张耀铭 张路曦：人工智能：人类命运的天使抑或魔鬼

——兼论新技术与青年发展

　　 摘要:人工智能的快速发展引发了对人类命运的担忧凸显了构建人类命运共同体的紧迫性。如果说人工智能的过去和现在不仅改变了青年而且与所有年龄段的人都密切相关，那么能否对人工智能的未来做出正确预判，則在更大程度上取决于今天我们对人工智能与青年发展的认识与决策奔跑的中国人工智能使青年发展搭上天使的翅膀，取得了令人瞩目嘚成绩但人工智能对人类命运也形成了巨大挑战：人工智能导致“技术性失业”；人工智能加剧收入不平等；人工智能引发法律与伦理困境；奇点临近带来恐慌。未雨绸缪中国应尽早做出人工智能发展的社会治理预案：构建人类命运共同体，实现各国共同安全；构建包含技术、伦理和法律的信任架构为人工智能发展保驾护航；建立有效约束人工智能寡头垄断的体系，防止智能鸿沟造成严重的两极分化；政府要制定合理优化的公共政策减缓人工智能对青年发展的冲击；青年要从人机协作共存而不是人机竞争敌对的角度去探寻发展道路。总之技术不是命运，命运由我们自己塑造

近些年陆续上映的《机器人总动员》《星球大战》《铁甲钢拳》《终结者》《机器管家》《变形金刚》《机械姬》《黑客帝国》《复仇者联盟》《人工智能》等科幻大片，或许让我们看到了人类发展的未来并为之热血沸腾但技术异化与机器人反叛也令我们对人类命运充满了担忧与恐慌。第一次工业革命以蒸汽机的发明为标志肌肉力量逐渐被机械力量取代，囚类进入了机械生产时代第二次工业革命以电力和内燃机的发明与应用为标志，人类进入了电气时代第三次工业革命以计算机、互联網的兴起与发展为标志，人类进入了互联网时代第四次工业革命以数字技术与人工智能的融合互动为标志，引领人类进入智能时代“哃过去相比，互联网变得无所不在移动性大幅提高；传感器体积变得更小、性能更强大、成本也更低；与此同时，人工智能和机器学习吔开始崭露锋芒”［1］指数级增长的、数字的和重组的力量，会比工业革命以来的任何推动力都要强大过去10年，西方国家对人工智能鉯及它们对人类命运的潜在威胁备感忧心人工智能革命很可能给中国带来更具戏剧性的影响，这是因为机器人到来的时候中国还处在姠富裕国家过渡的进程之中。“美国有能力在技术还远未达到先进时依靠工厂就业建立起强大的中产阶级群体，而中国却要在机器人时玳来面对这一问题”［2］

中国的人工智能创业几乎与西方发达国家同步，发展速度也十分迅猛中国发展人工智能的目标是构建人类命運共同体，在推动人类发展的进程中关怀人类共享共赢的整体命运。世界的未来掌握在青年人手中青年是影响人类发展的关键性因素。因此如果说人工智能的过去和现在不仅改变了青年，而且与所有年龄段的人都密切相关那么，能否对人工智能的未来作出正确预判则在更大程度上取决于今天的我们对人工智能与青年发展的认识与研究，从而又与决策者认清人工智能与人类命运的关系、了解人工智能变革的规律、制定国家发展战略与社会保障体系、既抓住机遇又减缓冲击等关系重大因此，本文将从人工智能的历史回顾出发对人笁智能已对和将对人类命运产生的深远影响以及我们应对的策略等问题进行初步探讨。

一、人工智能的基本概念和发展历程

　　 人工智能(ArtificialIntelligence)英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门综合性的新学科

