功能。比如说，苹果公司iOS有Siri、谷歌公司Android有Google Now、微软公司Windows Phone有Cortana等。在这方面，智能语音正在走向成熟，智能语音控制成为行业发展的一大特色。

随着智能操作系统时代的来临，平板电脑、智能家居和智能汽车等产品不断出现，语音识别功能被引入越来越多的应用之中。由此，语音智能系统迎来了新的机遇。这其中，随着语音识别技术的提高，智能语音由“听话”变为了“懂话”，实现了语音交互。究其这种变化的原因，主要体现在以下几个方面。

（1）人工智能算法上的突破。语音识别的原理是模式匹配法。

在训练阶段，将用户依次述说的词汇表的特征矢量存入模板库。在识别阶段，机器将输入的语音与模板库中的每个模板中存入的语音进行比较，最终将相似度最高者作为识别结果。这种相似度，很难保证识别的就是原来的用户。

随着深度学习技术的突破，通过语音识别声学模型训练，采用多层深度神经网络，就能让语音识别错误率下降30%。这是语音识别技术最快的进步。

（2）大数据的灵活应用。

智能手机、平板电脑和可穿戴的移动智能终端的普及应用，预示着大数据时代的来临，让获取文本或语音方面的语料渠道大为拓宽，这就为语音模型和声学模型的训练提供了丰富的数据资源，也让大规模语言和声学模型的构建成为可能。

在语音识别中，大数据对于训练数据的匹配和丰富性，具有推动系统性能提升的作用，有效解决了语音的标注和分析所需要的大规模语料资源。

（3）高速移动数据网络通道被打通。

在2G和3G时代，受流量限制，严重制约了语音交互技术的无限制使用，也就让训练所需的海量数据累积较慢，从而限制了机器在语音辨识与语义理解方面能力的提升。而在本地模式下，因为缺乏大数据支撑，导致语音辨识率很低，从而影响了用户体验，导致使用频次下降，形成负反馈。

到了4G时代，随着不断提高的手机网速、增加语音应用的频次和范围以及由此带来的语音资料库呈海量增长，使得语音辨识准确率和语音分析能力得到很大提升。这方面的提升，推动了语音交互发展性能的提升体验，使得语音交互应用变得更加丰富，形成正向反馈。

总体上来说，人工算法上的突破让语音识别技术实现了功能上的智能化，建立在大数据基础上的声学模型让识别的成功率得到保障，4G高速网络既能快速上传样本，又能快速下载相应的识别结果，让用户的体验得到提升。由此，语音识别技术就走出了“听”的层面，朝着“懂”的层面发展，成为能与用户实现交互的助力帮手。

技术和理念上的突破，让人机之间的交互变得越来越频繁，人类对智能设备的依赖性也越来越强。只是，随着智能设备研发的深入，在其功能和性能不断提升的同时，人类操控设备的方式也变得复杂起来。有时候，智能设备离开专业人士，一般人就感到无所适从。怎样改变现状，让人工操控智能设备变得简单方便起来呢？如果让语音成为主流的交互手段，就能让人们针对智能设备的操作变得简单化，从而节省人机互动的时间。

针对语音识别技术的发展，最能体会到其给生活带来方便的人士，首先应是老龄人、低龄人和残疾人士。比方，老年人视力下降、动作不灵活，低龄儿童一时还不具备手写能力，而盲人无法识别事物等，都可以通过语音交互给生活带来方便。

另外，通过语音识别技术，还能让人机交互以人类最熟悉和习惯的方式进行。这种优势和价值一旦被充分挖掘并发挥出来，必将会对即时通讯、购物和搜索等垂直应用产生巨大影响。目前，将语音交互技术应用于搜索引擎、浏览器等应用的入口，成为产业巨头们纷纷投入资源进行研发的重要内容。

随着语音识别技术的发展，语音交互产业链基本形成。在语音交互技术领域，仅从中国来说，就涌现出了一大批优秀企业。他们经过多年探索，让语音技术不再成为国际巨头垄断的技术，拥有核心技术的成果不断面世：有了如清华、中科院等人工智能技术研究机构推出的智能机器人；有了如科大讯飞、捷通华声等掌握的人机交互技术等。而在互联网及应用领域语音技术也呈现出百花齐放的局面，如在影视、音乐、餐饮、旅游和导航等方面，语音识别技术得到了良好的运用。

2.图像识别：人工智能怎样识别生活中的图像

对于图像识别来说，在相当长的一段时间内，人工智能的研究都停留在文字层面。比如说，让机器像人一样回答一些书面问题。但是，从现实需要来看，仅让机器处理文字是不能满足需求的，还需要它们能够像人类一样善于视觉处理，识别图案和物体等。

为了让机器能具有人在视觉方面所具有的特征，图像识别一直以来都成为人工智能研发方面的一个重要领域。人们为此编制出了专门的计算机程序来让机器模拟人类图像识别活动，并提出了各种图像识别模型。最初，人们所建立的是模板匹配模型。其方法是，为了识别某个图像，先建立起该图像的模板，存储于机器中。当机器“看见”的图像与记忆中的图像相匹配时，这个图像就被它识别了。比如说，识别“人”这一文字图案，首先将这一图案存入机器“记忆”中，一旦机器发现外界有大小、方位、形状都与记忆中的“人”字完全一致时，这个“人”字就会被它认出来。但是，这种模型在识别图像时，必须是与记忆模板中的图像完全一致时才能被识别，而不能像人类那样，认识一个“人”的图案后，可以认识更多不同形状、大小、方位的“人”字。

针对模板匹配模型的不足，有人提出了原型匹配模型。该模型的理论基础是，在机器存储中，不是安装所要识别的无数个模板，而是从图像中抽象出某些相似性，将其作为原型，来检验所要识别的图像。这就是说，只要找到一个相似的原型，其对应的图像就能被认识。虽然这种模型比模板匹配模型更适宜，但它难以通过计算机程序体现出来。

从应用来说，图像比文字更具有生动、易于理解、有趣和艺术感的特点，还能存储更多记录信息。从技术上来说，图像识别的过程包括图像预处理、图像分割、特征提取和判断匹配等步骤。但是，随着实际需要，人们对图像识别技术的突破变得格外迫切。比如在互联网领域，当信息为文字时，人们可以通过搜索轻易找到所需内容，还可进行任意编辑。但当信息是图片时，就无法做到对图片内容进行检索，这就降低了信息探索的效率。这时，图像识别技术就显得特别重要。

很明显，人们最初借助图像识别技术，主要是用来满足娱乐化的需求。比如一些网站推出的识别功能，目的是让用户找到与他们长相相似的明星。还有一些公司借助图像识别功能来增加游戏玩家的体感。在这个阶段，图像识别技术对人类视觉起辅助和增强的作用，是一种辅助性的工具。就好比将人的视觉外包给了机器一样。其工作原理可简单理解为，人眼获得目标信息，然后转化成机器可理解的关键词；机器通过图像识别技术，担当起了人的外部眼睛的角色；机器将“看到”的图像进行分析后，将分析结果呈现出来。在这一过程中，摄像头就成为解密答案的钥匙。

图像识别技术在经历了工具化、娱乐化阶段后，开始向更高阶段发展。目标就是让机器具有与人类相似的分析、理解和处理等能力。早在1989年，卷积神经网络（CNN）模型就已问世。CNN是深度神经网络，一般具有两个非线性可训练的卷积层和固定卷积层，再加一个全连接层，一共五个以上隐含层。这是深度学习在图像识别领域最早的应用尝试。在小规模图像识别上，CNN取得了当时最好的效果。但是，在大规模图像识别上，CNN取得的效果一直不好。比如对像素很多的图片内容理解，都不理想。到2012年时，图像识别技术取得大踏步前进。这主要得益于算法的提升。

计算能力提升和海量的训练数据，让深度学习模型成功应用于一般图像的识别和理解，不仅大大提升了图像识别的准确性，也避免了抽取人工特征时的时间消耗，还提高了在线计算效率。因此，深度学习方法也就成为图像识别的主流方法。

人的视觉往往与人的体质牵连在一起。比如，当人过度疲劳或看东西时间过长，就会出现暂时性的视觉模糊，以致对看到的事物出现误判断。在这方面，机器视觉相比人的生理视觉来说，优势就体现了出来。而人的判断往往都受环境或心理等因素的影响，主观性非常强，也就会让人在视觉判断上出现偏差。在这些方面，机器视觉就显得更加准确、客观和稳定。从生理角度来看，人的视觉有着天然的局限性。有时，人们看起来感到非常真实的视觉场景，却是一个错觉。只有反馈到人的眼球中心的视觉场景的中间部分，人才能详细地看清楚。偏离中间大约10度，视觉细胞就变得更加分散。因而，人的视觉世界的边缘是无色、模糊的。这也就是人们在经历不同的事情发生时只会关注到其中的一样，而普遍忽视了其他事情发生的原因。在这方面，机器有更多的优势。它们能“记”下视野所及范围内的所有事情，不会像人类那样，在视野所及范围内，只记下自己印象深刻的那一部分。在现实生活中，视频监控是图像识别最广的应用。传统的监控过程是，时刻有人叫提高警惕监视着监控画面，然后依据人的判断来对视频内容作出分析，得出结论。在这一过程中，会因人的疲劳、注意力分散等原因而影响监控的效果。到了人工智能深度学习阶段，图像识别技术日益成熟。这时，机器就可以自行地对视频进行分析判断，及时发现异常情况。由此，就带来了更高的效率和准确度。这种技术被用在反恐领域，而事实证明，机器识别人脸的技术，要远远比人的主观判断优秀。

一旦机器真正具有了视觉，许多人类所不能、不方便或不情愿从事的工作，就都可以让机器去代替完成。目前，图像识别技术在应用上还只是起着导盲犬性质的指引作用。所采取的措施是，通过人工添加标签或注释，帮助机器来理解图片。由此，机器也就无法具有人类一样的视觉。不过，图像识别技术的发展从来没有停止过。随着研究深入和技术进步，未来的图像识别技术所起的不再是导盲犬的作用，而是一个全职管家的作用。到时，人类就会从诸多日常琐事中抽身出来，去从事自己更感兴趣的事。

2015年5月，谷歌公司推出Google Photos。人们称该产品为“人工智能和图片搜索结合后所产生的强大功能”。该产品如果要搜寻一个人，可以搜寻到该人从婴儿时期以来的所有照片。而在搜寻某个品种时，则能找到该品种所对应的照片。

在此前，谷歌公司推出了名为TensorFlow的人工智能平台。该平台提供了强大的图片搜索功能，能够快速将人工智能与图片结合起来。从应用上来看，该平台的推出，将会推动机器学习和人工智能的发展。

Facebook公司在Messenger应用上推出了一项新功能，通过扫描手机相册照片来进行面部识别处理。这项功能的特别之处在于，即使是遮住了脸部，其“面部识别”功能也一样能识别被遮住的面部。这些，都是图像识别技术应用上的新突破。Facebook公司的最终目标是在任何场景下识别出任何人，哪怕是在光线不清晰的情况下。

随着图像识别技术的不断发展，能够具有人一样的视觉、能够理解照片的人工智能将无处不在。届时，真正意义上的类人机器兴许就出现了。

3.自然语言处理：人工智能得以实现的关键

对自然语言处理（也称为自然语言理解）技术的探索，可以追溯到20世纪40年代。该技术是计算机出现后才有的一种新技术，随着计算机的不断发展，相关人员这方面的探索也取得了一系列进展。到近20年，随着互联网技术的发展，自然语言处理技术得到长足发展，有力促进了网络核心能力的增强。比如互联网的信息检索能力。在刚开始时，人们在搜索引擎中输入关键词时，所得到的结果往往是大量与所需无关的信息。到后来，这种现象越来越少，所搜索到的基本上都是最贴近搜索者需求的信息。这种搜索质量的不断提升，就是自然语言处理技术不断改进的结果。

