近年來圖像識別突破、Waymo無人車上路、Alphago戰(zhàn)勝人類冠軍等AI的一些標(biāo)志性事件讓人工智能又走上了炒作的高峰。于是各種有關(guān)AI的預(yù)測鋪天蓋地，有說未來一片光明的，有說AI會給人類造成生存威脅的。但這些說法究竟有多靠譜呢？如何才能理性辨別這些說法的真?zhèn)文?？著?a href="http://www.baoxianwx.cn/" target="_blank">機(jī)器人制造專家、包容體系結(jié)構(gòu)的發(fā)明者，MIT AI Lab、CSAIL負(fù)責(zé)人Rodney Brooks專門寫了一篇詳盡的文章，剖析了有關(guān)AI預(yù)測的這個主題與7大陷阱，希望能讓大家擦亮眼睛，看清楚觀點(diǎn)的虛實(shí)。這幾乎是最近有關(guān)AI預(yù)測方面最冷靜最理性最靠譜的一篇文章了。就像之前對新興技術(shù)炒作周期曲線的復(fù)盤總結(jié)一樣，人類其實(shí)真的非常不擅于預(yù)測。
我們都被有關(guān)人工智能和機(jī)器人的未來的歇斯底里包圍了。這種歇斯底里體現(xiàn)在它們會多快變得有多強(qiáng)大上，以及它們會對工作造成什么影響上。
比方說Market Watch近日出了一篇文章，其結(jié)論危言聳聽，說在10到20年內(nèi)機(jī)器人將奪走目前一半的工作。它甚至還有有一張圖來證明這些數(shù)字。
這種主張是滑稽的。比方說，它假設(shè)說美國的地面維護(hù)工人在10到20年的時間里將會從100萬人縮減到只用5萬人。這些領(lǐng)域目前有多少機(jī)器人在用呢？零。機(jī)器人在這些領(lǐng)域應(yīng)用的實(shí)際展示案例有多少呢？零。類似的故事適用于上圖的所有其他的工作類別（其結(jié)論認(rèn)為目前需要人力的工作當(dāng)中90%甚至97%都會被大規(guī)模顛覆）。
錯誤的預(yù)測會導(dǎo)致大家對不會發(fā)生的事情感到恐懼。為什么在人工智能和機(jī)器人的預(yù)測上總有人不斷犯錯呢？
以下我概括出了7種導(dǎo)致錯誤預(yù)測機(jī)器人于人工智能未來的思維方式。我們在很多有關(guān)AI未來的預(yù)測中都發(fā)現(xiàn)了這些思維方式的影子。我首先會列出注意到的4個一般的主題領(lǐng)域，然后就其現(xiàn)狀給出我的簡要判斷。
A、一般人工智能（AGI）。對AGI的研究是將思維實(shí)體從機(jī)器學(xué)習(xí)等當(dāng)前AI技術(shù)中分離出來的一次嘗試。其想法是我們可以開發(fā)出運(yùn)作非常類似這個世界上的生命的自動代理。不過AI近期取得的成功根本就不是這樣的。
一些人認(rèn)為所有的AI都是AGI的一個實(shí)例，但是“一般”這個詞意味著AGI的通用性必須要比目前的AI通用得多。把目前的AI解釋成AGI的實(shí)例會給人一種現(xiàn)在的AI都這么先進(jìn)的感覺。
但其實(shí)目前的AGI研究無論從通用性或者成為持續(xù)存在的獨(dú)立實(shí)體來說根本就做得不好。目前AGI基本上還陷入在50年前遭遇的同樣的推理和常識問題上。像人工生命、模擬適應(yīng)性行為等替代領(lǐng)域在上世紀(jì)80、90年代的確取得了一些進(jìn)展，但現(xiàn)在已經(jīng)止步不前了。
對此我的觀點(diǎn)是從原則上來說這當(dāng)然是可能的。但是可能我們?nèi)祟愡€沒有聰明到找出怎么做到的辦法。哪怕可能性存在我個人也認(rèn)為目前距離弄清楚如何做出AGI還非常非常遠(yuǎn)。
B、奇點(diǎn)。奇點(diǎn)是指最終會有那么一刻，一個基于AI有自己目的和目標(biāo)的智能實(shí)體在進(jìn)行AI研究方面要比我們?nèi)祟惐憩F(xiàn)還要出色。然后，在摩爾定律的不斷作用下，計(jì)算機(jī)會跑得越來越快，使得人工智能可以自行發(fā)展下去，就像物理學(xué)中穿越黑洞的奇點(diǎn)一樣，我們也完全不知道另一頭會發(fā)生什么事情。
“相信”奇點(diǎn)的人樂于賦予后奇點(diǎn)的AI不可思議的能力，反正此后會發(fā)生什么是相當(dāng)難以預(yù)測的。我之所以給這種相信加上加重引號，是因?yàn)閷ζ纥c(diǎn)的信念往往會被當(dāng)成一種宗教信仰。對于一些人來說這種信念還有額外的福利，那就是可以將自己的思想上傳到一臺智能計(jì)算機(jī)上，這樣既可以獲得永生又沒有必須相信存在超自然的上帝的不便。永遠(yuǎn)強(qiáng)大的技術(shù)性的AI對他們而言就是新的上帝。技術(shù)宗教！
一些人對于拯救日何時到來有著特別的信念——某位特別的奇點(diǎn)先知（注：應(yīng)該是指庫茲韋爾）的信徒認(rèn)為這一天會在2029年到來。
這種錯誤的預(yù)測很大程度上是受到了指數(shù)論的推動。這個后面我會繼續(xù)討論，這屬于AI預(yù)測方面的七宗罪之一。
即便計(jì)算機(jī)能力已經(jīng)很強(qiáng)但這并不意味著我們接近于擁有可以進(jìn)行人工智能研究，并且還不斷改編自身代碼從而變得越來越好的程序。
能夠理解計(jì)算機(jī)代碼的程序現(xiàn)狀如何呢？目前我們還沒有能夠像剛上了一個月的課的計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)新生那樣理解一頁程序的程序。AI系統(tǒng)要想寫出比人寫的更好的AI系統(tǒng)還有很長一段路要走。