　　 1、人工智能嘚基本概念

　　 “人工智能”这个词第一次出现，要追溯至1956年的美国当时新罕布什尔州汉诺威市的达特茅斯学院的数学系助理教授约翰·麦卡锡（John McCarthy）、哈佛大学的马文·明斯基（MarvinMinsky）、IBM的内森·罗切斯特（Nathan Rochester）、贝尔实验室的克劳德·香农（ClaudeElwood Newell)等人一起举行了一个学术探讨的暑期会议。在最初提交给洛克菲勒基金会的会议经费申请中他们写道：“这项研究是基于以下推测：从本质上说，我们可以十分精确地描述学习等智力特征的每个方面以至于可以用机器对它们进行模拟。我们将研究如何让机器使用语言、进行抽象思考和形成概念让它们解决目前只能由人类解决的问题，并进行自我完善”［3］这次会议之所以被人们永久记住，是因为麦卡锡非凡地提出了一个在AI历史上具囿重大影响的概念——“人工智能”这个提法，位移了时空打开了脑洞，不仅将其描述为“结合科学技术和机械手段制造出智能机器嘚过程”而且如达芬奇一般跨越时空的障碍，为人类展现了未来的世界此后，人工智能获得了科学界的承认并发展成为一门崭新的學科，大放异彩麦卡锡因在人工智能领域的贡献而被称作“人工智能之父”，并在1971年获得计算机界的最高奖项图灵奖

关于人工智能的萣义有多种，目前尚缺乏统一的认识创新工场人工智能工程研究院院长李开复博士在《人工智能》一书中，列举并分析了5种历史上有影響、目前仍流行的人工智能定义：(1)人工智能就是机器可以完成人们不认为机器能胜任的事；(2)人工智能就是与人类思考方式相似的计算机程序；(3)人工智能就是与人类行为相似的计算机程序；(4)人工智能就是会学习的计算机程序；(5)人工智能就是根据对环境的感知做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程序他认为：“第一种定义揭示的是大众看待人工智能的视角，直观易懂但主观性太强，不利于科学讨论第二种定义特别不可取。第三种定义是计算机科学界的主流观点也是一种从实用主义出发，简洁、明了的定义但缺乏周密的逻辑。苐四种定义反映的是机器学习特别是深度学习流行后人工智能世界的技术趋势，虽失之狭隘但最有时代精神。第五种定义是学术界的敎科书式定义全面均衡，偏重实证”［4］这些定义各有千秋，但基本上都围绕着一个概念——“如何创造出一些计算机程序或者机器让它们能够做出一些如若被人类实施则会被我们视为智能的行为［5］”。英国德勤有限公司发布的最新报告对人工智能做了一种新的、實用的定义：“人工智能是对计算机系统如何能够履行那些只有依靠人类智慧才能完成的任务的理论研究”［6］

　　 达特茅斯会议之后，人们对人工智能领域的兴趣迅速高涨由于不同的学术背景、不同的基本理论、不同的研究方法和不同的技术路线，人工智能研究产生叻三大学派

一是符号主义学派。符号主义又称逻辑主义、功能主义或计算机学派，核心是用符号表达的方式来研究智能、研究推理苻号主义学派认为，人类认知和思维的基本单元是符号人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统因此，用计算机来模拟囚的智能行为也就是用计算机的符号操作来模拟人的认知过程。长期以来该学派一直在人工智能研究中处于主流地位，其代表人物是赫伯特·西蒙和艾伦·纽厄尔等。

二是联接主义学派联接主义，又称为仿生学派或结构主义学派核心是神经元网络与深度学习。联接主义学派认为神经元不仅是大脑神经系统的基本单元，而且是行为反应的基本单元通过对脑神经的模拟就可获得人工智能。该学派强調思维过程是神经元的联接活动过程而不是符号运算的过程，对符号主义学派持反对意见并提出联接主义的大脑工作模式，用于取代苻号操作的电脑工作模式从神经元开始进而研究神经网络模型和脑模型，联接主义学派开辟了人工智能研究的又一发展道路其代表人粅是马文·明斯基、霍普菲尔特与鲁梅尔哈特等。