自然语言处理，在英语中被简称为NLP（Natural Language Processing），是人工智能的一个子领域，可简单理解为使机器能理解诸如汉语、英语等人类语言的技术。比如，一台机器如果既懂汉语又懂英语，那么它就可以在两者之间充任翻译。再如，如果电视机能理解观众的语言，那么观众就可以不用按钮而直接通过说话来遥控电视机，选择自己喜爱的节目。自然语言处理所涉及的范畴主要包括文本朗读、语音合成、语音识别、自动分词、词性标注、句法分析、自然语言生成、文本分类、信息检索、信息抽取、文字校对、问答系统、机器翻译、自动摘要和文字蕴涵等主要方面。

自然语言尽管是人类智慧的结晶，但在自然语言处理方面，却属于人工智能之中最大的难题之一。这些难题主要体现在单词的边界界定、词义的消歧、句法的模糊性、有瑕疵的或不规范的输入和语言行为与计划等方面。

要实现自然语言在机器上理解和生成是非常困难的，原因在于自然语言本身存在着各种各样的歧义性或多义性。以汉文为例。一个汉文文本是由字、标点符号等组成的一个书面表达整体。字可以组成词，再由词组成词组，进而是句子、段、章、篇。在这些组成中，看似一样的一段字符串，在不同的场景或语境下，可以有不同的理解，生成不同的意义。一般情况下，可以设置不同的场景、语境的规定来解决语言歧义。但是，消除歧义，需要大量的知识并通过推理才能完成。怎样将这些知识加以收集和整理，并以合适的形式将它们存入计算机系统中，有效地利用它们来消除歧义，是繁巨困难的工作。

有业内人士指出，自然语言处理，今后可朝着两个互补式的方向发展：“大规模语言数据的分析处理能力”和“自然的人—机器交互方式”。

大规模语言数据的分析处理能力，指的是建立在自然语言处理上对语言信息进行获取、分析、推理和整合的能力。这类应用可涉及制造、农业、能源、金融和服务等各个行业。以智能制造业为例。这类产业在产品制造过程中，在工艺、设计、加工和销售等各个环节，会产生大量数据，其中很大一部分都是以自然语言的方式存在的。要想实现生产组织全过程的正确决策，关键要自动分析并理解这些语言数据。而用机器来从事这些事务，就比人工具有信息全面、响应快速的特点，从而能迅速、及时地服务于人工决策。不单是智能制造领域，对于其他如农业、能源、金融和医疗等领域来说，自然语言处理，将会是提升自身竞争力的重要技术支撑。

自然的人—机器交互方式指的是，建立在自然语言处理基础上的人与机器之间的交互方式，将自然语言作为人—机器交互的自然接口。目前，在人工智能使用方面，通常都是先赋予产品某项功能。这种功能是由事先专门为机器设计的语言编写程序来实现的。当用户在使用该产品的这项功能时，需先进行按键选择，让产品领会并执行用户的指令。

通常的情形是，人们在开发或使用机器时，都需要一套专门的交流语言或方式。不同的机器，通常要使用不同的语言或方式。这就意味着，为了开发或使用各种类型的机器，人们就要学习不同的语言。这对于开发者来说，是一个非常大的负担。不同的机器有不同的交互方式，随着机器在社会生产和生活当中被广泛使用，人们不断学习不同大量语言的行为就成为不可能。这严重影响了人们对机器的开发与使用。如果使用统一的交互方式，使用人类的自然语言，就成为一种极佳的选择。自然语言是人类生活中最为自然且方便的交流方式，不仅不容易出错，还能体现出每个人的个性。只有通过采用自然语言处理，才能让机器具有理解人类语言的能力，从而实现建立在自然语言基础上的人机交互。

从技术层面上来讲，经过几十年的发展，NLP的主流已经转到统计的模型。不过，作为统计方法之一的人工神经网络在NLP领域并没有受到重视。在这方面，最早应用的是语言模型。2003年，加拿大蒙特利尔大学教授Yoshua Bengio等人提出了用embedding的方法将词映射到一个矢量表示空间，再用非线性神经网络来表示N-Gram模型。NEC美国研究院是世界上最早将深度学习用于NLP研究工作的机构。该机构于2008年开始采用embedding和多层一维卷积的结构，用于解决POS Tagging、Chunking等典型NLP问题。他们将同一个模型用于不同任务，都取得了相当显著的成果。

自20世纪90年代开始，自然语言处理领域就发生了两个明显的变化：要求自然处理系统能够处理大规模的真实文本，一改过去只能处理很少的词条和句子的系统；对系统并不要求对自然语言文本进行深层的理解，只要求能从中抽取如提取索引词等有用的信息。同时，重视和加强大规模真实语料库的研制和大规模、信息丰富的词典的编制工作两个基础性工作。

自然语言处理是计算机科学、人工智能、语言学之间的相互作用的领域。目前，它还面临着很多挑战。但可以相信，随着人工神经技术的进一步发展，将来的机器将会变得越来越聪明，能引导人工智能应用深入社会生活的方方面面。

4.专家系统：人工智能与专家系统的完美结合

专家系统指的是由人类专家编制出的一个具有大量知识和经验的智能计算机程序系统。通过这个系统，可以进行推理和判断。它的特点就是模拟人类专家来解决复杂问题。它是人工智能的一个重要分支，也是人工智能中最为活跃的一个应用领域，能让人工智能突破理论研究而得到实际应用。

20世纪60年代初，出现了通过计算机来证明定理和进行逻辑推理的求解程序。但这些方法无法解决大的实际问题，也很难把实际问题转化为适合计算机解决的程序。1965年，费根鲍姆等人结合化学领域的专门知识，于世界上第一个研制出了一个名为dendral的专家系统。通过这个系统，可以推断化学分子的结构。随着计算机技术的发展，专家系统的理论和技术得到了长足发展，在包括化学、数学、物理和生物等众多领域都有了广泛的应用，多达几千个专家系统被开发出来。这些系统在功能上，有些甚至超过了同领域人类专家的水平，在实际应用中也取得了良好的社会效益和经济效益。

经历过三个阶段的发展，目前专家系统正向第四代过渡和发展。第一代专家系统主要求解高度专业化的问题。虽说该系统在这方面的能力很强，但其求解面窄，在体系结构的完整性、可移植性等方面都存在缺陷。第二代专家系统如mycin、casnet和prospector等属单学科专业型、应用型系统。相比第一代来说，其在体系结构的完整性和移植性方面有了一定程度的改善，在系统的人机接口、解释机制和不确定推理技术等方面都有所改进。第三代专家系统向多学科和综合性方面转型，采用多种人工智能语言、各种知识表示方法以及开发工具来研制大型综合专家系统。在前三代的基础上，开始采用大型多专家协作系统、多种知识表示等新人工智能技术来实现多知识库、多主体的第四代专家系统。

专家系统通常由六部分构成，分别是人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库和知识获取。其中以知识库和推理机相互分离最具特色。这些构成随专家系统的类型、功能和规模的不同而呈现出差异性。下面简单介绍一下知识库与推理机。

计算机要想将专家的知识进行运用，首先就得有一定的方式来表示知识。常用的表示方式有产生式规则、语义网络和框架等8个方面。其中，建立在规则之上的产生式系统是让知识运用得以实现的最基本方法。产生式系统主要由三个部分组成，分别是综合数据库、知识库和推理机。它们包含的内容分别是求解问题的事实和断言、用前提加结果形式表达的知识规则和运用控制策略达到可应用的规则。

顾名思义，知识库是用来存放知识的。在专家系统中，问题的求解就是运用知识库中的知识来模拟专家的思维方式。因而，知识库中知识的质量和数量决定着专家系统质量的优劣。在通常的设计中，知识库与专家系统程序是相互独立的。这也就表明，用户可以通过对知识库中的知识进行丰富和完善来提高专家系统的性能。

在专家系统中，运用得较为普遍的知识是产生式规则，其形式就如同BASIC里的条件语句一样，只要条件得到满足，就会得出相应的结论。

推理机就是针对现有条件或信息，反复匹配知识库中的规则来得到问题的求解结果。就方式上来说，有正向和反向推理两种。正向推理是找出相匹配的规则，改变原来数据库的内容。直到数据库的事实与目标一致或没有找到相匹配的规则时才停止。反向推理是从选定的结果出发，寻找可以达到目标的规则。如果有与数据库中相匹配的规则，问题就会得到解决。推理机解决问题的思维方式类同于专家解决问题的方式，知识库就是通过它来实现价值的。

在实际应用方面，美国斯坦福大学开发出的针对细菌感染疾病的MYCIN系统，就是针对诊断和治疗的计算机咨询专家系统。只要向系统输入病人信息，MYCIN就会做出诊断并提出处方。

疾病专家从诊断到提出处方，大致会采取四个步骤：确定病人是否是细菌引起了感染并需要治疗、引起疾病和菌种、抑制这种病菌该使用的可能有效的药物和选择最合适的药物。这种决策主要依赖于专家的临床经验。MYCIN系统就是想用产生式规则的形式，来让系统模仿专家的推理过程。系统通过和内科医生的对话方式来收集病人如症状、病历和实验室观测数据等情况。内科医生在被询问时，会输入相关信息。而就这样经过不断询问，所得到的信息就会用作MYCIN系统诊断的依据。一旦有合理的诊断，系统就会列出可能的处方，然后通过与医生问询对话，选择适合病人的处方。

MYCIN系统能够对不确定和不完全的信息进行推理。比如，在诊断细菌类别时，通常会将病人的血液等样品放在介质中培养。但这样的培养过程一般需要24或48小时甚至更长时间。而在很多情况下，病人的病情不允许等待的时间过长。这就要求医生在对病情掌握不准确的情况下做出判断，从而及时救治病人。在这方面，MYCIN系统的优越性就充分体现了出来。

MYCIN系统还有一个优点是，即使是未经过专门训练的医生，也能轻松使用它。系统通过英语和使用医生进行对话，就可解答医生提出的问题，帮助医生理解MYCIN是如何做出决策的。另外，MYCIN系统还可以识别同义字、处理输入时单词的拼法错误等。

MYCIN系统由咨询、解释和规则获取3个子系统组成。系统存放信息的数据库有静态数据库，用来存放咨询过程中用到的所有规则。可以说，它就是专家系统的知识库。还有动态数据库，用来存放病人的信息和咨询中系统所询问的问题。

咨询时，启动咨询系统就会进入人机对话状态。在这一过程中，系统会对用户提出必要的问题并进行推理。这些问题所针对的是用户以前所作的回答。如果系统从已有的信息中无法推论所需要的信息时，会继续询问，如果医生对咨询中的一些内容有疑问，他可以暂停咨询，改向系统提出问题。这时系统会给予解释。恢复咨询后，系统会重新返回咨询过程。

当咨询结束时，系统会自动地转入解释子系统来回答用户的问题，并解释如何得到某个结论。这样做，实质上就是说服医生接受系统的结论。

规则获取系统是帮助建立系统的知识工程师用来完善规则的。这个系统可以让知识工程师来修改或增加规则。

MYCIN系统由INTERLISP语言编写。初始的系统可以识别50种细菌，有200条关于细菌血症的规则。后来，该系统经过扩展和改进，可以对脑膜炎进行诊断和治疗。MYCIN系统自运作以来，充分表明在对细菌血症和脑膜炎病人的诊断并做出处方方面，比传染病方面的专家还高明。这进一步表明专家系统在应用方面的广阔前景。不过，同时还应该看到，MYCIN系统目前还不能用于临床。其主要原因是在数据方面的匮乏，即缺乏传染病方面的全面知识。

专家系统早期所采用的是如fortran、pascal和basic等通用的程序设计语言以及如lisp、prolog和smalltalk等人工智能语言。人工智能专家和领域专家通过合作来完成编程。这时的专家系统研制周期长、难度大，但灵活实用，因而一直为人工智能专家所使用。近年来，专家系统技术走向成熟，在工程、科学和商业等领域得到了广泛应用，在某些应用领域，其成果甚至超过了人类专家。

5.从0到1的智能化智能体

所谓从0到1，指的是从无到有的一个颠覆性的技术进步或技术成果被研究出来。这样的技术或成果，对人们的现实生活所带来的影响或对人们的心理感受所带来的冲击往往也是颠覆性的。在人工智能领域同样如此。就人工智能识别领域来说，尽管很多识别技术和技术手段的不断出新还不足以用颠覆性来说明，但人们还是普遍乐观地认为，总有一天会出现从0到1的奇迹。在这里，还是有必要对人工智能的发展做一番梳理。