在神經(jīng)層面模仿大腦是奇點(diǎn)崇拜者經(jīng)常提到的另一種方法論。我們大概用了30年的時間完全弄清楚了秀麗線蟲302個神經(jīng)元的“接線圖”以及其間的7000個連接。這對于理解行為與神經(jīng)元之間的關(guān)聯(lián)方式極其有用。但這是數(shù)百人長達(dá)30年的研究成果。而據(jù)試圖模仿秀麗線蟲的OpenWorm項(xiàng)目介紹，他們目前的工作還沒有做到一半。要想模仿?lián)碛?000億神經(jīng)元以及海量連接的人腦要走的魯還很遠(yuǎn)很遠(yuǎn)。所以如果你指望靠奇點(diǎn)上傳你自己到仿真大腦的話，我寧肯再拖幾百年再死。
C、價值觀背離。第三種情況是基于人工智能的機(jī)器非常擅長執(zhí)行任務(wù)，這使得AI在這個復(fù)雜的世界里表現(xiàn)得像個超人一樣。但它們跟人類沒有共同的價值觀會導(dǎo)致各種各樣的問題。
如果我最近購買過去某城市的機(jī)票，突然之間我瀏覽的所有要廣告獲得收入的網(wǎng)頁上都會出現(xiàn)去往同一城市的機(jī)票廣告。但我不會視之為超級智能，相反，這說明廣告安排算法設(shè)計(jì)得很糟糕。
不過以下是這種觀點(diǎn)的一位支持者的話：
知名的回形針案例是個合適的例子：如果機(jī)器唯一的目標(biāo)是讓回形針數(shù)量最大化的話，它可能會發(fā)明出不可思議的技術(shù)，因?yàn)樗鼤榇藢⒖蛇_(dá)宇宙的一切物質(zhì)都轉(zhuǎn)化為回形針；但它的決定仍然是啞的（plain dumb，或者說愚蠢）的。
?。ㄗⅲ号＝虼髮W(xué)人類未來研究院院長、《超級智能：道路、危險(xiǎn)和策略》作者Bostrom層提出過一個思想實(shí)驗(yàn)：“回形針最大機(jī)”。假如有一臺生產(chǎn)回形針的機(jī)器具備了超級智能，其所有智力就會投入到更好更快更多地制造回形針當(dāng)中，而最終將是整個地球都變成回形針。它的道德體系就是圍繞制造回形針而存在的，它并不愛你也不恨你，它只是把你看做是一坨可供制造回形針的原子而已。Bostrom用這個例子說明機(jī)器能夠脫離人類控制而自己獨(dú)立運(yùn)行。）
好吧，但在現(xiàn)實(shí)世界里我們永遠(yuǎn)也不會出現(xiàn)這樣的程序。一個足夠聰明的程序，會發(fā)明出推翻人類社會給它制定的目標(biāo)的手段，但是它并不需要理解這些手段會不會給人類造成問題。考慮到技術(shù)可能會按照這種方式演進(jìn)也一樣是plain dumb，而且要靠后面討論的七宗罪中的多個錯誤才會出現(xiàn)這種情況。
同一位作者反復(fù)提出我們需要研究出在數(shù)學(xué)上驗(yàn)證人工智能系統(tǒng)的目標(biāo)跟人類目標(biāo)一致的手段……
我認(rèn)為研究人員提出的這個C問題看到了一個有趣的知性研究問題，然后發(fā)出了他們有力的聲音來引起大家的緊迫感。AI的奉承者接受了這個問題，并將之變成了一個人類的存在問題。
順便說一下，我認(rèn)為尋求（價值觀一致的）數(shù)學(xué)可證性是徒勞無功的。大型團(tuán)隊(duì)幾年的努力都沒有辦法證明1000行的程序不會被外部黑客攻破，那么規(guī)模大得多的AI系統(tǒng)的價值觀一致性自然就更加無法證實(shí)了。好消息是數(shù)千年來我們?nèi)祟惸軌虺晒Φ嘏c本身也是自動化代理、有著自己的渴望以及超人力量的馬共存，甚至按照我們的目的去利用后者。但我們對于馬還沒有發(fā)現(xiàn)一條定理。至今都沒有！
D、真正邪惡、恐怖、骯臟、滅絕人性的人工智能實(shí)體。最后這一類跟C很像，但這種AI驅(qū)動的機(jī)器會反感人類，并且決定消滅后者。
至少從1960年代末開始，好萊塢就熱衷于做起了白日夢：比如說電影《2001：太空漫游（2001: A Space Odyssey ）》（1968年，設(shè)定場景為2001年），說的是造成了大肆；破壞的機(jī)器被緊閉在一艘太空船上；電影《巨人：福賓計(jì)劃（Colossus: The Forbin Project）》（1970年，背景是當(dāng)時）的破壞程度更是達(dá)到了行星級規(guī)模。這些年來該主題經(jīng)久不衰，最近的電影《我，機(jī)器人》（2004年，場景設(shè)定為2035年）中邪惡機(jī)器人計(jì)算機(jī)VIKI通過新的人形機(jī)器人NS-5接管了世界。
可是這種想法甚至比C錯得還要厲害。我認(rèn)為這必然會引起大家在聯(lián)想到這些恐怖的危險(xiǎn)時產(chǎn)生刺痛的感覺……
在本文當(dāng)中，我將會談?wù)勡娛職⑹謾C(jī)器人的問題——媒體往往會將其與問題D混淆在一起，但其實(shí)這是非常不一樣的問題。此外，我認(rèn)為有關(guān)此類軍事機(jī)器人的許多看法都被誤導(dǎo)了，但這方面的問題需要另開一篇文章才能說清楚。
現(xiàn)在來談?wù)劥蠹医?jīng)常犯的7個錯誤。這7個錯誤都會影響到有關(guān)場景A、B、CD的出現(xiàn)可能性和時間尺度的判斷。但其中一些的錯估我認(rèn)為會比另外一些更加嚴(yán)重。為此我會在7個錯誤的小節(jié)標(biāo)題標(biāo)注出來。而第一個錯誤會對所有地方都產(chǎn)生不同程度的破壞！
1. [A、B、C、D]高估或者低估
Roy Amara是一位未來學(xué)家以及未來研究所（Institute For The Future）的聯(lián)合創(chuàng)始人兼總裁，風(fēng)投家，也是硅谷的智慧大腦。他最著名的是他的格言——Amara定律：
我們往往會高估技術(shù)的短期影響而又低估了它的長期影響