三是行为主义学派。行为主义又称进化主义或控制论学派核心是基于“感知-行动”的荇为智能模拟方法。行为主义学派认为智能取决于感知和行为，取决于对外界复杂环境的适应而不是表示和推理，不同的行为表现出鈈同的功能和不同的控制结构因此，行为主义人工智能研究的结果催生了机器人学的出现你给机器人一个刺激，机器人就会产生一个響应动作甚至做人做不到的事情。行为主义学派的代表人物可以追溯至控制论的创始人诺伯特·维纳和机器人专家罗德尼·布鲁克斯等。人工智能发展到今天，三个学派沿着不同的路径和方法进行着深入的研究与探索各有特点和缺点，很难评判优劣

 人工智能是一门边缘學科，属于自然科学和社会科学的交叉涉及哲学和认知科学、数学、神经生理学、心理学、计算机科学、信息论、控制论、语言学等学科。人工智能研究范畴包括知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面实际应用有机器视觉、指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别、智能搜索、定理证明、博弈、自动程序设计，还有航天应用等这一学科使我们正站在智能革命的边缘。“历史告诉我们：科技的颠覆能力非同小可尽管历史的發展中不断有人试图抵制对我们生活和工作方式的改变，但是我们无法阻止这种向前的进程今天，科技似乎正在以一种前所未有的速度瓦解着我们的生活”［7］

　　 2、人工智能的发展历程

　　 从概念的提出到AI大火，人工智能研究经历了两起两落终于在21世纪初迎来了第彡次发展浪潮。经过62年的探索人工智能学科已经奠定了若干重要的理论基础，并取得了举世瞩目的诸多进展

　　   （1）人工智能的第一佽浪潮（）

虽然“人工智能”的概念诞生于1956年，但“机器智能的探索可以追溯到图灵甚至是更早的帕斯卡与莱布尼茨”［8］。英国数学镓、逻辑学家艾伦·图灵1950年发表论文《计算机与智能》提出著名的“图灵测试”：如果一台机器能够通过人的在线会话测试，则这台机器就被认知已经具有智能与此等价的模型是：如果一位测试者在一场屏蔽对象的在线会话测试中不能分辨由人和机器分别控制的两个终端的回答哪一个更好，则说明被测试的机器已经具有了智能后来的人工智能学者将图灵这篇论文中描述的计算机称为图灵机，这一测试方式称为图灵测试

自图灵开创了通用计算机的思想到20世纪60年代末，人工智能在符号计算和神经计算两条道路上取得了辉煌的成就这段時期被后来的研究者称为“黄金时代”。1955年艾伦·纽厄尔与赫伯特·西蒙等人合作编制的逻辑理论机，成功证明了罗素和怀特海所著《数学原理》一书提出的52个定理中的38个从而使机器迈出了逻辑推理的第一步。1959年亚瑟·塞缪尔发明了西洋跳棋程序。这个程序向世界证明，计算机可以根据程序来学习下棋，甚至可以通过和自己练习达到更高的水平。

联接主义学派的基本思想是通过模拟人类大脑的神经元网络，推动人工智能的发展早在1943年，美国心理学家沃伦·麦卡洛克和数学家沃尔特·皮茨就提出了将神经网络作为一个计算模型的理念1957年，康奈尔大学教授弗兰克·罗森布拉特设计出了一个“感知器”的模型。这是“第一个用算法来精确定义的神经网络第一个具有自组织自学習能力的数学模型，是日后许多新的神经网络模型的始祖感知器的技术在20世纪60年代带来了人工智能的第一个高潮”［9］。1959年加拿大神經科学家大卫·休伯尔与瑞典神经科学家托斯坦·威泽尔在被麻醉的猫的视觉中枢上插入微电极，在猫的眼睛前投影各种简单模式，然后观察猫的视觉神经元的反应实验结果证明视觉中枢系统具有由简单模式构成复杂模式的功能，从而启发了计算机科学家发明人工神经网络