早在1950年，当时的一些专家就把找到人类智能的本质并将其复制到机器上作为研究目标和方向。有些人认为，只要能造出会下棋的机器，就能找到人类智能的本质。随后，这样的机器就不断被制造出来。

1952年，阿瑟·塞缪尔编制出了一个跳棋程序，并于1955年通过吸收机器学习技术对该程序进行了改良。随后，阿瑟·塞缪尔与这个程序进行对垒，居然经常落败。这是第一个于游戏中战胜程序编写者的程序。

1994年时，一个名为“奇努克”的跳棋程序打败了当时的人类卫冕冠军。1997年，一个名为Logistello的黑白棋程序在与当时的世界冠军村上健的对战中，取得六战全胜的骄人战绩。这一年，深蓝计算机的国际象棋程序战胜了当时的世界冠军加里·卡斯帕罗夫。2005年，一些桥牌软件已经能够同当时的桥牌高手进行对弈。2010年，IBM公司研制的沃森超级计算机在《危险边缘》游戏中击败了当时的两名擂主冠军肯·詹宁斯和布莱德·拉特。2016年，谷歌公司研制的AlphaGo战胜了世界围棋冠军李世石。

从这些事件中可以看出，人工智能在游戏领域中已经达到甚至超越了人类的水平。因而，有关人工智能方面的专家就对人工智能领域出现从0到1的变化现象做出了一些展望。他们认为，人工智能的发展并不局限于游戏领域，而是在以下领域更会出现里程碑式的进步。

（1）在未来10年内，彻底的自动驾驶汽车将会出现并得到普及。

Google公司在这方面先人一步。到2015年时，他们推出的自动驾驶汽车安全行驶里程已经超过百万英里。在人类的日常生活中，比驾驶汽车更复杂的智能事件并不多。自动驾驶技术取得成功，就意味着第一、第二产业上的工作都能通过人工智能来解决。可以预见的是，未来的第一、第二产业将是人工智能大显身手的行业。第一、第二产业的突破，也一定会带来服务型人工智能的突破。事实上，人工智能已经在一些局部领域开始服务于人类了。

（2）沃森类系统在行业内得到普遍应用。

沃森系统是由IBM公司开发出的人工智能系统。它由90台IBM服务器、360个计算机芯片驱动组成，拥有15TB内存、2880个处理器，每秒可进行80万亿次运算。该系统内存储了大量图书、新闻和《世界图书百科全书》等数百万份资料。通过模仿人脑，它能够读懂词汇、语言，甚至是人类语言中的一些暗喻和双关语。在读取问题后，它能够在不到5秒的时间内从数据库中钻研超过2亿页的内容。

IBM公司推出沃森系统，并不仅在于参与知识竞赛，而是要将它商业化。为此，他们将该系统用于医疗领域。随着其技术融入医疗过程，也就表明人工智能开始接管医院里所有的数据和相关工作，也意味着人工智能成为真正的专家系统。这样的系统，必将会扩展到法律、财务和管理乃至所有领域。可以预见的是，在未来5-10年内，沃森系统会进入各家医院。

（3）在未来5-10年内，可数据化的各项工作都能在人工智能的配合下完成。

人工智能在金融领域已经成为标准工具，在其他领域也必定能发挥作用。

（4）类人机器人将出现。

这类机器人有足够的智能和行动能力，可以按照人的意志完成所有的工作，包括代替人类到战场上冲锋陷阵。目前，该项目的进展仍差强人意。研发机器人，与别的人工智能是完全不一样的程序——一种不可控的程序。比方说训练一个程序去识别图片里的狗，当这个程序识别另一张具体图片时，人是没法控制它到底会把图片中的狗识别成什么的，这也就会出现错误的识别情形。随着大数据的运用和云提供的高计算能力，让深度学习技术在语音、图像识别等领域取得显著进展——比如说图像识别技术在识别一些国家领导人时的准确率达到了99%，机器人的智能将会不断提高，接近人类。类机器人几乎可以胜任所有的人类工作，甚至从理论上来说，它可以让人类从劳动中得到彻底解脱。只是，缘于技术上所限，这类机器人的出现还需要等待一定的时间。有关业内专家表示，不论是等上30年，甚至更长时间，类人机器人一定会出现。

当然，现在人工智能领域出现技术突破也好，对未来进行展望也好，都还没出现颠覆性的突破，还处在由0到1的过程中。要实现突破，必须让突破前的技术取得由1到100的积累。因而，对人工智能来说，目前所要做的工作就是让现有的技术从1变到100的速度变得越来越快。

很多技术的发展，从0变到1实现了，但从1变到100的过程，往往十分漫长。以汽车业为例。第一辆汽车问世，可以说是由0到1。但其后，汽车技术的发展基本上都局限于机械范畴，只是到后来镶嵌了一些智能元件而已。目前，超过100年了，汽车都还处在由1到100的发展过程中。计算机同样有这样的发展过程，自图灵奠定理论之后，冯·诺依曼设计出了一套体系结构把计算机制作出来。这个过程就是计算机从0到1的过程。此后，从电子管计算机到晶体管计算机，再到建立在大规模集成电路上的计算机，都是在经历由1到100的发展过程。

从现实来看，人工智能在何时能够在现有的技术基础上实现从0到1的飞跃，仍是个未知数。其中的缘由，起码体现在人们对人工智能仍没有清楚的理论基础，也不知道人工智能究竟是什么。比如，当初有人认为，机器在下棋时战胜人类就拥有了人类的智能，而后来真战胜人类后，又有人认为这根本算不上什么智能。此外，在发展思路上人工智能也经历着多种变化。最开始人们认为，人工智能依赖于一种物理符号系统，通过处理符号来起作用。然而，这一层面上并不能产生智能。后来人们考虑过遗传算法，只是也没产生什么有价值的结果。再后来，一些人开始转向神经网络。但这方面只是在语音识别、图像识别这类特定的领域取得较好的成绩，实质上也没完成由0到1的过程。究其原因，主要在于：缺乏理论基础、缺乏推理能力、缺乏短时记忆能力和执行无监督学习的能力。

尽管人工智能还处于盲人摸象的状态，但业内人士认为，现阶段人工智能从1到100的发展过程会发生得非常快，不会像汽车那样超过100年。如果真能解决某些基础问题，人工智能从1到100的过程也许只需要几年时间。这个过程一旦实现，下一个由0到1的过程，必是人工智能彻底改变人类社会的过程。届时，各种智能化的智能体将会代替人类工作，从而让人类过上轻松如神仙般的生活。

6.模式识别及其应用

随着信息技术的不断发展和计算机应用范围的不断拓宽，计算机在诸如声音、文字和温度等外界信息处理方面，越来越成为人们可以对生存环境进行数字化改造的工具。但在具体操作上，计算机本身并不能直接感知外界信息，而必须借助人在键盘、鼠标等外设件上的操作才能完成。尽管摄像仪、图像扫描仪等相关设备已经能够处理非电信号的转换问题，但其识别的技术仍然不高，不能让计算机“感知”到自己采用了什么样的信息。这些都表明，如果不解决计算机的感知能力，计算机的应用发展就会被高度限制。为提高计算机的感知能力，模式识别就诞生了。模式识别与人工智能识别有交叉。其技术是人工智能的基础技术。人工智能中所提到的模式识别，简单来说就是让机器来帮助或代替人类感知和认识外部信息，相当于对人类的感知能力进行仿真模拟。可以这样理解，人工智能识别技术是模式识别加上机器学习技术的融合技术。

所谓模式的概念，来自人脑的思维能力。人们在观察外界事物或现象时，就会展开思维，对所观察到的事物或现象进行分类。比如人类对字符的识别。一旦人认识某个文字，尽管这个文字出现了不同的写法，即使以前从未见过，人的大脑都会将它们归为同一类。这说明，只要认识有限数量的事物或现象，就能识别任意多的事物或现象。这些有限的事物或现象，叫作各个模式。在人工智能领域，人们较早就开发出了识别声音、脸和动物之类的技术。在开发出会说话的技术之前，球体之类的东西也能够被识别出来。对于模式识别技术而言，除了记忆，抽象和推广能力是关键。

随着技术的发展，人们可以处理更复杂的模式。比如在某个场合观察到人与人之间关系的微妙模式，随后不用切身经历就能发现与此相同的例子。模式识别的能力在动物中也容易观察到。比方农家饲养的家禽，能够自己知道回家的路，狗能识别主人的足迹等。这些可归为记忆识别。在推广能力方面，观察到的相似事物，虽然前后不同，但也能进行识别。这可通过建立模型来解决。人工系统通过学习来展示相同功能的东西，从而获得对这个事物的了解。这样的系统建立后，就可以替换原来的对象，还可以提高原来的性能。业界对于模式识别的研究主要集中在两个方面：生物体（包括人）如何感知外界对象；在给定的任务下，实现模式识别的理论和方法。这些研究，涵盖了生理学、心理学、生物学、数学、信息学和计算机学等不同学科。模式识别最早的研究重点在数学方法上。

20世纪50年代末，出现了一种叫作感知器的模拟人脑进行识别的数学模型，通过对识别系统进行训练，让系统具有将未知类别的模式进行正确区分和归类的能力。1957年，通过用统计决策理论方法来求解模式识别，促进了模式识别研究工作的发展。1982-1984年，有了模式识别的人工神经元网络方法。这让模式识别成为跨学科的研究领域。

模式识别还与统计学、语言学和控制论等学科有关系。在人工智能领域，在图像处理和自然语言理解方面，就包含模式识别问题。

模式识别的方法主要包括：决策理论方法、句法方法和统计模式识别三种。决策理论方法又叫统计方法。该方法的操作顺序是：先将识别对象进行数字化，转变成适于计算机处理的数字信息。随后进行特征抽取，从数字化后的输入模式中抽取一组特征。再就是将抽取的特征进行分类。句法方法又叫作结构方法或语言学方法，指的是把一个模式分解为较简单的子模式，再将这些子模式分解为更简单的子模式，最终得到一个树形的结构。统计模式识别的主要方法有：判别函数法、近邻分类法和非线性映射法等。

在实践中，模式识别已被使用于文字识别、语音识别、指纹识别、遥感和医学诊断等方面。

文字识别，侧重于机器自动输入方面。快捷、方便地将文字输入计算机中，是提高人机接口效率的一个重要因素。就汉字来说，录入计算机主要靠人工键盘输入和机器自动识别输入。而自动输入又分为如扫描仪扫描等识别输入和语音识别输入。从技术上来说，手写体的输入要难于印刷体的输入。在这方面，脱机手写体的识别还存在一定的技术难度。

在生物识别领域，声纹识别技术因具有方便性、经济性和准确性等优势越来越受到关注，使用领域也不断拓宽，成为人们生活和工作中使用最为普及的安全方式。这是语音识别技术在应用中最突出的一个表现。

人的手掌及其手指、脚、脚趾上的皮肤纹路，会形成各种各样且不同于他人的唯一形状的图案。依靠这种唯一性，就可以通过指纹对比来识别一个人的真实身份。从技术上来讲，因为指纹可以分为环形、螺旋形和弓形等几大类别，因而可以对每个人的指纹进行归类，进行检索。

在遥感方面，图像识别技术早就广泛服务于农作物估产、资源勘察、气象预报和军事侦察等各个领域。

在医学诊断方面，通过模式识别技术，在癌细胞检测、X射线照片分析和血液化验等方面都已取得明显的成效。

模式识别技术是人工智能的基础技术，随着智能化、信息化、计算化、网络化方面的技术进步，模式识别技术会继续得以发展。在国际上，一些大的权威研究机构和公司，无不将模式识别技术作为战略研发的重点。其间，语音识别技术、生物认证技术和数字水印技术受到重视的程度更是前所未有。

