最近幾個(gè)星期，有一部美劇可謂是火到不行，那就是HBO最新制作的《西部世界》，這部美劇的基礎(chǔ)是上世紀(jì)80年代的同名美國(guó)科幻片（又譯作《血洗樂(lè)園》）。
在這部美劇中，人類創(chuàng)造了一個(gè)“樂(lè)園”，樂(lè)園被設(shè)計(jì)成西部電影中的場(chǎng)景：沙漠、酒吧、木制教堂、牛仔和治安官。但特別的是，這個(gè)樂(lè)園中的人們實(shí)際上都是游戲中的“NPC”一樣的存在，他們實(shí)際上是人類制造的具有人工智能的機(jī)器人（因?yàn)椴⑽纯吹絺鹘y(tǒng)的機(jī)械結(jié)構(gòu)，他們的內(nèi)部也有類似肌肉、骨骼一類的組織，所以或許稱為“仿生人”更加恰當(dāng)）而已?！翱腿恕眰兛梢杂袃?shù)貋?lái)到樂(lè)園中，對(duì)機(jī)器人為所欲為。
野風(fēng)君今天的文章不是來(lái)劇透的，也不是單純地向大家來(lái)推薦這部美劇，而是想和大家聊聊和這部美劇緊密相連的“人工智能”這個(gè)話題。
“人工智能”這個(gè)概念在近幾年可謂是如雨后春筍，在和我們?nèi)粘Ｉ罹o密聯(lián)系的各個(gè)領(lǐng)域被一提再提乃至大肆炒作：“人工智能的語(yǔ)音助手”、“人工智能的地圖導(dǎo)航”、“人工智能的安保系統(tǒng)”，等等的宣傳語(yǔ)不勝枚舉?？戳恕段鞑渴澜纭分?，關(guān)于人工智能的討論又火熱了起來(lái)。很多人都很想知道影視作品中的那種難辨真假的人工智能產(chǎn)物究竟離我們還有多遠(yuǎn)。
首先，野風(fēng)君認(rèn)為，和影視劇中一樣“難辨真假”的“人造人”或許給我們帶來(lái)的并不一定是更加美好的生活。著名的“恐怖谷理論”也認(rèn)為：和我們?nèi)祟愄^(guò)相似的機(jī)器人很可能會(huì)給我們帶來(lái)天然的恐懼感，令我們對(duì)其感到反感。前不久，野風(fēng)君聽取的著名計(jì)算機(jī)科學(xué)家李開復(fù)的演講中，他也堅(jiān)定地認(rèn)為：“可以成功的機(jī)器人產(chǎn)品一定是和真人不過(guò)分相似的?！北M管，李開復(fù)博士論述的角度有所不同，但是野風(fēng)君也認(rèn)為：和真人過(guò)分相似的“非人物體”不但是挑戰(zhàn)科學(xué)倫理的，而且是可能帶來(lái)很大災(zāi)難的。
在我們的現(xiàn)實(shí)生活中，“人工智能”是正在高速發(fā)展的，他如今不僅成為了學(xué)界關(guān)注的熱點(diǎn)，而且也得到了資本的青睞。但除了它所要達(dá)到的“智能”或許和很多朋友臆想的“極致擬人”不同之外，實(shí)現(xiàn)它的方式或許也并不和我們認(rèn)為的一致。
“人工智能”需要教會(huì)機(jī)器“如何思考”，但實(shí)際上機(jī)器的“思考方式”卻和人的有很大不同，當(dāng)一個(gè)語(yǔ)音助手可以準(zhǔn)確錄入我們說(shuō)的話，并且恰當(dāng)斷句時(shí)，很多人認(rèn)為，這個(gè)“人工智能”已經(jīng)明白了這句話的意思，所以才可以達(dá)到這樣的效果。但實(shí)際上，如今盛行的“人工智能”是并沒有這樣的能力的。所以，讓我們聊聊現(xiàn)今實(shí)現(xiàn)人工智能的核心技術(shù)——“機(jī)器學(xué)習(xí)”（Machine Learing）。
“機(jī)器學(xué)習(xí)”是什么
“機(jī)器學(xué)習(xí)”一詞由計(jì)算機(jī)科學(xué)家阿瑟·薩繆爾（Arthur Samuel）提出，他將其定義為“不顯式編程地給予計(jì)算機(jī)一定的功能”。這個(gè)定義或許有點(diǎn)晦澀，但有點(diǎn)編程經(jīng)歷的朋友都知道，計(jì)算機(jī)實(shí)際上是很笨的，你在程序中寫入了“1+1”，計(jì)算機(jī)才知道計(jì)算出“2”這個(gè)結(jié)果，也就是說(shuō)，我們想讓計(jì)算機(jī)去做一件事，都得在程序代碼中明明白白地（即“顯式地”）寫出來(lái)讓他做的事情以及步驟和方法，然后才能讓計(jì)算機(jī)去進(jìn)行基礎(chǔ)的、大量的和枯燥的計(jì)算，計(jì)算機(jī)才算是具有了一定的“功能”。
