机器人打人？算了吧最的还是人

　　虽然看到这类题目就知道是忽悠，但还是想知道到底是怎么回事。事情发生在11月17日下午，在深圳举行的第十八届高交会现场，一台名为“小胖”的机器人突然打砸展台玻璃，玻璃台倒地划伤现场观众。

　　一位在场观众用“原力”还形容这次事故。据其描述，自己亲眼看到，小胖机器人没人操控自己突然跑起来把玻璃墙给撞倒了，砸伤旁边一人。。。围观群众还在喊，机器人啦。

　　11月18日下午4时许，高交组委会回应称，17日下午13时50分左右，第十八届高交会1号馆1D32展位深圳展景世纪科技有限公司展台发生意外事件。由于该展商工作人员操作不当，误将“前进键”当成“后退键”，导致用于辅助展示投影技术的一台机器人(又名“小胖”，进化者机器人科技有限公司生产)撞向展台玻璃，玻璃倒地摔碎并划伤一名现场观众，致其脚踝被划破流血。

　　就是这么点事，围观的群众非常兴奋，大谈机器人的安全性问题。但是从这件事上看，没有什么新鲜感。

　　很多人说机器人是不是最终要人类，是不是要人类，从霍金到马斯克，都发出过不止一次这种，但是在笔者看来，现在机器的智能还完全不到这个地步，他们的，更多是出于商业目的。

　　这种观点笔者在阿尔法狗挑战李世石之前就已经说过，当时阿尔法狗战胜了欧洲冠军。作为一种复杂程度最高的棋类游戏，围棋被看作是在人工智能面前捍卫人类的最后防线。但是自从深蓝战胜卡斯帕罗夫之后，人们都知工智能在围棋上战胜人类的这一天迟早来，但没想到这么快。

　　这是因为按照传统的人工智能计算方法，现在的计算能力绝对达不到战胜专业棋手的能力。

　　如果按照传统的人工智能方法，将所有行棋可能构建成一棵搜索树，然后在其中搜索最优的下法，那么对于围棋来说，这颗搜索树过于巨大，其面临的可能性数量，甚至超过中所有原子的总和。

　　但是谷歌的团队在传统的方法之上，加入了深度神经网络，靠着更精准的评估和更聪明的棋步选择，这种算法与人类的思维方式更接近，计算量实际上比20年前的深蓝计算机还要少几千倍。

　　之所以能够达到精准的评估，关键是它不仅仅是一种算法，而且拥有学习的能力，从人类围棋高手的几十万局棋谱中，它掌握了如何赢棋的规律。这就是说，人工智能已经从人类历史上几乎所有围棋高手的棋谱上学习了经验，这样它的落子就不仅仅靠计算。就像很多高手一样，更多的是看棋形，看定式，然后比拼的才是计算能力。

　　之所以在之前的人工智能程序只能达到业余的水平，是因为虽然计算机本身的计算步数，搜索深度本身已经超过了人类棋手，但是他们没有经验，只知道傻算，但是这样还是算不过拥有更多经验的专业棋手，但是当人工智能也拥有了同样甚至更多的经验之后，战胜专业棋手就不在话下了。

　　后来李世石真的输给了阿尔法狗，但这只能说明，计算机在计算能力、记忆能力上超过了人类，但这跟人类的智慧失守，还扯不上一点关系。

　　让计算机模拟人类、战胜人类，实际上从计算机诞生后不久的时候，很多人就有了这种想法。1946年世界上第一台电子数字计算机ENIAC出现，此后维纳建立了控制论，香农建立了信息论，模拟人脑看似不再遥远。

　　1956年美国的几位心理学家，数学家，计算机科学家和信息论学家在达特茅斯大学召开了会议，提出了人工智能这一学科。此后“认知模拟”，“语意信息理解”，“专家系统”等名词，开始陆续出现。这一年也被看作是人工智能诞生的元年。

