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人工智能熱應回歸計算本質人工智能與未來社會圓桌會議之一
上海社會科學界聯合會主辦主管
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以學術為底色 以思想為旗幟
圓桌會議 ·編者按
人工智能與未來社會：趨勢、風險與挑戰
1956年，“人工智能”（Artificial Intelligence，簡稱AI）一詞首次被提出。經過半個多世紀的發展，人工智能的理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大。尤其是近年來大數據、雲計算的出現，人工智能已經在全球範圍內掀起一場深刻的技術、社會革命，這場革命的意義和價值正在以顛覆性的方式顯現出來。2016年3月，世界頂級圍棋棋手李世石與穀歌計算機圍棋程序“阿爾法圍棋”(AlphaGo)之間的圍棋人機大戰，更是吸引了全世界的目光，使人工智能成為坊間熱議的一個話題。2017年7月，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，將人工智能發展上升到國家戰略高度，迫不及待地表達了我國緊追世界頂尖技術、搶抓人工智能發展機遇的國家意誌，使人工智能成為當前炙手可熱的技術和產業。但是，在引領人工智能前沿的西方發達國家，也有不少人士表達了對人工智能發展的擔憂甚至是反對。這些警世之言也提醒我們，人工智能在為這個時代注入發展新動能的同時，對就業、法律、政治、經濟、倫理和安全等諸多領域也帶來了新的挑戰。在人工智能“列車”滾滾馳來的今天，我們應當如何應對其帶來的風險和機遇，人工智能的技術屬性和社會屬性如何實現融合，人工智能又會對未來社會造成怎樣的衝擊，等等，都是亟需我們回答的問題。為全麵探討人工智能對人類社會可能產生的各種影響，近日，《探索與爭鳴》編輯部聯合華東政法大學政治學研究院召開了“人工智能與未來社會：趨勢、風險與挑戰”研討會。來自計算機科學、信息科學、產業界的專家學者，與人文社會科學領域的學者進行了激烈的對話與辯論。本著堅持探索、鼓勵爭鳴的原則，本期特編輯出版“人工智能與未來社會”專刊，從而多角度、多維度呈現此次研討會的專家觀點，也期待學界進一步展開討論。
人工智能熱應回歸計算本質
陳鍾 | 北京大學計算機係教授、博士生導師
本文原載《探索與爭鳴》2017年第10期
最近，人工智能話題在業內外都引起熱烈的討論。業外表現主要是媒體炒作，業內表現包括出台政府產業規劃和推進一級學科建設。發展人工智能是一件好事，但是不能夠脫離其計算本質而製造過多的泡沫。想在很短的時間內，向包含人文社科學者在內的非計算機專業人士說明什麼是計算，還是有點困難的，我希望表達三個基本觀點。
人工智能的本質是計算
人工智能是計算機科學的一個分支，現在無論其研究方法還是其成果形態都離不開計算，因此，計算是人工智能的本質。計算機科學（Computer Science）或者計算科學（Computing Science）中的“計算”，不同於我們日常生活中加減乘除的“算術”計算，而是研究“問題求解”。簡單的問題包含了算術運算，更複雜一點的問題包括了生產計劃調度問題、電子商務問題、電子支付問題等，今天我們各行各業許許多多的問題都應用了計算機係統來求解，並且取得了許多成果，特別是在互聯網連接一切的今天，可以說計算無處不在了。過去所想象的許多“電子化、自動化”的應用，今天已經習以為常，像排版、文字處理軟件、即時通信軟件、火車飛機訂票軟件、電子政務等，甚至計算機寫詩也不足為奇了。因此，計算機係統又稱為信息係統，通過信息的采集、加工、存儲、傳輸、運用等等，影響到人們生產和生活的方方麵麵。
