李开复AI五讲：人工智能的五个定义哪个最不可取？

外汇天眼APP讯 : 从惊呼“人工智能来了”到察觉“人工智能无处不在”，人类社会才走过寥寥数年。在提出建设国家人工智能高地的上海，许多率先试水的应用在各行各业写下了“AI+”的故事。此时此刻，我们更加要冷静地思考自身与人工智能的关系。我们真的知道什么是人工智能吗？我们真的准备好与人工智能共同发展了吗？我们该如何规划人工智能时代的未来生活？



本月底，2019世界人工智能大会将在黄浦江畔揭开序幕。澎湃新闻特邀李开复、王咏刚将著作《人工智能》精编为系列短文，试析与AI相关的若干关键问题。

请抛开人工智能就是人形机器人的固有偏见，然后，打开你的手机。我们先来看一看，已经变成每个人生活的一部分的智能手机里，到底藏着多少人工智能的神奇魔术。

谷歌最资深的计算机科学家与软件架构师、谷歌大脑开发团队的带头人杰夫·迪恩（Jeff Dean）说：“很多时候（人工智能）都是藏在底下，因此人们并不知道有很多东西已经是机器学习的系统在驱动。”

到底什么是人工智能？为什么我们说智能搜索引擎、智能助理、机器翻译、机器写作、机器视觉、自动驾驶、机器人等技术属于人工智能，而诸如手机操作系统、浏览器、媒 体播放器等通常不被归入人工智能的范畴？人工智能究竟有没有一个容易把握和界定的科学定义？

这里，简要列举几种历史上有影响的，或目前仍流行的人工智能的定义。对这些定义的分析、讨论是一件相当有趣的事，这有些类似于古代哲学家们围坐在一起探讨“人何以为人”，或者，类似于科幻迷们对阿西莫夫的“机器人三定律”展开辩论。其实，很多实用主义者反对形而上的讨论，他们会大声说：“啊，管它什么是人工智能呢？只要机器能帮助人解决问题不就行了？”

定义一：Al就是让人觉得不可思议的计算机程序

人工智能就是机器可以完成人们不认为机器能胜任的事——这个定义非常主观，但也非常有趣。一个计算机程序是不是人工智能，完全由这个程序的所作所为是不是能让人目瞪口呆来界定。

这种唯经验论的定义显然缺乏一致性，但这一定义往往反映的是一个时代里大多数的普通人对人工智能的认知方式：每当一个新的人工智能热点出现时，新闻媒 体和大众总是用自己的经验来判定人工智能技术的价值高低，而不管这种技术在本质上究竟有没有“智能”。

计算机下棋的历史就非常清楚地揭示了这一定义的反讽之处。

早期，碍于运行速度和存储空间的限制，计算机只能用来解决相对简单的棋类博弈问题，例如西洋跳棋，但这毫不妨碍当时的人们将一台会下棋的计算机称作智能机器，因为那时，普通计算机在大多数人心目中不过是一台能用飞快的速度做算术题的机器罢了。

1962年，IBM的阿瑟·塞缪尔的程序战胜了一位盲人跳棋高手，一时间成了不小的新闻事件，绝大多数媒 体和公众都认为类似的西洋跳棋程序是不折不扣的人工智能。

随着PC的普及，每台个人电脑都可以运行一个水平相当高的西洋跳棋程序，会下棋的计算机逐渐褪去了神秘的光环。

当国际象棋、中国象棋逐渐被计算机玩得滚瓜烂熟，公众找到了维护人类智慧尊严的最后阵地——围棋。直到2016年年初，除了一个叫樊麾的职业围棋选手和谷歌DeepMind的一支规模不大的研发团队外，几乎所有地球人都说：“下象棋有什么了不起？真有智能的话，来跟世界冠军下盘围棋试试？”

