微软全球副总裁洪小文：创造力可能有一个算法吗？

我自己很喜欢看历史，我也读了赫拉利的书，我也去找了一个Time的例子。1950年有一期Time封面就是在讲我们今天的问题：人类会造出一个超人、超人工智能、超智能。1950年什么时代？当年全世界计算机绝对不超过10台，每一台计算机比今天这个房间还要大。当时的计算机百分之八九十跟美国曼哈顿计划有关。1950年“人工智能”、“Artificial Intelligence”这个字都还没有被发明。因为“Artificial Intelligence”是我的祖师爷John McCarthy，1956年邀请的一个人工智能大咖的研讨会，达特茅斯会议上定义出来的。

但是1950年，计算机还没有一个影子的时候，我们已经很担心。我们一直不担心拖拉机、飞机比我们大。我们一直以来害怕计算机比我们聪明。

下面我要说这个金字塔。从最底层（计算、记忆）说起。很多年以前，我小时候，认为计算是很了不起的智能。我这辈子最大的创伤，就是小一没有被选为珠算队。珠算非常厉害，可以算心算，还可以算根号。另外是记忆力。记忆力是我们很了不起的智能。但是现在放十个数字，看三分钟以后，给出一个数字判定是不是那十个数字之间，没有人会对。我现在连我家电话号码都不记得。这个底层，我们输给计算机了。但是我们不认为可耻，因为我们不认为是多了不起的智能。

第二层，perception，感知。也就是视觉、听觉。我们可以听懂声音，进行语音识别。或者像印奇的旷世科技，看懂这些东西。这个一直以来被认为是我们人类所拥有的智能。然而今天计算机在很多功能上都超过我们，这一块我们觉得计算机好像跟我们差不多了。但是也不要沮丧，在用认知去帮助感知这方面，计算机还是赶不上。

    先讲讲今天的AI怎么做的。今天讲进化，我一直觉得人类的进化可以用这个图表示。学工程的叫反馈回路，要去close 这个 feedback loop。我们做产品，做数据分析，分析以后做决策，看下一个产品怎么做，把他实现到物理世界上，再收集数据。这样可以转一圈。每转一圈可以进步一次。以前我们进步的速度很慢，因为没有计算机。今天有了计算机，深度学习也好，机器学习也好，我把它叫做黑盒式的一个AI，你的分析决策可以用算法的模式把它自动化起来。这样的东西有什么用呢？

有了深度学习，我们可以做很多事情，比如说在工业4.0里面的可预测性的维修。电梯也好，各种器具也好，可以装传感器，装了传感器以后，就可以在机器还没有坏以前去维修。开车也一样，常常说每六个月换一个oil filter，现在有了传感器以后，有的车可以比较长的时间才换，有的可能一两个月就换一次，预防式维修。人何尝不是这样，用wearable的设备，可以测你身体的数据。当你身体产生变化的时候，癌细胞第一次超标的时候就可以看医生，预防胜于治疗。今天AI可以去影响、帮助我们，可以做很多很有用的应用。这个是今天大家所知道的AI可以做的。

到认知这个阶段，AI可以可以读很多报告，可以做智能的搜索，了解自然语言，甚至可以打作文分数。这是认知这一层。认知这里可以分成两个，一个是白盒，一个是黑盒。黑盒就像邓小平的白猫黑猫理论，不管怎么样，抓到老鼠就是好猫。你把AI想成一个黑盒，有数据进去，经过分析有一个算法，产生决策。你很难调一个东西去改变他的结果。白盒就是你知道这里面的东西，知道它因果的关系。

人工智能和人类智能的认知很不一样。人工智能通过模式识别的方法，可以解决what，但是他不知道why。人事实上都是要做白盒分析，要知道因果。黑盒如果做认知，把两个东西兜起来的时候，除非刚好一个黑盒的输出，恰好就是另一个黑盒的输入，否则就是无法兜起来的。白盒则可以把里面的因果关系找出来，所以人可以举一反三，很大原因是因为人类是白盒的分析。

