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　　3月15日，谷歌旗下英国公司DeepMind 开发的AlphaGO 计算机程序，在与世界顶尖棋手李世石的五番棋对决中，以4：1取得完胜。人机大战引发了世人前所未有的关注，尤其AlphaGO战胜李世石的结局，让公众对人类的未来不无担忧。
　　是不是人类智能终将被人工智能取代？
　　人类思维的优越性到底体现在什么地方？
　　清华大学心理学系主任彭凯平教授从积极心理学角度进行的思考，或许能有助于我们更理性地看待这一事件。
　　google设计的人工智能机AlphaGo，与围棋世界冠军、韩国围棋高手李世石决战5回，取得了4胜1负的骄人战绩。无论是从布局、打劫、对杀还是最终的胜利，AlphaGo都表现出了超越人类棋手的能力。因此，有人认为：一个机器人的世纪已经来临，甚至还发出了人类悲观论、人类思维弱化论等论调。
　　不可否认，在很多方面，传统心理学所设定的人类智能的定义已经开始被人工智能所超越。无论是我们原先所认为的学习能力、记忆能力、判断能力、分析能力，还是我们人类曾经引以为豪的战略、博弈、决策、运筹等思维能力，都慢慢被人工智能赶上来。就连围棋大师们那出神入化、变化多端、神鬼莫测的思维判断能力，在以现代科学技术为核心的人工智能面前，都显得非常脆弱。
　　那么，我们人类的思维还有什么值得骄傲的地方？
　　优越性也许不是认知和学习能力，而是期望和想象力
　　其实，在3年前，积极心理学之父、美国宾州大学的心理学教授马丁&塞利格曼就曾经和我探讨过这个问题。在第三届国际积极心理学大会上，马丁教授也阐述了自己的观点。他提到，现在的脑科学研究和积极心理学的研究发现，我们人类最优越的思维能力，可能并不是认知加工的能力，因为人工智能有可能在这些方面比我们人类做得更好。
　　他认为，我们人不应该称自己为“智人（homo sapiens）”，我们人的特性和优势并不是我们“学习知识、掌握知识、应用知识的能力”比其他物种强，而可能是“计划未来、憧憬未来、想象未来、创造未来的能力”。准确地说，人应该被称为“期望人（homo prospecteos）”。所谓期望人（homo prospecteos），从本质上来讲，是指我们人是憧憬未来的生物，我们无时无刻不在对未来进行加工、计划、想象和憧憬。
　　现在的神经科学也已经发现，人类有一个特别发达的神经网络，叫做“默认模式网络（Default Mode Network）”。在我们做白日梦、想象未来或者发呆的时候，“默认模式网络”是特别活跃的。即使我们是在做一件需要我们的意识进行特别关注的事情的时候，我们的“默认模式网络”也在活动。现在发现，这一网络的活动主要是与我们对未来信息的加工有很大的关系。
　　社会达尔文主义、弗洛伊德的理论和马克思主义的观点，都非常强调人类的现在和未来是受过去限制和限定的：社会达尔文主义讲的是过去的演化对我们现在的影响；弗洛伊德讲的是人类早期的经历对我们现在的影响；马克思主义讲的是过去的经济条件影响了我们现在的社会意识。
　　但现在已有大量的人类行为的研究发现，人类并不是局限于过去的生物。我们实际上所做的事情与过去并没有太大的关系，而更多是与我们对未来的期望密切相关。也就是说，人类的很多行为更大程度上是受到了我们未来的追求、理想、目标和憧憬的影响。尤为重要的是，我们经常是通过去模拟、想象、计划、创造未来的各种可能性，来改变我们人的性格、生涯、前途和未来。假如人的行为受未来的期望更大一些，那么，人类思维的优越性也许不是它的认知和学习能力，而是它的期望和想象能力。