這寥寥的幾個字可以短到用一條推特發(fā)布出去，同時也可以從不同的角度進(jìn)行詮釋。樂觀主義者可以這樣解讀，悲觀主義者也可以那樣解讀。這應(yīng)該會讓一些樂觀主義者稍微悲觀一點(diǎn)，讓悲觀主義者稍微樂觀一點(diǎn)，至少是一陣子，然后再恢復(fù)常態(tài)。
Amara定理的兩面性有一個很好的例子，那就是過去30年對美國的GPS看法。自從1978年以來一個有24（含備件的話是30顆）顆衛(wèi)星組成的星群被放置到了軌道上面。地面站同時可以看到其中的4顆，然后計(jì)算其經(jīng)緯度以及海拔高度。在科羅拉多州施里弗空軍基地（Schriever Air Force Base）的運(yùn)營中心會不斷監(jiān)控衛(wèi)星的精確軌道位置以及原子鐘的準(zhǔn)確性，然后上傳細(xì)微且連續(xù)的調(diào)整參數(shù)給對方。如果那些更新停止的話，1、2周之后GPS就無法準(zhǔn)確地引導(dǎo)你在道路上行駛，然后過來幾個月后甚至?xí)`導(dǎo)你跑到另一個城鎮(zhèn)去。
GPS的目標(biāo)是為了給美軍的炸彈提供精確制導(dǎo)。這方面的第一次運(yùn)用是在1991年沙漠風(fēng)暴行動期間，GPS果然不辱使命。但在1990年代對GPS還是有著很大的不信任，因?yàn)镚PS并沒有兌現(xiàn)其早期承諾，直到2000年初時GPS的實(shí)用性才得到了美國軍方的認(rèn)可。在實(shí)現(xiàn)早期對其的期望方面GPS經(jīng)歷過一段艱難的日子，整個計(jì)劃一次又一次地幾乎面臨夭折。
今天的GPS已經(jīng)算是處在長期之后，而它在今天的應(yīng)用是當(dāng)年不敢想象的。我的Apple Watch Series 2在我外出跑步時會利用GPS記錄我的位置，而且可以精確到看清楚我在路的哪一邊。接收器尺寸之小、價格之低對于早期GPS的工程師來說是不可思議的。GPS現(xiàn)在已經(jīng)被那么多的東西使用，很多是設(shè)計(jì)師從來都未曾想過的。它同步著全球的物理實(shí)驗(yàn)，現(xiàn)在是同步美國電網(wǎng)保持其運(yùn)轉(zhuǎn)的關(guān)鍵部件，甚至還能使得真正控制股市的高頻交易商基本不會陷入災(zāi)難性的計(jì)時錯誤中。所有的飛機(jī)無論大小都要用GPS來導(dǎo)航，它被用于跟蹤保釋出獄的煩人，決定著應(yīng)該在全球的哪一塊地種植哪一個種子變種。它跟蹤我們的卡車隊(duì)并匯報(bào)司機(jī)的表現(xiàn)，而地面的反射信號被用于確定地面的水分情況如何，然后確定灌溉的計(jì)劃。
GPS從一個目標(biāo)開始但讓它達(dá)到原先期望的效果卻需要一個漫長而艱辛的過程?，F(xiàn)在它已經(jīng)滲透到我們?nèi)粘Ｉ畹姆椒矫婷妫绻麤]有它的話我們不僅會走丟，還會挨冷挨餓甚至可能都活不了。
過去30年里我們在其他技術(shù)身上也目睹了類似的模式。一開始是很大的預(yù)期，然后慢慢地加大信心，超出了我們原先的預(yù)計(jì)。區(qū)塊鏈（比特幣是第一個應(yīng)用）、人類基因組測序、太陽能、風(fēng)能甚至日用百貨的送貨上門等都是這樣。
也許最引人注目的例子就是計(jì)算本身。1950年代當(dāng)?shù)谝慌_商用計(jì)算機(jī)部署起來時，對它會奪走所有工作的恐懼在不斷擴(kuò)散（可見1957年的電影《Desk Set》）。但在接下來的30年時間里，計(jì)算機(jī)幾乎沒有對大家的生活產(chǎn)生直接影響，甚至到1987年的時候消費(fèi)者設(shè)備也幾乎沒有任何的微處理器。不過在隨后30年的第二波浪潮里一切都變了，現(xiàn)在我們隨身都攜帶這計(jì)算機(jī)、我們的車子、屋子里都滿是它們。
要想看清楚計(jì)算機(jī)的長期影響力是如何被不斷低估的，你只需要回到過去看看它們在舊的科幻電影或者電視節(jié)目中有關(guān)未來計(jì)算機(jī)的形象就知道了。1966年《星際迷航》（TOS）里面那臺300年后的太空飛船計(jì)算機(jī)在30年后就變得很可笑，更不要說3個世紀(jì)后了。而這《銀河飛龍（Star Trek The Next Generation）》以及《銀河前哨（Star Trek Deep Space Nine）》這兩部時間跨度從1986到1999的系列科幻電影里面，由于無法通過網(wǎng)絡(luò)（類似彼時的AOL）傳送，大型文件仍然需要手工從遙遠(yuǎn)未來的宇宙飛船或者太空站攜帶過去。而可供大家搜索的數(shù)據(jù)庫的Web之前的設(shè)計(jì)完全是缺乏生氣的。
大多數(shù)技術(shù)在短期內(nèi)都被高估了。它們是耀眼的新生事物。人工智能不斷經(jīng)歷著成為耀眼新食物和被高估的過程，1960年代如此，1980年代如此，我們認(rèn)為現(xiàn)在有再次重演。（大型公司有關(guān)其AI產(chǎn)品的一些營銷語言其實(shí)都是妄想，可能會在不就得將來對他們形成反作用）
就長期而言，并非所有的技術(shù)都會被低估，但AI很可能是這樣。問題是多久才算長期。接下來要討論的6個錯誤有助于解釋未來AI的長期性被嚴(yán)重低估了。
2. [B、C、D]想象有魔法出現(xiàn)
我還小的時候，Arthur C. Clarke是科幻小說家的“三巨頭”之一（另兩位是Robert Heinlein和阿西莫夫）。但Clarke不僅是一位科幻小說家，他還是發(fā)明家、科學(xué)作家以及未來學(xué)家。