很不幸，人类的自以为是又一次被快速发展的人工智能算法无情嘲笑了。2016年3月9日，随着AlphaGo在五番棋中以四比一大胜围棋世界冠军李世石，有关人工智能的热情和恐慌情绪同时在全世界蔓延开来，也因此引发了一拨人工智能的宣传热潮。

今天，没有人怀疑AlphaGo的核心算法是人工智能。但想一想曾经的西洋跳棋和国际象棋，当时的人们不是一样对战胜了人类世界冠军的程序敬若神明吗？

定义二：Al就是与人类思考方式相似的计算机程序

这是人工智能发展早期非常流行的一种定义方式。从根本上讲，这是一种类似仿生学的直观思路。

但历史经验证明，仿生学的理路在科技发展中不一定可行。一个最好也最著名的例子就是飞机的发明。在几千年的时间里，人类一直梦想着按照鸟类扑打翅膀的方式飞上天空，但反讽的是，真正带着人类在长空朝翔，并打破了鸟类飞行速度、飞行高度纪录的，是飞行原理与鸟类差别极大的固定翼飞机。

人类思考方式？人究竟是怎样思考的？这本身就是一个复杂的技术和哲学问题。哲学家们试图通过反省与思辨，找到人类思维的逻辑法则，而科学家们则通过心理学和生物学实验，了解人类在思考时的身心变化规律。这两条道路都在人工智能的发展历史上起到过极为重要的作用。

世界上第一个专 家系统程序Dendral是一个成功地用人类专 家知识和逻辑推理规则解决一个特定领域问题的例子。这是一个由斯坦福大学的研究者用Lisp语言写成的，帮助有机化学家根据物质光谱推断未知有机分子结构的程序。

Dendral项目在20世纪60年代中期取得了令人瞩目的成功，带动了专 家系统在人工智能各相关领域的广泛应用，从机器翻译到语音识别，从军事决策到资源勘探。一时间，专 家系统似乎就是人工智能的代名词，其热度不亚于今天的深度学习。

但人们很快就发现了局限。一个解决特定的、狭小领域问题的专 家系统很难被扩展到宽广一些的知识领域中，更别提扩展到基于世界知识的日常生活里了。

一个著名的例子是1957年苏联发射世界上第一颗人造卫星后，美国政府和军方急于使用机器翻译系统了解苏联的科技动态。但用语法规则和词汇对照表实现的俄语到英语的机器翻译系统笑话百出，曾把“心有余而力不足”（the spirit is wiling but the flesh is weak）翻译为“伏特加不错而肉都烂掉了”（the vodka is good but the meat is roten）。

另一方面，从心理学和生物学出发，科学家们试图弄清楚人的大脑到底是怎么工作的，并希望按照大脑的工作原理构建计算机程序，实现“真正”的人工智能。这条道路上同样布满荆棘。最跌宕起伏的例子，非神经网络莫属。

20世纪90年代开始，随着计算机运算能力的飞速发展，神经网络在人工智能领域重新变成研究热点。但直到2010年前后，支持深度神经网络的计算机集群才开始得到广泛应用，供深度学习系统训练使用的大规模数据集也越来越多。神经网络这一仿生学概念在人工智能的新一轮复兴中，真正扮演了至关重要的核心角色。

定义三：AI就是与人类行为相似的计算机程序

和仿生学派强调对人脑的研究与模仿不同，实用主义者从不觉得人工智能的实现必须遵循什么规则或理论框架。“黑猫白猫，逮住耗子的就是好猫。”在人工智能的语境下，这句话可以被改成：“简单程序，复杂程序，聪明管用的就是好程序。”

实用主义者推崇备至的一个例子是麻省理工学院于1964年到1966年开发的“智能”聊天程序ELIZA。这个程序看上去就像一个有无穷耐心的心理医生，可以和无聊的人或需要谈话治疗的精神病人你一句我一句永不停歇地脚下去。当年，ELIZA的聊天记录让许多人不敢相信自己的的眼睛。

