【猎云网（微信：ilieyun
）北京】11月5日报道（文/都保杰）
在今天举办的腾讯we大会上，中国科幻作家、第74届雨果奖获得者郝景芳受邀出席，她给大家分享了一个人与人工智能关系的有趣故事。
在郝景芳看来，目前人工智能还是非常有局限性的，深度学习算法它只能够处理数据透明，规则明确的一个特定领域的问题，AI与人类之间的鸿沟在于综合认知能力、理解他人的能力、自我决定的能力。
在未来，其实人工智能它的下一步发展，不管它往哪个方向发展，它要处理的接下来就是综合的、多功能的、多能力的、多目标的任务的相互协调，多种价值观、多种任务的相互协调，这是我们需要更多地去理解人类的大脑、理解我们人类的心智系统。
人工智能对我们最大的威胁在于，当我们过于依赖很多的数据系统以后，我们自己如果变得懒于思考、懒于自我反思，而让我们自己的智慧退化的话，这是对人类最大的威胁。
以下是郝景芳的精彩分享，猎云网删减整理：
大家好，今天站在这个舞台上我是最激动的，因为我并不是一个科学家，虽然我以前学天体物理，但是现在并不做科学研究，所以和这么多真正的科学家站在同一个舞台，我实在是非常非常的激动，很感谢大会的邀请。
我今天是作为一个科幻小说家被邀请到这个舞台上，所以就轻松一点，给大家讲讲故事。
我要讲什么故事？是讲的有关人工智能的故事，人工智能这两年真是太火了，从去年开始就有很多人一直在谈论，人工智能现在已经战胜了围棋世界第一的高手，人工智能什么时候全面地战胜人类？他们会不会超越人类？会不会全面的取代人类，甚至会不有一天毁灭人类呢？
我们前些日子都看过一个电影叫《机械姬》，里面有一个很有钱的老板请了一个科学家去帮他测试他的人工智能能不能通过图灵测试。
三个趣味问答做图灵测试
我今天要讲的故事是前一段时间又有一个老板请我过去，说你作为一个科幻作家帮我测一测我刚刚花了大价钱买的人工智能机器，你帮我测一测它能不能通过图灵测试。我说好，你这个机器是什么算法，什么原理？他说就是现在最流行深度学习、强化学习、大数据学习。我说好，我用三个小测试就能帮你测出来，我猜它是通不过图灵测试的。这三个小测试很简单，他说什么三个小测试？我说就是我们人都会的，但是机器现在都不会的测试。
第一个测试题，如果哥伦布没有发现新大陆对中国哪个菜系影响最大？这对我们人类实在是太简单了，我们都知道哥伦布从美国带回来了南瓜、玉米、红薯、花生、辣椒，还有很多别的食物。那么哪个食物影响最大？对于我们吃货界来讲，也不难回答，当然是辣椒。如果没有辣椒，当然没有川菜，所以肯定是对川菜影响最大。
而这个涉及到我们的日常生活的常识，尽管所有的其他食物也很重要，但是只有像现在这样一个灵魂式的味觉食物，它能够调味，才对菜系影响最大。
所以对于人工智能来讲这是一个跨界问题，它涉及到历史，也涉及到日常生活的常识，也涉及到饮食对这种跨界问题、常识问题，人工智能是答不出来的。我跟老板说你就测试它这第一问题。
第二个测试题，她说没想到今天这么冷，希望机器如何回复？人工智能如果回复给她一个天气预报，肯定不是她心里希望的，如果一个女孩子说了这样的话，她希望你怎么回复她？抱抱？这也不是唯一的答案，答案要看你和她的关系，要看这个女孩子她是一个什么样的个性，也要看当时在一个什么样的场合下。如果真的是一个跟你关系很不错，有一点暧昧的可爱的姑娘、萌妹子，也许说这个话，是想让你把衣服给她，然后顺便抱抱。
但是如果这个时候不是这样的场合，是一个女老板，刚正不阿的女上司，她说没想到今天这么冷，那你再说我抱抱您吧，她肯定一个耳刮子就扇上来了。这个时候她可能是跟你说，你的工作是失职的，为什么没有把房间弄得更暖和一点，你这个时候赶紧得说对不起老板，我下次给您提前安排。