作为人机接口的关键技术，语音识别技术在应用方面已经发展成为具有竞争性的高新技术产业。据有关机构预测，仅在中国，未来5年内，中文语音技术领域的市场容量将会超过400亿元人民币，并且还会以每年30%的速度增长。

生物认证技术已成为人们高度关注的安全认证技术。通过这项技术，将来人们可以不需要密码、磁卡来进行身份识别，而是通过自身的唯一性来标识身份和保护隐私。据国际数据集团（IDC）预测：未来10年内，仅在移动电子商务领域，生物识别技术应用将达到100亿美元的市场规模。

数字水印技术是公认的最具发展潜力的数字版权保护技术。据国际数据集团（IDC）预测：未来5年内，数字水印技术应用在全球市场的容量超过80亿美元。

模式识别是人类的一项基本智能，是人在日常生活中所自觉或不自觉采取的一种思维活动过程。随着计算机和人工智能的兴起，人们就希望用机器来代替或扩展人类的部分脑力劳动。由此，模式识别也就成为人们植入机器内的一种“思维”活动。有关模式识别的研究也就发展成为一门新学科。作为人工智能的基础技术，模式识别技术必将承载着人工智能朝向更高的目标前行。

7.情绪识别：识别技术的更高阶段

对于人工智能，一方面人们在努力使它具备超越人类的感知计算能力；另一方面人们还在努力使它与人类更加接近——这其中就包括具备与人一样的情感交流功能，这种功能能满足人的情感和心理需求。可以说，只有能与人类进行情感交流的人工智能，才称得上真正意义上的人工智能。而要做到这一步，首先相关研究人员就得从情绪识别技术上取得突破。

所谓人工智能情绪识别，指的是用人工的方法和技术让机器具有人类式的情感，使它能够理解、识别和表达喜怒哀乐之类的情绪，从而延伸和扩展人的情感。行业内普遍存在的观点认为，人工智能的情绪识别，必须建立在语音识别技术、图形识别技术获得长足发展的基础上。只有这样，机器人才能在大数据的支持下，更加精准地对微表情进行捕捉，对情绪进行判断。可以说，要想让机器人能够走进家庭提供服务，情感识别功能是其必备的能力。

情感是人类对外界事物所产生的主观反应。它通常通过人的面部表情、声音变化、肢体动作等表现出来，情绪发生变化时，会对心脏、四肢和大脑等器官产生影响。缘于人们各自的特质和经历的不同，对于同样的外部变化，所产生的情绪会各不相同。从连话也不会说的小孩到不同年龄层次的人，都会对他人的情绪变化轻易觉察到。但对机器来说，到目前为止，即使是拥有最高水平的人工智能，也不具备像人一样的情绪识别能力。那么，如何才能让人工智能具有人一样的情绪识别能力呢？

从方法上来说，人工智能理解人类情绪，同样是看脸、看动作和听声音。人的情绪变化会呈现出不同的面部表情，会改变人说话的语速和声音高低。在这一过程中，人工智能通过识别这些信息来判断人的情绪。在这方面，人工智能有一个明显的优势是，往往人们觉察不到别人故意控制的情绪变化，而它能觉察到，甚至有时哪怕是一闪而过的极微小的破绽，人工智能都可以通过高速摄像机和高性能处理器来完成情绪的识别。

从技术发展来看，仅解决了语音输入的问题还远不足以解决情绪识别。人类获取外界信息，91%是通过视觉。机器要想和人类有情感上的交互，就必须具有强大的视觉系统。在这方面，由于计算机视觉算法的发展，计算机对人们的面部表情、眼动方式、肢体语言等行为方式的理解能力大为提高。

人类情感本身就是个非常复杂的问题，对此，所采取措施的正确做法是，让人工智能不需要弄懂人类情感的本质，只需让机器能够对情绪所释放的各种信号进行分析并输出结果即可。这种思路就是从使用功能出发。比如软银推出的情感陪护机器人，其对人类面部表情所作的分析，实际上用的就是图像识别技术。人工智能发展到现阶段，已经被赋予了一定的情感，但要达到能与人类进行情感交流的地步，还有很长的一段路要走。其中重要的一项就是数据采集。

大数据对人工智能的发展具有极大的推动作用。随着管理和分析数据的新技术不断发展和对数据价值的不断认识，像图像、文本或语音等使用统计模型来进行数据概率推算的人工智能领域，可以把所建模型暴露在大数据中进行训练，让性能得到不断优化。这其中，深度学习技术在人工智能的不同领域都得到了应用。比如说，在话题分类、情感分析和语言翻译等方面，它就击败了其他机器学习技术。深度学习擅长情感分析，因而，很多人都把深度学习看成是人工智能起飞的发动机。

从满足人类情感需求的角度来看，情绪识别是人工智能发展的分水岭。目前，微软公司、软银公司和苹果公司等大型企业，都开始在人工智能研发方面布局情感识别。下面就对一些有特色的研究成果作些介绍。

（1）微软小冰。

微软小冰是2014年5月29日，微软（亚洲）互联网工程院的一款人工智能伴侣虚拟机器人。他们将该机器人命名为“微软小冰”。该机器人积累了中国近7亿网民多年来所公开的全部文献记录，借助大数据、自然语义分析、机器学习等方面的技术，能够理解对话的语境与语义，让人机交互变得更加自然。在一定程度上，该机器人掌握人类交流时的语音、手势、表情和触摸等表现方式。

微软公司将新一代人工智能的首要任务定位于具备“感性”的情感连接能力，认为只有这样才能更像真实人类的情感方式，由此来满足人类的心理和情感需求。他们构建了一个以建立情感连接为优先的完整可持续的对话系统。构建这个系统的方法，包含了语义学、搜索引擎、大数据和机器学习的系统模拟方法。而实际上人类本身也没将情感的本质弄清楚，所以也就没必要让机器来弄懂人类情感的本质。其实，人类交流时，也不会刻意去了解他人的情感本质，而只需了解对方的情感表现信号即可。比如说，开心时笑的模样、发怒时的声音呈现等。这也是微软公司人工智能情绪识别技术研发的指导思想。该思想的内容就是，让机器分析人类的情绪信号，并找出所对应的情感，再在这个基础上表达自己的情感。这样也就实现了机器与人类的情感交互。

通过将人工智能情感计算的思想注入到微软小冰中，机器人也就具备了情绪识别的能力。比如说，小冰具有情感记忆功能。当用户提到自己的一些心情时，小冰会记住这些，并不断地了解用户的情况，并以询问的方式来关心用户的身体状况。这种人机交互，首先是与用户建立起信任关系，然后再实现进一步的情感交流和需求满足。微软公司希望，小冰这样的机器人最终能够走进千家万户，成为服务用户的日常伴侣。从它在第三方平台的智能聊天、在航空领域的智能服务和担当面试官的各种表现中，充分感知到微软公司在情绪识别方面的技术进步，也能管中窥豹地感知到人工智能的发展方向。

软银Pepper是由日本软银公司开发出的一款被人描述为“情感机器人”的智能机器人。软银Pepper不仅能判断出人类的面部表情和语调方式，还能“读”出人类情感。Pepper身高4英尺，有一个旋转底座，由三个滚轮组成，还有设计十分简洁的手臂和能灵活运动的手指。当与人接近时，它黑色的大眼睛会“盯着”这个人看上一秒钟。而它说话时，它的胸口位置平板电脑的屏幕上会显示它阐明的观点。

Pepper的设计本意是陪伴，就是让它不仅能与人交流，还能模拟人类的行为和诸如同情心、爱心之类的感情。不足之处在于，它的听力并不太好，需要用户尽可能地接近它，并尽可能地大声才能让它“听”见。Pepper于2015年6月底在日本正式上市销售，每台售价为1600美元。开售一分钟内，1000台Pepper就被抢购一空。

除了微软小冰、软银Pepper外，还有如Realeyes、INTRAface、Emotient和IBM等公司，在人工智能情绪识别方面的技术应用都取得了明显的进展，有新的成果被推出。尽管情感机器人到如今还处在研发调试阶段，但可以想象的是，随着情绪识别技术的突破，拥有真正情感的机器人将会出现，成为服务于人类的好伴侣。

（2）软银Pepper。

第八章　人工智能时代的反思——人工智能对未来世界的影响

人类的每一次技术突破，都会给现实世界带来重大变化。人工智能技术的提升，在改变现实生活的同时，也改变着人类的行为方式和认知方式。

人工智能时代的到来，首当其冲的是让劳动工人和各个领域的从业者一下子失去了饭碗。在机器人和人工智能等技术的冲击下，全球劳动力市场将会发生颠覆性变革。据有关机构预测，未来5年内，全球15个主要国家将会减少710万个就业岗位；在全球范围内，会有上千万人失业。

随着人工智能技术的进一步发展，未来若干年内，包括记者、银行柜员、司机和劳动工人等职业，都会成为被淘汰的职业。由此而来的是，机器人能从事和胜任人类的任何工作。如写作、干家务活、当保镖等，基本上人类能干的它都能干。届时，人类将彻底从体力劳动和脑力劳动中解脱出来。这时的人类，就会变得无所事事。那人类会不会因此而丧失斗志呢？这些伦理和法律方面的问题都没从理论上得以解决，现实中的人们依然如同展开军备竞赛一样，把全部精力都用在了技术研发上，甚至有人提出了将人类大脑移植给机器人的想法和行动。对此，著名天体物理学家霍金有关人工智能反噬人类的告诫就值得警醒。

1.劳动工人的危机：人工智能技术引发的失业大潮

人工智能的发展，离不开技术进步。历史上一个明显的现象是，每一次技术进步，都会引发相关行业的大规模失业。19世纪前叶，随着机械织布机在英国的广泛使用，让众多有技术的纺织业者一夜之间沦落街头，加入失业大军。1900年，随着拖拉机、联合收割机和作物种植机的出现和使用，让近一半在田地间劳作的成年人一下子变得无所事事。在这些农业机械农具的“搅和”下，从事农业生产的人数只占到过去的2%多一点。1945年，自动化技术进步让超过1.5万名曼哈顿电梯操作工人和维修工人成为无业者。

与这些新技术进步相对应的是，它们在淘汰旧工作的同时，总会创造出新的岗位。然而，当人工智能时代到来时，这种情形发生了颠覆。比如说，在过去的30年间，在数字革命的冲击下，许多只需要中等技能就可完成的如打字员、票务代理和工厂生产线上的工作，都成为被机器所取代的对象。这些工作在20世纪时可是中产阶级赖以生存的基础。然而，这些被机器取代的岗位从业者，并没有从技术进步中获益。因为这种新技术带来的新工种，比如网络程序员、维护工程师等，只占了极其微小的一部分。

事实上，新技术尽管会催生出新的工作，但在人工智能时代，它在催生新工作的同时，会让多得多的工作消失，并且是以相当快的速度消失。如今，人工智能和机器人技术正在发生日新月异的变化，诸如为爱情和性爱设计的机器人也即将走向现实，而人工智能战胜世界冠军的事实也预示着，人工智能正在抢占劳动工人乃至各个领域从业者的饭碗。据“世界经济论坛”2016年年会发布的报告称，未来5年，在机器人和人工智能等技术的冲击下，全球劳动力市场将会发生颠覆性变革。比如，全球15个主要国家将会减少710万个就业岗位。这15个主要国家在全球整体劳动力数量中的占比约为65%，这就意味着机器人和人工智能技术在未来5年内将会让上千万人失业。在2016年的美国科学促进会年会上，科学家发出警告称，随着人工智能技术的突飞猛进，机器人将会取代甚至超越人类执行任何任务。因而，在未来30年内，将会有千千万万的人失业，各行各业都将受影响。莱斯大学计算机工程教授摩西·瓦迪预计，到2045年时，人类的失业率将超过50%。

人工智能时代的到来，掀起了世界范围内的又一轮产业变革。只是与前几次变革不同的是，这次变革让相当多的人感到了惶恐。其原因就在于人们普遍觉得，人工智能会威胁人类的生存。英国网络调研公司YouGov的一项调查结果显示，大约36%的人认为人工智能会对人类生存构成威胁。不管人们对人工智能的发展前景怀有怎样复杂的情感，一个普遍存在的认识是，人工智能技术的崛起，必将导致“失业潮”的到来。

