9月16日晚，復(fù)旦大學(xué)教師教學(xué)發(fā)展中心在邯鄲校區(qū)3108教室舉辦了本年度第二場“科學(xué)與文化”公開課，邀請復(fù)旦大學(xué)生物學(xué)、計算機科學(xué)、語言學(xué)、社會學(xué)、邏輯學(xué)等多個學(xué)科領(lǐng)域的五位專家，圍繞“人工智能”這一主題進行講述和探討。
幾位專家從各自的研究領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄艿默F(xiàn)狀和發(fā)展做了闡述，從不同的角度對人工智能的未來發(fā)展進行展望并發(fā)表了看法。復(fù)旦大學(xué)教師教學(xué)發(fā)展委員會主任委員、國家教學(xué)名師、生命科學(xué)學(xué)院喬守怡教授擔(dān)任本次公開課主持。
人工智能的前景是可期待的
計算機科學(xué)技術(shù)學(xué)院的危輝教授首先用曹沖稱象、司馬光砸缸的例子向同學(xué)們解釋了什么是智能，智能的心理學(xué)定義是人在不知所措的情況下所求助的東西。而人工智能就是人類設(shè)計出來的一種包含軟件和硬件的機器，它能夠解決某個人類需要運用理解、學(xué)習(xí)、決策、或問題求解等技能才能夠解決的問題，而不是基于反射做出的反應(yīng)。
隨后，他回顧了人工智能發(fā)展的歷史，指出人工智能發(fā)展面臨的問題，比如人工智能研究有多個分支，但尚未形成統(tǒng)一的體系；人們更關(guān)注人工智能系統(tǒng)的作用，而忽視了其在理論體系中的科學(xué)價值究竟如何；現(xiàn)在很多研究只關(guān)注看得見的、容易解決的問題，趨向工具化。他指出若以科幻電影中的機器人角色為比較標準，人工智能離我們還很遠。但即便如此，人工智能研究已經(jīng)取得了很大進展，未來可以從神經(jīng)科學(xué)、認知心理學(xué)、類腦計算模型中找到很多很好的想法。
生命科學(xué)學(xué)院的俞洪波教授從神經(jīng)科學(xué)視角向大家展示了人腦工作原理，以及如何與計算機網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)造結(jié)合在一起。他展示了神經(jīng)元系統(tǒng)在大腦接收外界信息并層層向上傳遞、處理過程中的重要作用，指出，現(xiàn)在人工智能的研究很多都在借鑒腦科學(xué)的成果。比如大腦處理信號是分層次的，那么計算機系統(tǒng)也應(yīng)該分層次，在層次之間也有信息的整合和特征出現(xiàn)。他舉了無人汽車、機器人等成功利用人工智能的例子，但仍然保持一個審慎的樂觀，指出人工智能的研究還處于初級階段，很多神經(jīng)生物學(xué)的東西還沒有用到，隨著技術(shù)的不斷進化，將帶領(lǐng)我們進入人工智能時代。
社會發(fā)展與公共政策學(xué)院于海教授對人工智能持開放態(tài)度。他指出，智能給社會和人類帶來的挑戰(zhàn)是人有沒有能力來匹配我們現(xiàn)在已經(jīng)發(fā)明的智能的能量。如果給予人類超常的能力，就會突破社會限制，從而產(chǎn)生道德問題。而計算機現(xiàn)在探索的是人腦模擬，如果進入到模擬人的信仰、情感階段，就會帶來更多的社會文化問題，是否能把惡人改變?yōu)樯迫?？或是相反？這些都是值得思考的問題。
人工智能離現(xiàn)實還很遙遠
