在討論通用人工智能的巨大潛力之前，我認(rèn)為有必要先跟大家談?wù)?“通用人工智能” 這個話題?！叭斯ぶ悄堋?這個詞，相比大家都已經(jīng)知道了，那為什么我一定要用大家還不太熟悉的 “通用人工智能” 這個詞呢？
對術(shù)語的這一微調(diào)的背后，涉及到更深層的問題。
我使用 “通用人工智能” 一詞的根本原因是， 人工智能的屬性是割裂的。
在電影和科幻小說中，“人工智能” 指的具有高度智能和自主性的機(jī)器人或電腦程序，比如，電影《星球大戰(zhàn)》中的宇航技工機(jī)器人 R2D2、禮儀機(jī)器人 C3PO，科幻小說《2001 太空漫游》（已被拍成電影）中的人工智能電腦 Hal 9000，電影《終結(jié)者》中的類人滲透型機(jī)器殺手終結(jié)者（Terminator）等。
然而，在大學(xué)計算機(jī)科學(xué)系和業(yè)界研究實(shí)驗室，人工智能的是非?？菰锓ξ兜臇|西 —— 主要是制作能夠運(yùn)行指定程序的高度專業(yè)化的軟件，人類在開發(fā)時賦予其智能。例如，在 Paint Stare 繪圖軟件中，為你所選擇的顏色調(diào)色，將所選顏色與白色顏料混合是一種非常常見的人工智能技術(shù)，而我們在使用繪圖軟件時，根本想不到其中運(yùn)用了人工智能技術(shù)。我們談?wù)撨@類非常具體的 “智能” 程序時，只能使用 “人工智能” 一詞，因為這類程序與 “通用人工智能” 完全不同。后者是真正意義上的 “會思考的機(jī)器”, 能夠同時識別許多來自不同專業(yè)領(lǐng)域的信息。
截至目前，世界上唯一的 “通用人工智能” 是人類的大腦。許多人認(rèn)為，以軟件為基礎(chǔ)建造一個會思考的機(jī)器需要對大腦實(shí)施逆向工程，以實(shí)現(xiàn)某種實(shí)時人腦模擬，然后才能開始向它提問。我認(rèn)為這種方法并不恰當(dāng)，因為光是對大腦實(shí)施逆向工程就要用上百年。只要我們不執(zhí)意模仿人腦，用不了那么久我們就能編寫出會思考的軟件。
一個看過許多科幻小說的現(xiàn)代大學(xué)生可能會認(rèn)為世界各地的人工智能科學(xué)家們正夜以繼日的工作，努力創(chuàng)造比人類更智能的計算機(jī) —— 能夠進(jìn)行智能對話，戰(zhàn)勝諾貝爾獎得主，寫出優(yōu)美的詩歌，證明數(shù)學(xué)新定理。但掃一眼人工智能領(lǐng)域重要雜志或會議的目錄，他的夢想瞬間就會化為泡影。因為目錄中都是對人工智能某些方面的枯燥無味的嚴(yán)肅分析，或者利用人工智能技術(shù)完成簡單的拼圖或填字游戲，解決某些商業(yè)問題。目前的人工智能研究幾乎完全集中于庫茲韋爾所說的 “弱人工智能” 領(lǐng)域，高度專業(yè)化的問題解決程序至多具有一點(diǎn)簡單的智能，幾乎沒有自主性和創(chuàng)造性。
20 世紀(jì) 50 至 60 年代人工智能剛誕生的時候，屬性并沒有出現(xiàn)分裂，這一問題是隨著時間的推移慢慢形成的，因為人工智能的創(chuàng)始人們對它的發(fā)展前景充滿野心。不妨來聽聽 20 世紀(jì) 60 年代人工智能領(lǐng)域的先驅(qū)尼爾斯?尼爾森（Nils Nilsson）的看法。他在 200 5 年寫的 “達(dá)到人類智力水平的人工智能？這是件大事！”（Human-Level Artificial Intelligence? Be Serious!）— 文中言辭堅定有力地反復(fù)強(qiáng)調(diào)他對人工智能前景的設(shè)想：
我認(rèn)為創(chuàng)造出能夠到達(dá)人類智力水平的人工智能必然意味著人類目前從事的大多數(shù)工作將實(shí)現(xiàn)自動化。我主張的并不是建立各種專用系統(tǒng)以實(shí)現(xiàn)自動化，而是開發(fā)通用的、具有學(xué)習(xí)能力的系統(tǒng)，學(xué)會完成人類從事的所有工作。我和其他幾位研究人員意見相似，都主張先建立一個擁有數(shù)量很少但內(nèi)容很全面的內(nèi)置功能的系統(tǒng)。其除了具備許多基本能力之外，還必須具有通過學(xué)習(xí)進(jìn)行自我完善的能力。
對！對！這就就是從大格局著眼發(fā)展人工智能 —— 也是我所構(gòu)想的通用人工智能。
人工智能領(lǐng)域的先驅(qū)們曾提出一些大膽的、激動人心的構(gòu)想，其中不乏真知灼見。但后來，沒想到要實(shí)現(xiàn)這些宏偉目標(biāo)異常艱難，人工智能領(lǐng)域的研究逐漸放棄了最初的目標(biāo)。