　　但是人工智能领域推进了十几年后，到上世纪70年代就到达了第一次低潮，因为大家对它的期望过高，但是实际上计算机本身发展水平和预期距离太大。到了70年代末、80年代初，人工智能的重点开始从推理转向知识工程，人工智能实现了第二次崛起。但这主要开始依靠计算机越来越强大的计算能力和存储能力完成的。

　　当时日本就提出了雄心勃勃的第五代计算机计划，希望创造能把信息采集、存储、处理、通信同人工智能结合在一起的智能计算机系统，具有形式化推理、联想、学习和解释的能力，能够帮助人们进行判断、决策、开拓未知领域和获得新的知识。

　　到了上世纪末，这一计划宣告失败。尽管这项计划在技术上取得了部分突破，但最终没能攻克关键性的技术难题。使得第五代计算机基本了商业价值，产业化更是无从谈起。

　　最关键的问题，是当时的计算机不能进行联想、推论、学习等人类头脑的最普通的思维活动，虽然它能在一定程度上配合、辅助人类的脑力劳动，但它还不能真正听懂人的说话，读懂人的文章，还需要由专家用计算机懂得的特殊的“程序语言”同它进行“对话”。

　　最近人工智能又开始热了起来，其中标志性的事件就是谷歌收购机器人厂商动力公司，收购深度学习技术公司Deepmind，而后者就是研发AlphaGo人工围棋程序的主力。此外，cebook，IBM也都在开发深度学习和机器认知，尝试让计算机获得更多“人性”。

　　这一轮的崛起，主要依赖于硬件计算能力的发展，云计算的分布式架构，大数据平台的成熟，依靠深度神经网络，将机器学习算法进入实用化。

　　但是在为计算机注入人性方面的进展，还乏善可陈。大学的信息哲学与伦理教授Luciano Floridi在一次研讨会上就提出，现在的计算机还都是图灵机，也就是按照既定的程序，为既定的输入完成相应的输出，而图灵机是没解、没有意识更没有直觉。它在智力上，还不如一只老鼠。

　　可以说，人的创造性，无法用机器代替。举一个例子，如果在一个屋子里挂一个香蕉，地上摆一个箱子，这时候猴子就会把箱子搬到香蕉下面，把香蕉拿下来。但是这么简单的方法，从人工智能概念的诞生到现在已经是60个年头，已经可以在围棋上战胜人类的人工智能，还是想不出来。

　　Floridi的这句话，可以说是对马斯克、霍金等人对于人工智能的言论的一种回击。在后者看来，人类最大，可能是人工智能，研究人工智能如同在。

　　正如Facebook人工智能实验室主任，NYU计算机科学教授Yann LeCun 所说，有些人是因为对人工智能的原理不理解导致恐惧，有些人是为了个人名望人工智能论，而有些人是为了商业的利益推动人工智能论。

　　Luciano Floridi看来，霍金和马斯克的言论，可能是被摩尔定律所，而摩尔定律所代表的进步速度，只是计算能力的进步速度，而不是人工智能的进步速度。对于超级智能机器的恐慌，实际上是站不住脚的。

　　现有的智能技术，和真正的全面战胜人类的超级智能之间的差距，就像是你爬上了一棵树，就以为你登上了月球，但是你只能爬这么高了。在他看来，最大的问题不是机器，而是人，而人的问题在可预见的未来一直持续下去。

　　对于阿尔法狗的胜利，李喆七段也这样评价，“工具无，在。未来的通往何方，将由我们自己决定。”

　　在上海的一次人工智能研讨会，上海机器人学会理事长钱晋武的一句话就说的更加直接。他说，机器人不可能比人更坏。如果有人做坏机器人，肯定是，比多，肯定是好机器人多。

　　在他看来，逻辑思维不可能产生创造性思维。还没有人知道，创造性思维是怎么来的。200年之内，不可能做出跟人一样的机器来。如果要做出来，必须要先把人研究透。

　　如果说计算机超越人类，实际上机器人早就在力气上、精准度上超越了人类，哪个人能够说，脑子里可以装下整个大英博物馆。但是要说全面超越人类，在可以预见的将来，还看不到这个可能。

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