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机器人
人工智能热应回归计算本质人工智能与未来社会圆桌会议之一
上海社会科学界联合会主办主管
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以学术为底色 以思想为旗帜
圆桌会议 ·编者按
人工智能与未来社会：趋势、风险与挑战
1956年，“人工智能”（Artificial Intelligence，简称AI）一词首次被提出。经过半个多世纪的发展，人工智能的理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大。尤其是近年来大数据、云计算的出现，人工智能已经在全球范围内掀起一场深刻的技术、社会革命，这场革命的意义和价值正在以颠覆性的方式显现出来。2016年3月，世界顶级围棋棋手李世石与谷歌计算机围棋程序“阿尔法围棋”(AlphaGo)之间的围棋人机大战，更是吸引了全世界的目光，使人工智能成为坊间热议的一个话题。2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，将人工智能发展上升到国家战略高度，迫不及待地表达了我国紧追世界顶尖技术、抢抓人工智能发展机遇的国家意志，使人工智能成为当前炙手可热的技术和产业。但是，在引领人工智能前沿的西方发达国家，也有不少人士表达了对人工智能发展的担忧甚至是反对。这些警世之言也提醒我们，人工智能在为这个时代注入发展新动能的同时，对就业、法律、政治、经济、伦理和安全等诸多领域也带来了新的挑战。在人工智能“列车”滚滚驰来的今天，我们应当如何应对其带来的风险和机遇，人工智能的技术属性和社会属性如何实现融合，人工智能又会对未来社会造成怎样的冲击，等等，都是亟需我们回答的问题。为全面探讨人工智能对人类社会可能产生的各种影响，近日，《探索与争鸣》编辑部联合华东政法大学政治学研究院召开了“人工智能与未来社会：趋势、风险与挑战”研讨会。来自计算机科学、信息科学、产业界的专家学者，与人文社会科学领域的学者进行了激烈的对话与辩论。本着坚持探索、鼓励争鸣的原则，本期特编辑出版“人工智能与未来社会”专刊，从而多角度、多维度呈现此次研讨会的专家观点，也期待学界进一步展开讨论。
人工智能热应回归计算本质
陈钟 | 北京大学计算机系教授、博士生导师
本文原载《探索与争鸣》2017年第10期
最近，人工智能话题在业内外都引起热烈的讨论。业外表现主要是媒体炒作，业内表现包括出台政府产业规划和推进一级学科建设。发展人工智能是一件好事，但是不能够脱离其计算本质而制造过多的泡沫。想在很短的时间内，向包含人文社科学者在内的非计算机专业人士说明什么是计算，还是有点困难的，我希望表达三个基本观点。
人工智能的本质是计算
人工智能是计算机科学的一个分支，现在无论其研究方法还是其成果形态都离不开计算，因此，计算是人工智能的本质。计算机科学（Computer Science）或者计算科学（Computing Science）中的“计算”，不同于我们日常生活中加减乘除的“算术”计算，而是研究“问题求解”。简单的问题包含了算术运算，更复杂一点的问题包括了生产计划调度问题、电子商务问题、电子支付问题等，今天我们各行各业许许多多的问题都应用了计算机系统来求解，并且取得了许多成果，特别是在互联网连接一切的今天，可以说计算无处不在了。过去所想象的许多“电子化、自动化”的应用，今天已经习以为常，像排版、文字处理软件、即时通信软件、火车飞机订票软件、电子政务等，甚至计算机写诗也不足为奇了。因此，计算机系统又称为信息系统，通过信息的采集、加工、存储、传输、运用等等，影响到人们生产和生活的方方面面。