　　人类的意识，很多时候是与憧憬未来的心理有很大的关系。所有的主观性差异，其实就是每个人对未来的想象不一样，对事物的价值认知不一样。所谓的自由意志，无非是我们期望、模拟、比较将来的各种可能性，然后在这些不同的可能性中做出选择。因此，心理学中自由意志的重要性，其实是建立在对各种不同可能性的期望之上的。
　　我们还发现，人类大脑最大的作用并不是用来判断过去信息的对或错，而是如何去说服和影响别人。沟通、交流、表达、影响或者说服别人，是我们人类的伟大智能。如果一个机器能够说服我们人类，它才可能真正成为“人”。
　　我们甚至认为，很多的心理问题都不是对过去问题的一种困扰和纠结，反而是对现在或未来的困扰和纠结。认为现在的生活、现在的世界、现在的人生很没有意思，认为未来的生活、未来的世界也同样没有意思，特别可怕的是：还认为自己没有任何能力去改变它――这才是各种心理问题的症结之所在。
　　大数据的社交媒体研究也发现，这种时间倾向性，可能是我们人类最伟大的优越性，在某种程度上也许是机器智能未来需要发展的方向。研究还发现，越老的人，过去的时间观念越强，更想念过去；越是对生活满意幸福的人，未来的时间观念越强，越憧憬未来；越是有责任感的人，未来的时间观念也更强；越是冲动的人，现在的时间观念反而更强。因此，一个人的时间倾向性是指向自己的过去、现在还是未来，对于其幸福感有很大的影响。
　　人类在某些方面可能不如人工智能，但在创新上独具优势
　　还有一个和我们人类憧憬未来的天性密切相关的领域，就是创新。现在，我们中国社会沉浸于“大众创新、万众创业”的热潮中。什么是创新？积极心理学已经清楚地发现，创新并不是单纯地“求新”。求新是指各种刺激的新异和不同，儿童在这方面的表现是非常突出的。但是，创新一定是要有对受众需求的一种理解、判断，以及对产品实用性的一种价值追求。说服别人接受你的思想就是创新特别重要的一种技能，如果只是单纯的新异，却没有人喜欢、没有人接受、没有人使用的话，这样的新异性，不能够叫创新，只能算是儿童也能做到的“求新”而已。所以，真正的创新是包括了“某种程度的计划、憧憬和对其他人的说服”。
　　我们研究团队今年发表的一个大数据的研究报告发现，创新一定是“新异和有用”两者的结合，我把它叫做“联想的网络密度”。两者的结合越紧密，创新越卓越。光有新异，没有价值，其实是没有意义的；光有实用性的价值，但没有新异，也是没有意义的。二者的结合才是伟大的创新。而其中的“实用性”就包括对未来反应的预期、未来市场的计划、未来价值的向往和憧憬，以及对其他人的说服。
　　AlphaGo已经证明，人类在某些方面可能还不如深度学习后产生的人工智能。而深度学习的人工智能是根据过去的信息产生出的智慧，它是记住并搜索了成千上万的人类围棋大师的棋局而做出的最佳判断。因此，我们人类最了不起的智能，并不是我们的学习、记忆、信息搜索、决策、判断或者加工能力，而是在情感、动机、沟通、影响、同情、理解等地方有强大的优势。此外，人们在认知和思维方面也有超越人工智能的地方，这就是我们的创造、想象、计划、出其不意、不守常规，或者为了感情和理想自我欺骗、诱惑，甚至毁灭的能力。这些优势有可能是未来棋手战胜AlphaGo这样的人工智能的不二法门。
　　科学总是让我们人类谦卑。我不知道，我所理解的人类的优势是不是有朝一日会被人工智能所超越。也许有一天，人类的智能和机器的智能会有机地结合，真的产生如尼采所说的超人。这一天会来吗？
　　文/彭凯平
　　图/源自网络
　　内容转载自公众号
　　彭凯平
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人工智能不等于类人智能：超越图灵测试的世界观(2)
10:40:04 &雷锋网 & &