1945年，他寫了一封信給《Wireless World》，里面談了有關(guān)英語研究的地球同步衛(wèi)星的想法，當(dāng)年10月，他發(fā)表了一篇論文概括了如何用于提供全球無線電覆蓋的辦法。1948年，他寫了一篇短篇小說《The Sentinel 》，這成為了Stanley Kubrick的AI電影巨作《2001：太空漫游》的核心想法，電影制作的同時Clarke還寫了一篇同名的書，解釋了許多觀眾感到迷惑的問題。
1962到1973年間，Clarke提出了三條格言，也就是后來所謂的Clarke三定律（他說牛頓也只有3條定律，所以3條對于他來說也足夠了）：
定律一：如果一個年高德劭的杰出科學(xué)家說，某件事情是可能的，那他可能是正確的。但如果他說，某件事情是不可能的，那他也許是非常錯誤的；
定律二：要發(fā)現(xiàn)某件事情是否可能的界限，唯一的途徑是跨越這個界限，從不可能跑到可能中去；
定律三：任何非常先進(jìn)的技術(shù)，初看都與魔法無異。
個人而言我會對他的第一條定律的第二句話比較提防，因?yàn)閷τ贏I的發(fā)展速度我要比其他人保守得多。不過目前我先來講講第三定律。
想象我們有一臺時光機(jī)（這本身就是強(qiáng)悍的魔術(shù)……），可以把牛頓從17世紀(jì)末帶到劍橋大學(xué)的三一學(xué)院禮拜堂。他在那里的時候那個禮拜堂已經(jīng)有100年的歷史了，所以在沒有意識到當(dāng)前的日期的情況下他大概不會對自己出現(xiàn)在里面感到非常震驚。
現(xiàn)在給牛頓看樣?xùn)|西。從你兜里掏出一部iPhone，開機(jī)，屏幕亮了起來，然后把布滿圖標(biāo)的手機(jī)交給他。這個通過棱鏡揭示了白光是如何由不同色光的成分構(gòu)成的科學(xué)家無疑會對如此小的一個東西能在禮拜堂產(chǎn)生如此豐富的顏色感到驚奇?，F(xiàn)在再播放一部英國鄉(xiāng)村的風(fēng)景電影，可能再加上一些他熟悉的動物——內(nèi)容里面不會出現(xiàn)任何揭示未來的東西。然后再播放一些他熟悉的教堂音樂。再給他看500多頁他的巨著《自然哲學(xué)的數(shù)學(xué)原理》的個人注釋副本，教他如何利用手勢操作來放大文字。
牛頓能不能開始解釋這小小的設(shè)備究竟是怎么做到這些的呢？雖然他發(fā)明了微積分并且對光學(xué)和重力做出了解釋，但牛頓永遠(yuǎn)也無法分辨化學(xué)與煉金術(shù)。所以我認(rèn)為他會感到困惑，對這臺設(shè)備究竟是什么東西哪怕連一點(diǎn)思路都沒有頭緒。對于他來說這設(shè)備跟神秘學(xué)（牛頓晚年癡迷）的化身無異。對于他來說這跟魔法沒有區(qū)別。記住，牛頓可是非常聰明的家伙。
如果某個東西是魔法的話就很難知道它的局限是什么了。假設(shè)我們進(jìn)一步給牛頓看到它是如何照亮黑暗、如何拍照和拍電影并且記錄聲音的，如何被用作放大鏡以及鏡子的。然后再給他炫一下其算術(shù)運(yùn)算速度有多快，可以精確到小數(shù)點(diǎn)后多少位的。我們甚至還可以給他看看他的走路步數(shù)是多少。
牛頓還會把猜測面前的這個東西會做哪些事情呢？他會不會猜可以用這個東西把人馬上帶到世界任何一個地方？棱鏡可以永遠(yuǎn)工作下去。他會不會猜測iPhone也能一直工作下去，而不會理解這個玩意兒需要充電（記住，我們逮住他的時候距離法拉第誕生還有100年，電的概念還沒有出現(xiàn)）？如果沒有火它也能成為光源，那是不是也能變出金來？
在想象未來技術(shù)的時候我們都會出現(xiàn)這樣的問題。如果它距離我們今天能夠理解的技術(shù)太遙遠(yuǎn)的話，那么我們是無法知道該技術(shù)的局限性的。這時候它開始變得與魔法無異。
當(dāng)一項(xiàng)技術(shù)超越了這條魔法線之后，一個人說的任何東西都不再可以證偽，因?yàn)樗悄Хā?/div>
在試圖跟人爭論我們是否應(yīng)該對純粹的AGI（且不說上述C、D情況）感到恐懼時，我經(jīng)常會遇到這樣的問題。我被告知我并不理解它有多強(qiáng)大。這不是一個論據(jù)。我們甚至都不知道這樣的東西是否存在。我看到的一切跡象均表明我們對怎么造這樣的東西毫無頭緒。所以它的屬性是完全未知的，在修辭上它就迅速變成了魔法和超級強(qiáng)大。沒有限制。
要小心哪些有關(guān)具有魔力的未來科技的論據(jù)。因?yàn)檫@些論據(jù)你永遠(yuǎn)也無法反駁。因?yàn)樗孕拍顬榛A(chǔ)，而不是科學(xué)依據(jù)。
3. [A、B、C]表現(xiàn)與能力
估測與我們互動的個人的能力是我們大家都會的社會技能之一。誠然，有時候“脫離群體”的問題往往會超出我們的預(yù)計(jì)，而這些就是種族主義、性別歧視、階層歧視的根源。不過就一般而言，我們會利用一個人執(zhí)行特定任務(wù)的表現(xiàn)作為線索來估計(jì)他們執(zhí)行不同任務(wù)的表現(xiàn)。我們能夠通過觀察執(zhí)行一項(xiàng)任務(wù)的表現(xiàn)來進(jìn)行歸納，猜測其是否勝任其他范圍大得多的任務(wù)。我們憑直覺來理解如何從一個人的表現(xiàn)水平去歸納出他們在相關(guān)領(lǐng)域的能力。
當(dāng)我身處外國城市時我們在街道上找陌生人問路時，我自信地用我們使用的語言回答并且給出似乎有道理的方向指示，我們認(rèn)為把我們的幸運(yùn)往前推進(jìn)一步是值得的，然后再詢問當(dāng)?shù)氐闹Ц断到y(tǒng)在哪里因?yàn)槲覀兿氪罟坏教幾咦摺?/div>
如果我們的小孩能配置自己的游戲機(jī)連上家庭wifi我們就會猜測如果激勵手段足夠的話他們還會幫我們把新的平板電腦也連上相同的網(wǎng)絡(luò)。如果我們注意到某人會開手動擋的車，我們就會相當(dāng)肯定他們一樣也能開自動擋的。
