每當(dāng)提起“無人駕駛”汽車技術(shù)如何強(qiáng)大，又被大眾賦予了怎樣的期待，都會(huì)讓人想起HBO電視劇Silicon Valley《硅谷》中的一個(gè)情節(jié)：

硅谷大亨風(fēng)險(xiǎn)資本家Gregory的助手安排了一輛無人駕駛汽車送創(chuàng)業(yè)公司的小員工Jared回家，本以為這個(gè)劇情只是為了詮釋一種硅谷式傲慢，剛上車時(shí)一切也都很順利，誰知路程走了一半，這輛汽車突然開始執(zhí)行日程中之前設(shè)置好的指令，罔顧乘客Jared高呼著“Stop”和“Help”，自顧自的奔向了另一個(gè)目的地:四千英里開外的一個(gè)荒無人煙的海中孤島。

 

 

電視劇《硅谷》截圖

Jared最終得救了，就在大家以為劇情要改為《荒島余生》后。對(duì)多數(shù)觀眾而言這只是劇中設(shè)置的一個(gè)黑色笑點(diǎn)，而藝術(shù)本就源于現(xiàn)實(shí)，在現(xiàn)實(shí)中，若無人駕駛的汽車突然失控，會(huì)導(dǎo)致怎樣的后果才是真的難以想象。

2016年5月7日，美國佛羅里達(dá)州，一位駕駛特斯拉Model S的車主使用了自動(dòng)駕駛(Auto Pilot)模式后，發(fā)生車禍并身亡。這是第一起自動(dòng)駕駛模式下的致死車禍，這次事故也讓所有為無人駕駛狂熱的人們不得不直面這項(xiàng)技術(shù)帶來的安全隱憂。

特斯拉曾發(fā)布消息：

“無人車的正確率達(dá)到99%相對(duì)容易，但要達(dá)到99.9999%卻要困難的多，而這才是我們最終的目標(biāo)，因?yàn)橐?0英里每秒行駛的車如果出現(xiàn)故障后果不堪設(shè)想。”

特斯拉并沒有說100%。

在未來，即便這些科技公司聲稱無人駕駛的技術(shù)已經(jīng)發(fā)展到無比成熟，或許依然有人很難放心的坐上一輛無人駕駛的汽車，從心理角度來說，這類汽車相對(duì)“自我操控”而言永遠(yuǎn)都“不夠安全”。

無人駕駛技術(shù)的巨大發(fā)展離不開深度學(xué)習(xí)算法，而在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)之父朱迪亞·珀?duì)?Judea Pearl)的眼里，深度學(xué)習(xí)，恰恰是人工“不”智能的體現(xiàn)，因?yàn)槠溲芯繉?duì)象是相關(guān)關(guān)系而非因果關(guān)系，處于因果關(guān)系之梯的最底層。珀?duì)栐�在《量子雜志》采訪中說到：深度學(xué)習(xí)取得的所有巨大成就在某種程度上都不過是對(duì)數(shù)據(jù)的曲線擬合而已。從數(shù)學(xué)層次的角度來看，不管你如何巧妙地操作數(shù)據(jù)，以及你在操作數(shù)據(jù)時(shí)讀取的內(nèi)容，它仍然是一個(gè)曲線擬合的訓(xùn)練過程，盡管它看起來比較復(fù)雜。

人工智能的發(fā)展在很多方面都得益于珀?duì)栐缙诘难芯�，他卻在最新著作《為什么：關(guān)于因果關(guān)系的新科學(xué)》中推翻了自己，珀?duì)栒J(rèn)為，當(dāng)前的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)其實(shí)處于因果關(guān)系之梯的最低層級(jí)，只可被動(dòng)地接受觀測(cè)結(jié)果，考慮的是“如果我看到……會(huì)怎樣”這類問題。而強(qiáng)人工智能，則需要實(shí)現(xiàn)第三層級(jí)的“反事實(shí)”推理。