世界上第一台電子計算機的發明是在1946年，而計算機能夠大規模推廣應用，還是因為半導體晶體管和大規模集成電路的發明，即人們所說的“矽石時代”，因為半導體主要材料是用矽製成的。計算機係統包括硬件和軟件，“硬件是軀體、軟件是靈魂”。有了硬件的支持，求解各種各樣的問題就靠軟件設計和實現了。現代計算機的發明是人類曆史上最偉大的發明之一。馮·諾依曼被尊為數字計算機之父，他的“馮諾依曼體係結構”奠定了現代數字計算機的結構基礎。阿蘭·圖靈被尊為人工智能之父的標誌是“圖靈測試”，用來判定一個計算機和人比較是否有智能。然而，圖靈首先是計算機科學之父，他提出的圖靈機模型不僅奠定了現代計算機設計與實現的理論基礎，而且開創了計算複雜性理論的先河。現代計算機係統作為人類信息加工處理的工具，實現了“數據—信息—知識—智慧—頓悟”的信息處理的智能化晉級管道。
計算機科學研究“問題求解”的核心是算法。算法是求解一類問題的方法和策略，通常用計算機的指令序列來描述，在工程實現上表現為可被計算機硬件CPU執行的程序。一個算法的好壞可以用時間複雜性和空間複雜性來衡量。求解問題的軟件包括計算機指令組成的程序、要處理的數據以及各類文檔，其關鍵的核心是求解問題的算法實現。
普及推廣“計算思維”是人工智能發展的基礎
人工智能作為計算機科學的一個分支，其學科特點是試圖以模擬、延伸、擴展人的智能為途徑，構建計算理論、方法、技術及應用。我們熟悉的人工智能研究與應用領域包括：語音識別、圖像識別、自然語言處理、專家係統等。人工智能從1956年首次提出，到今天逐漸形成一門獨立的技術學科，從早期探索如何用機器模擬智能的一係列有關問題，到今天，起起落落60多年。直到近年，數據驅動的機器學習出現AlphaGo係統擊敗人類圍棋大師的成功案例，再次把人工智能推向波峰。
今年7月8日，國務院發布《新一代人工智能發展規劃》，迫不及待地表達了國家搶抓AI發展機遇、構築AI先發優勢、搶占全球AI科研產業製高點的戰略意圖和行動計劃。我國人工智能學會和多位院士也在積極推動人工智能成為我國的一級學科，加大力度推動AI人才培養和科學研究，把人工智能看成經濟社會發展的新引擎、新機遇。這是中國特色，我相信目標也一定能實現。但是，人工智能不是孤立的，它的本質還是計算，應該從更基礎的“計算思維”來推進經濟社會發展，包括以計算為核心理念的相對紮實穩定的基礎教育。在美國沒有人工智能一級學科，許多高校AI都是將之列入計算機學科，但同樣達到世界領先。我們擔心在中國總是追逐“熱詞”而動，而沒有抓住根本。我們的產業發展的方式似乎是運動式的，物聯網、雲計算、大數據，不斷翻篇，現在又到了人工智能。所以，我個人對過度解讀和炒作人工智能持溫和的批評態度：需要回歸本質，就是計算。
對於未來人工智能會超過人類甚至毀滅人類的觀點，我不那麼讚成。從哲學的角度來看，人和動物最主要的區別之一就是發明和利用工具。現在看起來，人類曆史上發明工具可以歸結為兩大類：一類是體力方麵的工具，如蒸汽機、發動機；還有一類是智力方麵的，如電子計算機。計算機的出現革了很多事物的命，包括革了通訊的命。過去通訊的發明，電話是線路交換，用物理的線路連接通訊雙方，有了計算機就可以實現存儲轉發，程控交換機代替了人工接線，分組交換實現了現在互聯網的連接。在對計算的認識方麵，我們做得還遠遠不夠，中國與西方發達國家相比還有差距。包括這次新一代人工智能發展規劃裏麵，講到我們要在小學、中學開展人工智能教育，那是有點不切實際。應該讓很多人都能夠去理解計算，普及“計算思維”。美國今天許多高校的千人編程大課堂，就是在非計算機專業學生中普及計算思維的一條途徑，會極大地提升信息社會信息處理的全民素質和創新能力。
從計算的本質出發，迄今為止，實際上是我們不斷地研究怎麼把問題轉換成現在計算機可以求解的問題，人工智能當然處在計算科學的前沿。這裏麵就涉及到兩個方麵：一是計算模式，二是算法問題。模式和算法又映射到了軟件和硬件。現在宇宙世界中物質、能量和信息是人類社會發展的三大要素，信息是其中的一個維度，但影響巨大。計算機誕生之後經曆了專有計算、個人計算、網絡計算、雲計算、社會計算、移動計算、泛在計算等等。計算處理的基本元素是數據，有意義的數據變成信息，有組織的信息成為知識，良好運用知識才是智慧，智慧之上還有頓悟(enlightenment)。我們把計算本質認識清楚了，就知道過去做信息化和現在的“互聯網+”最大的不同是什麼。過去因為計算機的資源有限，所以采集了經濟活動當中的若幹點把信息記錄下來並進行處理，這叫信息化。