最近幾個星期，有一部美劇可謂是火到不行，那就是HBO最新制作的《西部世界》，這部美劇的基礎(chǔ)是上世紀80年代的同名美國科幻片（又譯作《血洗樂園》）。
在這部美劇中，人類創(chuàng)造了一個“樂園”，樂園被設(shè)計成西部電影中的場景：沙漠、酒吧、木制教堂、牛仔和治安官。但特別的是，這個樂園中的人們實際上都是游戲中的“NPC”一樣的存在，他們實際上是人類制造的具有人工智能的機器人（因為并未看到傳統(tǒng)的機械結(jié)構(gòu)，他們的內(nèi)部也有類似肌肉、骨骼一類的組織，所以或許稱為“仿生人”更加恰當(dāng)）而已?！翱腿恕眰兛梢杂袃?shù)貋淼綐穲@中，對機器人為所欲為。
野風(fēng)君今天的文章不是來劇透的，也不是單純地向大家來推薦這部美劇，而是想和大家聊聊和這部美劇緊密相連的“人工智能”這個話題。
“人工智能”這個概念在近幾年可謂是如雨后春筍，在和我們?nèi)粘Ｉ罹o密聯(lián)系的各個領(lǐng)域被一提再提乃至大肆炒作：“人工智能的語音助手”、“人工智能的地圖導(dǎo)航”、“人工智能的安保系統(tǒng)”，等等的宣傳語不勝枚舉。看了《西部世界》之后，關(guān)于人工智能的討論又火熱了起來。很多人都很想知道影視作品中的那種難辨真假的人工智能產(chǎn)物究竟離我們還有多遠。
首先，野風(fēng)君認為，和影視劇中一樣“難辨真假”的“人造人”或許給我們帶來的并不一定是更加美好的生活。著名的“恐怖谷理論”也認為：和我們?nèi)祟愄^相似的機器人很可能會給我們帶來天然的恐懼感，令我們對其感到反感。前不久，野風(fēng)君聽取的著名計算機科學(xué)家李開復(fù)的演講中，他也堅定地認為：“可以成功的機器人產(chǎn)品一定是和真人不過分相似的?！北M管，李開復(fù)博士論述的角度有所不同，但是野風(fēng)君也認為：和真人過分相似的“非人物體”不但是挑戰(zhàn)科學(xué)倫理的，而且是可能帶來很大災(zāi)難的。
在我們的現(xiàn)實生活中，“人工智能”是正在高速發(fā)展的，他如今不僅成為了學(xué)界關(guān)注的熱點，而且也得到了資本的青睞。但除了它所要達到的“智能”或許和很多朋友臆想的“極致擬人”不同之外，實現(xiàn)它的方式或許也并不和我們認為的一致。
“人工智能”需要教會機器“如何思考”，但實際上機器的“思考方式”卻和人的有很大不同，當(dāng)一個語音助手可以準(zhǔn)確錄入我們說的話，并且恰當(dāng)斷句時，很多人認為，這個“人工智能”已經(jīng)明白了這句話的意思，所以才可以達到這樣的效果。但實際上，如今盛行的“人工智能”是并沒有這樣的能力的。所以，讓我們聊聊現(xiàn)今實現(xiàn)人工智能的核心技術(shù)——“機器學(xué)習(xí)”（Machine Learing）。
“機器學(xué)習(xí)”是什么
“機器學(xué)習(xí)”一詞由計算機科學(xué)家阿瑟·薩繆爾（Arthur Samuel）提出，他將其定義為“不顯式編程地給予計算機一定的功能”。這個定義或許有點晦澀，但有點編程經(jīng)歷的朋友都知道，計算機實際上是很笨的，你在程序中寫入了“1+1”，計算機才知道計算出“2”這個結(jié)果，也就是說，我們想讓計算機去做一件事，都得在程序代碼中明明白白地（即“顯式地”）寫出來讓他做的事情以及步驟和方法，然后才能讓計算機去進行基礎(chǔ)的、大量的和枯燥的計算，計算機才算是具有了一定的“功能”。