&&&&从雷德利·斯科特的《银翼杀手》到斯派克·琼斯的《她》，这些无数的科幻电影在测试人工智能的能力的时候，都要看它是否能被“以人相待”。这种观点从人工智能研究开始一直伴随到现在。这最早可以回溯到1950 年，英国数学家阿兰·图灵发表了论文《计算机器与智能》，那时候他提出了“模仿游戏”测试，也就是我们今天说的“图灵测试”。虽然版本有所不同，但它揭示了我们研究人工智能文化和道德的方法论定义了人工智能本身：无论是好的还是坏的。
&&&&最让人熟悉的版本是：提问者向两个隐藏的参赛者提问，一个是人，另一个是计算机。图灵认为，如果提问者不能区分两者的身份，并且计算机能成功假扮成人，那么就成功通过测试。从实践目的来说，计算机不就是“智能”的吗？
&&&&计算机需要假装成人以通过人类的测试，而图灵需要隐藏同性恋倾向以通过“直男测试”，这真是有趣的巧合。
&&&&遗憾的是，更多的人仅仅“知道”图灵测试，而没有真正阅读过。图灵的文本是非凡、奇妙而令人惊讶的。图灵说他的测试是一种流行客厅游戏的变种：有两个藏在幕后的参赛者，一位女性(参赛者A)和一位男性(参赛者B)，他们需要努力说服，让第三个人认为自己是一名女性，通过手写回答问题的方式。为了获胜，一个参赛者必须令人信服的扮演自己，而另一方需要假扮成另一种性别。图灵用计算机取代了玩家A，在字面上你可以理解为，计算机不仅仅要扮演一个人，而且得扮演成女性才能通过测试。
&&&&在其他版本的测试中，参赛者B可以是男性，也可以是女性。游戏里可以一个人假装、或者两人假装、抑或两人都不假装，也可以是完全不同的游戏。既然我们让计算机参赛，我们可以让它假扮成女性或男性，这个角色假扮成女性，让询问者分不清男女。也可以玩的更加复杂，计算机假扮成试图假装女人的男人，同时还有一个真的人也在这么做。甚至说，让计算机假扮成为这样的女性，她假扮成试图假装女人的男人。毕竟在现实生活中，这些情况都有可能发生。
&&&&莫腾·泰杜姆导演的《模仿游戏》获得了2014年奥斯卡大奖。在那个同性恋被视作犯罪的年代，即便是身为数学家的图灵也得假扮成“直男”。而当他的性倾向暴露时，不得不接受可怕的“化学阉割”治疗。最终，在巨大的身体和精神痛楚下，图灵自杀了。这是历史上荒诞的插曲，当时他对击败希特勒军队的贡献还是一个国家机密。直到最近，图灵才得到了英女王的皇家豁免，然而类似法律下被惩处的其他成千上万的英国男子却未被豁免。
&&&&计算机被要求通过测试来证明智力，和图灵被要求假扮成直男来通过测试，这里面有着讽刺的对应，既哗众取宠也极度不公平。
&&&&无论是以白人或黑人、男人或女人的身份通过测试，基本上都取决于他人的观察和解释。因为其他人都已经习惯于传统的暗示(种族，性，性别，物种等)，所以无论谁想通过测试，都只有和观察者进行共谋。至于人工智能是否愿意这么做，或者仅仅被拖过来完成测试，那就是另一个问题了。无论如何，通过与否更多关乎观众，而非被测试者的表现。
&&&&我们最好这样假定，在宇宙中思考是多样化的行为，即便是外星人也会思考，人类并非是特殊的个案。相对于人类教育机器如何思考，人工智能真正的哲学问题是，机器如何教育人类在一个更完整和真实的维度里思考。
传统文化传统文化传统文化人工智能是帮助人类还是取代人类，AI专家是这样看的