例如，如果無人駕駛汽車的程序設(shè)計(jì)者想讓汽車在新情況下做出不同的反應(yīng)，那么他就必須明確地在程序中添加這些新反應(yīng)的描述代碼。機(jī)器無法自己弄明白手里拿著一瓶威士忌的行人可能對(duì)鳴笛做出不同反應(yīng),處于因果關(guān)系之梯最底層的任何運(yùn)作系統(tǒng)都不可避免地缺乏這種靈活性和適應(yīng)性。所以說，無法進(jìn)行因果推斷的人工智能只是“人工智障”，是永遠(yuǎn)不可能透過數(shù)據(jù)看到世界的因果本質(zhì)的。

 

 

因果關(guān)系之梯的每一層級(jí)都有一種代表性生物

(來源：《為什么：關(guān)于因果關(guān)系的新科學(xué)》馬雅·哈雷爾繪圖)

2016年3月，AlphaGo 以4比1的成績(jī)戰(zhàn)勝了多年來被認(rèn)為是最強(qiáng)的人類頂尖圍棋高手李世石,震驚了世界，在為人們帶來危機(jī)感的同時(shí)，也點(diǎn)燃了很多人對(duì)人工智能發(fā)展的暢想。

可惜，這一人工智能壯舉只能證明：對(duì)讓機(jī)器完成某些任務(wù)來說，深度學(xué)習(xí)是有用的。人們最終意識(shí)到，在可模擬的環(huán)境和狀態(tài)下，AlphaGo的算法適用于大規(guī)模概率空間的智能搜索，而對(duì)于那些難以模擬的環(huán)境里的決策問題(包括上文提到的自動(dòng)駕駛)，這類算法也還是束手無策。深度學(xué)習(xí)采用的方法類似卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并不以嚴(yán)謹(jǐn)或清晰的方式處理不確定性，且網(wǎng)絡(luò)的體系結(jié)構(gòu)可以自行發(fā)展。完成一個(gè)新的訓(xùn)練后，程序員也不知道它正在執(zhí)行什么計(jì)算，或者為何它們有效。

AlphaGo團(tuán)隊(duì)并沒有在一開始就預(yù)測(cè)到這個(gè)程序會(huì)在一年或者五年內(nèi)擊敗人類最好的棋手，他們也無法解釋為什么程序執(zhí)行能產(chǎn)生這樣好的結(jié)果。如果機(jī)器人都如同 AlphaGo一般，缺乏清晰性，那么人類也無法與他們進(jìn)行有意義的交流，使之“智能”的工作。

假定你的家中有一個(gè)機(jī)器人，當(dāng)你睡覺的時(shí)候，機(jī)器人打開了吸塵器，開始工作，在這時(shí)你告訴它，“你不該吵醒我。”你的意圖是讓它明白，此時(shí)打開吸塵器是錯(cuò)誤行為，但你絕不希望它將你的抱怨理解為不能再在樓上使用吸塵器。

那么此時(shí)機(jī)器人就必須理解背后的因果關(guān)系：吸塵器制造噪音，噪音吵醒人，而這會(huì)使你不高興。

這句對(duì)我們?nèi)祟惗�言無比簡(jiǎn)短的口令實(shí)際包含了豐富的內(nèi)容。機(jī)器人需要明白：你不睡覺的時(shí)候它可以吸塵，家中無人的時(shí)候它也可以吸塵，又或者吸塵器開啟靜音模式的時(shí)候，它仍然可以吸塵。這樣看來，是否覺得我們?nèi)粘�溝通所含的信息量�?shí)在是太過龐大?