但通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)解決問(wèn)題的過(guò)程卻越來(lái)越像是一個(gè)“黑箱”，也就是說(shuō)它逐漸地不再需要我們?nèi)ヒ徊揭徊降叵轮噶睿憧梢匀プ鲆恍┦虑榱?，而我們的代碼對(duì)計(jì)算機(jī)的行為的規(guī)劃也不再那么的“明確”，所以說(shuō)，某種程度上，計(jì)算機(jī)仿佛是有了自己思想的能力（因?yàn)橐粋€(gè)人可以給你他思考的結(jié)果，但你同樣無(wú)法得知他思考的過(guò)程）。
計(jì)算機(jī)成為“棋王”之路
阿瑟·薩繆爾利用“機(jī)器學(xué)習(xí)”寫出了一個(gè)西洋跳棋程序，這個(gè)程序可以通過(guò)對(duì)大量棋局的分析逐漸辨認(rèn)出當(dāng)前是一步“好棋”，還是“壞棋”。在后來(lái)，薩繆爾還用這個(gè)程序挑戰(zhàn)了康涅狄格州的跳棋冠軍，并且取得了勝利。也是從這之后，從IBM的“深藍(lán)”戰(zhàn)勝世界西洋棋棋王卡斯帕羅夫，一直到前不久google的AlphaGo戰(zhàn)勝圍棋高手李世石，人工智能的發(fā)展常常是踩著無(wú)數(shù)“棋王”的尸體走來(lái)的。從小愛下圍棋的野風(fēng)君每每想到這里，都覺得好氣呀。
“人工智能”在不同領(lǐng)域的具體實(shí)現(xiàn)方式都有所不同，但機(jī)器學(xué)習(xí)的大致模式都是：通過(guò)對(duì)大量的數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，增強(qiáng)自己的“思考能力”。說(shuō)的通俗一點(diǎn)，就是計(jì)算機(jī)在看了很多的資料之后，可以依據(jù)概率和統(tǒng)計(jì)的原理來(lái)做出一個(gè)“是或否”的判斷，從而為之后的局面做出一個(gè)“更好”的選擇。比如，AlphaGo在看了無(wú)數(shù)盤大師們的棋局之后，知道了在遇到某個(gè)場(chǎng)面時(shí)，怎樣落子可以增大自己贏的概率，同時(shí)，它還可以自己“左右互搏”，自己和自己下棋，從而積累更多的棋局?jǐn)?shù)據(jù)。
大家都知道，一盤圍棋從落第一枚棋子開始，一直到棋局結(jié)束，期間可能出現(xiàn)的每一步棋的不同組合的數(shù)量是有限的，所以理論上，如果計(jì)算機(jī)已經(jīng)對(duì)所有的情況進(jìn)行過(guò)“訓(xùn)練”，就可以對(duì)任意的棋局做出最優(yōu)化的反應(yīng)，人類棋手自然是不能取勝的。但實(shí)際上，受計(jì)算機(jī)性能和資源的制約，這種“窮舉”的方法在圍棋上還難以實(shí)現(xiàn)，但是我們可以認(rèn)為，計(jì)算機(jī)看過(guò)越多的棋局，進(jìn)行過(guò)越多的“訓(xùn)練”之后，它下棋的能力也會(huì)不斷地提升，而這過(guò)程中，人類是不可能去顯式編程對(duì)他進(jìn)行一步一步的指導(dǎo)的（大家設(shè)想一下，如果AlphaGo的程序中有類似“如果第1步下在A點(diǎn)，第2步下在B點(diǎn)......第88步下在￥點(diǎn)，那么你的第89步應(yīng)該下在@點(diǎn)”的指令，這會(huì)產(chǎn)生多么恐怖的代碼量，這個(gè)程序的字符數(shù)可能比宇宙中的原子數(shù)目還多）
所以，一臺(tái)計(jì)算機(jī)變成“棋王”的過(guò)程中，就是經(jīng)歷了這樣一種“不斷訓(xùn)練、吸取經(jīng)驗(yàn)、自我優(yōu)化”的過(guò)程的。雖然實(shí)際的棋類機(jī)器人，特別是AlphaGo的“邁向棋王之路”上還有著很多其他的內(nèi)容，但主體的道路都只是“Practice makes perfect”（這句話應(yīng)該直譯為“練得越多，越厲害”）而已。而且，即使人工智能做出了很好的判斷和選擇，但它的邏輯和人類的“思考”依舊是大不相同的，它做出的只是基于數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的判斷而已。
“自然語(yǔ)言處理”中的“機(jī)器學(xué)習(xí)”
關(guān)于“機(jī)器學(xué)習(xí)”，野風(fēng)君再舉一個(gè)例子。