事实上今天的AI基本上都是像中文房间这样的AI，就是我刚刚讲的黑盒。当初他提出这个思路是要challenge所谓的图灵测试。你进来我就查表，当然这个表很复杂，是有算法的表。当你查到他是什么input就给它一个output，这是AI所做的事情。我们的翻译，计算机视觉，听觉，都这样做的。他的challenge在于根本没有了解。我们人不是这样做的，语音学一个东西叫做鸡尾酒效应，鸡尾酒效应就是说如果我们去参加一个鸡尾酒酒会，每个人都在那里讲话，非常嘈杂。即使跟你隔壁的朋友听到的生意都是断断续续的，但你们的conversation依然可以继续。因为你知道他是谁，知道他这个人在那个场合大概会讲什么话。人是靠了解，靠白盒认知的了解，你猜一猜就可以做决定。你把这个音录起来交给任何一个系统，就完全废了。这就是人跟人工智能工作的方法不一样，John Searle挑战就是说你没有了解，只是simulate，并不是真正有智能。我们做翻译，今天跟一个翻译者说你怎么这么笨，这个都翻译不出来。这个翻译不会去翻译，首先是生气。这才叫了解。而机器还是去照翻，它根本没有理解。John Searle挑战的是这个。大家常常会问，人工翻译有没有job，好的人工翻译不可能没有job。我在微软工作，我们人类做同传的时候听一段话，用自己的话讲出来。有时候一段话只翻译成一两句，有时候一两句要翻译成一段。常常有好几次被我老板抓到说，我还没有讲这段，你怎么就翻译了。这个会都是我安排的，他都不用讲我都可以翻译。人基于白盒的了解去翻译，所以才有可能做到信达雅的翻译。人工智能在认知这一层进展跟人相比，任何东西，牵扯到了解才能够做的事情，根本跟人没有办法相提并论。就像我举的翻译和鸡尾酒效应。那一层我打了两个颜色，表示人工智能可能进到一半。

接下来我要讲的就是，今天很多书，包括赫拉利，讲到超级智能。我自己同时人工智能我是看不到有任何迹象我们会接近一个超级人工智能。为什么？因为创造力。什么叫创造力？大家知道不知道今天所有人工智能跟算法和编程来自于谁？来自于人类。没有人可以写一个程序，这个程序可以写出新的算法解决一个问题。这个事情这个连影子都没有。今天所有AI系统跟算法全部来自于人类，这个情况下怎么会有super intelligence？

我先定义一下什么叫算法。算法就是解决问题的一个步骤。什么叫创造力？就是你今天想出一个新的算法解决一个未解的问题或者解决一个已解的问题。除非你能够写出一个程序，这个程序能够去解析一个问题，甚至比以前的解析还做的更好。今天这个算法一般认为不太可能。

大家知道1加到N有两种算法，一种是硬加，另外一种是(n*(n+1)/2)。假如你跟计算机比赛，计算机是用笨的算法，你用聪明的算法，然而还是计算机算得快。但是这时候你会觉得计算机比较聪明吗？不会。我们想到Alphago，我们很受伤害，但是Alphago他算法是来自于人，来自于几万台机器去算，但是李世石，柯洁，他们的算法是来自于本身，要用自己的脑子去算，这个本身就不公平。人脑围棋的算法不能说一定输给Alphago，就像刚刚的例子，即使我们用比较聪明的高斯算法跟计算机比，还是螳臂当车。

接下来提出人工智能+人类智能。至少编程和算法都来自于我们，有点像大胆假设小星球，类似左右脑的关系。其实计算机在很大一个程度是在模拟我们的左脑，做很多逻辑客观的细化的这样一个工作。我们的右脑其实是那种跳跃式，当我们想出一个新的算法，，人家问你为什么你很多时候答不出来，艺术家为什么蹦出一个idea就像从石头蹦出来一样。

其实将来有更多工作，今天已经是了，将来更多工作属于AI+HI。从公司来讲，比如去年微软该不该买领英，改花多少钱买，还是要人去做决策。最后还是我们CEO要用HI做决策。包括刚刚赫拉利讲的婚姻大事，或者大家求学的时候选择哪所学校，人工智能是可以帮助你，很多人还是愿意相信自己。他们是会帮助我们，但是最后是我们做决定，因为数据不可能完整，更何况未来是未知的。