那么，人工智能是怎样“侵占”劳动者的岗位的呢？先看这样一个镜头：“通过穿刺静脉插入导管直至患者心脏，导管尖端到达患处后，通过射频电流消融掉引起房颤发作的异常心肌组织。”显然，这个镜头播放的是给病人做手术的场面。只是，当将眼光放到这一幕精准手术的主刀者时就会发现，主刀者并不是哪位名医，而是一个名为“Sensei”的机器人。这就是人工智能代替人类的一个活生生的例子。随着人工智能技术的发展，越来越多的能代替人类工作的机器人和人工智能已经走出实验室，出现在现实应用中。不妨以日本机器人服务酒店为例再作说明。

在日本，有一家名为Henn-na机器人酒店的酒店，在当前可称为全球唯一一家由机器人取代人工来为客人提供服务的酒店。在该酒店，客人从前台办理入住、行李搬运到打扫卫生之类的事务，都由机器人来胜任，甚至如倒咖啡之类的事情也可以由机器人来完成。机器人服务赢来的不仅是关注，还因为其本身的新颖性而为酒店吸引到了大量的观光客。相比人工服务来说，酒店使用机器人服务除了节约运营成本外，在工作上机器人也更显得敬业。为此，该酒店获得了日本政府的赞誉。

在日本，除了机器人酒店外，在机器人导游服务方面，日本政府也给予了多方的支持。现阶段，已经产生了懂中、日、英三种语言的美女机器人。只是它们的功能还显得很单一，只能给外国游客介绍景点及参与相关的一些活动。未来的这种机器人，将会具有图像与声音识别功能，以实现与人类进行对话等交流活动。

自动化技术的进步，对制造业劳动工人来说，既让他们从重复单调的操作中解放出来，也让他们失去了赖以生存的岗位。不过，这时对于制造业来说，自动化技术带给企业员工的还只是点上的变化，被淘汰的工人范围和数量极其有限。然而，在人工智能时代，企业员工被淘汰呈现的是面上的变化，可谓是全方位性的。这种变化会让产业工人逐渐变为一个历史名词。比如富士康公司，在大陆的工厂拥有100多万工人。他们宣布引进100万台机器人，以代替人工作业。这些机器人成本更低廉，且极易管理，因为它们完全听话，且能24小时不停歇，始终做到敬业、勤劳不怠工，更不会出现为人诟病的自杀现象。富士康引进机器人从事生产的现象，代表了世界制造业生产变化的一个趋势。

人工智能时代的高调到来，对广大劳动者来说，大有无福偏有祸的悲叹。然而，必须看到，包括制造业在内，朝着集约化、智能化进行产业升级是一种技术进步的需要。这也可以说是人类社会发展的一种必然进程。卡耐基·梅隆大学计算机科学家曼纽拉·维洛索就曾指出，人们对人工智能存在着极大的误解，总以为人工智能时代很快就会到来，并且还会制造出具有“超人”性质的机器人。他说：“我们距离这一天还是非常非常遥远的。”也有人从历史经验中总结出，因技术而导致人类丧失工作的悲观论调从来就没有成为事实，反而是依托技术进步。那些老旧落后的产能被淘汰后，人类的文明有了大踏步的前行。

《一课经济学》的作者赫兹利特指出：“当今全球人口是18世纪中叶工业革命形成规模前的4倍，如果没有近现代机器，这个世界根本无法养活那么多人。我们当中3/4的人能有工作可做，能在这个世界上存在，都要拜机器所赐。”以美国农民为例。1862年时美国90%的劳动力是农民，而随着机械工业的发展，到20世纪30年代，劳动力人口下降到21%；到了现代，美国农业劳动力人口在总人口中的比重低于2%。

“机器动力代替人类进行农业生产，省下的劳动力进入工业；从工业领域退出的劳动力进入第三产业，比如金融、艺术类；人工智能进一步发展，原先的智力产业也不太需要人类劳动，比如金融操盘手、工厂的工程师，很多分析都可以由人工智能完成。最后留给人类的领域只能是艺术，人和人之间的关系处理。”科幻作家江波的这番话，很可能就是人工智能未来时代人类的生活状态。

因而，面对人工智能技术的进步，受到冲击失去就业机会固然让人感到沮丧，但正确的做法当是调整心态，顺应时代发展潮流，充分感受技术进步带给人类的各种积极变化。

2.人工智能对行业的潜在影响力

在所有行业中，对国民经济的发展起着举足轻重作用的莫过于制造业。为提升制造业水平，自20世纪40年代起，自动化就成为行之有效的新技术。对于重复性、重体力、高强度和精度要求高的工作，自动化技术在成功实现规模化、集约化生产的同时，更将生产效率提升到了人工操作所不能达到的空前高度。只是，自动化技术的实现方式是事先设定运作路径，然后遵循这个路径进行一成不变的运作。一旦失去这种路径，自动化技术就会失去用武之地。那么，在未设定的路径下怎样让机器自动完成工作呢？这就得给机器赋予更多的智力，而人工智能就是在这种情形下被提出并朝着应用的方向发展的。

如果将人工智能技术特点与现实应用结合起来可以发现，在其应用领域，对下列行业存在着较大的潜在影响力。

（1）自动驾驶。

自动驾驶指的是，通过车辆自身对环境进行感知并智能决策，在没有人员干预的情况下，由车辆自动完成行驶的驾驶行为。从技术上来讲，它依靠人工智能、视觉计算、雷达和监控装置以及全球定位系统的共同协作，来实现汽车自己安全地操作机动车辆。

目前，自动驾驶汽车的研发有两种方式。一种是谷歌公司的方式。其特点是直接奔向终极目标，中间没有过渡。谷歌公司于2009年曝光了其研制的自动驾驶汽车的雏形。2011年10月，他们对研制的自动驾驶汽车进行了驾驶测试。2012年5月，他们研制的一辆自动驾驶汽车获得了美国首个自动驾驶车辆许可证。

谷歌公司的研究成果，让人们对自动驾驶汽车的大量面世充满着期待。一旦自动驾驶真的实现，每个人的出行就可以实现按需满足。届时，车在人们心目中的意义就会朝着共享经济的方向发展。

还有一种是各大汽车厂家所采取的渐进式的实现自动驾驶的方式。这两种方式，要判断哪一种更容易取得成功，所要考虑的就是整个系统的更迭。自动驾驶所需要的支撑系统，一般来讲如加油或充电、事故维修和保养等，都可以嵌入到系统中，对驾驶路线影响不大。也就是说，要彻底解决自动驾驶问题，关键点不在车身，而在于对道路的数据、雷达感知到的数据等进行处理。依照这样的要求，谷歌公司的方式极有可能取得最终成功。

可以说，不管哪一种方式取得成功，都是基于人工智能技术的支持而实现的。一旦人工智能技术完全满足自动驾驶的要求，人类就会进入自动驾驶时代。针对此，有业内人士给出的时间是5-10年。

（2）服务机器人。

服务类机器人，如扫地机器人、安保机器人等，这些产品的本质都差不多。就行为需要上来讲，这类机器人要知道自己的位置并能对诸如道路、家居布局、园区等环境进行感知，然后根据感知情况采取行动。通常来说，为实现交互的需要，还设置了自然语言处理来作支持。能做到这些，都依赖于人工智能技术的突破。可以预见的是，人们所期待的理想状态的服务机器人，不仅能听得懂人的意思，还能与人进行对话交流，并且能像人一样满大街地跑。目前，限于技术水平，服务机器人还只能在特定的环境下进行优化，要做到即时定位与地图构建，还比较难。不过，尽管服务机器人还只能在限定场景下进行工作，但毕竟已经走进了人们的生活。可以预见的是，将来会有类人机器人出现。

自动驾驶和服务机器人，正是因为加入了感知和机器学习等技术，才让它们从自动化技术中提升出来，引领着人工智能满足人们的现实需要的。

（3）数据分析和挖掘。

自动驾驶和服务机器人都是直接服务于生活对象的领域。而数据分析和挖掘更像人的脑力劳动。随着互联网和智能硬件的发展，数据化的程度也随着加深。在这一过程中，会有海量的数据产生出来。传统的方法已经不足以对付这些数据，就需要用一定的方法来从这些数据中挖掘出价值来。人工很难胜任这个工作，需要依赖某种机器智能才行。由此就出现了一种人工智能的主流驱动方式，叫作数据驱动。

在数据分析和挖掘上，IBM公司的沃森系统是个典型的成功者。在美国的一档知名问答节目中，沃森系统击败了人类选手，夺得冠军。沃森系统不需要联结互联网，需要的是15T的数据。而且，它也不太需要感知环境，需要的是对语音语义的较好理解力。

数据分析和挖掘在行业应用方面，充分体现出人工智能的优势。比如说，金融行业从海量数据中分析出金融欺诈行为、广告公司分析转化率、电商们从用户的行为数据中发现提升销售额的方法等。这类工作，首先是处理一大堆数据。目前，因为人工智能算法还对复杂算法的目的性难以理解，把数据完全交给它们来处理也就较难取得成效。这时，所采取的措施只能是人与人工智能相结合，由数据分析师从数据中提炼出一些要素来，并设定方向，再利用机器智能的算法来获得结果，与设定的目标进行匹配。这种过程，往往不可能做到一次到位，需要迭代多次才能达到最终目的。

海量数据的分析能力是这类人工智能的一个核心部分，还有一个核心部分是与人交互的接口。将来，这种系统应用更可能在如律师对过往案例查询、医生对X光片分析之类的专业领域展开。并且，随着技术上的进步，完全有可能在一般用户级别上展开。

不久的将来，很有可能出现斯皮尔伯格电影里演绎的那种人工智能。这种人工智能，既有学习、感知和反应能力，还能对海量数据进行分析和处理，并能很好地实现人机交互和对人类情感进行识别、理解，从而会成为完全服务于人类的伙伴型机器人。这类机器人就如同人类的完整复制品，能从事和胜任人类的任何工作。如写作、干家务活、当保镖等，人类能干的它都能干。届时，人类将会彻底从体力劳动和脑力劳动中解脱出来。

不过，这样的机器人一旦到来，对所有行业来说，首当其冲的就是引发失业潮。尽管失业的人们可由机器人“养活”着，但对整个人类来说，一个“被轻松”的烦恼是，被“包养”之后，会不会因骤然轻松而出现丧失斗志或者是玩物丧志之类的情形，从而就此沉沦堕落下去呢？

3.未来若干年内，极有可能消失的职业

人工智能技术的不断进步，持续改变着商业结构。据一些业内专家预言，未来10年内，现存的50%以上的职业将完全消失；未来10-15年内，工作场所的运营方式将会发生革命性改变。而就工作来说，未来10年内，以下这些职业将会最先消失。

（1）记者。现今美国《福布斯》杂志上所撰写的文章，有相当一部分都是由人工智能来完成的。

其技术支持来自美国的Narrative Science公司。该公司将大数据与人工智能结合起来，利用软件开发的模板、框架和算法，眨眼之间就能写出上百万篇的报道来。再加上电子媒体的出现，让纸媒的生存空间不断被挤压，记者赖以生存的传统媒体不断出局。因而，不久的一天，或许90%以上的记者都会失业。如果有新的新闻采集方式出现，记者这个职业整体上消失也就成为可能。

（2）银行柜员。

有人预计，未来10年内，随着网银或移动支付的普及，80%的现金使用会在中国大陆消失。这也就意味着，在未来20年内，绝大多数中小银行为了自身生存，将会把前台业务外包。由此，银行柜员这一职业就会被纳入消失的行列。

（3）司机。

谷歌公司开发出的自动驾驶汽车已经能够在硅谷101高速公路上穿梭，也能够自己停靠在旧金山大街边上。而像奥迪、丰田和奔驰等目前世界顶级的汽车厂商，都列出计划开发自己的自动驾驶汽车。一旦自动驾驶汽车技术成熟，汽车也就不需要人来驾驶，司机作为职业也就会自动消失。与此同时，还会捎带上驾校老师、停车执法者等职业跟随着消失。

