中國作家協會主管

　　當機器答對時，觀眾很是沮喪。蔣迪雯　攝

近日，阿爾法狗再一次戰勝人類的圍棋高手，令人工智能再次受到關注。

與此同時，正在播出的電視節目《最強大腦》第四季，也在展開一場“人機大戰”。他們分別讓幾位人類腦力高手，一一與人工智能小度進行比賽。

從目前結果看，小度戰績頗佳，本以為會輸，測試時也連連犯錯了，卻在“深度學習”和程序優化后，贏得了比賽。

時至今日，我們不得不問：人的優勢究竟還有什么？未來，人工智能（或叫類腦）與人，究竟會以怎樣的方式相處，改變文明與社會的發展進程？

在創新中如履薄冰

“人機大戰”是個異想天開的創意。最初，《最強大腦》制片人桑潔差一點打算放棄。

擺在眼前的第一個困難就是，人與機器，真的能比嗎？比運算、比記憶，人類肯定比不過機器，那么至今為止，有什么項目依然是人的強項，并且可以公平地比賽？

幕后的科學家團隊給出的答案是：能比。比人臉識別和聲音識別，這是人的強項。

策劃比賽項目時，所有人都沒底，在此之前，國內幾乎并沒有人做過圍棋以外的“人機大戰”?？煲艞壍哪且豢?，桑潔給領導王剛發去一條微信，是這樣寫的：寧愿在創新中如履薄冰，也不要在茍且中偷生。我們想要的是突破。

王剛回了一個字：好。

然而說起來簡單，做起來難。人腦的競爭對手人工智能從哪里找？跑遍了國際和國內人工智能團隊后，節目組鎖定了百度的人工智能小度。

“其他方面我不敢講，但是在人臉識別和聲音識別上，小度一直在國際頂尖比賽中拿獎，并且是第一名?！泵鎸γ襟w群訪的那天，北京大學教授、節目的評分嘉賓魏坤琳這樣強調，“我不怕你們砸我，也有很多人不相信，但這是實話實說?！?/p>

小度在人工智能界確實已經戰績輝煌：2015年，小度在全球FDDB人臉檢測測試集上取得世界第一的成績，在LFW人臉識別測試集上也取得了世界第一的識別精度。

每一個人工智能開發方向不同，也許比圍棋，小度未必能贏阿爾法狗，但是比人臉識別和聲音識別，它在全球可以名列前茅。

人和機器站在了相對公平的比較上

復旦大學教授、節目主持人蔣昌建說，僅僅調用記憶中的圖片進行比對，機器明顯比人強。那么人類的優勢是什么呢？

邏輯、想象、推理能力。

魏坤琳對媒體解釋，人類文明可以從農耕社會發明文字算起，但在此之前，人類長期做的就是一件事：狩獵和采集。

假設我們一直在東非大草原上做了幾百萬年的狩獵和采集，那么人類唯一擅長的，就是運動和感知。而這一次人機大戰，就是拿人類比較擅長的領域，與機器比。

節目組的兩場人臉識別是這樣的：第一場，需要根據兒童（0-4歲）時的照片，推理長大后是誰，在出場的團隊成員中當場指認。

人的五官在長大后會變，臉型也有可能會變。這種“人臉識別”已經不單純考驗記憶。

果然，比賽現場，腦力選手王峰先發出了詢問：這些志愿者里面，會不會有人整過容？嘉賓回答：這個不能說。整容與否這個因素，對人和機器都是一樣的障礙，所以比賽依然是公平的。

另一場人臉識別，比賽方式貌似更加適合人類發揮：節目組模擬了夜晚暗光，從高處的攝像頭拍下一個蒙面歹徒的照片。隨后由這張模糊的蒙面照片辨認，究竟是現場志愿者里的哪一位。