最后一个，这个金字塔最高的是智慧。我个人没有资格定义什么是智慧。大家如果看金庸的倚天屠龙记，他教张三丰剑法的时候第一次说记得80%，第二次说50%，后来全忘了，师父说你融会贯通了。到底意识跟智能之间有什么关系？这里很多是生物学家，脑神经科学家，认知学家。他们所做的东西我跟大家分享。两个当然是不一样的东西，但是他们是相关的。首先意识是很特殊的东西，只有动物才有，只有少数的mammal才有。你在一个人上身上贴一个贴纸，他会拿掉。人当然没有问题。我们的宠物是不会的，甚至猴子，大部分的猴子你教他他会通过，海豚、鲸鱼可以通过。

下面将意识跟创造力的关系。有一本书是耶稣大学的戴维教授写的一本书，把人每一天的过程分为高意识跟低意识。高意识就是你可以做计算，不会做错。低意识就是你开始在打困，甚至最后睡觉做白日梦是低意识。我们发现人在意识不集中的时候，创造力似乎很好。这不充分不必要，但是似乎有关联。人在洗澡甚至睡觉的时候，喝得酩酊大醉的时候，可以创造好的作品，比如说贝多芬，凯库勒。

其实人是很好玩，当你意志力不集中出错的时候创造力非常高。人工智能也可以模拟，但是不代表人工智能可以有创造力。创造力跟意识之间的关系还是非常的不清楚。人工智能，今天叫弱人工智能，其实它很强。早期我们叫专家系统，根据大数据，只能做单一的事情，但是他非常强大。强人工智能就是我们，我们每一样都懂一些，每一样没那么强，强人工智能其实很弱，但是我们可以创造。人工智能无法创造，创造力是没有算法的。

我同意赫拉利先生的是，这些机器人工智能是没有意识的。就算有一天有人说我可以创造一个有意识的机器人，其实没有太多意思。我如果叫我太太弄杯咖啡，十次她五次她会说你有手有脚怎么自己不去，因为她有意识。我造个机器人，希望他给我倒啤酒到咖啡，我怎么会希望他有意识呢？造一个机器人，他的价值是十分可疑的。科学上有它的价值，但是实用上没有任何价值。你要造一个东西，你巴不得他比你聪明，那你回家生小孩吧。他就是比我们聪明，而且他有意识我们不能控制他。就算我们今天造出这样的物种，我们有几万年的和小孩相处的经验，所以我也不会担心。

智能的未来，首先我觉得算法不太可能被少数人掌控。算法每个人都知道差不多那样，更值得关注的是管理的数据，因为数据不见得是每个人都能有的。真正要关心的是数据。生命可以被算法和数据主义定义吗？我只能提出问号了。我个人非常怀疑。我刚才讲说创造力不太可能有一个算法。今天这么多未解的问题，人从哪里来，宇宙从哪里来，我们去往哪里我们都不知道。人类智能和人工智能是在共同进化，机器在进步，和大数据结合会解决非常多的问题。大家不用担心，人工智能它的所有来自于人。好的事情，功劳是来自于人，如果有人拿人工智能做坏事，也要怪那个人，不要怪人工智能。人工智能要达到科幻小说的场景还非常久的路，因为我们对自己还不了解。人工智能现在还只是一个辅助，就像我们跑的不够快，造一个车。我们不会飞，造一个飞机带我们上天。人类的智慧看起来没有边际。未来之所以美好，是因为未来等待我们去创造。

关于转载

如需转载，请在开篇显著位置注明作者和出处（转自：大数据文摘 | bigdatadigest），并在文章结尾放置大数据文摘醒目二维码。无原创标识文章请按照转载要求编辑，可直接转载，转载后请将转载链接发送给我们；有原创标识文章，请发送【文章名称-待授权公众号名称及ID】给我们申请白名单授权。未经许可的转载以及改编者，我们将依法追究其法律责任。联系邮箱：zz@bigdatadigest.cn。

点击图片阅读

百度开发者大会发AI生态全图：李彦宏陆奇火力全开，要做AI时代的安卓

关注公众号：拾黑（shiheibook）了解更多

[广告]赞助链接：

四季很好，只要有你，文娱排行榜：https://www.yaopaiming.com/
让资讯触达的更精准有趣：https://www.0xu.cn/