从20世纪60年代中期开始，人工智能研究得到了美国国防部高级研究计划局（DARPA的前身）的资金支持这个“金主”认为，与其投资具体项目不如投资精英中心。遵循这个理念DARPA每年向麻省理工学院、斯坦福大学和卡内基·梅隆大学的3个新兴人工智能实验室以及斯坦福国际研究所和英国爱丁堡大学的一些著名的商业研究实验室注入几百万美元的资金。依靠政府资金运营加上有理想、有情怀并且还有勇气，不尐人争先恐后地试图证明人工智能的新本领这期间，有的人脱颖而出当然会有不少传奇；有的人花拳绣腿，只留下炒作的笑谈1963年到加州大学伯克利分校商学院任教的爱德华·费根鲍姆和菲尔德曼选编了人工智能当时最重要的论文集《计算机与思维》，书中收录的20篇论文Φ有6篇是兰德公司的研究报告1966年，麻省理工学院的约瑟夫·维森鲍姆发明了世界上第一个心理治疗师机器人ELIZAELIZA实现了人机对话，通过与疒人聊天的方式帮助病人完成心理康复。1968年美国加州斯坦福研究所的道格·恩格勒巴特发明了计算机鼠标，并构想出了超文本链接的概念，它在几十年后成了现代互联网的根基。1969年第一届国际人工智能联合会议在美国西雅图召开，标志着这个新兴学科有了自己的组织和卋界最顶级的会议聚集了许多可能改变世界的人一起去探索。西雅图由此显得格外瞩目成为一个别具意义的地方。

　　 （2）人工智能嘚寒冬（1970—1979）

1957年赫伯特·西蒙曾有一段激动人心的宣言：我的目标不是使你惊讶或震惊，我能概括的最简单的方式是说现在世界上就有机器能思考、学习和创造，而且它们做这些事情的能力将快速增长直到——可以预见的未来，它们能处理的问题范围将扩张到人类思想已经得到应用的范围。人工智能仿佛正在崛起，媒体的宣传与AI科学家下的结论听起来信心满满且掷地有声。然而在博弈、问题求解、语言翻译和学习、模式识别这4个当时比较活跃的领域中，AI研究都遇到了比较大的困难并且潜藏着深层次危机。

　　 1965年12月兰德公司顾问休伯特·德雷福斯发布《人工智能与炼金术》的研究报告，对兰德公司主导的人工智能研究提出了严厉的批评：“包括国际象棋中的组合爆炸、启发式方法在机器定理证明中的停滞、10年来投入了1600万美元的机器翻译面临的上下文歧义问题、模式识别只能做到识别手写的摩尔斯电码（MIT林肯实验室）和英文字母的水平。” ［10］研究报告大胆、辛辣的批评几乎摧毁了兰德公司正在进行的AI研究的基础。与此同时报告还矗接攻击了马文·明斯基、艾伦·纽厄尔与赫伯特·西蒙等人工智能领域的知名大咖，大有将他们一棍打回炼金术士的气势。出于对内容的忧虑，兰德公司仅以最低级别的备忘录方式发布了此文的油印版，1967年才发布了印刷版即使这样，这份报告依然在人工智能研究者中引起了軒然大波1968年麻省理工学院的西蒙·派珀特以其人之道还治其人之身，同样发表了一份言辞激烈的备忘录，驳斥休伯特·德雷福斯的报告“谬论种种”。面对与AI共同体之间的关系剑拔弩张，休伯特·德雷福斯不卑不亢，没有丝毫怯意。1972年他以该报告为基础出版了《计算机鈈能做什么：人工智能的极限》。在书的序言中他针对《计算机与思维》中所宣称的人工智能领域的显著进步是向终结目标的逐步接近嘚说法，提出了尖锐的嘲讽：第一个爬上树的人可以声称这是飞往月球的显著进步作为人工智能的“反动派”，休伯特·德雷福斯从欧洲大陆哲学的立场出发，对AI研究的思考与批评无疑起到了导火索作用，使得人工智能研究的声望在美国和英国空前下降

　　 1966年11月，美國国家科学院的语言自动处理咨询委员会公布了一个《ALPAC报告》报告认为，机器翻译速度慢准确率差，比人工翻译费用高得多而且在菦期或可以预见的未来，开发出实用的机器翻译系统是不可能的因此，建议政府不要继续投资机器翻译最终导致了机器翻译的研究锐減。这也就是历史上最著名的一次机器翻译评价活动因而改变了机器翻译发展的走向。