所以这是什么问题，就是当对方说一句话的时候，她心里的意思，话语的含义，希望的回应，这是完全因人而异的，这是需要我们能够察言观色，能够体察对方、理解他人的心思才能够给出正确答案。我说这种问题人工智能它是不会做的，您放心我帮您测这个它肯定不行。
第三个测试题，明年可以学英语，也可以学编程，你会选择学什么？为什么？这种问题对于我们人来讲也很容易的，我们每天都在看大量形形色色的广告，每天都被各种各样的信息充斥，我们在其中能够根据我们自身选出我们自己想要的，这也是没有正确答案的问题，因为实际上该学什么，要从你自身找答案，你要知道你是一个什么性格的人，你的梦想是什么，你未来的目标是什么，你想要达到目标要怎么做，根据你自己的自身情况来决定学什么。
人工智能它们不理解自己，它们没有这种认知能力，他们并不能够为自己做决定，当你跟AlphaGo说下围棋，它不会说我不要下围棋，我今天想去看场电影，它不会做这样的决定，因为它并没有对于自我的了解、自我的认知。
所以我说这种能够从自己出发做决定的能力，也能够看得出来人工智能和人的区别。
然后老板就问我说，可是你说的这几个东西在我听起来实在是太简单了，AlphaGo都这么厉害了，AlphaGo Zero在已经战胜了原本的AlphaGo，它不能很快就学会吗？我说那我们要来看看AlphaGo它会什么、不会什么。
AlphaGo厉害的地方在于深度学习、强化学习，它有很强的算力、它有大数据。深度学习是一种神经网络，是一种基于大数据的统计算法，模仿了我们大脑皮层的神经网络，能够从很多的数据里面找到规律，自己学到最好的算法。它和过去上一代的人工智能最大的不一样就是上一代的人工智能经常是专家系统，就是专家告诉你怎么下棋你就怎样下棋，但是这一代的人工智能用了这样深度学习的办法，可以自己学会下棋的套路。但是它是非常有局限性的，因为这样的深度学习算法它只能够处理数据透明规则明确的一个特定领域的问题。
也就是说，在一个特定的边界里面，处理这个边界里面的数据，然后找到最好的结果。它并不知道它自己在下围棋，它也不知道它是AlphaGo，它不知道它战胜了世界上所有的高手，它下了围棋也不会高兴，它只是在处理一些数据，但是它并没有我们刚才说过的一些高层次认知能力，自我认知能力，自我意识能力。
AI与人类的天壤之别
老板说，我知道现在算力是进展很快的，过几天我们计算能力又上了一个新台阶，你说的这些高级能力是不是就能够学会了呢？我说，其实我相信未来总有一天人工智能会克服这些难关，学到我刚才说的这些能力。但是，这是一个阶梯状，并不是拿现在的算法增强算力，就一定能够解决所有的问题，而是要跨过一个又一个槛，上一个又一个台阶。这就像是当时发明了蒸汽机、电，人们就觉得自己能够解决世界上所有的问题了，物理大厦就剩下了三朵小乌云，后来就是这三朵小乌云提出了相对论、量子力学，把人类带入了新的世界。
我说，未来可能会实现，但是它需要有很大的鸿沟、很大的跨越，才能够实现。现在人工智能头上三朵小乌云的就是综合认知能力、理解他人的能力、自我决定的能力。
综合认知的能力困难在哪？现在的深度学习的网络，一个网络只能够学习一件事情，当它学习了下围棋，它把围棋领域的数据都学会了之后，它整个网络记住了这一件事情，一旦这个网络再去学另外一件事情，这个网络就把前一件事情忘记了，因为它是用整个网络所有的参数来学习了这一件事情，一旦学习另外一件事情，它就已经不会记得前一件事情所有的参数。