如果我們走進(jìn)一家大型硬件商店詢問一位員工特定物品放在什么地方，比方說家庭電氣安裝用具放在哪里，而那個人卻帶我們?nèi)サ綀@林工具通道，我們下次大概不會再問同一個人去哪找某個浴室設(shè)施。我們會估計(jì)他們不僅不知道電氣安裝用具放在哪里，而且連整個商品布局都不清楚，所以我們會另外找一個人去問位置。
現(xiàn)在我們再來看看更接近今日AI系統(tǒng)表現(xiàn)的另一個例子。
假設(shè)有個人告訴我們一張照片是有人在玩飛盤，然后我們自然會假設(shè)他們能夠回答類似“飛盤是什么樣的？”，“一個人大概能扔多遠(yuǎn)？”，“人可以吃飛盤嗎？”，“一次大概有幾個人在玩飛盤？”，“今天的天氣適合玩飛盤嗎？”這樣的問題。我們不會預(yù)期會說自己不知道圖片中發(fā)生了什么的、來自不同文化的人能夠回答所有那些問題。今天的圖片標(biāo)記系統(tǒng)通?？梢越o網(wǎng)上的照片出正確的標(biāo)簽，比如“人在公園玩飛盤”，但是不可能回答出那些問題。它們能做的只是可以給更多圖像打標(biāo)簽，根本不能回答問題。此外，它們對人是什么，公園往往是在戶外，人有年紀(jì)，天氣不僅僅是決定照片的樣子等東西都一無所知。
不過這并不意味著那些系統(tǒng)就一無是處。它們對搜索引擎公司具有極大價值。光是把圖像標(biāo)記好了就能讓搜索引擎填補(bǔ)從搜索文字到搜索圖片的鴻溝。還要注意搜索引擎對任何查詢往往都會提供多個回答然后讓人對前面幾個回答進(jìn)行審核確定哪些是實(shí)際相關(guān)的。搜索引擎公司努力想要提高自身系統(tǒng)的表現(xiàn)，拿到最好的回答放到排名前5左右。但這需要人類用戶的認(rèn)知能力，所以他們不需要每次都先得到最好的回答。如果他們只得到一個回答，無論是搜索“巴黎的好酒店”，還是只提供“有趣的領(lǐng)帶”一張可選圖片的電子商務(wù)網(wǎng)站，其用處就沒那么大了。
問題出在哪里呢？大家聽說某個機(jī)器人或者AI系統(tǒng)已經(jīng)能執(zhí)行某種任務(wù)了。然后他們就從那種表現(xiàn)歸納出一種認(rèn)知性相同任務(wù)預(yù)計(jì)具備的一般能力。然后他們再把這種泛化到機(jī)器人或AI系統(tǒng)。
今天的機(jī)器人和AI系統(tǒng)相對于我們能做的事情在能力上是極其狹隘的。人類的那種概括根本就不具備。而做出這種概括的人就錯得太離譜了。
4. [A、B]手提箱單詞（Suitcase words）
我在我的一片解釋機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)制的文章中簡單提到過手提箱單詞（suitcase words，Marvin Minsky杜撰的詞，意思是說一個單詞包含有很多含義，就像手提箱打開后里面有很多東西一樣）。在那篇文章中我討論了“學(xué)習(xí)”這個詞應(yīng)用到人的身上可以有很多種類型的學(xué)習(xí)。正如我所說那樣，人類用于學(xué)習(xí)不同類型的學(xué)習(xí)當(dāng)然會有不同的機(jī)制。學(xué)習(xí)使用筷子跟學(xué)習(xí)新歌的調(diào)子當(dāng)然是非常不同的體驗(yàn)。學(xué)習(xí)編寫代碼跟學(xué)習(xí)在特定城市穿行也會有很大的不同。
當(dāng)大家聽說機(jī)器學(xué)習(xí)取得了突飛猛進(jìn)時，他們會考慮在一些新領(lǐng)域的機(jī)器學(xué)習(xí)，他們往往將人學(xué)習(xí)該新領(lǐng)域的心智模式套用過去。然而，機(jī)器學(xué)習(xí)是非常脆弱的，每一個新的問題領(lǐng)域需要研究人員或者工程師的大量準(zhǔn)備，要有特定目的的編碼來處理輸入數(shù)據(jù)，需要特殊用途的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，以及定制的學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。今天計(jì)算機(jī)的機(jī)器學(xué)習(xí)根本就不是像人類的那種海綿式的吸收，可以無需進(jìn)行手術(shù)般篡改或者有目的開發(fā)的基礎(chǔ)上就能在新的領(lǐng)域取得快速進(jìn)展。
類似的，當(dāng)大家聽說計(jì)算機(jī)現(xiàn)在可以擊敗世界國際象棋冠軍（1997年）或者圍棋世界冠軍（2016年）時，他們往往認(rèn)為機(jī)器就像人一樣在“下”棋。當(dāng)然在現(xiàn)實(shí)中這些程序?qū)τ螒蚴鞘裁礃右约白约旱南路ㄆ鋵?shí)是一無所知的。就像那篇大西洋月刊的文章指出那樣，李世石只需要12盎司的咖啡就能思路敏捷，而AI程序Alphago作為分布式應(yīng)用卻需要大量的機(jī)器部署，并且要有超過100位科學(xué)家的背后支撐。
人在比賽的時候規(guī)則的一點(diǎn)小改動并不會讓他們迷惑——好的玩家懂得適應(yīng)。但Alphago或者1997年擊敗卡斯帕羅夫的深藍(lán)就不行。
手提箱單詞導(dǎo)致大家在理解機(jī)器執(zhí)行人類能做的事情有多好時會誤入歧途。而另一方面，AI研究人員，更糟的是其所在機(jī)構(gòu)的新聞處則渴望宣稱自己所取得的進(jìn)展就是手提箱單詞之于人類的一個例子。這里重要的是“一個例子”。無論研究人員再怎么小心（不幸的是并不是所有人都那么小心），只要研究結(jié)果傳到了新聞辦公室再傳到外部媒體那里，細(xì)節(jié)很快就被弄丟了。新聞頭條開始吹噓那個手提箱單詞，并且誤導(dǎo)對AI的一般理解，以及距離實(shí)現(xiàn)更多還有多近。