但通過機器學(xué)習(xí)，計算機解決問題的過程卻越來越像是一個“黑箱”，也就是說它逐漸地不再需要我們?nèi)ヒ徊揭徊降叵轮噶?，它便可以去做一些事情了，而我們的代碼對計算機的行為的規(guī)劃也不再那么的“明確”，所以說，某種程度上，計算機仿佛是有了自己思想的能力（因為一個人可以給你他思考的結(jié)果，但你同樣無法得知他思考的過程）。
計算機成為“棋王”之路
阿瑟·薩繆爾利用“機器學(xué)習(xí)”寫出了一個西洋跳棋程序，這個程序可以通過對大量棋局的分析逐漸辨認出當(dāng)前是一步“好棋”，還是“壞棋”。在后來，薩繆爾還用這個程序挑戰(zhàn)了康涅狄格州的跳棋冠軍，并且取得了勝利。也是從這之后，從IBM的“深藍”戰(zhàn)勝世界西洋棋棋王卡斯帕羅夫，一直到前不久google的AlphaGo戰(zhàn)勝圍棋高手李世石，人工智能的發(fā)展常常是踩著無數(shù)“棋王”的尸體走來的。從小愛下圍棋的野風(fēng)君每每想到這里，都覺得好氣呀。
“人工智能”在不同領(lǐng)域的具體實現(xiàn)方式都有所不同，但機器學(xué)習(xí)的大致模式都是：通過對大量的數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，增強自己的“思考能力”。說的通俗一點，就是計算機在看了很多的資料之后，可以依據(jù)概率和統(tǒng)計的原理來做出一個“是或否”的判斷，從而為之后的局面做出一個“更好”的選擇。比如，AlphaGo在看了無數(shù)盤大師們的棋局之后，知道了在遇到某個場面時，怎樣落子可以增大自己贏的概率，同時，它還可以自己“左右互搏”，自己和自己下棋，從而積累更多的棋局數(shù)據(jù)。
大家都知道，一盤圍棋從落第一枚棋子開始，一直到棋局結(jié)束，期間可能出現(xiàn)的每一步棋的不同組合的數(shù)量是有限的，所以理論上，如果計算機已經(jīng)對所有的情況進行過“訓(xùn)練”，就可以對任意的棋局做出最優(yōu)化的反應(yīng)，人類棋手自然是不能取勝的。但實際上，受計算機性能和資源的制約，這種“窮舉”的方法在圍棋上還難以實現(xiàn)，但是我們可以認為，計算機看過越多的棋局，進行過越多的“訓(xùn)練”之后，它下棋的能力也會不斷地提升，而這過程中，人類是不可能去顯式編程對他進行一步一步的指導(dǎo)的（大家設(shè)想一下，如果AlphaGo的程序中有類似“如果第1步下在A點，第2步下在B點......第88步下在￥點，那么你的第89步應(yīng)該下在@點”的指令，這會產(chǎn)生多么恐怖的代碼量，這個程序的字符數(shù)可能比宇宙中的原子數(shù)目還多）
所以，一臺計算機變成“棋王”的過程中，就是經(jīng)歷了這樣一種“不斷訓(xùn)練、吸取經(jīng)驗、自我優(yōu)化”的過程的。雖然實際的棋類機器人，特別是AlphaGo的“邁向棋王之路”上還有著很多其他的內(nèi)容，但主體的道路都只是“Practice makes perfect”（這句話應(yīng)該直譯為“練得越多，越厲害”）而已。而且，即使人工智能做出了很好的判斷和選擇，但它的邏輯和人類的“思考”依舊是大不相同的，它做出的只是基于數(shù)據(jù)和統(tǒng)計學(xué)的判斷而已。
“自然語言處理”中的“機器學(xué)習(xí)”
關(guān)于“機器學(xué)習(xí)”，野風(fēng)君再舉一個例子。