这个在科学界被称为遗忘的灾难，一个网络，一个这样的人工智能只能干一件事情，只能在一个特定领域里面做一件狭窄的事情，不可能像我们人一样有通识的能力，我们人和人工智能很大的不同，就是我们人是触类旁通的，当我们学习了政治、经济、历史、社会文化、家庭日常生活的做饭、交通出行，我们不会认为这些都是不同领域的事情，我们是把它融会贯通，融在一起的。
第二理解他人的能力，理解他人的能力。现在是有一些人工智能和人的语言对话，自然语言处理仍然还是一个难题，只有在特定领域的专业问答，可以有比较好的答案匹配，为什么自然语言处理会难呢？就是因为人工智能实际上还仍然不能理解大量的情景，就是因为它的头脑里面没有对人类世界、物理世界、人情世界的通识知识体系，所以他理解很多的自然情景都会很困难。
现在的语言很多时候是用的这样一个优化算法的搜索，你出了一个问题，它去搜索一个答案匹配给你，但是很多时候并不能够真正理解对方的意思。
此外人工智能由于没有内心丰富的情感世界，并不能够推己及人。我们人类是怎样相互了解彼此的呢？有几个方法，第一个我们用目光接触。研究共情的学者会发现，最先进的灵长类的大猩猩可以通过这样的目光交流，人类绝对可以通过目光来理解对方，小孩子大概从9个月的时候就开始有这种能力。我们头脑当中有镜像神经元，镜像神经元可以直接反映出对方的一些意图和对方的感受，我们能够直接感受到对方。
另外，我们有推己及人的能力，在这个时候，当我们生病的时候，希望对方嘘寒问暖，我们就能够推导出对方生病的时候，一定希望我们嘘寒问暖，而人工智能由于没有这样的自己内部的情感，它自然也很难推己及人。
人工智能在理解他人的能力方面，目前还是有很多的困难。我也知道有很多实验室，现在已经开始试图把整个的认知框架、认知模型带到自然语言处理上面，但是可能是很久很久以后的事情。
第三个自我决定的能力，它得需要两个方面的突破，一个是自我表征的能力，人工智能需要能够自己说出来，我自己做这个事情是为什么。现在我们的智能网络，当它学会了一件事情，你给到它很多数据，它直接给你说出一个结果，我们人并不知道它为什么这么做，它自己也说不出来为什么这么做。这种真正提取出对于自己来说有意义的因果表达能力，它使得我们做很多事情可以举一反三，可以泛化，我们可以从一件事情学到的东西，可以带着这样的因果关系用到另外的事情。但是，人工智能在很多时候缺少这样的语言认知能力。
此外，人工智能并没有一个说，原来这就是一个我，这样的一种自我意识，可能未来要到很久之后才会产生，不知道要到什么时候，其实人工智能目前并不是一个独立体系，不像我们人与人，我们每个人所有的思想、灵魂都封闭在我们同一个身体里面，我们并不能随时联通到互联网，但是人工智能不一样，很多时候是要与其他的网络去连接、联通。
所以，这样的孤立自我意识，很可能跟我们人完全不一样。
现在这几朵小小的乌云是人工智能目前不能做到和我们人类一样的地方，未来有没什么可能突破呢？有可能，但是不是现在，不仅仅靠算力提高，需要有更好的、更强的综合性算法，以及更多技术突破。
人工智能在彼岸，我们在此岸
这个老板就问我说，你觉得人工智能未来怎么达到一个更高水平的智慧呢？我说其实最好的方法就是更多地了解我们人自身，去理解我们人类自身的心智系统是怎么样的。人工智能能够在一个领域里面做到极致，但是我们人是一个自我综合协调的系统，我们人并不是一个单一心智的，我曾经最喜欢的人工智能学家马文·明斯，1985写过一本书叫《心智社会》，其实是把人比作一个社会，人的心智里面每一部分，其实都像一个小人一样，小人在一起组成了一个完整的、复杂的社会，人并不是有单一心智的。