世界上第一台电子计算机的发明是在1946年，而计算机能够大规模推广应用，还是因为半导体晶体管和大规模集成电路的发明，即人们所说的“硅石时代”，因为半导体主要材料是用硅制成的。计算机系统包括硬件和软件，“硬件是躯体、软件是灵魂”。有了硬件的支持，求解各种各样的问题就靠软件设计和实现了。现代计算机的发明是人类历史上最伟大的发明之一。冯·诺依曼被尊为数字计算机之父，他的“冯诺依曼体系结构”奠定了现代数字计算机的结构基础。阿兰·图灵被尊为人工智能之父的标志是“图灵测试”，用来判定一个计算机和人比较是否有智能。然而，图灵首先是计算机科学之父，他提出的图灵机模型不仅奠定了现代计算机设计与实现的理论基础，而且开创了计算复杂性理论的先河。现代计算机系统作为人类信息加工处理的工具，实现了“数据—信息—知识—智慧—顿悟”的信息处理的智能化晋级管道。
计算机科学研究“问题求解”的核心是算法。算法是求解一类问题的方法和策略，通常用计算机的指令序列来描述，在工程实现上表现为可被计算机硬件CPU执行的程序。一个算法的好坏可以用时间复杂性和空间复杂性来衡量。求解问题的软件包括计算机指令组成的程序、要处理的数据以及各类文档，其关键的核心是求解问题的算法实现。
普及推广“计算思维”是人工智能发展的基础
人工智能作为计算机科学的一个分支，其学科特点是试图以模拟、延伸、扩展人的智能为途径，构建计算理论、方法、技术及应用。我们熟悉的人工智能研究与应用领域包括：语音识别、图像识别、自然语言处理、专家系统等。人工智能从1956年首次提出，到今天逐渐形成一门独立的技术学科，从早期探索如何用机器模拟智能的一系列有关问题，到今天，起起落落60多年。直到近年，数据驱动的机器学习出现AlphaGo系统击败人类围棋大师的成功案例，再次把人工智能推向波峰。
今年7月8日，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，迫不及待地表达了国家抢抓AI发展机遇、构筑AI先发优势、抢占全球AI科研产业制高点的战略意图和行动计划。我国人工智能学会和多位院士也在积极推动人工智能成为我国的一级学科，加大力度推动AI人才培养和科学研究，把人工智能看成经济社会发展的新引擎、新机遇。这是中国特色，我相信目标也一定能实现。但是，人工智能不是孤立的，它的本质还是计算，应该从更基础的“计算思维”来推进经济社会发展，包括以计算为核心理念的相对扎实稳定的基础教育。在美国没有人工智能一级学科，许多高校AI都是将之列入计算机学科，但同样达到世界领先。我们担心在中国总是追逐“热词”而动，而没有抓住根本。我们的产业发展的方式似乎是运动式的，物联网、云计算、大数据，不断翻篇，现在又到了人工智能。所以，我个人对过度解读和炒作人工智能持温和的批评态度：需要回归本质，就是计算。
对于未来人工智能会超过人类甚至毁灭人类的观点，我不那么赞成。从哲学的角度来看，人和动物最主要的区别之一就是发明和利用工具。现在看起来，人类历史上发明工具可以归结为两大类：一类是体力方面的工具，如蒸汽机、发动机；还有一类是智力方面的，如电子计算机。计算机的出现革了很多事物的命，包括革了通讯的命。过去通讯的发明，电话是线路交换，用物理的线路连接通讯双方，有了计算机就可以实现存储转发，程控交换机代替了人工接线，分组交换实现了现在互联网的连接。在对计算的认识方面，我们做得还远远不够，中国与西方发达国家相比还有差距。包括这次新一代人工智能发展规划里面，讲到我们要在小学、中学开展人工智能教育，那是有点不切实际。应该让很多人都能够去理解计算，普及“计算思维”。美国今天许多高校的千人编程大课堂，就是在非计算机专业学生中普及计算思维的一条途径，会极大地提升信息社会信息处理的全民素质和创新能力。
从计算的本质出发，迄今为止，实际上是我们不断地研究怎么把问题转换成现在计算机可以求解的问题，人工智能当然处在计算科学的前沿。这里面就涉及到两个方面：一是计算模式，二是算法问题。模式和算法又映射到了软件和硬件。现在宇宙世界中物质、能量和信息是人类社会发展的三大要素，信息是其中的一个维度，但影响巨大。计算机诞生之后经历了专有计算、个人计算、网络计算、云计算、社会计算、移动计算、泛在计算等等。计算处理的基本元素是数据，有意义的数据变成信息，有组织的信息成为知识，良好运用知识才是智慧，智慧之上还有顿悟(enlightenment)。我们把计算本质认识清楚了，就知道过去做信息化和现在的“互联网+”最大的不同是什么。过去因为计算机的资源有限，所以采集了经济活动当中的若干点把信息记录下来并进行处理，这叫信息化。