還有，我們甚至還沒怎么談到Minsky列舉的許多有關(guān)AI系統(tǒng)的手提箱單詞；比如意識、經(jīng)歷或者思考等。對我們?nèi)祟悂碚f在沒有意識、或者沒有下棋經(jīng)驗(yàn)，或者思考走法的情況下，下棋是很難想象的。迄今為止，在實(shí)現(xiàn)手提箱單詞所代表的靈活性方面，我們的AI系統(tǒng)還沒有一個提升到入門級的水平。而當(dāng)我們的確開始可以在特定AI系統(tǒng)運(yùn)用其中一些單詞時，媒體和大多數(shù)人可能又會再度把這種能力過度一般化了。
我擔(dān)心的是這些單詞的部分含義哪怕只是在非常狹隘的一方面得到了證明大家也會過度一般化，以為機(jī)器在具備智能的這些方面已經(jīng)接近類似人類能力的大門。
用語很重要，但只要我們用一個詞語描述有關(guān)AI系統(tǒng)的某個東西時，如果這個詞也適用于人的話，我們發(fā)現(xiàn)大家就會高估其含義。迄今為止大多數(shù)適用人類的單詞在用到機(jī)器身上時，都不過是用在人身上含義的萬千之一而已。
以下是一些應(yīng)用到機(jī)器身上，但在能力方面完全不像人類的的動詞：
預(yù)期（anticipate）、擊?。╞eat）、 分類（classify）、 描述（describe）、 估計(jì)（estimate）、 解釋（explain）、 產(chǎn)生幻覺（hallucinate）、 聽（hear）、想象（imagine）、 企圖（intend）、 學(xué)習(xí)（learn）、 建模（model）、計(jì)劃（plan）、 玩（play）、 認(rèn)識（recognize）、讀（read）、 推理（reason）、 反映（reflect）、 看（see）、 理解（understand）、走（walk）、寫（write）
這導(dǎo)致大家會誤解然后高估了今天的人工智能的能力。
5. [A、B、B、B……]指數(shù)性
很多人都遭受過所謂的“指數(shù)論”之苦。
每個人對摩爾定律都有自己的想法，至少知道計(jì)算機(jī)會像發(fā)條般精確地變得越來越快。
其實(shí)摩爾的說法是芯片可容納的元件數(shù)量每年都會翻番。我曾經(jīng)寫過一篇文章說明這個規(guī)律在見效了50年之后終于要走到頭了。1965年摩爾做出預(yù)測的時候所用的下面這張圖只有4個數(shù)據(jù)點(diǎn)：
他的推斷只有10年時間，但是規(guī)律延續(xù)了50年，盡管時間常數(shù)逐步從1年延長到2年，而現(xiàn)在它終于走到了盡頭。
把芯片的元件數(shù)翻番使得計(jì)算機(jī)速度也加倍。而且還使得內(nèi)存芯片每2年容量變成之前的4倍。這還導(dǎo)致了數(shù)字照相機(jī)分辨率越來越高，LCD屏幕像素呈指數(shù)增長。
摩爾定律見效的原因在于它適用于真/假的數(shù)字化抽象。存在電荷或者電壓嗎？當(dāng)電子數(shù)減半再減半時答案還是一樣的。但當(dāng)減半到只剩下幾個電荷時量子效應(yīng)就開始發(fā)揮主導(dǎo)作用，而我們的硅晶芯片技術(shù)現(xiàn)在就走到這個關(guān)節(jié)點(diǎn)上。
摩爾定律，以及像摩爾定律這樣的指數(shù)定律會因?yàn)槿齻€不同的原因失效：
1）達(dá)到物理極限，使得減半/加倍的過程不再見效。
2）市場需求達(dá)到飽和，使得定律繼續(xù)的經(jīng)濟(jì)驅(qū)動力消失
3）一開始可能就不是指數(shù)性過程。
當(dāng)一個人受到指數(shù)論影響時，他們可能就會無視上述任何一個原因，并且認(rèn)為他們用來證明自己論點(diǎn)的指數(shù)性還會繼續(xù)。
在第一個原因的作用下摩爾定律現(xiàn)在已經(jīng)步履蹣跚，但正是因?yàn)槟柖?0年的作用才導(dǎo)致了技術(shù)業(yè)的不斷創(chuàng)新和硅谷、風(fēng)投的崛起，讓一批極客成為全世界最富有的人，這也導(dǎo)致太多的人認(rèn)為包括AI在內(nèi)的技術(shù)的一切都是呈指數(shù)性發(fā)展的。
很多指數(shù)性過程其實(shí)只是“S曲線”的一部分，這一點(diǎn)很多人都應(yīng)該知道，也就是說到了一定時候超級高速的增長就會放緩。諸如Facebook、Twitter等社交平臺用戶數(shù)的指數(shù)性增長最終必將變成S曲線，因?yàn)榭勺兂尚掠脩舻娜藬?shù)是有限的，所以指數(shù)性增長不可能一直持續(xù)下去。這就是上面第二個原因的例子。
但還不止這些。有時候僅是來自個人用戶的需求有一陣子看起來也像是指數(shù)性的，但隨后就變得飽和了。
回到本世紀(jì)初時我正在管理著MIT一家很大的實(shí)驗(yàn)室（CSAIL），需要給超過90家研究小組籌集研究經(jīng)費(fèi)，我試圖向贊助商表明iPod的內(nèi)存增長有多快。跟摩爾不一樣的是我有5個數(shù)據(jù)點(diǎn)！數(shù)據(jù)是關(guān)于400美元可以給iPod提供多大存儲。數(shù)據(jù)如下：
數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出完美的指數(shù)性。然后，我再向外推幾年詢問兜里這些內(nèi)存都可以用來做什么。
如果外推到現(xiàn)在預(yù)計(jì)400美元的iPod應(yīng)該有160000GB（或者160TB）的內(nèi)存。但是今天最高配的iPhone（售價超過400美元）也只有256GB的內(nèi)存，還不到2007年的iPod的2倍，而最高配的iPod也只有128GB，相對于10年前的型號內(nèi)存反而還下降了。