可事实上，ELIZA所做的，不过是在用户输入的句子里，找到一些预先定义好的关键词，然后根据关键词从预定的回答中选择一句，或者简单将用户的输入做了人称替换后，再次输出，就像心理医生重复病人的话那样。ELIZA心里只有词表和映射规则，它才不懂用户说的话是什么意思呢。

这种实用主义的思想在今天仍有很强的现实意义。比如今天的深度学习模型在处理机器翻译、语音识别、主题抽取等自然语言相关的问题时，基本上都是将输入的文句看成由音素、音节、字或词组成的信号序列，然后将这些信号一股脑塞进深度神经网络里进行训练。

深度神经网络内部，每层神经元的输出信号可能相当复杂，复杂到编程者并不一定清楚这些中间信号在自然语言中的真实含义，但没有关系，只要整个模型的最终输出满足要求，这样的深度学习算法就可以工作得很好。

定义四：AI就是会学习的计算机程序

没有哪个完美主义者会喜欢这个定义。这一定义几乎将人工智能与机器学习等同了起来。但这的确是最近这拨人工智能热潮里，人工智能在许多人眼中的真实模样。谁让深度学习一枝独秀，几乎垄断了人工智能领域里所有流行的技术方向呢？

这一定义似乎也符合人类认知的特点一—没有哪个人是不需要学习，从小就懂得所有事情的。因此，今天最典型的人工智能系统通过学习大量数据训练经验模型的方法，其实可以被看成是模拟了人类学习和成长的全过程。

如果说人工智能未来可以突破到强人工智能甚至超人工智能的层次，那从逻辑上说，在所有人工智能技术中，机器学习最有可能扮演核心推动者的角色。

当然，机器目前的主流学习方法和人类的学习还存在很大的差别。举个最简单的例子：目前的计算机视觉系统在看过数百万张或更多自行车的照片后，很容易辨别出什么是自行车，什么不是自行车，这种需要大量训练照片的学习方式看上去还比较笨拙。反观人类，给一个三四岁的小孩子看一辆自行车之后，再见到哪怕外观完全不同的自行车，小孩子也十有八九能做出那是一辆自行车的判断。也就是说，人类的学习过程往往不需要大规模的训练数据。

最近，尽管研究者提出了迁移学习等新的解决方案，但从总体上说，计算机的学习水平还远远达不到人类的境界。

如果人工智能是一种会学习的机器，那未来需要着重提高的，就是让机器在学习时的抽象或归纳能力向人类看齐。

定义五：Al就是根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程序

维基百科的人工智能词条采用的是斯图亚特·罗素（Stuart Russell）与彼得·诺维格（Peter Norvig）在《人工智能：一种现代的方法》一书中的定义，他们认为：

人工智能是有关“智能主体（Intelligent agent）的研究与设计”的学问，而“智能主体是指一个可以观察周遭环境并做出行动以达致目标的系统”。

基本上，这个定义将前面几个实用主义的定义都涵盖了进去，既强调人工智能可以根据环境感知做出主动反应，又强调人工智能所做出的反应必须达致目标，同时，不再强调人工智能对人类思维方式或人类总结的思维法则的模仿。

以上，我们列举了五种常见的人工智能的定义。其中，第二种定义（与人类思考方式相似）特别不可取。人们对大脑工作机理的认识尚浅，而计算机走的是几乎完全不同的技术道路。

第一种定义（让人觉得不可思议）揭示的是大众看待人工智能的视角直观易懂，但主观性太强，不利于科学讨论。

第三种定义（与人类行为相似）是计算机科学界的主流观点，也是一种从实用主义出发，简洁、明了的定义，但缺乏周密的逻辑。

第四种定义（会学习）反映的是机器学习特别是深度学习流行后，人工智能世界的技术趋势，虽失之狭隘，但最有时代精神。第五种定义（维基百科使用的综合定义）是学术界的教科书式定义，全面均衡，偏重实证。