书评丨充满人文色彩的AI叙事

郑磊

美国科普作家帕梅拉·麦考黛克新著《人工智能往事：精英、文化与思维》是一本体裁独特的人工智能简史。可能因为作者是人文学者和作家，所以这本书并不是以一本工程技术视角的科普书的方式写的，而是充满了感性的细腻描写。因为家庭成员的关系，作者在20世纪70年代中期就已经生活在一个四处都是计算机、电子邮件、有形或无形、有声和无声的人工智能的环境里，一直在学习和跟进人工智能行业的进展，和许多早期人工智能先驱人物有较多接触机会。因此，书中以日记的形式记录了和他们打交道的一些趣事，填补了人工智能正史的一些空白。

人工智能的思想很早就萌芽了，但是只有到了一定的条件下，才能开花结果。计算机技术的发展在20世纪60年代末和70年代的成功催生了第一代人工智能应用“专家系统”。第二代人工智能研究者对设计方法来帮助人类完成事情更感兴趣，于是出现了模拟大脑的简化模型，最初只包含了一个输入层和一个输出层。后来，加拿大多伦多大学教授杰弗里·辛顿提出了反向传播和包含更多层的深度神经网络，但这在当时还需要等到更强的计算能力的出现才能证实这一理论。最终这个时点发生在了GPU出现之后，AIGC展示了人工智能的爆炸性快速突破。

对于人类来说，智能的迭代需要时间，有时候根本不可能迭代。人类表现出的符号认知是缓慢的、分析性的、抽象的、逻辑的、尝试性的。但机器在经验法则的指导下可以比智慧的人类更快地找到解决方案。它将前往我们无法预想的地方，产生无法预想的结果。简而言之，人工智能总会产生意想不到的结果。人类无法想象到搜索空间中的一切可能，虽然机器也无法想象，但他们可以思考得更深更快，往往会带来意想不到的结果。AI正是填补了人类在这个能力上的空白。

人类作为社会动物，外化和内化都具有强大的放大作用，以及史无前例的合作能力，这归功于人类在共享故事、符号能力上的发展。AIGC目前已具备符号描述能力，只需要输入开头的几行或几个段落，系统就会开始讲述一个几可乱真的故事。AI强大快速的计算能力可以很快得到更多的符号组合，得出很多超出了人类思考范围的结果，从而启发了人类，推动人类的创意和创新。

就目前看来，我们依然很难断言大脑和人工智能到底哪个更强大。前者的最大优点是节省能源，大脑只需每天耗费1500卡路里到1800卡路里的热量。无论是耗能还是体积、重量，都远远低于一台GPU服务器。但缺点是无法在很短的时间里得出最优解决方案，但是次优解往往足以让人类过上幸福快乐的生活。

现在大多数人工智能都可以被归为理性智能体。理性智能体可以快速迭代，接受的训练越多，就能表现得越好。从搜索和推理计算角度看，人类必将落在人工智能后面。但是，获取知识的能力比推理能力更重要，一旦知识被成功提取和编码，它就是解决现实世界问题的一种极其强大的方式。自主学习仍然只是人类智慧的特征，而人类还可以依靠直觉做出判断。这和人类拥有的情感有关。人工智能的下一步将是情感计算，情感是真正的机器智能必需掌握的部分。作者认为，情绪是一种已经融入智能的基本资源，而不仅仅是被忽视、压制或克服的资源。

与大多数人文学者不同的是，作者对人工智能的角色有着非常正面的看法。她指出，如果知识分子不密切依赖人工智能作为新的工具，在不久的将来就不会在知识方面有所创新。在她看来，这些机器不会成为人类的对手，相反会增强我们的知识和创造力，包括计算、记忆、快速阅读，以及在大量数据中寻找有洞察力的模式的能力。人工智能未来可以成为人类的助手，它会从经验中学习并做出以目标为导向的行为，会利用大量的知识，会容忍错误的、意外的、未知的输入。会使用抽象符号，会使用自然语言交流，能在人类的反应时间内做出反应。人工智能结合人形机器人，有可能替代陪护人员，成为银发经济中最有发展前景的一个领域。

作者认为，美国在创新方面领先，中国在应用方面领先，无论哪一方都在生产作为AI原料的数据，为人工智能的发展作贡献。人工智能先驱赫伯特·西蒙说：“我们不是未来的旁观者，我们是创造者。”作为碳基物种，我们渴望拯救自己，我们终将可以用人工智能更好地应对来自大自然的挑战。

（本文作者系萨摩耶云科技集团首席经济学家）