現在“互聯網+”，我們稱它為信息化了的經濟活動，這個過程中原來產生的信息全都記錄下來了，這就是為什麼電商比傳統商業、金融企業具有自己的優勢——數據為王。從這些數據中挖掘客戶消費行為特征等就成為可能，也會用到機器學習等人工智能的研究成果，AlphaGo就是機器學習的成果，也就是今天數據驅動導致機器學習這個人工智能中的一類算法應用產生了好的結果。現在雖然數據驅動的機器學習取得了應用成果，但從本質上看人工智能能解決的問題還是很有限的，通用人工智能還有待於基礎研究的突破。數據驅動才導致現在人工智能複興，60多年裏有大量的失敗，後麵還有一些創新依賴於基礎研究。比如說類腦計算，對腦機理的認知，這方麵探索的路途還很遙遠，我們現在做的隻是從功能上模仿。所以，對人工智能的概念還是要準確認識，不能什麼東西都包括。
對社會科學的借鑒，對未來計算和人工智能發展具有重要的意義
今天以計算為本質的信息社會，越來越需要社會科學的認知並發揮其作用。以安全為例，過去和現在我們說電腦病毒，網上有釣魚軟件，有木馬入侵，我們要預防基本上是一種“頭痛醫頭腳痛醫腳”的工程方式。未來安全的科學是什麼，原理是什麼，這裏麵最重要的成果就是借鑒社會科學的方式。如在安全科學研究中首次提出“係統即社會”（System-as-a-Society）的理念。過去計算機係統被看成是一個黑盒子，人是站在它外麵與它交互。今天互聯網已經是一個人機混合體，人的很多行為和認知與機器係統融合在一起，這時候我們就需要在人機混合的“係統即社會”中製定規範（Norms），發生了安全問題一定是某些規範被違反了。如果違反規範是“壞人+壞程序”幹的，那麼“好人+好程序”同樣也要用程序、軟件去解決。像我們現在講金融科技和監管科技，這兩個方麵是要作為對手共生共存的，而不是說站在外麵去監管它。近年來數字貨幣、區塊鏈為什麼這麼火爆，在技術上看其創新之一是“智能和約”的提出，可以把它上升到“法律即代碼，代碼即法律”的層麵來認知，從而誕生一個計算法律學的新方向。如果大家感興趣，我們應該很好地來深入探討這個交叉學科。計算機更大範圍和更大程度地代替人的智能，並出現在現實社會中，可能它的行為會比人更守規矩，這是它們的好處。所以不用擔心“自動駕駛”汽車撞了人怎麼辦，可能進入“智能駕駛時代”的時候即便撞了人，也已經習以為常了，因為它的事故率比現在人開車的事故率少90%以上。
2016年10月份美國發布的人工智能發展規劃，專門有人工智能安全的論述，提出人工智能服務於國家安全戰略，以及對人工智能係統自身的安全和係統行為的可解釋性等方麵的保障措施。人機交互特別是人機混合係統成為常態以後帶來的很多問題，往往不是人工智能技術本身的問題，歸根結底還是人的問題，但是與技術緊密相關。因此，防止人工智能技術被濫用和我們今天的基因技術、核技術一樣，需要規範人的行為。今年8月初在鬆江舉行的未來計算論壇上，日本學者分享了其在仿生機器人方麵的進展，仿生人做的非常逼真，和真人一樣，這就把遠程觸覺交互變成了現實。今後各種陪伴和服務的機器人也會不斷演進，這顯然會帶來原本沒有的機器道德倫理的問題等。我們不能因為有許多新的社會現象的挑戰而阻礙科技創新發展，但我們能夠通過社會科學與計算機科學的結合，實現人機混合行為的規製，這應該是我們認真考慮的科學發展之路。
媒體上有中美之間在AI創業公司方麵的統計數據對比，其中包括獨角獸企業，投資AI的數量大家也可以看到，中國是在緊追美國。我對我國新一代人工智能發展規劃持樂觀態度，《規劃》的出台說明中國政府是很有智慧的，發揮了中國“集中力量辦大事”的體製優勢。許多傳統數據處理產業領域的統計也可能很快會戴上人工智能的帽子，因為戴上人工智能的帽子就可以跟著這個規劃走了。但是，當我們參與國際競爭時，還是需要精準定義AI，仔細區分計算的基礎和細分領域發展，這樣才能知道我們到底走到哪裏了，才能指導我們在哪些方向達到或者超越國際同類研究的水平。
（本文原載於《探索與爭鳴》2017年第10期，原標題為《人工智能與未來社會：趨勢·風險·挑戰，從人工智能本質看未來的發展》）
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最後更新：2017-10-25 23:32:42