马文·明斯在《情感机器》中说，我认为人类的尊严来自于人类自身的构造，处理多种情况和困难的不计其数的方法，多样性正是人和动物，与过去所知道的机器的主要区别。这是什么意思呢？现在很多时候，当我们制造机器的时候，我们总想寻找一种通用智能，就是用这一个智能解决所有的问题，但是人其实不是这样的，人是一种综合智能，在人的头脑里面有不一样的智能处理问题。当我们在街上看到一个车过来的时候，杏仁核发出警报，告诉我们危险要躲开，当我们看到一个老人摔倒在街上，一种同情怜悯让我们想把他扶起来，但是另一个批判的声音说，他有可能是骗子要躲开，但是另一个正义的声音说，即使他是骗子，这样可怜的老人我是不是应该帮助他。但是还会有一个综合的，从一个全景的视野的角度会去分析这个时候的形势、分析这个时候个人的情况、分析这个时候社会的状况，可能会报警，也可能会介入处理当时的状况。
所以我是觉得在未来，其实人工智能它的下一步发展，不管它往哪个方向发展，它要处理的接下来就是综合的、多功能的、多能力的、多目标的任务的相互协调，多种价值观、多种任务的相互协调，这是我们需要更多地去理解人类的大脑、理解我们人类的心智系统。
当我们这么反复地测来测去以后发现，原来我们认为人工智能不能回答的问题，其实这些人也不能回答。这个时候，不是人工智能无法通过图灵测试，而是人无法通过图灵测试，我们如果这些问题我们也不知道如何回答，那么其实我们是看不出我们和人工智能的区别，这其实不是人工智能的问题，而是我们的问题，如果我们没有了这些综合认知能力，如果我们也不能理解他人，如果我们也没有了自我表征和自我决断能力，那么其实我们就无法和人工智能做出区别。
所以，我自己会觉得人工智能最大的威胁是什么？是误伤人类吗？不是，汽车也会误伤人类。是故意毁灭人类？也不是，因为实际上人工智能离故意毁灭我们还有很远。是取代工作吗？仍然不是，它们会取代一部分工作，但是他们会制造出更多更多的就业岗位。
人工智能对我们最大的威胁就在于，当我们过于依赖很多的数据系统以后，我们自己如果变得懒于思考、懒于自我反思，而让我们自己的智慧退化的话，这是对人类最大的威胁。
我们所有的人天生与生俱来，带着我们亿万年生物进化所具有的大脑先天的功能，大脑有很多神奇之处，我们自己都没有完全的发掘，而我们人所具有的这种心智系统，实际上是有很强的综合能力，是一个智慧系统，我们只有更多的认识到这点，认识到我们和人工智能的不同，理解它有哪些地方是超强的，是强于我们的，但是理解到我们有哪些地方和它们不一样，能够把我们自己真正不一样的地方发挥出来，我们才不会让我们自己的智能退化，才不会让我们的文明退化。
所以未来在我看来人工智能和人会走两条非常不一样的路，人工智能会做到许许多多我们人类做不到的事儿，会是我们的辅助、是我们的工具，而我们人如果我们让我们的智能在一直不断地向前进，我们的人可以一直和人工智能携手同行，就不存在威胁不威胁的事情，我们一起能携手同行。
所以我觉得人工智能最大的意义就是它让我们更多地理解我们自身，对人工智能思考越多，我们会发现我们自己的心智系统是越神奇的。所以我们越了解人工智能，我希望我们也能越了解我们自己，人工智能在彼岸，我们在此岸。通过对彼岸的遥望，我希望我们能更多地理解我们此岸的人类，希望我们能够有更全景、更宏观的视角看待我们的地球、看待我们的世界，我们都能有一个综合全面的世界的模型，希望我们每个人都能更多的去理解他人的心思、理解我们自己的心思，能够为自己做出决断。所有这些都是人类智慧的最精髓的部分。
今天我讲的故事纯属杜撰，但是我对于人工智能的思考，我凝结成六个故事和两篇文章，在我下周要出版的新书里面，新书的名字就叫做《人之彼岸》，都是关于人工智能。我希望我们能够通过对人工智能的思考更多地了解我们此岸的人类。
这就是我今天所要讲的，谢谢大家！