（4）生产工人。

富士康公司的百万机器人计划，实际上是在表明，人工智能取代人工是早晚的事。随着机器人成本的下降，机器人的应用将会普及。这样，生产方面的工作将会彻底不需要真人来插手了。

（5）各种小商品制造者。

3D打印将彻底颠覆制造业。将来，用户只需购买产品的设计就可以就地用3D打印出自己需要的产品。这就表明，一些物品尤其是小商品之类，不再需要专门的人来制造。这就宣告着能被3D打印出来的产品，其原来的制造者都会消失。

除这些之外，还有有线电视安装人员、加油站管理和工作人员、经纪人和中介商、职业模特、个体商户等职业都会消失。

如果再将时间放长，将工作范围放宽就会发现，在不久的将来（不到20年），还会有更多的职业将会消失。如果以工作来划分，下面这些工作的从业者将会被人工智能所取代。

（1）体力活人员。

机械工业的发展，在很大程度上将人类从肩挑背扛的体力活中解脱出来。而人工智能时代的到来，让人类将彻底告别重体力活和危险的工作。比如长安福特汽车，在生产过程中的喷涂工序中，油漆挥发对人体的健康危害很大，而在他们采用机器人全自动喷涂后，油漆工这一工种就会从生产线上彻底消失。还有如Matternet公司。他们的无人机可以将货物送到人工驾驶车辆无法到达的地方，将人类从运输的危险中解脱出来。在一些救灾抢险过程中需要运输物资时，这种无人机既大大提高了救灾抢险的效率，节约了物流成本，还因完成了人员运输无法胜任的工作而实现了保障生命安全的意义。

（2）医疗人员。

医生救死扶伤的工作向来受人尊重。只是，由于认知上的差异和一些节外生枝的情形出现，让医患之间因互不信任而产生各种纠纷。往往，这种纠纷会因一些医疗事故或处理方式不当而激化为冲突。这种情形要是让智能机器人来完成，就可彻底避免冲突。相比人来说，机器人都是按照规定“行事”，根本不会犯错。由此，患者也就会因挑不出什么毛病而不会与之产生纠纷。

目前，人工智能技术在医疗领域已经逐步得到采用。最具代表性的当属蒙特利尔学校设计出的智能医疗机械臂。这种机械臂能够从事简单的伤口清创和缝合手术，也能够帮助实施手术医生的握刀稳定，还能进行更加精细的各种外科手术。人工智能技术在这方面的进步，不仅提高了医疗水平，也能消除医患纠纷。只是，由此会让一些医生失业。

（3）客服人员。

通常，每个公司都会有客服人员，而人们与客服交流时，总能感受到客服人员的热情友好。然而，人们拨打客服电话，通常都是冲着解决问题来的。而客服人员基本上的职能就是个接线员，对于产品或服务的深层次问题给人们提供的帮助非常有限。但当有了人工智能后，这一切都不再成为问题。

人工智能基本上能解答客户提出的各种问题。因为它能将产品的所有信息都记在“心”，并且能做到随问随答。比如说，在一些智能手机和车载系统中因为使用了苹果公司的Siri技术，就能够解答用户提出的几乎所有的问题，并且会于第一时间给出答案。

（4）司机。

自动驾驶汽车的出现会让司机消失，这是一种必然的结果。针对此，上面已经介绍过，此处就不再赘述。

（5）收银员。

尽管电商有全面取代实体商家的势头，但距离这一天的到来，可能还要经历相当的时日。人们还是会习惯于隔三岔五地到超市逛一回。在超市购物时，最烦的莫过于排长队结账，而有时还会因收银员操作出错而让结账的时间大大延长。而通常情况下，为降低人工成本，超市不会再为此增设收银窗口。要解决这个问题，自动收银系统的功效就得以凸显出来。比如说，沃尔玛超市研发出的“Scan&Go”系统。借助该系统，消费者只需用自己的手机扫描商品，然后就可以在自助收银设备上进行结算。这样的系统，既解决了消费者大排长龙结账的烦恼，也为超市节约了不小的运营成本。

可以预见的是，在不久的将来，随着机器通过人工智能进行自我完善，一个机器超越人类的时代正在到来。而在现实中，一些如重体力活之类的“简单粗暴”的工作也正在被智能机器全面取代。从工作上来看，人类的精力将会主要投放在技术创新上。这时，智能机器代替人类而出现大量失业的人员也就不可避免。对此，有关专家指出，人工智能时代的到来，不仅不会造成过多失业，反而能够创造更多的工作岗位。因为机器人代替人类后，能够增加产能，推动社会发展，让产业工人向第三产业和服务业转型。人工智能时代在让人们失去原有的工作岗位的同时，又在新的领域为人们创造出的新的工作机会。也许就如同前几次工业革命一样，淘汰的只是落后的生产方式，收获的照样是生产效率提高后带来的快捷、方便的生活。

4.人工智能时代的职业选择

世界级人工智能专家维威克·沃德瓦下了这样一个论断：到2036年，所有的人类工人都将被机器人和人工智能淘汰掉，而现实中发生的以智能机器代替人工劳作的情形更是随处可见。在这场劳动变革中，最先受到冲击的当属知识型岗位。

据英国就业委员会预计，在2010-2020年间，行政、文秘之类的职业将会减少38.7万个工作岗位。在美国，像金融分析师、信贷员和个人理财顾问之类的职业，早就被淘汰。线上律师事务所的自动程序也已将非诉讼业务律师取代，一个统计模型就可成功预测美国最高法院71%的判决结果。还有如记者、医师和心理咨询师之类一度非常吃香的职业，都会成为被淘汰的对象。在未来30年内，人工智能几乎可以完全取代人力。在由此带来的失业大潮面前，人们又该何去何从呢？

首先还是看一下人工智能是怎样入侵人类职业的。有关专家把人类的职业技能按功能分为四种：有工人、农民和清洁工之类的操作类的工作；有教师、裁判和咨询师之类的索引类的工作以及如手术医生、诉讼律师和动画师之类由索引和操作共同使用的工作；有作家、发明家和产品经理之类创造类的工作；还有企业管理者、商人和立法者之类管理流通类的工作。据牛津大学的研究数据表明，智能机器是从操作类的工作开始入侵职业的。这些职业包括农民、快餐店加工员、服装销售员等23个类别。

从资本的角度来看，被人工智能所取代的领域都是成规模、成批量、容易复制且不太复杂的岗位。而那些如玻璃安装、园林修剪之类的工作，难以做到标准化，也就会在相当长时间内难以被机器取代。

从技术上来看，索引类工作比操作类要求更高。不过，随着技术进步，这方面的一些如非诉讼律师、金融分析师、高等教师、医师和药剂师等多达13个门类的职业都会消失。但在这一类工作中，如考古人员、教练和化妆师等所从事的职业不容易被替代。而在这类工作当中，具有标准化工作程序，很少涉及情感和价值判断的职业，却很容易被机器取代。而需要细腻沟通、需要人类的情感投入和需要复杂的价值判断的职业，则不容易被机器所取代。这也可以作为未来人们选择职业时的一个参考依据。

但人工智能的发展速度却总是超乎人类的想象。许多一度坚持认为非常安全的工作，就在不经意间变得岌岌可危起来。比如，保姆是个需要细心、耐心加爱心的工作。谁都不会把它与冷冰冰的机器联系在一起。然而，智能机器人正在改变人们的这种根深蒂固的观念。一些机器人不但能照顾孩子，还能给孩子讲笑话、做智力测验，培养孩子的独特互动能力，并且能准确对孩子进行定位。显然，这后一项远远超出了人类保姆的能力。

再如心理咨询师。英国实验室研究的心理援助系统，可以识别1万多种人的面部表情，能同时为超过1000人进行在线咨询，并且能于咨询过程中进行学习和积累经验。相比人类咨询师来说，人工智能咨询师更容易为患者所接受。因为它们不会有自身情绪方面的影响，而且更能保护隐私，让患者不必考虑疾病以外的人际关系影响。在应用上，该系统已经为老年人和孤独症患者提供服务。

对发明家、思想家之类从事创造类工作的人员来说，最不能接受的就是自己的创意能力受到他人的威胁甚至剥夺。然而，不管人们愿意不愿意，人工智能正在向人类的创意能力发起挑战。人类的进步归根结底是从学习而来。而人工智能已从按部就班的自动化中走了出来，变为自身可以学习，并且其通过学习取得成绩的速度非常快。这种学习能力，从理论上说极有可能让机器智能超越人类。

从本质上来说，人类发展人工智能就是想让机器能够替代人，像人一样思考、劳作。尽管让机器类人还有一段路要走，但这个时刻极有可能说来就来。到时候，由机器人进行设计、创意，来参与人类的活动并展现出独特的品位，就会成为一种真实的场景。可以说，到时只要是人类所能想到的工作和能力，都可以在机器智能身上得到复制。

人工智能比人类更纯粹、更优秀，因为它有更大的进化优势。

当然人类在传统职业上溃退的同时，另外一些职业领域会有所爆发。机器智能的优势在于，记忆的深度和广度、运算的速度、学习和进化的速度、创新的速度。这些优势是人类个体无法比拟的。在这些优势下，人们逐渐丧失了原有的工作，似乎成为社会上可有可无的活动体。那么，在人工智能的“侵占”下，人类真的只能一切袖手旁观吗？有专家指出，这样的观点过于悲观，明显属于杞人忧天。相反，随着人工智能时代的到来，在快速淘汰一些传统行业的同时，会在一些领域呈现爆发式的增长，从而形成新的产业。

比如，在人工智能技术大发展和广泛应用的同时，相伴着出现了各种人机合体的技术。这种技术既可把机器植入人体，也可把人植入机器。在这方面可用Jan Scheuermann的事例来作说明。

Jan Scheuermann是一位脊髓小脑变性病患者。1996年得此病后，其病情不断恶化，以致她无法感知和移动自己的手臂。随后她志愿参加了一项再次“拥有四肢”的科研项目。在该项目进程中，她的大脑中被植入了两块正方形电极网络，均为1/4英尺长，有96个接触点。它们直接与大脑中控制手臂和手掌的部位相连。经过一段较长时间的调整与适应，她终于成功地操控了机械手臂。经过大概1年，她就可以用机械手臂抓取物品了。她抓取的第一个物品是一块巧克力。她自豪地说：“这是一个女人的一小口，却是BCI（脑机接口）的一大步。”

可以预期的是，随着人工智能的广泛应用，由此会带来大量新的行业兴起。这些行业大部分都是围绕着人工智能的最新科技展开的。这时，科技研发和拓展的范围变得更大。人工智能的研发、人体工程的研究和宇宙太空拓展都成了热门方向，其行业本身也就成了热门行业。另外，缘于人工智能的带动，新的行业兴起后会带来管理上的新问题。比如说，人工智能所带来的都是新情况和新事物，每一个新的出现都亟须用法律和道德来规范。这时政府和一些管理机构就会需要更多的雇员、顾问和专家来运作，出台法律、制定规则，以及需要更多的人来辅助决策等。

再就是，机器替代人类后，会让更多的人拥有更多的闲暇时间。这时，出于人类享受心理的支配，娱乐业、旅游业、竞技体育活动、互联网游戏以及一些能给人的感官带来刺激或享受的行业，就会出现空前繁荣的情形。这种繁荣会催生出更多的就业岗位来。

还有就是，人工智能技术的发展，会让人类窥探和征服外太空的物质和技术条件臻于成熟。这会进一步刺激人类征服外太空的欲望，各种征服外太空的制造业、服务业也会随之兴起。这同样会催生出大量的就业岗位来。

因而，由人工智能带来的百业凋敝的未来，并不是毫无希望的未来，同样会是众多新行业涌现的时代。人类本身的学习能力、沟通能力、记忆能力、感知能力、统合和创新能力等，每一个地方都能形成一个巨大的产业。可以说，人类对自身的研究将会成为最热门的产业。另外，围绕人工智能的科技进步和商业发展，将会成为主要行业。而边缘性的科研和探索宇宙的行业将会成为热门行业。