這樣的人臉照片嚴重信息缺失，需要靠想象力、邏輯推理去補足五官長相。

策劃時，幾乎每一個細節都反復推敲，甚至推翻重來。為的就是盡可能設計一個規則，這個規則能讓人與機器公平較量。

比如第一場比賽的第二輪，是根據小時候的集體畢業照辨認長大后的人。志愿者設定在30歲以上，而不是40歲、50歲、60歲。因為達成合作的時候，百度的工程師團隊對黑白照片有些抗拒。私底下，機器對黑白照片測試的正確率并不理想。當然，如果給足時間，讓小度“深度學習”，更新算法，這些都不是問題。但現在，準備比賽的時間非常有限，所以最終鎖定的是機器準確率相對較高的彩色照片。

第二場針對聲音識別的比賽，工程師團隊提出，讓人類選手重復聽材料，也是希望盡可能公平。

可以說，關于黑白照片、年齡歲數、出題次數等等，這些細節前前后后一直在調整。雙方來回平衡選手能力、人工智能能力，還有現場的精彩度。

最終，人和機器站在了一個相對公平的比較上。

這可比電影好看多了

已經播放的第一場人機大戰中，起初選手們“慫”了。

指明的兩位視覺記憶和辨認高手，并不愿意站出來和小度比?，F場一時非常尷尬。嘉賓們則對這種反應失望和憤怒。選手們之前都驍勇善戰，面對國外選手從不畏懼。怎么面對一個未知的人工智能，就連站出來的勇氣都沒了？也許是嘉賓的話激勵了大家，坐在第一現場的王峰主動站起來，表示愿意對戰，此時李威和鄭才千也從第二現場走出來表示愿意對戰。

俗話說，戰者不怒，李威和鄭才千的狀態都不是很好，最終魏教授選擇了王峰，雖然辨臉真不是王峰的強項。

節目嘉賓章子怡當時在現場看到這一段時脫口而出：這可比電影好看多了。

平心而論，面對未知的恐懼，大家都感同身受。聽到人機大戰時，許多人的第一反應是：機器肯定贏。

直到后來幾場項目測試時，節目組心中的石頭終于落下。因為測試結果，人類選手勝，這給了節目組一定的信心，也給了百度工程師相當大的壓力。

錄制最關鍵的第三場人機大戰時，腦力選手派出了壓軸陣容：大名鼎鼎的“水哥”王昱珩。

在前幾季節目中，他創造了許多不可思議的“奇跡”，比如“微觀辨水”項目，520杯同質同量同水源的水，他匆匆掃過，一眼就辨認出哪杯水做過手腳。

在辨認唇印的比賽中，日本選手青木健用了40分鐘進行記憶和提取，而王昱珩宣布放棄記憶觀察，隨后只用9分鐘掃完，就完成了比賽，而且全部答對，轟動全場。

他也是桑潔在三季選手當中唯一承認的“天才”。桑潔曾對媒體形容，其他選手的方法有道可循，而王昱珩怎么做到的，可能他自己也說不清楚。

面對這樣的腦力選手，工程師團隊的壓力其實很大。尤其測試時，王昱珩基本答對，而小度卻有失誤。直到上場前一秒，工程師還在后臺孜孜不倦地更新算法、修改程序。他們要求節目組把臨時搭建的辦公室敞篷圍得里外不透一絲光亮，就是為了不受任何干擾，一心一意優化程序。

換句話說，比賽對機器而言，不是十拿九穩，失敗可能性同樣很高。工程師組負責人、百度深度學習實驗室主任林元慶形容幾場比賽過程，“中間有幾局，即便贏了，也是險勝?！?/p>

每個人的大腦里，都住著銀河系

時至今日，我們不得不面對這樣一個問題：人腦的天花板在哪里？比起類腦，它還有優勢嗎？

“人腦的可塑性很強?！鄙虾＝煌ù髮W教授、超級大腦人才庫主任李衛東這樣回答。

至今已經發現，人腦中有約860億神經元，還有10倍左右的膠質細胞等。人腦中神經細胞的數量接近一整條銀河系的恒星數量。

換句話說，我們每個人的大腦里，都住著一條銀河系。究竟能發揮到什么程度，有多少種能力，至今還沒有答案。

人類腦神經的通路有神奇的可塑性。比如一個極端的例子是，因特殊疾病而切除了近半個大腦的人。我們知道左側大腦主要控制右邊身體的功能，反之亦然，切除的半側大腦理應帶來對側身體功能的完全喪失，但是經過病人的頑強意志和科學鍛煉，竟然可以恢復部分對側癱瘓肢體功能，經過大腦功能影像掃描研究發現，癱瘓肢體的同側大腦竟然建立了新的神經網絡功能連接。