不可否認(rèn)，專注于解決狹隘問題的人工智能技術(shù)已取得一些令人振奮的成績。實(shí)用的、現(xiàn)實(shí)世界的弱人工智能取得的成績遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于其他領(lǐng)域。人工智能帶來了各種有價值的技術(shù)，涵蓋了社會的各個領(lǐng)域，例如：
? 支撐谷歌等搜索引擎的語言處理人工智能；
? 廣泛應(yīng)用于政府、各行各業(yè)以及許多現(xiàn)代軍事行動的規(guī)劃和調(diào)度人工智能；
? 能夠擊敗大師的象棋、圍棋程序；
? 工業(yè)機(jī)器人；
? 在擁有上億玩家的視頻游戲中擔(dān)任主角的人工智能角色；
? 金融交易系統(tǒng)；
? 幫助企業(yè)界、科學(xué)家等進(jìn)行歷史分析和決策的人工智能數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)（又稱 “商業(yè)智能”）。
但是這些弱人工智能的發(fā)展還不足以實(shí)現(xiàn)人工智能領(lǐng)域最初的目標(biāo)，即創(chuàng)造我所說的通用人工智能。
直到最近 10 年，人工智能領(lǐng)域的一個重要分支開始回歸其最初的目標(biāo)，即創(chuàng)造達(dá)到并最終超越人類智能水平的通用人工智能系統(tǒng)?！巴ㄓ萌斯ぶ悄堋?一詞的誕生也是為了加快以及神話這一研究重點(diǎn)的轉(zhuǎn)移。
與人工智能的本質(zhì)和思維機(jī)器的構(gòu)造相比，術(shù)語并不是多么深奧的話題，但它對科學(xué)和工程發(fā)展的影響超乎人們的想象?！昂诙础保╞lack hole）— 詞吸引到的媒體關(guān)注、得到的科學(xué)研究會比 “引力槽”（gravitational sink，這是一個更加直白的名字）多得多?！叭斯ぶ悄堋?領(lǐng)域的研究曾繁榮一時，一是因為由它衍生出了各種時髦的動畫，二是要?dú)w功于 “人工生命” 這個酷炫的名字。“混沌理論”（chaos theory）聽起來比 “非線性動力學(xué)”（nonlinear dynamics）高級許多，因此前者被廣泛使用，盡管從技術(shù)層面講非線性動力學(xué)并不 “混沌”。
另外，“生物信息學(xué)” 和 “功能基因組學(xué)” 等學(xué)科的名字極其枯燥乏味，掩蓋了學(xué)科內(nèi)容的奇妙之處和重要意義。“數(shù)據(jù)挖掘” 聽起來令人振奮，曾風(fēng)靡一時，后來有一段時間這項技術(shù)被濫用，得出很多毫無意義的結(jié)果，人們才逐漸放棄這一術(shù)語，改用 “應(yīng)用型機(jī)器學(xué)習(xí)”。當(dāng)然，“數(shù)據(jù)挖掘” 和 “機(jī)器學(xué)習(xí)” 都包含大學(xué)里 “人工智能” 課程教授的那些經(jīng)典課題，但有時業(yè)內(nèi)認(rèn)為稱它們?yōu)?“人工智能” 不太合適，因為后者的科幻小說色彩太過濃厚……
盡管學(xué)界和業(yè)界中 98% 的人工智能研究比較枯燥，與通用人工智能并無直接聯(lián)系，科學(xué)家們也免不了會受指稱名稱的影響。
“通用人工智能” 這一術(shù)語的有點(diǎn)在于它與廣為人知的 “人工智能” 有明顯的聯(lián)系，而且它與心理學(xué)領(lǐng)域著名的 G 因子（智力測試測量的一個參數(shù)）相關(guān)。不過這一術(shù)語也有一些缺點(diǎn)，主要表現(xiàn)在 3 個方面：“人工” “通用” 和 “智能” !
“人工” 不太恰當(dāng) —— 因為通用人工智能不單是建立系統(tǒng)以作為我們的工具或 “手段”，我認(rèn)為它是要利用各種手段建立各類通用智能。
“通用” 也存在問題，因為現(xiàn)實(shí)世界中的任何智能都不是完全通用的?，F(xiàn)實(shí)世界中每種系統(tǒng)都有其局限性，同時也比其他系統(tǒng)更擅長解決某類問題。
“智能” 一詞除了在極度抽象的數(shù)學(xué)領(lǐng)域外，尚不明確，嚴(yán)重脫離現(xiàn)實(shí)世界的各種系統(tǒng)，沒有人能完全清楚它的具體所指。
盡管 “通用人工智能” 這一術(shù)語存在種種缺點(diǎn)，但我依然非常喜歡它。無論在科學(xué)界還是未來主義領(lǐng)域，它都非常流行。