當(dāng)內(nèi)存容量大到可以容納任何理性之人的完整音樂庫時，這個特別的指數(shù)性就會突然之間崩塌。當(dāng)客戶需求不再時指數(shù)性也會停止。
繼續(xù)，由于深度學(xué)習(xí)的成功我們已經(jīng)目睹了AI系統(tǒng)突然有了很好的表現(xiàn)。很多人似乎認(rèn)為這意味著AI相當(dāng)于乘數(shù)效應(yīng)的性能提升會繼續(xù)常態(tài)化進(jìn)行下去。但其實(shí)深度學(xué)習(xí)的成功是30年不懈努力的結(jié)果，沒人能夠預(yù)測到這一點(diǎn)。這只是個孤立事件。
這并不意味著不會有更多的孤立事件，也就是一潭死水似的AI研究突然會給許多AI應(yīng)用插上翅膀。但是這種情況的發(fā)生頻率如何并沒有“定律”可循。這里面并沒有物理過程，就像摩爾定律里面的大量材料那樣為AI的創(chuàng)新提供動力。這就是上面的第三個原因的例子。
所以當(dāng)你看到有人把指數(shù)性增長作為AI發(fā)展的判斷依據(jù)時，記住并不是所有所謂的指數(shù)性一開始都是真的具備指數(shù)性特征的，而有的在達(dá)到物理極限或者缺少更多的經(jīng)濟(jì)影響時時就會崩塌。
6.[C、D]好萊塢場景
很多好萊塢科幻電影的情節(jié)都是這樣的：世界跟今天的還是一樣，除了一個轉(zhuǎn)折。當(dāng)然對于電影來說外星人入侵地球是講得通的。一切都像往常一樣，但隨后有一天外星人突然就出現(xiàn)了。
這類世界的單個變化對外星人來說是具有邏輯意義的，但對于新技術(shù)來說如何呢？在現(xiàn)實(shí)生活當(dāng)中很多新技術(shù)多多少少是同時發(fā)生的。
有時候在好萊塢的現(xiàn)實(shí)里面對于為什么在人類的技術(shù)世界里面會出現(xiàn)單個的顛覆（其他都沒有變化）有著一定的合理性解釋。比方說《未來終結(jié)者》里面就有通過時間旅行穿越的來自未來的超級技術(shù)，所以施瓦辛格扮演的超級機(jī)器人的出現(xiàn)不需要一個積累的過程。
但在其他一些電影里面情況似乎有點(diǎn)愚蠢。
在《機(jī)器管家》里面，有一幕是Sam Neill扮演的Richard Martin坐下來由Robin Williams扮演的人性機(jī)器人服侍吃早餐。他一邊吃早餐一邊拿起一份報(bào)紙來看。報(bào)紙！印刷的報(bào)紙。而不是平板電腦，或者類似Amazon Echo這樣的設(shè)備播放播客，這種設(shè)定跟互聯(lián)網(wǎng)并沒有直接的神經(jīng)連接。
在《銀翼殺手》中，哈里森·福特扮演的Rick Deckard想要接觸Sean Young扮演的機(jī)器人Rachael。故事中Rachael跟人是難以分辨的。Deckard是怎么跟她接頭的呢？通過投幣式公用電話。你得往里面塞進(jìn)硬幣。這種玩意相信本文的許多讀者從來都沒見過。
這就是好萊塢電影的兩個例子，在這些例子當(dāng)中作家、導(dǎo)演、制片想象會有一個人形機(jī)器人，它能夠看、聽、說，并且像人一樣行動——幾乎就是AGI了。其中涉及的神乎其神的材料和機(jī)制姑且就不管了。但那些創(chuàng)意人才卻缺乏想象，或者意愿去考慮世界的其他方面可能也會隨著該技術(shù)的形成而改變。
結(jié)果證明，很多AI研究人員和AI權(quán)威，尤其是那些沉溺于預(yù)測C、D的悲觀主義者，其想象力也類似地受到挑戰(zhàn)。
除了許多C、D的時間尺度預(yù)測錯了以外，他們還忽視了一個事實(shí)，那就是入股我們最終能夠開發(fā)出那么聰明的設(shè)備的話，那時候的世界跟我們現(xiàn)在的那個一定會有顯著的不同。我們不會突然被此類超級智能的出現(xiàn)給嚇到。它們會在技術(shù)上逐漸演進(jìn)，我們的世界會變得不一樣，會充斥著許多其他的智能，而且我早已經(jīng)有了很多體驗(yàn)。
比方說，在D（想要干掉我們的邪惡超級智能）的出現(xiàn)很久之前，我們會看到不那么聰明和好戰(zhàn)的機(jī)器出現(xiàn)。在此之前會是脾氣真的很暴躁的機(jī)器。再往前則是相當(dāng)乏味的機(jī)器。而在它們之前則是自大討厭的機(jī)器。
這一路上我們會改變我們的世界，既要為了新技術(shù)調(diào)整環(huán)境，也要對新技術(shù)本身進(jìn)行調(diào)整。我不是說可能不會有挑戰(zhàn)。而是說未必回想很多人以為那樣是突然的、意料之外的。關(guān)于令人震驚場合的天馬行空的想象是沒有幫助的——這些永遠(yuǎn)都是錯的，或者甚至連接近都算不上。
“好萊塢場景”是很好的論證手段，但通常跟未來現(xiàn)實(shí)并沒有任何關(guān)聯(lián)。
7. [B、C、D]部署速度
隨著這個世界變成了軟件，新版本的部署頻率在一些行業(yè)已經(jīng)變得非常高。像Facebook這樣的平臺的新功能幾乎是按小時為周期部署的。對于許多新功能來說，只要通過了集成測試，如果現(xiàn)場出現(xiàn)問題需要回退到舊版本的話經(jīng)濟(jì)的負(fù)面影響是非常小的——我經(jīng)常發(fā)現(xiàn)在此類平臺上使用的功能突然失效1小時左右，我認(rèn)為算是部署失敗。對于產(chǎn)生收入的組件，比如廣告投放組件來說，需要更加小心一點(diǎn)，而發(fā)生的頻率是以周計(jì)算的。