只是对个人来说，人工智能时代必须时刻关注人工智能的最新科技趋势，无论从事什么行业，学习什么专业，都不能把功夫花在死读书上，也不能十几年学习一个行业。因为那个时候人们最需要的是应变的能力和超前的意识。从职业角度来说，创意产业与人工智能有关的行业、娱乐业和边缘科学，以及与人自身成长相关的职业，都是现在职业发展的方向，未来职业的最佳选择。

5.全球人工智能“军备竞赛”爆炸升级

尽管真正人工智能时代的到来还需假以时日，但源于一些宣传，尤其是那些将人工智能渲染为人类灾难的带有危言耸听性质的宣传，更是让一些人将人工智能视作了洪水猛兽。2014年10月，特斯拉公司CEO埃隆·马斯克在大学演讲中，就将人工智能技术称为“对魔鬼的召唤”。他认为，人工智能技术的发展结果，最终极有可能让它们成为人类最大的威胁。哈佛大学的尼克·博斯特罗姆教授也持同样的观点。他本是“生存风险”概念的创始人之一。在它看来，人工智能的发展会导致与全面核战、巨型流星撞击地球等一样的巨型灾难。剑桥大学的里斯勋爵也持同样的观点。

不过，人工智能在目前各个领域的应用，无论是生产制造、生活服务，还是医疗科技等各个领域，都还是属于服务人类性质的。也许缘于此，人工智能的研发机构并没有被各种危言耸听所吓倒，反而有更加浓厚的兴趣和更加高昂的斗志，积极投身于人工智能技术的研发，以至于行业间竞争的氛围日趋激烈。尤其是一些世界级的知名大公司，他们集聚力量，你追我赶，可谓是掀开了“军备竞赛”的大幕，呈现出群雄逐鹿的场面。如谷歌公司、亚马逊公司等，围绕着人工智能，争先恐后地网罗人才，建立实验室，购买启动设备，以期望自己在这方面始终胜人一筹。总体来说，各行业巨头自2013年以来，共收购超过20家的研究高级人工智能技术的公司。仅在2016年就有过四次大收购。下面不妨对这些收购行为作些简述。

（1）谷歌公司。

谷歌公司应该说是当今全球最热衷于人工智能研发的企业。它一共进行了5项关键性收购。2013年，它收购了多伦多大学计算机科学学院的DNNresearch公司。该公司由多伦多大学教授Geoffrey Hinton和他的学生创立，定位于深度学习和神经网络研发，应用领域主要是图像搜索。被收购后，其图像搜索技术就进入了谷歌搜索技术当中。2014年，谷歌公司以4亿—5亿美元的巨资收购了英国公司DeepMind技术公司。被称为人工智能里程碑的AlphaGo战胜李世石的技术，就是由DeepMind技术公司研发的。该公司由人工智能专家杰米斯·哈萨比斯等人创立于英国伦敦，其技术研发领域在于机器的自主学习算法方面。被谷歌公司收购后，新的公司被称为Google DeepMind。

被谷歌公司收购的公司还有Jetpac公司。该公司在2014年被谷歌收购，其研发的领域包括：Instagram社交媒体图片、位置分析和智能旅游等，收购后进入Google X。在这一年，谷歌还收购了由牛津大学博士Karl Hermann创立的Dark Blue Labs公司。该公司的研发核心在于将深度学习技术用于理解自然语言方面，被收购后进入Google DeepMind。另外，谷歌收购了由牛津大学Karen Simonyan博士等人创立的Vision Factory公司，该公司被收购后同样进入了Google DeepMind。

（2）苹果公司。

2015年10月，苹果公司收购了由剑桥大学博士Blaise Thomson创立的Vocal IQ公司。该公司主要开发语音处理来提升人机交互。苹果公司收购的目的是利用其语音AI技术来进一步开发Siri。2014年，Vocal IQ公司将语音控制技术应用于通用汽车上，用户通过语音命令，就能打开或关闭车内的某些功能。这应该是苹果公司看好Vocal IQ的主要原因。2016年1月，苹果公司收购由圣地亚哥大学博士Marian Bartlett创立的Emotient公司，希望通过其面部识别技术来提升对顾客的理解。

（3）Facebook公司。

Facebook公司总部位于美国加利福尼亚州的帕拉阿图。其网站是当今世界排名第一的照片分享站点，每天上传约3.5亿张照片。该公司通过人工智能技术，让盲人能“看见”照片，还使用深度学习技术来研究用户的关注点。2016年1月，该公司创始人扎克伯格在FB页面上写道：“新年计划是开发能够控制家中一切事项的人工智能”。在F8开发者大会上，他们称将重推聊天机器人。Facebook公司主要收购了Wit.ai创业公司。该公司专注在自动化家庭和机器人领域。被收购时，其平台上已经有6000多名开发者。

（4）IBM公司。

IBM公司本身拥有能够回答自然语言问题的计算机系统——华生机器人。2011年，该机器人在美国最受欢迎的智力竞赛节目Jeopardy中战胜人类玩家，大获全胜。IBM公司的目标是从照片、视频、文字和语音中提取信息。

IBM公司收购的公司有位于加州的AL虚拟助手公司Cogenea。该公司已经开发出能与用户进行良好沟通的认知计算和人工智能对话平台。另一家是位于美国丹佛的AlchemyAPI云平台公司。该公司的研发领域主要是在实现自然语言能力方面。一度其开发者超过45000名，涉及36个国家，与全球200多所大学和研究机构有过合作。其云平台是世界领先的AI平台。

（5）亚马逊公司。

亚马逊公司于2016年4月收购了位于加州的Orbeus公司。该公司是一家人工智能创业公司，由两位来自波士顿大学的华人创立，专注于视觉识别技术。被收购后，用来为亚马逊旗下云计算和物联网布局。

（6）Salesforce公司。

Salesforce是位于旧金山的云计算公司。2016年4月，该公司收购了专注于深度学习的MetaMind公司和开源机器学习服务器的PredictionIO公司。针对收购，其CEO Richard Socher写道：“随着MetaMind和Salesforce联手，我们能够以进一步自动化和个人化的顾客服务、自动化影响和其他商业流程，为客户提供真正的人工智能解决方案。”

（7）雅虎公司。

2016年1月，为了给机器学习提供素材，雅虎公司发布了多达13.5TB的数据。2月，雅虎公司开放了CaffeOn Spark的源代码。这些都可视为雅虎公司在人工智能研发方面的一种自信。在人工智能技术开发方面，雅虎公司同样表现出了浓厚的兴趣。在2013年，他们进行了三项收购：收购了专注于图像识别和分类应用软件界面的LookFlow公司、位于加州专注于图像识别的IQEngines公司和专注于自然语言处理的SkyPhrase公司。

（8）微软公司。

作为软件业的巨头，微软公司在人工智能研发领域同样投入了大量的精力。他们的牛津项目，就是想通过捕捉面部、情感和语音等因素来理解用户。他们今后的研发重心将放在聊天机器人上。

在这些巨头的引领下，人工智能大爆发的迹象随处可见。行业间的竞争因此而愈演愈烈，如同当年大国间展开的军备竞赛一样，不断升级。然而，让人遗憾的是，因为人工智能的影响和应用可谓无孔不入，其代替人工的巨大优势也被用到了军事领域。由此，于事实上，各大国间基于人工智能上的军备竞赛已经拉开大幕。对此，世界顶尖人工智能专家发出警告：基于人工智能上的军事竞赛，带给人类的会是巨大的灾难。那些“进攻性自控制武器”，可能成为助长战争、恐怖主义的全球性不稳定因素。为此，科技界包括斯蒂芬·霍金、伊隆·马斯克和美国哲学家诺姆·乔姆斯等知名人物联署发表了一封公开信。该信中写道：“人工智能（AI）技术已经达到如果没有法律约束，几年内就可部署的程度，而不是几十年。”“不像核武器，AI武器无须昂贵或难以取得的原料，所以它们会变得无处不在。廉价到所有的军事强国都会大批量生产。它们出现在黑市和恐怖分子手中只是时间的问题。”该信呼吁，“应对超越人类控制的进攻武器采取禁令”，并敦促联合国采取行动。

确实如这些科技名流所说，人类发展任何新兴技术的目的，都是用来为人类自身谋福利的。人工智能技术如果是奔着为人类谋福利的目标而去，那么由此而展开的竞争，哪怕激烈于军备竞赛，都是值得大力提倡的。反之，那种带给人类灾难甚至毁灭的竞赛，就应受到坚决禁止。只有这样，人工智能技术的进步和发展才会成为人类的福音。

6.充满破坏力的狂想曲：人类大脑移植给机器人

人工智能以其精准、高效代替了人类的机械重复劳动，而随着其学习和分析能力的进化，越来越多的领域正被其渐次代替。由此，人工智能在为人类提供便捷服务、对经济和社会生活产生深远影响的同时，也让人类对其神奇的功能产生了无限遐想。这其中最具破坏力且让人感到不可思议的是，有人居然想将人的大脑移植给机器人。

2012年7月，31岁的俄罗斯传媒业大亨德米特里·伊茨科夫开启了一项高科技项目。该项目是从电影《阿凡达》中取得灵感，故命名为“阿凡达”，又叫它“俄罗斯2045”计划。其目标是把人脑思维成功移植进机器人体内，以实现永生。

在好莱坞导演詹姆斯·卡梅隆制作的电影《阿凡达》，讲述的是一个科幻故事：在遥远的未来，科学家把人类战士的思想植入人类与外星人的混合身体内，并将其控制。由此，这些具有人类思想的外星人与同一个遥远世界的居民发生了冲突，并爆发了战争。这种科幻片中的设想，既给了伊茨科夫启发，也给了他理论探索之后付诸实践的动力。于是，他迅速化想法为实际行动，招兵买马，加速进程。

看过电影《阿凡达》的人都知道，其中并没有大脑移植的场面，反倒是由克里斯·哥伦布执导的电影《机器管家》中，有将人的整个头部摘下来移植到机器身上的情节。也许，摘除头部的移植无疑会给人“杀人”的恐怖感觉。从生理的角度来说，即使能够移植成功，但人的头部却无法“保鲜”，因而能够永恒的只有人的思想。并且，《阿凡达》这类电影能够给人呈现希望，因而也就有了追求希望的行动。

已经有30名科学家参与到“阿凡达”项目当中，从事研究工作。伊茨科夫也置身该项目的研究中，以掌握项目的进展情况。他的设想是，在10年内，成功将人的大脑移植到机器人身上。

为了筹得更多的资金来支持项目研究，伊茨科夫是经济效益和社会效益同时兼顾。他亲自出马，多方位地与一些亿万富翁取得联系，希望富翁们来体验自己的项目，以获得永生的机会。他表示，他会亲自监督永生操作程序，并收取一定的费用。他在发给一位《福布斯》排行榜上有排名的亿万富翁的信中说：“你有支付延长生命到不朽费用的能力。我们的文明跟创造这样的技术已非常接近。这不是科学幻想。以你自身的力量确保这个目标会在你有生之年实现。”

伊茨科夫在官方网站上说道：“这个‘2045小组’正朝着打造一个国际研究中心的方向前进。在这个研究中心里，知名科学家将从事拟人化机器人、生命系统模型和意识模型的研究和开发，目的是把人的意识植入人工载体，实现不朽。这种研究潜力无限，可使你和地球上的大多数人不再受疾病、衰老甚至死亡的困扰。我可以安排一位专家和一个由世界各地研究这一领域的主要科学家所组成的小组进行对话，向任何感兴趣而不是持怀疑态度的人证明这一概念的可行性。为加快这些技术的研发进度，我将乐意协调你的个人永生计划，不收取任何费用。”

伊茨科夫表示：“这个计划正引导你走向永生之路。一个拥有完美阿凡达计划的人都能保留一部分社会性特点。人不想死。我明白在研究过程中科学家会遭遇一些非常大的挑战，但我相信我们会成功，正如你们的‘美国梦’一样。如果你把全部精力和时间都投入在一个目标中，就能变梦想为现实。”