更簡單的例子是，我們學習騎自行車、彈鋼琴等等，都是在腦中構建、重塑神經網絡連接，這一重塑的過程在我們的生命中無時無刻不在發生。許多天才的大腦，展現出“不可思議”的能力，或許就是因為他們的大腦某個區域，神經網絡的搭建方式和普通人不同。

李衛東比喻，人腦里的神經網絡像一個龐大的銀河系一樣復雜。千億級的細胞在那里互相交談、建構、重組，但網絡連接時某個環節出現偏差，它就可能會展現出令人驚艷的能力。但“搭錯”的神經網絡，又常?？赡馨殡S一些正常功能的缺陷，比如不能生活自理、不會說話。

已經有研究表明，自閉癥患者中，高達10%的人在某個領域是天才。天才和白癡常常一線之隔，甚至一體兩面。

腦神經科學家一直希望，有一天，我們能夠讓人腦的神經網絡可規劃、可調控。比如大大增強大腦某個功能，又不至于讓它喪失正常能力，那么未來的人類，或許個個都是“天才”，潛力不可估量。

人腦遠遠沒有達到極限。

時間已經等不起

“但是時間不夠了?！崩钚l東反復強調這句話。

21世紀的今天，我們對人類大腦的探索，還停留在非常初級的階段，尚未勘破其中的本質。

就好似18世紀化學的突破。幾千年前，中外文明都以為，世界由幾種簡單物質組成：水、土、火、空氣等等。西方有四元素說，中國有五行說。然而直到18世紀，科學家才發現原來空氣不只是空氣，空氣里還有氧氣、氫氣、氮氣等不同性質的氣體?；瘜W突破爆發式地推動了人們對組成大千世界的元素、電子、原子的深入認識。

而現在，我們對大腦的認識水平，就相當于化學元素還沒有被發現的早期。雖然窺得一些神經元運作的基本規律，但對大腦產生的精神、意識、靈感等等高級功能的本質仍然一頭霧水。

今天的腦科學研究，已經發現大腦神經元之間的連接如何編碼一些基本的記憶、情感、感知。五官的感知，是通過神經元傳遞給中樞的。在動物研究中，我們可以特意調控神經網絡，讓大腦感到是香的，其實是臭的，看到的是紅的，其實是綠的，通過一些技術手段，“欺騙”神經元，“欺騙”大腦。

換句話說，我們的技術進步，雖然沒有在人身上刻意去做，但是已經可以做到影響別人的大腦，甚至某種程度上操作別人的感知。但是我們仍然沒有窺見人類大腦高級功能運作的本質。

與此對比的是，人工智能的發展速度大大超乎以往。機器深度學習之后，展現出可怕的自我進步。

人腦不可能一天之內與自己對弈一萬盤圍棋，但機器可以。人腦會感到疲倦，受情緒影響，發揮失常，但機器不會，只要插上電，它就能永遠理性地無差別工作。

從《最強大腦》的錄制現場看，大家本以為機器不擅長推理、想象，測試時它也確實不擅長，錯誤連連，但經過幾天程序優化和“深度學習”后，比賽時機器進步飛速，甚至多次反敗為勝。

一位導演說：“當初去測試項目的時候，小度的正確率大概只有80%，但是第一期正式比賽時，你會發現它的正確率達到了100%，而且認出了雙胞胎?！蹦且豢?，百度所有后臺的工程師都跳了起來，說他們創造了歷史。因為目前世界上，還沒有人工智能認出雙胞胎的記錄。

我們一直自信，人類能夠戰勝機器的地方是想象力、創造力、藝術和審美能力。但說不定未來，只要定向培養和深度學習，機器同樣能夠做出藝術家能做的事。盡管機器做到的運作模式和人腦不一樣，可是誰在乎過程呢？結果說明一切。