 

 

一個(gè)聰明的機(jī)器人考慮他/她的行為的因果影響。

(來源：《為什么：關(guān)于因果關(guān)系的新科學(xué)》馬雅·哈雷爾繪圖)

所以說，讓機(jī)器人真正“智能”的關(guān)鍵在于理解“我應(yīng)該采取不同的行為”這句話，無論這句話是由人告訴它的，還是由它自己分析所得出的結(jié)論。如果一個(gè)機(jī)器人知道自己當(dāng)前的動(dòng)機(jī)是要做 X=x0，同時(shí)它能評(píng)估一下，說如果換一個(gè)選擇，做 X=x1，結(jié)果會(huì)不會(huì)更好，那它就是強(qiáng)人工智能。

《人類簡(jiǎn)史》的作者尤瓦爾·赫拉利(Yuval Noah Harari)認(rèn)為人類發(fā)展出描繪虛構(gòu)事物的能力正是人類進(jìn)化過程中的認(rèn)知革命，反事實(shí)推理是人類獨(dú)有的能力，也是真正的智能。人類的每一次進(jìn)步與發(fā)展，都離不開反事實(shí)推理，想象力幫助人類生存、適應(yīng)并最終掌控了整個(gè)世界。若想實(shí)現(xiàn)真正的強(qiáng)人工智能，則應(yīng)嘗試將因果論提供的反事實(shí)推理工具，真正加以應(yīng)用。

針對(duì)能否開發(fā)出具備自由意志的機(jī)器人的問題，珀?duì)柕拇鸢甘墙^對(duì)會(huì)。他認(rèn)為：人們必須理解如何編程機(jī)器人，以及能從中得到什么。由于某種原因，就進(jìn)化方面而言這種自由意志在計(jì)算層面也將是需要的。機(jī)器人具備自由意志的第一個(gè)跡象將是反事實(shí)溝通，如“你應(yīng)該做得更好”。如果一組踢足球的機(jī)器人開始用這種語言溝通，那么我們將知道它們具備了自由意志。“你應(yīng)該傳球給我，我剛才一直在等，但你沒有把球傳給我!”這種“你應(yīng)該”的句式意味著你本應(yīng)該做什么，但是沒做。因此機(jī)器人產(chǎn)生自由意志的第一個(gè)征兆是溝通，第二個(gè)是踢出更好的足球。

以前人們討論強(qiáng)人工智能大多只限于哲學(xué)層面，學(xué)術(shù)界也一直對(duì)“強(qiáng)人工智能”保持著謹(jǐn)慎的態(tài)度，并不敢抱有太多奢望。但科學(xué)的進(jìn)步從不因失敗而停止，不管是無人駕駛，還是其他各項(xiàng)人工智能技術(shù)的發(fā)展，最終都依賴于“人”，人類會(huì)研究出能夠理解因果對(duì)話的機(jī)器人嗎?能制造出像三歲孩童那樣富有想象力的人工智能嗎?回答這些問題的關(guān)鍵依然離不開“人：，如果人類自身還無法理解因果之梯，又要怎么樣使“人工”變得“智能”?

機(jī)器不必復(fù)制人類，卻可以比人類表現(xiàn)的更優(yōu)秀，這著實(shí)是一個(gè)可怕的事實(shí)。若是能用因果關(guān)系來取代關(guān)聯(lián)推理，沿著因果關(guān)系之梯，走入反事實(shí)推理的世界，那么機(jī)器的崛起便不可阻擋。珀?duì)栐跁�中為如何�?shí)現(xiàn)這一目標(biāo)給出了相當(dāng)清晰通俗的講解。

回想起來，其實(shí)一個(gè)人的日常生活與“人工智能”這個(gè)詞并沒有產(chǎn)生多少緊密關(guān)聯(lián)，但很多人也曾在得知AlphaGo戰(zhàn)勝李世石那個(gè)瞬間，產(chǎn)生了一股莫名又強(qiáng)烈的敬畏感�？萍嫉陌l(fā)展速度似乎總是超出我們的想象，打開手機(jī)搜索“重大突破”這個(gè)關(guān)鍵詞，瞬間就會(huì)被滿眼的科技快餐所淹沒，機(jī)器究竟會(huì)變成怎樣?它們又會(huì)怎么對(duì)待人類?只有試著去理解因果關(guān)系，才能在面對(duì)這些問題時(shí)，少一些茫然，多一些信念。

標(biāo)簽： 機(jī)器學(xué)習(xí) 人工智能

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