文/腾讯科技 王钟婉机器与人工智能到底是人类的助理还是取代人类？今天长城会在旧金山举行的全球峰会G-Summit对这个话题邀请了美国人工智能的顶级专家进行讨论：斯坦福物理系教授张首晟、斯坦福计算机系副教授，同时也是Pinterest首席科学家裘利‧拉斯克维克（Jure Leskovec），以及卡耐基梅隆大学机器学习学院院长汤姆‧密歇尔（Tom Mitchell）。这三名人工智能的专家，同时也是长城会GASA大学活动的讲师。《长尾理论》一书作者克里斯安德森（Chris Anderson）质疑人工智能会帮助还是取代人类，密歇尔表示，人是有惰性的动物，如果有机器能取代某些工作，大家必定希望自己不要动手，因此机器的定位最终要看消费者的需求，就像特斯拉已经开发出自动驾驶的技术，虽然还不算成熟，但有些车主已经完全放手。他认为，目前的自动驾车技术没有办法让他完全信任无人驾驶，这个技术要成熟还需要一段时间。拉斯克维克则有另一个想法，他说，机器学习与人工智能最强大的地方，在于收集资料并加以分析，在某些领域机器取代人类已经不再是“何时”实现，而是“如何”实现以及实现的步调为何。随著汽车越来越自动化，肇事的责任也从驾车人转移到车厂身上，就像自动煞车的功能出现后，一旦出现冲撞意外，责任就会被怪罪在车厂，而非驾驶人没有即时踩煞车。如同之前特斯拉车祸，媒体舆论第一个质疑的就是自动驾车技术，忽略了自动驾驶功能只是辅佐，而非让驾驶人在车上看书或分心。密歇尔称人工智能虽然强大，但也有短板。机器学习与人工智能的限制是，演算法必须事先预测所有情况，像是自动车在路上遇到无法避免的意外，有一个骑脚踏车小男孩，跟一个老人的二选一情况下，应该选择撞向谁？不仅涉及技术的局限，同时还有道德考量。拉斯克维克也提醒大家，人工智能也有Bug，在越来越来越复杂的情况下，为什么做出这个决定，或许可以从改变资料的输入开始作起。安德森提出的另一个问题是，机器人是否可以违法？密歇尔提出一个有趣的观点，他支持机器必须违法，否则对消费者没有吸引力，因为人的本性原本就不是遵守所有法律。他说，旧金山湾区的城市洛斯阿图斯因为居民平均所得高，同时是特斯拉车主最密集的城市，但也特斯拉自动驾驶遵守时速限制，反而在上下班时间导致交通堵塞，以致该城市修法提高限速。人工智能发展到什么地步才算成熟？以往辨认人与机器的准则“图灵测试”。这个测试方法时，是让人类在不知道布帘对面的是机器还是人的情况下进行一天的对话。如果测试对象没有发现布帘后的是真人还是机器，那么就证实机器已经超越人类，但张首晟不同意这个方法。他认为，不应该让机器复制人的思路与思维，机器的工作应该是完成分析大量的资料，打造一个科学的系统以得出最佳结论。除了自动驾车，人工智能已经初步在司法与医疗场景中进行实验。密歇尔补充，实体机器人有自己的优势，但不应该想成自己身体的延伸，不要过于执著于“一个念想一个型态”，在人工智能与机器的世界中，有可能是”一个念想，多个型态”。拉斯克维克盛赞人工智能在某些情况下或许比人类更公正。他举例说人工智能没有偏见，在某些法律判例上，反而有更多运用的机会。在输入被告的所有背景资料与过去犯罪记录后，电脑可以更准确地预测被告下次犯罪的机会，相对于法官会受到被告人的家庭背景形成偏见，认为有子女的罪犯重犯率较低。事实证明电脑的预测更加贴近真实情况，纽约州已经利用人工智能向法官建议刑期的判决长短。除了司法，密歇尔还提到，人工智能也初步尝试运用在医疗当中，协助外科医生做出更多病情诊断，但他强调，人的智能是有许多部分组合起来，人工智能是将所有工作分拆成独立的动作。就像人会根据自己所读的文献，而做出推论与假设，他不认为人工智能最终将完全取代人类的独立思考能力。推荐：关注“AI世代”微信号（tencentAI），回复“斯坦福”，可获取《斯坦福大学：2030年的人工智能与生活》报告链接。
[责任编辑：jimmonzang]
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人工智能与人类意识的关系
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