在昨天，野風(fēng)君看了一年一度的“科技節(jié)春晚”——錘子科技的新品發(fā)布會。整個發(fā)布會中，最引人注目的部分大概就是：羅永浩對著手機說出一串話，然后手機準(zhǔn)確迅速地將這段語音信息處理成文字信息顯示在手機上。顯然，這是基于“人工智能”的，而這背后就牽扯到了“機器學(xué)習(xí)”應(yīng)用的一大領(lǐng)域——“自然語言處理”（NLP）。
“自然語言”就是指我們?nèi)祟惾粘Ｕf的語言，是相對于計算機的“機器語言”而存在的。關(guān)于這部分，野風(fēng)君自知能力有限，只能聊聊最淺顯的知識。
我們可以想想，如果我們有了大量的“語料”（此處指自然語言的材料，比如大量的語音記錄等），那么通過上文提到的機器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練方式，我們可以對這些語料進行訓(xùn)練，計算機便可以學(xué)習(xí)到不同斷句方式正確的概率，比如在訓(xùn)練的語料中有十次出現(xiàn)“我回家吃飯”，而且計算機得知其中有九次都應(yīng)該斷句為“我/回家/吃飯”，僅有一次是“我回/家/吃飯”，那么在應(yīng)用過程中，再遇到這句話，訓(xùn)練出來的這個人工智能就會選擇前者的斷句方式。而這背后，實際上是對“出現(xiàn)概率”和“正確幾率”做出一種鏈接。
當(dāng)然了，這只是給出了一種最簡單，最理想的情況，真正的NLP中，會涉及到更多，更復(fù)雜的問題，比如對詞語的劃分，對不恰當(dāng)語料的識別，對不同來源語料的區(qū)別對待（比如來自報紙的語料就來自口語的更加可信）等等。但是毫無疑問，只要是基于“機器學(xué)習(xí)”和統(tǒng)計學(xué)的自然語言處理，在擁有更多語料、經(jīng)過更久訓(xùn)練之后，計算機就更可能擁有更高的準(zhǔn)確率。比如，如今科大訊飛的語音識別引擎就已經(jīng)比四年前野風(fēng)君去訊飛總部時體驗的“先進語音識別引擎”要強的太多了。
“人工智能”≠“人智”
說了這么多，礙于能力限制，野風(fēng)君也覺得自己講的不夠易懂，但希望能給大家?guī)硪粋€印象，那就是：“人工智能”實際上并不是嚴格仿生學(xué)上的“模仿人的智力”（盡管如今人工智能領(lǐng)域的“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”等詞語仿佛和仿生學(xué)有很大關(guān)系，但實際上并沒有太大關(guān)聯(lián)），而且很大程度上，“人工智能”并不具有嚴格意義上的“思維”，它的功能的基礎(chǔ)只是對已有數(shù)據(jù)的統(tǒng)計學(xué)處理和“經(jīng)驗歸納”而已。《西部世界》中，那種工程師修改一下程序，人造人的個性就發(fā)生很大改變，但又和真人難以分辨并且可以自主思考的“人工智能”離我們還是很遠的。
最后，還是希望大家有空可以去看看《西部世界》這部美劇，盡管作為HBO制作的作品，它一如既往的有很多“少兒不宜”的畫面，而且野風(fēng)君也不認為這部美劇和很多人吹捧的一樣“神”，但的確是值得一看的，特別是在如今這個“人工智能”快速走進我們生活的時代。
最后，大家也都別覺得“人工智能”是個多么高大上和復(fù)雜的東西，每個人都是可以不太困難地了解它的基本原理的。就像野風(fēng)君的學(xué)長、人工智能科學(xué)家戴文淵說的：“AI（人工智能）這個如今看來高大上的東西，就和20年前制作網(wǎng)站一樣，在20年后，也就是一件很平常的東西而已”