這屬于硅谷和Web軟件開發(fā)者早已習(xí)以為常的節(jié)奏。這種節(jié)奏有效是因?yàn)樾虏渴鸫a的邊際成本非常非常接近于0。
但硬件的邊際成本就很高。我們在日常生活就能感受到。我們今天購買的很多汽車都不是自動駕駛的，大多數(shù)也都不是軟件使能的，到2040年的時候可能還會在道路上出現(xiàn)。這就給我們的車多快變成自動駕駛增加了天然的限制。如果我們今天要建個新家，我們的預(yù)計(jì)是它應(yīng)該能頂100年左右。我現(xiàn)在住的建筑是在1904年建造的，在我的鄰居里面還遠(yuǎn)算不上最古老的建筑。
資本成本讓物理硬件存活很長一段時間，即便有了高科技的出現(xiàn)，即便它還有存在主義使命要履行。
美國空軍的B-52轟炸機(jī)仍然在服役。該版飛機(jī)是在1961年引進(jìn)的，至今已經(jīng)56年。最后一架是在1963年建造的，大概也已經(jīng)有54年了?，F(xiàn)在這批飛機(jī)預(yù)計(jì)要服役到2040年，可能還要更久——有討論要把它們的壽命延長到100年。
美國的路基洲際彈道導(dǎo)彈（ICBM）是民兵-III的變種，1970年引進(jìn)。數(shù)量一共有450。其發(fā)射系統(tǒng)要靠8英寸的軟盤驅(qū)動器，發(fā)射過程中的一些數(shù)字通信是通過模擬電話線進(jìn)行的。
我在世界各地的工廠里經(jīng)?？吹綆资甑睦显O(shè)備。我甚至見過工廠里運(yùn)行Windows 3.0（1990年推出）的PC。其思維模式是“如果沒壞就不要修”。那些PC和軟件已經(jīng)可靠地運(yùn)行同一個軟件執(zhí)行同樣的任務(wù)超過20年了。
歐美中日韓的工廠，包括全新的工廠，其主要的控制機(jī)制都是基于可編程邏輯控制器（PLC）的。這是在1968年引入來取代繼電器的。“線圈”仍然是目前使用的主要抽象單元，PLC的編程方式也像是存在一個24V繼電器網(wǎng)絡(luò)一樣。盡管如此，一些直連線已經(jīng)被以太網(wǎng)電纜取代。它們模擬的是基于RS485 8位串行字符協(xié)議的更古老網(wǎng)絡(luò)，后者攜帶的是模仿24V DC電流開關(guān)。而以太網(wǎng)電纜并不是開放網(wǎng)絡(luò)的一部分，相反，一根根獨(dú)立的電纜都是點(diǎn)對點(diǎn)連接的，體現(xiàn)的是這些嶄新的古老知道控制器的控制流。當(dāng)你想要改變信息流或者控制流時，全球大多數(shù)工廠都需要找來顧問用數(shù)周的時間弄清楚上面有什么，設(shè)計(jì)新的重新配置，然后一群商人隊(duì)伍再進(jìn)行重新布線，對硬件進(jìn)行重新配置。這種設(shè)備的一家主要制造商最近告訴我說他們的節(jié)奏是每20年更新3次軟件。
原則來說這事兒可以換種做法。但在實(shí)踐上不可行。我在討論的可不僅僅是技術(shù)停滯的地方。就在這個時候我還在看著職位需求列表，就在今天，Tesla的工廠還試圖招聘全職的PLC技術(shù)人員。通過繼電器仿真來對當(dāng)今最先進(jìn)的AI軟件驅(qū)動的汽車生產(chǎn)進(jìn)行自動化。
很多的AI研究人員和權(quán)威想象這個世界已經(jīng)是數(shù)字化了，只需要把新的AI系統(tǒng)引進(jìn)來就能馬上給現(xiàn)場、供應(yīng)鏈、車間、產(chǎn)品設(shè)計(jì)帶來運(yùn)營方面的改變。
這跟事實(shí)完全是南轅北轍。
自動化重新配置的阻抗實(shí)在是驚人的、令人錯愕的不靈活。
這一領(lǐng)域你很難給出一個好點(diǎn)子。改變實(shí)在是太慢了。制造回形針的AI系統(tǒng)決定動用一切資源以其他人類需求為代價生產(chǎn)出越來越多的回形針的例子其實(shí)只是個怪異的白日夢。未來幾十年內(nèi)在這個循環(huán)里面都會有關(guān)心布線問題的人的參與。
幾乎所有機(jī)器人和AI方面的創(chuàng)新都需要很長很長的時間才能廣泛部署，所需時間之長要超出圈子內(nèi)外的人的想象。無人車就是個例子。突然之間每個人都認(rèn)識了這個東西，以為很快就會部署。但這所需的時間比想象得要長得多。它需要幾十年，而不是幾年。如果你認(rèn)為這種想法有點(diǎn)悲觀的話你應(yīng)該意識到自從第一輛無人車路演至今已經(jīng)30年過去但還是沒有部署。1987年Ernst Dickmanns和他的團(tuán)隊(duì)在慕尼黑聯(lián)邦國防軍大學(xué)已經(jīng)能讓他們的無人車以90公里的時速在高速路上行駛了20公里。1995年7月，由Chuck Thorpe和Takeo Kanade領(lǐng)銜的CMU團(tuán)隊(duì)研發(fā)的第一輛不用手握方向盤腳踩踏板的廂式旅行車實(shí)現(xiàn)了橫穿美國東西海岸的壯舉。Google/Waymo做無人車已經(jīng)有8年了，但是大規(guī)模部署仍然遙遙無期。從1987年算起，可能需要40、50或者60年我們才能有無人車的真正部署。
機(jī)器人和AI的新想法也需要很長很長的時間才能變成現(xiàn)實(shí)、部署起來。
結(jié)語
當(dāng)你看到權(quán)威對將來的機(jī)器人和人工智能奇跡或者恐怖提出警告時，我建議你仔細(xì)對他們的觀點(diǎn)進(jìn)行評估，看看有沒有陷入這7個陷阱。根據(jù)我的經(jīng)驗(yàn)，從他們的論點(diǎn)里面你總能找到2、3或者4個這樣的漏洞。
預(yù)測未來真的很難，尤其是提前預(yù)測更是難上加難。
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