哲學(xué)學(xué)院的郝兆寬教授對人工智能相對沒那么樂觀。他認為至少到目前為止，我們還根本不了解大腦有關(guān)智能那部分的工作原理，尚未形成一個嚴格而科學(xué)的智能概念，所以人工智能還只是停留在經(jīng)驗的前科學(xué)層面上。他以圖靈機為出發(fā)點，圖靈機是現(xiàn)在所有物理計算機的計算模型，它的計算能力是現(xiàn)有架構(gòu)物理計算機的能力極限。但哥德爾不完全性定理告訴我們，即使關(guān)于自然數(shù)的那些數(shù)學(xué)真理也不是圖靈可計算的，甚至不是遞歸可枚舉（半可計算）的。從這個角度看，人腦的智能至少在兩個方面遠超計算機：它能洞察機器不可計算的數(shù)學(xué)真理；而在可計算的那些領(lǐng)域中，智能則表現(xiàn)出巨大的效率。一臺能戰(zhàn)勝人類棋手的象棋計算機消耗的能量或許會超過一個小城市，但人類所需只是一杯咖啡兩片面包而已。所以，人工智能要想成為真正的科學(xué)，那它最迫切的任務(wù)就不是以科幻小說的方式向公眾描畫虛無縹緲的未來，而是應(yīng)聚焦于“智能”這個概念，就像上世紀二、三十年代的科學(xué)家們聚焦于“可計算性”這個概念一樣。正是那場運動，奠定了計算機科學(xué)和可計算性理論以及計算復(fù)雜性這些科學(xué)的基礎(chǔ)，也從根本上使技術(shù)上的革命成為可能。
中文系的陳忠敏教授指出語言學(xué)的一些特點也對人工智能帶來了不小的挑戰(zhàn)。語言的層級包括“特征”、“音段”、“音節(jié)”、“語素”、“詞”、“詞組”、“句子”，語言單位每上升一級，數(shù)量呈幾何級倍數(shù)的增長。靠有限的低級語言單位的排列組合，能表達出無限多樣的意思，就像元素周期表，只有一百多個元素，可以創(chuàng)造出無限多樣的物質(zhì)。他指出，人類理解語言，并不是像語音識別機那樣直接地、客觀地獲取聲學(xué)信號，從而來感知傳遞過來的聲音，而是根據(jù)人們儲存在大腦中既有的特定語言的記憶來匹配外來的聲音，所以語言認知本身具有很強的主觀性。人類接收語言信息還是個多通道接受的過程。人們除了用耳朵聽，還用眼看、身體感覺等管道來接受語言信息，最終綜合了多路管道送來的信息，再根據(jù)自己以往儲存的記憶來感知到底是什么。語言認知這樣復(fù)雜的、主觀的過程對目前的人工智能帶來巨大的挑戰(zhàn)。
復(fù)旦大學(xué)“科學(xué)與文化”系列公開課是面向高校師生開放的教學(xué)活動。講授者是來自不同學(xué)科領(lǐng)域的專家學(xué)者，每次課程聚焦一個主題，展現(xiàn)多學(xué)科的視角和觀點。所選主題均適合不同學(xué)科背景的師生，意在拓寬學(xué)生科學(xué)的視野，啟發(fā)和促進學(xué)生對交叉學(xué)科的認識。
點睛之句：
危輝：在了解了智能本質(zhì)的基礎(chǔ)上，我們要做的一件事情很重要的一件事情，讓機器能夠像人一樣非常智慧的工作。我們前面還有很多技術(shù)空間，留給大家去做足夠的創(chuàng)新。
俞洪波：可以告訴大家的是我們已經(jīng)到了一個突破的時代，但是路還非常遙遠，大家不要過于擔(dān)心這個未來。作為復(fù)旦大學(xué)的學(xué)生來說，你們不是應(yīng)該固守，你們應(yīng)該思考一些深層的問題，還有哪些是要我們來做的。
郝兆寬：在人工智能這個領(lǐng)域，我想最關(guān)鍵的是應(yīng)該思考智能的本質(zhì)是什么，如何形成一個嚴格而科學(xué)的智能概念。這需要邏輯、哲學(xué)，計算機、數(shù)學(xué)、生物等跨學(xué)科的共同努力。
陳忠敏：人類的語言跟非人類所謂語言的最重要區(qū)別是，它的規(guī)則很簡單，但是這些規(guī)則是組合成不同級別的語言單位每上升一級，數(shù)量呈幾何級倍數(shù)增長。所以人類就是靠這些最小的東西，排列組合，能表達出無限多樣的意思。語言認知的主觀性不是其他動物具有的，也不是目前圖靈式電腦所能駕馭的。
于海：從人腦模擬到人心模擬，人心模擬還涉及到非常微妙的價值判斷、情感和智能模擬，作為科學(xué)，能不能做到改善人心，這是我們可以想象的。