在昨天，野風(fēng)君看了一年一度的“科技節(jié)春晚”——錘子科技的新品發(fā)布會(huì)。整個(gè)發(fā)布會(huì)中，最引人注目的部分大概就是：羅永浩對(duì)著手機(jī)說(shuō)出一串話，然后手機(jī)準(zhǔn)確迅速地將這段語(yǔ)音信息處理成文字信息顯示在手機(jī)上。顯然，這是基于“人工智能”的，而這背后就牽扯到了“機(jī)器學(xué)習(xí)”應(yīng)用的一大領(lǐng)域——“自然語(yǔ)言處理”（NLP）。
“自然語(yǔ)言”就是指我們?nèi)祟惾粘Ｕf(shuō)的語(yǔ)言，是相對(duì)于計(jì)算機(jī)的“機(jī)器語(yǔ)言”而存在的。關(guān)于這部分，野風(fēng)君自知能力有限，只能聊聊最淺顯的知識(shí)。
我們可以想想，如果我們有了大量的“語(yǔ)料”（此處指自然語(yǔ)言的材料，比如大量的語(yǔ)音記錄等），那么通過(guò)上文提到的機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練方式，我們可以對(duì)這些語(yǔ)料進(jìn)行訓(xùn)練，計(jì)算機(jī)便可以學(xué)習(xí)到不同斷句方式正確的概率，比如在訓(xùn)練的語(yǔ)料中有十次出現(xiàn)“我回家吃飯”，而且計(jì)算機(jī)得知其中有九次都應(yīng)該斷句為“我/回家/吃飯”，僅有一次是“我回/家/吃飯”，那么在應(yīng)用過(guò)程中，再遇到這句話，訓(xùn)練出來(lái)的這個(gè)人工智能就會(huì)選擇前者的斷句方式。而這背后，實(shí)際上是對(duì)“出現(xiàn)概率”和“正確幾率”做出一種鏈接。
當(dāng)然了，這只是給出了一種最簡(jiǎn)單，最理想的情況，真正的NLP中，會(huì)涉及到更多，更復(fù)雜的問(wèn)題，比如對(duì)詞語(yǔ)的劃分，對(duì)不恰當(dāng)語(yǔ)料的識(shí)別，對(duì)不同來(lái)源語(yǔ)料的區(qū)別對(duì)待（比如來(lái)自報(bào)紙的語(yǔ)料就來(lái)自口語(yǔ)的更加可信）等等。但是毫無(wú)疑問(wèn)，只要是基于“機(jī)器學(xué)習(xí)”和統(tǒng)計(jì)學(xué)的自然語(yǔ)言處理，在擁有更多語(yǔ)料、經(jīng)過(guò)更久訓(xùn)練之后，計(jì)算機(jī)就更可能擁有更高的準(zhǔn)確率。比如，如今科大訊飛的語(yǔ)音識(shí)別引擎就已經(jīng)比四年前野風(fēng)君去訊飛總部時(shí)體驗(yàn)的“先進(jìn)語(yǔ)音識(shí)別引擎”要強(qiáng)的太多了。
“人工智能”≠“人智”
說(shuō)了這么多，礙于能力限制，野風(fēng)君也覺得自己講的不夠易懂，但希望能給大家?guī)?lái)一個(gè)印象，那就是：“人工智能”實(shí)際上并不是嚴(yán)格仿生學(xué)上的“模仿人的智力”（盡管如今人工智能領(lǐng)域的“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”等詞語(yǔ)仿佛和仿生學(xué)有很大關(guān)系，但實(shí)際上并沒有太大關(guān)聯(lián)），而且很大程度上，“人工智能”并不具有嚴(yán)格意義上的“思維”，它的功能的基礎(chǔ)只是對(duì)已有數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)學(xué)處理和“經(jīng)驗(yàn)歸納”而已?！段鞑渴澜纭分?，那種工程師修改一下程序，人造人的個(gè)性就發(fā)生很大改變，但又和真人難以分辨并且可以自主思考的“人工智能”離我們還是很遠(yuǎn)的。
最后，還是希望大家有空可以去看看《西部世界》這部美劇，盡管作為HBO制作的作品，它一如既往的有很多“少兒不宜”的畫面，而且野風(fēng)君也不認(rèn)為這部美劇和很多人吹捧的一樣“神”，但的確是值得一看的，特別是在如今這個(gè)“人工智能”快速走進(jìn)我們生活的時(shí)代。
最后，大家也都別覺得“人工智能”是個(gè)多么高大上和復(fù)雜的東西，每個(gè)人都是可以不太困難地了解它的基本原理的。就像野風(fēng)君的學(xué)長(zhǎng)、人工智能科學(xué)家戴文淵說(shuō)的：“AI（人工智能）這個(gè)如今看來(lái)高大上的東西，就和20年前制作網(wǎng)站一樣，在20年后，也就是一件很平常的東西而已”