和類腦的發展速度、應用效果比，留給人腦進化的時間，已經不夠了。

人工智能已接近臨界點

2012年，谷歌第一次向全球展示無人駕駛汽車的視頻。當時，所有人都覺得這只是一個實驗室概念，離現實非常遙遠。就連專業研究這一塊的林元慶當時都認為，起碼10年、20年以后，它才有應用的可能。

可是短短4年時間過去，全球基本每家汽車公司，甚至優步、谷歌等都投入資金，想要立即把它變成現實。中國的多家大企業也在涉足這個領域。如今業內預計，若無其他因素干擾，無人車3年可以商用，5年可以量產。這不是一個口號，而是評估各家企業計劃后得出的結論。

2013年后，腦神經研究領域，很多人都在討論啟動“中國腦計劃”。當時李衛東曾在會議上提問：我們這些人腦科學家一直非常投入，兢兢業業研究著人腦的奧秘，但會不會有一天即使解開了人腦的奧秘，也已經趕不上類腦的發展速度了？

參會的某位科學家這樣回答：類腦的智能發展沒那么快。

然而兩年后，阿爾法狗戰勝人類圍棋高手，連戰連捷。速度比想象的快太多。

當前人工智能的浪潮已席卷全球。根據Venture Scanner的統計，截至2016年初，全球共有957家人工智能公司，美國以499家位列第一。覆蓋了深度學習/機器學習、自然語言處理/語音識別、計算機視覺/圖像識別、情境感知計算、語音翻譯、視頻內容自動識別等多個細分行業。預計2020年全球人工智能市場規模超千億美元。在未來，人工智能將是眾多產業的突破點。

一言以蔽之，就是人工智能的發展已接近某個“臨界點”，下一步，完全具備大規模商用的潛力。機器替代人類工作的時代，正在拉開序幕。

不妨礙機器“假裝有情感”

李衛東常常開玩笑說，人類的誕生，可能就是為了給宇宙制造下一個更優化的物種。

一旦掌握深度學習，機器能夠自我篩選、自我進化，甚至機器可以自己制造和指揮其他機器。盡管它的思考模式和人腦不一樣，可從結果上，你不得不承認，它就是一個更有優勢的物種。記憶、運算、效能，我們都戰勝不了它。它還相當節省資源消耗。

未來，當機器能夠代替大部分人的工作，甚至做得成倍好時，社會將變成什么模樣呢？

樂觀派認為，機器為人服務，人從辛苦繁重的勞動中被解放出來，從此可以過上自由而悠閑的理想生活。但在悲觀派眼里，這是“人被當做寵物養起來了”。那時的人，將不再是萬物的尺度，不再是生物鏈的頂端。

也有人操心機器與人如何溝通。再智能的機器，都不具有人的情感?？墒沁@絲毫不妨礙機器“假裝有情感”。

比如，機器可以學習。通過人類的面部表情、瞳孔大小、心跳脈搏、血流量、大腦區域活動情況等，機器能夠學會判斷這個人是高興還是沮喪。一旦機器學到這些，它就可以“模擬感性”，像人一樣交流。

李衛東提出，也可能出現另一種狀況，就是未來人變成了“人機復合體”，比如直接在人腦中按上芯片，讓人擁有機器那樣的運算和記憶能力。未來人可能像個八爪魚一樣，身上掛著一堆儀器，這個用來控制記憶，那個用來控制地圖……

讓蔣昌建印象深刻的是這樣一個場景：每當比賽出現機器的勝局，他和所有觀眾一樣，心情非常糾結。但是機器自己并不懂得高興，它在場上依然淡定，反而是場下的工程師團隊抱頭痛哭。

哭的永遠是人。人會在意輸贏，是因為人有情感。但小度會在意嗎？

人類所有文明，都是建立在大腦的基礎上。人工智能產生了一個新的方向，讓人戰栗。美國曾多次向全國咨詢，人工智能對世界會有什么影響？最終，研究的部分成果以白皮書方式做了回答。

白皮書說，人類已經過了制表時代、編程時代，即將開啟智能時代。機器會促進新一代大腦的出現。如今，能夠回答問題已經不算是智能，智能是指：能夠自己提出和發現問題。

機器離做到這一天，還遠嗎？