现在“互联网+”，我们称它为信息化了的经济活动，这个过程中原来产生的信息全都记录下来了，这就是为什么电商比传统商业、金融企业具有自己的优势——数据为王。从这些数据中挖掘客户消费行为特征等就成为可能，也会用到机器学习等人工智能的研究成果，AlphaGo就是机器学习的成果，也就是今天数据驱动导致机器学习这个人工智能中的一类算法应用产生了好的结果。现在虽然数据驱动的机器学习取得了应用成果，但从本质上看人工智能能解决的问题还是很有限的，通用人工智能还有待于基础研究的突破。数据驱动才导致现在人工智能复兴，60多年里有大量的失败，后面还有一些创新依赖于基础研究。比如说类脑计算，对脑机理的认知，这方面探索的路途还很遥远，我们现在做的只是从功能上模仿。所以，对人工智能的概念还是要准确认识，不能什么东西都包括。
对社会科学的借鉴，对未来计算和人工智能发展具有重要的意义
今天以计算为本质的信息社会，越来越需要社会科学的认知并发挥其作用。以安全为例，过去和现在我们说电脑病毒，网上有钓鱼软件，有木马入侵，我们要预防基本上是一种“头痛医头脚痛医脚”的工程方式。未来安全的科学是什么，原理是什么，这里面最重要的成果就是借鉴社会科学的方式。如在安全科学研究中首次提出“系统即社会”（System-as-a-Society）的理念。过去计算机系统被看成是一个黑盒子，人是站在它外面与它交互。今天互联网已经是一个人机混合体，人的很多行为和认知与机器系统融合在一起，这时候我们就需要在人机混合的“系统即社会”中制定规范（Norms），发生了安全问题一定是某些规范被违反了。如果违反规范是“坏人+坏程序”干的，那么“好人+好程序”同样也要用程序、软件去解决。像我们现在讲金融科技和监管科技，这两个方面是要作为对手共生共存的，而不是说站在外面去监管它。近年来数字货币、区块链为什么这么火爆，在技术上看其创新之一是“智能和约”的提出，可以把它上升到“法律即代码，代码即法律”的层面来认知，从而诞生一个计算法律学的新方向。如果大家感兴趣，我们应该很好地来深入探讨这个交叉学科。计算机更大范围和更大程度地代替人的智能，并出现在现实社会中，可能它的行为会比人更守规矩，这是它们的好处。所以不用担心“自动驾驶”汽车撞了人怎么办，可能进入“智能驾驶时代”的时候即便撞了人，也已经习以为常了，因为它的事故率比现在人开车的事故率少90%以上。
2016年10月份美国发布的人工智能发展规划，专门有人工智能安全的论述，提出人工智能服务于国家安全战略，以及对人工智能系统自身的安全和系统行为的可解释性等方面的保障措施。人机交互特别是人机混合系统成为常态以后带来的很多问题，往往不是人工智能技术本身的问题，归根结底还是人的问题，但是与技术紧密相关。因此，防止人工智能技术被滥用和我们今天的基因技术、核技术一样，需要规范人的行为。今年8月初在松江举行的未来计算论坛上，日本学者分享了其在仿生机器人方面的进展，仿生人做的非常逼真，和真人一样，这就把远程触觉交互变成了现实。今后各种陪伴和服务的机器人也会不断演进，这显然会带来原本没有的机器道德伦理的问题等。我们不能因为有许多新的社会现象的挑战而阻碍科技创新发展，但我们能够通过社会科学与计算机科学的结合，实现人机混合行为的规制，这应该是我们认真考虑的科学发展之路。
媒体上有中美之间在AI创业公司方面的统计数据对比，其中包括独角兽企业，投资AI的数量大家也可以看到，中国是在紧追美国。我对我国新一代人工智能发展规划持乐观态度，《规划》的出台说明中国政府是很有智慧的，发挥了中国“集中力量办大事”的体制优势。许多传统数据处理产业领域的统计也可能很快会戴上人工智能的帽子，因为戴上人工智能的帽子就可以跟着这个规划走了。但是，当我们参与国际竞争时，还是需要精准定义AI，仔细区分计算的基础和细分领域发展，这样才能知道我们到底走到哪里了，才能指导我们在哪些方向达到或者超越国际同类研究的水平。
（本文原载于《探索与争鸣》2017年第10期，原标题为《人工智能与未来社会：趋势·风险·挑战，从人工智能本质看未来的发展》）
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最后更新：2017-10-25 23:32:42