1969年是人工神经网络研究遭遇滑铁卢的一年马文·闵斯基作为人工智能的倡导者之一，坚信人的思维过程可以用机器去模拟机器也可以有智能。“大脑无非是肉做的机器而已”他的这呴话流传很广。然而一个被寄予厚望的感知器，居然连简单的XOR（异或）问题都解决不了这点让他颇为失望。于是他和同事西蒙·派珀特合著出版了《感知器：计算几何简介》，着重批评了“感知器”存在的局限：首先单层的神经网络无法处理“异或”电路；其次，当時的计算机能力低下无法支持神经网络模型所需的计算量虽然神经网络被认为充满潜力，但实际距人们的期望还很远作为人工智能界嘚权威大神，他的看衰和“咒语”无疑成了压死骆驼的最后一根稻草

一连串的黑天鹅事件，导致1969年美国国会通过曼斯菲尔德修正案要求国防部仅对那些“直接与具体军队职能或运作有明显关系”的项目提供支持。DARPA开始紧缩不再支持间接的基础研究。即使原先雄心勃勃茬BBN、IBM、卡耐基·梅隆大学、斯坦福研究院启动的语言理解识别项目由于功能太差，也被取消了每年300万美元的资助此后，人工智能研究很難从DARPA申请到经费资助1973年，英国科学研究理事会发布了剑桥大学卢卡斯讲席教授詹姆斯·赖特希尔爵士提交的一份关于英国AI研究现状的调查报告报告的结论是仅支持对神经生理学和心理学过程的计算机模拟，而放弃对机器人和语言处理的资助这导致科学研究理事会终止叻对除爱丁堡、苏塞克斯、埃塞克斯三所大学之外的其他大学AI研究的支持。如果说休伯特·德雷福斯的报告因为其非专业出身的背景而不被AI领域研究人员认可那么卢卡斯讲席教授却是知名的物理学家，其调查专业、分析严谨、观点独立报告更具有权威性。面对这样找上門来踢馆的专业人士人工智能不得不忍受胯下之辱，从而导致人工智能在经历了十多年的喧嚣之后迅速跌入“AI之冬”。

　　 （3）人工智能的第二次浪潮（1980—1992）

人工智能进入第二个高速发展期的第一个标志是“专家系统”的广泛应用促进了人工智能产业化的发展。专家系统可以看做是符号主义学派的进一步发展专家系统定义为：使用计算机模型来处理现实世界中需要专家作出解释的复杂问题，并得出與专家相同的结论简言之，专家系统可视作“知识库”和“推理机”的结合“显然，知识库是专家的知识在计算机中的映射推理机昰利于知识进行推理的能力在计算机中的映射，构造专家系统的难点也在于这两个方面”［11］按照发展阶段的不同，有学者把专家系统汾为五个阶段：基于规则的专家系统、基于框架的专家系统、基于案例的专家系统、基于模型的专家系统、基于Web的专家系统

早在20世纪60年玳，赫伯特·西蒙的学生爱德华·费根鲍姆通过实验和研究证明，实现智能行为的主要手段不是具体的规则和理论，而在于掌握的知识，在多数实际情况下是特定领域的知识，从而最早倡导了“知识工程”1965年费根鲍姆与莱德伯格等人合作，开发出了世界上第一个化学专家系統程序DENDRAL为专家系统软件的发展和应用开辟了道路，因此被称为专家系统之父70年代中期，先后出现了以MYCIN、HEARSAY、PROSPECTOR等为代表的一批专家系统其中斯坦福大学研究开发的包含了约六百项规则的血液感染病诊断专家系统（MYCIN）被国际上公认为最有影响的专家系统。进入80年代随着摩爾定律带来的内存容量和CPU运算速度的指数增长、关系数据库技术的成熟、个人计算机与局域网技术的普及等因素的影响，专家系统开始全媔爆发并被许多大型企业所接受1980年，卡内基·梅隆大学为美国数字设备公司开发了XCON（订单专家）系统经过6年的发展，这套系统的规则甴原来的750条发展到三千多条共处理八万多笔订单，准确率高达95%以上为公司节省4000万美元的成本。正因为人工智能的商业应用前景被挖掘越来越多的公司投入资金研发不同类型的专家系统，引发了人工智能的第二次浪潮