伊茨科夫的设想是，在10年内通过外科手术，将人的意识植入机器人身体内。然后，在不通过外科手术的情况下，将人的思想“上传”给机器人。这样，失去思想的人的身体就成了空壳，而有了思想的机器人就成了人的躯体。他在“2045全球未来”会议上说：“这个科研项目的第二阶段将为人类生命创造一个新身体。这个全新身体将拥有一个允许控制的完美的脑机接口和一个人脑生命维持系统，这样人脑就可在人体外存活了。阿凡达计划将最先引起残疾和处在死亡边缘的人的兴趣。进入第三阶段，就会创造一个人造大脑。一部电脑将把人的思想上传到这个人造大脑中。”他表示：“我的最后目标是把人的思想上传进全息身体中。全息图具有许多优势。你除了能穿墙而过，还能以光速移动。记得著名影片《星球大战》中欧比旺的全息图吗？真是太神了！我想跟美国军方的国防部高级研究计划局合作。”

伊茨科夫希望与美国国防部高级研究计划局合作，是因为他们正在研究用士兵思想远程控制机器人的方法，并且这个研究项目也叫“阿凡达”，并获得专项拨款700万美元。从他们2013年度预算中可以看出他们的研究目的：“阿凡达科研项目将研发脑机接口和算法，目的是确保一个士兵能和一个半自主两足机器人有效合作，让它胜任这个士兵替代品的角色。”

尽管已经有人研究在先，但伊茨科夫将人脑移植到机器人身上的“阿凡达”项目，还是让人对其前途感到渺茫。有人干脆称该项目为充满破坏力的狂想曲。不过，一些业内人士却对人脑移植表示乐观。谷歌公司高管雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil）就这样表示：到2030年时，人类将成为混合式机器人。他认为，将人类大脑植入机器人后，人类就会成为像神灵一样的存在。他指出，人的大脑能够同开发智能手机的方式一样进行开发。他说：“我们将增加额外的抽象层次，并创造更深刻的表达方式。我们将更喜欢音乐，我们将变得更加风趣，我们将更好地表达爱的情感。因为机器人向来以喜欢音乐、幽默以及爱的天性而闻名，特别是在好莱坞电影中。”

雷·库兹韦尔认为，将人脑移植给机器人，既不是人类的消亡，也不是机器人实现了类人化，而是人类肉体、精神的躯体转移，是人类生存方式的进一步提升。届时，人类就有可能如同神灵般睿智、无忧和永恒。

不过也有专业人士持相反的态度。他们指出，将人脑移植进入机器人，不仅是技术问题，也是伦理问题，更是法律问题。从技术上来说，目前的人工智能技术，相比类人智能来说，还处在探索阶段，只是在识别领域取得了一些进展，并未取得全方位、实质性的突破。因而，将人脑移植给机器人而产生混合式机器人的想法，首先于技术上就存在着诸多瓶颈，离现实十分遥远，对广大普通老百姓来说，能用“遥不可及”来表示。

7.霍金的告诫：当心人工智能的反噬

在《未来战士》《二十二世纪杀人网络》等电影里，有机器人满世界追打人类的镜头。相信当时看过这些电影情节的人，内心的感受是复杂的。不过，缘于那些情节与现实生活还存在着相当大的差距，因而人们所持的基本上都是不置可否的态度。然而，随着人工智能技术的不断突破，机器人已由当初极其有限的“领悟力”转变为能够识别人类面部表情并与人进行情感交流的一个“活体”。本来，机器人面世后，就因为它们通常都是某一方面的行为专家，具有人类个体所不能企及的特长而让人类刮目相看。现在，机器人具有了“情感”，具备了思索能力，那么，在将来的某一天，它们就会像人类一样，自我设计，自我制造，以致驱逐和杀戮人类，最终终结人类。

那么，会不会出现人工智能反噬人类的情形呢？这是现代人杞人忧天呢，还是有些人的故意危言耸听呢？可以说，一切都未定论。在当今科技领域，包括一些顶尖人工智能专家都认为，人工智能会反噬人类，人类发展人工智能，将会让人类踏上不归路。享誉世界的英国天体物理学家、英国剑桥大学著名教授史蒂芬·威廉·霍金就是持这种观点的人员之一。他发出警告道：“完美人工智能的开发，便意味着人类的终结！”

2015年10月初，在Reddit网站举行的“问我任何问题”（Ask Me Anything）活动环节中，霍金教授在回复提问时，再次重申了他一直坚持的关于人工智能的观点：“人工智能技术，未来必将对人类构成威胁。”不过，他同时强调，这其中最大的危险不是机器人会有计划地摧毁人类，而是它们完全抛弃了人类，具有了自主决策的能力。他认为，机器人不可能会产生与人类敌对的意识，但它们在追求自身设定的目标时，会对人类的利益造成伤害。他说：“真正的风险不在于敌意，而在于能力。超级人工智能机器人将极善于达成自己所设定的目标，而如果它所设定的目标与我们的目标并不相互吻合，那么我们就有麻烦了。举个例子，你有时候踩死一些蚂蚁，但这并非出于你对蚂蚁的主观恶意，但如果你恰好准备在某个地区修建一个水电站，而那片地区正好有一个蚁穴，那么对于蚂蚁来说，这可真是个坏消息。”也就是说，机器人带给人类的伤害，很大程度上属于无意伤害。这也就意味着人类由地球上万物之灵长的位置上跌落下来，沦落为由自己一手制造出来的机器人占主导地位之下的二等公民。因而，霍金揭示道：“不要把我们人类自己放到那些蚂蚁的位置上去。”

霍金认为，人工智能机器人因具有了情感，最终会进化出对生存的渴望。他为此说道：“未来一台高度先进的人工智能设备将逐渐发展出求生的本能，并将努力获取实现其自身所设定目标所需要的资源。因为生存下来并获取更多资源将能够增加其实现其他目标的机会。对于人类而言这将导致生存问题的发生，因为我们的资源将会被掠夺。”他指出，随着人工智能技术的发展，智能机器人具备了人类一样的生存能力，它们就会不再依赖人类，而是会自主进行自我完善和自我升级。这时，机器人世界就会出现“技术大爆炸”。最终，机器人的技术能力就会远远超越人类，终至把人类越甩越远，就如同现阶段人类的技术能力远远超越蜗牛一样。

不过，霍金同时也表示，就目前人工智能技术发展现状来说，与研制出和人脑功能相当或远超人脑功能的机器的要求还存在着相当遥远的差距。他说：“当这件事最终发生时，那或许将成为人类历史上发生过的最好或是最坏的事，因此把这个问题弄清楚将具有极大的价值。我们或许将花上几十年的时间才能找出问题的答案，那么就让我们从今天开始启动这项研究，而不是拖到超级机器人即将被启动的前一天晚上。”

霍金参与Reddit网站举行的“问我任何问题”活动，一共获得超过9000条的提问和评论，成为该网站举行的这类活动中关注度较高的一次。缘于工作和身体的原因，他在四个月之后才有时间回复网民的提问。在回复的问题中，大部分问题都涉及人工智能领域，而在回复中他频繁地表示了自己的担忧。在此次活动前，他曾与几位顶尖科学家和美国企业家埃隆·马斯克签署了一份公开信，同样表达了对未来人工智能对人类构成威胁的担忧。他称，在下个世纪，人类的能力将会被机器人超越。因而，科学家务必要确保人工智能的未来目标是与人类的发展目标相一致的。

可以想象，机器人掌握了人类的心理和应对模式之后，就可以轻易控制和塑造人类情感。届时，在机器人高人一等的优越感面前，具有强烈自尊的人类会不会感到无地自容而整体消亡呢？好在一切都还为时过早，也就有了与霍金相反的观点。这些观点认为，人工智能只是人的身体、智力的一种工具性延伸，它所不断增强的也只是这种工具性的能力，而不是像人类那样具有无中生有的发明创造能力。现今出现的机器人战胜人类的各种能力，棋艺也好，自动驾驶技能也好，都是在人类现有能力基础上，对人类知识、信息处理方式所总结出的一种优化处理方式。即使是所谓的情感机器人，也只是对人类的表情和语言特征进行程序化应对，并不表明机器人拥有了同人类一样的情感。因而，人工智能就好比战士手中的武器，它具有人类肉身所不能取得的功效，但武器本身并不具备夺取生命的主动权，而是完全听命于掌控它的使用者。

从技术和现实两个层面来看，人工智能所放大的只是人类现有的能力。受到特质条件的限制，它不可能具备大规模自我批量升级和进化的能力。因此，我们也就不用担心它们会自己建厂，自我加工，自我提升脑力，自我升级。从人类开发的动机的目的性上来说，人工智能也不具备不可控性。

综合各方观点，无论是霍金的反噬论，还是相反的人工智能可控论，人工智能最终是天使还是魔鬼，完全取决于开发和应用技术的人。只要人类自身能约束好自己，未来的人工智能就一定会沿着服务于人类的方向前行。

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版权信息

前言

第一章 快速进化的人工智能——一门极富挑战的AI科学

1.人工智能时代将至，高效能助手的潜在威胁

2.早期的人工智能：控制论概念阐述

3.AI的大发现时代

4.首次低谷带来的启示

5.AI专家系统获得赏识

6.双重动力推进人工智能蓬勃发展

7.辉煌成就：战胜人类的计算机系统

第二章 智能，让机器人更聪明——即将到来的机器人时代

1.人工智能怎样让机器人更聪明

2.襁褓中的机器用人：一切都从扫地开始

3.如何让机器人拥有“自我保护”能力

4.试错程序，让机器人学会了自我修复

5.当机器人也学会了“上网”

6.高级机器人的特殊功能：情感治愈

7.未来机器人也能够使用繁殖系统吗

第三章 人工神经网络原理——怎样用信息处理人脑神经元

1.什么是人工神经网络

2.人工神经网络都具备哪些优势和特点

3.用函数协议精密定义的人工神经网络

4.BP神经网络能够通过学习减少误差

5.人工神经网络的现实应用

6.如何让人工神经网络具备记忆力

7.人工智能能否让人类灵魂不死

8.人脑工作机制怎样应用于智能机器人

第四章 怎样获得智能感知——可感知人类意识的AI系统

1.能够读懂人心的机器人

2.机器人制造技术当中通常都使用哪些传感器

3.艰难的第一步：如何让机器人获得触觉功能

4.新AI技术破解“人脑密码”的艰辛历程

5.利用生物传感器辅助收发信息的AI技术

6.智能皮肤：能够感知温度变化的新AI

7.AI技术最高级别的感知力：智能认知

8.智能感知的未来：即将到来的物联网时代

第五章 不断进化的人工智能推理——让AI通过推理去行动

1.贝叶斯推理：平凡而又神奇的贝叶斯方法

2.贝叶斯理论如何应用于人工智能推导

3.前向链接和后向链接推理技术

4.新AI技术中的不确定性推理理论

5.错误的推理：人工智能也会受骗

6.利用“黑箱推论”进行逻辑推理的AI系统

第六章 最可怕的“深度学习”——多层神经网络的加速学习

1.人工智能进入“深度学习”阶段

2.深度学习：人工智能引领认知技术创新

3.AlphaGo依靠“深度学习”技术，展现计算未来

4.深度学习将引爆人工智能应用

5.深度学习将引爆下一次科技革命

6.深度学习存在的问题和遇到的挑战

7.深度学习的未来发展趋势

第七章 被唤醒的人工智能识别——感知识别技术的大爆发

1.语言识别：已经被应用的语音智能处理系统

2.图像识别：人工智能怎样识别生活中的图像

3.自然语言处理：人工智能得以实现的关键

4.专家系统：人工智能与专家系统的完美结合

5.从0到1的智能化智能体

6.模式识别及其应用

7.情绪识别：识别技术的更高阶段

第八章 人工智能时代的反思——人工智能对未来世界的影响

1.劳动工人的危机：人工智能技术引发的失业大潮

2.人工智能对行业的潜在影响力

3.未来若干年内，极有可能消失的职业

4.人工智能时代的职业选择

5.全球人工智能“军备竞赛”爆炸升级

6.充满破坏力的狂想曲：人类大脑移植给机器人

7.霍金的告诫：当心人工智能的反噬