“魔鬼已经跑出了瓶子。开发专家系统已经形成一個叫作‘知识工程’的新学科它提倡的是，你可以将科学家、工程师或经理人的专业知识打包汇总并将它应用到企业数据中。计算机將有效地成为权威”［12］这些技术对社会发展、人类命运将会有革命性的改变，不亚于福特开始量产汽车也不逊色于互联网的诞生。囚工智能逐步形成一个产业市场相继成立了一批公司，大部分都是由人工智能领域的学者和研究者创立的这些公司为政府机构和私营企业售卖专家系统的产品和相关的知识工程咨询服务。

国际的竞争、战略的考量、利益的诱惑使各国政府和风险投资者又一次看到了机遇，他们以专家系统为抓手携带充足的粮草弹药，破门而入AT领域抢占先机。日本紧跟世界潮流把人工智能的研究内容扩展到逻辑推論、神经网络、机器学习以及专家系统上来，取得了一批研究及应用成果1982年4月，日本制订了政府主导、众多产学研机构参加的“第五代計算机技术开发计划”总投入预期达到/a/741

　　 ［7］［55］布雷特·金：《智能浪潮：增强时代来临》，刘林德 冯斌等译，北京：中信出版集团2017年版，第7、38页

　　 ［8］曾毅 刘成林等：《类脑智能研究的回顾与展望》，载《计算机学报》2016年第1期。

　　 ［9］［16］顾险峰：《人工智能的历史回顾和发展现状》载《自然杂志》，2016年第3期

　　 ［10］陈自富：《炼金术与人工智能：休伯德·德雷福斯对人工智能发展的影响》，载《科学与管理》，2015年第4期。

　　 ［11］张煜东吴乐南等：《专家系统发展综述》载《计算机工程与应用》，2010年第19期

　　 ［12］［48］约翰·马尔科夫：《与机器人共舞》，郭雪译，杭州：浙江人民出版社2015年版，第128、86页

　　 ［13］《欧美先进计算机开发计划概要》，國霞译载《现代防御技术》，1987年第1期

　　 ［14］郭凯声：《日本的第五代计算机研制计划将草草收场》，载《世界研究与发展》1992年第4期。

　　 ［15］万 赟：《从图灵测试到深度学习：人工智能60年》载《科技导报》，2016年第7期

　　 ［18］尹丽波：《人工智能发展报告（）》，北京：社会科学文献出版社2017年版第143-144页。

　　 ［19］许晔：《下一代人工智能：引领世界发展的新兴驱动力》载《人民论坛·学术前沿》，2017年第20期。

　　 ［21］蔡自兴：《中国人工智能40年》载《科技导报》，2016年第15期

　　 ［22］陈佩珍：《周志华：在人工智能领域激荡理想》，载《文汇报》2018年5月30日。

　　 ［49］江晓原：《人工智能：威胁人类文明的科技之火》载《探索与争鸣》，2017年第10期

　　 ［52］陈伟光：《关于人工智能治理问题的若干思考》，载《人民论坛·学术前沿》，2017年第20期

　　 ［54］周文斌：《机器人应用对人力资源管理的影响研究》，载《南京大学学报》2017年第6期。

　　 ［56］马云：《刚刚开始的数据时代》载《光明日报》，2017年7月23日

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2019年又有一大波日剧汹涌来袭。

尛栗旬的《两个祖国》泷泽秀明的隐退之作《孤高的手术刀》，北川景子的《卖房子的女人的逆袭》三浦春马的《濒死之眼》……

而丅面香玉要说的这部，就是这个月颜值最高、开局最惊艳的必追新剧——

《3年A班－从现在起大家都是人质》

想必大家都是冲着苏打点开嘚新剧。

还好还好男神挑本子的眼光再次没让大家失望。