2017年5月27日，谷歌的圍棋程序AlphaGo以3:0的比分，戰(zhàn)勝當(dāng)今世界等級分排名第一的年輕棋手柯潔。更加耐人尋味的是，賽后谷歌宣布AlphaGo從圍棋比賽中“退役”，此次人機大戰(zhàn)將是AlphaGo參加的最后一場賽事，今后研發(fā)團隊將把精力投入到運用人工智能技術(shù)，為人類解決醫(yī)療、能源、材料等各個領(lǐng)域的問題和挑戰(zhàn)。

“智慧女神的貓頭鷹在黃昏時才出來”

人類已經(jīng)在第一次工業(yè)革命后，逐步接納了機器力量超越人類的觀念。在那場以“能量”和“動力”為主題的革命中，人們努力將機器應(yīng)用于社會為人類服務(wù)，不再和機器比賽力量和速度，留下來的只是“馬力”這種用生物的力量來表示機器威力的詞匯而已。但對于新世紀(jì)中人工智能成就所達到的新技術(shù)革命的巔峰，人們?nèi)匀恍拇嬉蓱]和不安，其中幾個主要的擔(dān)心是：對社會就業(yè)的沖擊、加劇貧富差距、在軍事和商業(yè)上的不合理應(yīng)用、技術(shù)失控以及人類地位的邊緣化。

早在上世紀(jì)50年代，控制論的主要奠基人諾伯特·維納就在其名著《人有人的用處》中預(yù)測：“自動機的采用會帶來失業(yè)現(xiàn)象，它同目前的工業(yè)蕭條甚至30年代的危機相比較，后者只不過是兒戲而已?！钡?0多年來，與維納的預(yù)言相反，二戰(zhàn)后大規(guī)模的失業(yè)危機并沒有發(fā)生，世界經(jīng)濟總體蓬勃發(fā)展，新技術(shù)革命反而成為了主要的引擎。

但人們的疑慮并未因新技術(shù)革命的成就而消失，科學(xué)哲學(xué)家拉卡托斯曾經(jīng)說過，“智慧女神的貓頭鷹在黃昏時才出來”，意思是說實驗對科學(xué)理論的檢驗是復(fù)雜和曲折的，往往是一個長期的過程，因此不能在一個較短的時間周期內(nèi)簡單地用經(jīng)驗來證偽理論。二戰(zhàn)后世界經(jīng)濟的發(fā)展可以歸結(jié)為多方面的積極因素，例如和平的環(huán)境推動了全球化和人口增長，各國通過全球化紅利進入了相對穩(wěn)定的國際分工體系，人口增長促進了對工業(yè)品、消費品乃至信息服務(wù)的需求，從而導(dǎo)致了傳統(tǒng)和新興的服務(wù)業(yè)吸納了更多的就業(yè)人口，因此導(dǎo)致維納的預(yù)言還沒有應(yīng)驗，但這些積極因素是否能一直持續(xù)下去還是一個問號，就此斷言維納在這個問題上作出了錯誤判斷還為時尚早。

“通用人工智能”的黑箱

人工智能作為本次新技術(shù)革命的巔峰轉(zhuǎn)折點，未來是否能保持上述積極因素發(fā)揮作用，從而使得類似維納這樣的悲觀預(yù)言永遠不會發(fā)生，這是AlphaGo戰(zhàn)勝柯潔之后令人感興趣的話題，值得人們深入思考。

從人工智能理論和實踐的歷史來看，目前的進展并不以理解并模仿人類這樣的生物智能為基礎(chǔ)。對于作為生物的人的意識現(xiàn)象，由于神經(jīng)科學(xué)和生理學(xué)還不能準(zhǔn)確解釋，因此大多數(shù)人工智能研究者奉行置之不理的鴕鳥政策，大家把解決各個特定領(lǐng)域的主要問題作為目標(biāo)，然后在問題解決之后拓展到更多領(lǐng)域，以及放大到更大規(guī)模的應(yīng)用上去。前者一般指通用性，難點是機器如何學(xué)習(xí)，后者指可擴展性，難點是如何解決規(guī)模增長后的復(fù)雜性，一個典型例子就是博弈游戲，從比較簡單的棋類游戲開始，然后到西洋跳棋和國際象棋，最終在圍棋上完勝人類。

這種工程導(dǎo)向型的發(fā)展模式帶來了兩個問題，首先是對智能工作原理的機制缺乏原理性解釋，使得技術(shù)應(yīng)用的結(jié)果無法預(yù)測，這種“黑箱”方式難以在很多關(guān)鍵場合應(yīng)用。其次是與人類社會長期以來秉承的人文主義精神相悖，這種精神往往體現(xiàn)在文化和社會價值觀中。

人類獨特性的標(biāo)志不僅是其創(chuàng)造性，而是這種創(chuàng)造性來源于社會和文化傳承。AlphaGo的成就說明機器花較短時間就能表現(xiàn)出人類在圍棋游戲中的那種創(chuàng)造性，而且事實遲早也會證明機器在金融交易、醫(yī)學(xué)影像識別、基因診斷等領(lǐng)域表現(xiàn)得比人類更好。我們不得不像在工業(yè)革命中那樣，承認機器在智力領(lǐng)域強于人類，會很快侵入人類自認為是其獨有的創(chuàng)新領(lǐng)域。

谷歌顯然想讓AlphaGo在處理類似圍棋這種規(guī)模的復(fù)雜問題后，擴展到人工智能可以得到商業(yè)應(yīng)用的其他場合，從而將目前受限于特定領(lǐng)域的機器發(fā)展為“通用人工智能”。我們可以預(yù)測谷歌及其競爭對手未來會在人工智能的商業(yè)化上取得重大進展，但顯然不是采取人類這種自然智能的方式，人類解決不同領(lǐng)域問題的能力來源于廣泛的團隊合作、試錯以及對歷史知識、經(jīng)驗教訓(xùn)的繼承，因此人類智能的廣泛通用性來源于其社會性和文化性。人工智能的通用性目前來看還取決于數(shù)據(jù)和算法，因此它在工程上的界限往往也取決于數(shù)據(jù)質(zhì)量和算法進步。

“技術(shù)代碼”和技術(shù)民主化

后馬克思主義的技術(shù)哲學(xué)家安德魯·芬伯格反對技術(shù)具有超越歷史的抽象本質(zhì)，他用“技術(shù)代碼”這個概念來分析技術(shù)的社會建構(gòu)特性，即效率并不是技術(shù)的唯一標(biāo)準(zhǔn)，而是滲透著社會利益、政治和文化的因素。他認為技術(shù)和現(xiàn)代性密不可分，一方面技術(shù)是現(xiàn)代性的物質(zhì)框架，另一方面現(xiàn)代性則提供了技術(shù)發(fā)展的精神依托。因此結(jié)合不同的文化背景，技術(shù)可以有不同的設(shè)計，從而通過不同的技術(shù)選擇而導(dǎo)向不同的現(xiàn)代性。實現(xiàn)這種技術(shù)設(shè)計選擇的方法是技術(shù)民主化，重新塑造技術(shù)的本質(zhì)，而技術(shù)民主化的實質(zhì)是擴大技術(shù)參與者的利益范圍，給缺乏金融、文化和政治資本的社會角色賦予獲得技術(shù)設(shè)計過程的權(quán)力。

如果期望AlphaGo之后的人工智能繼續(xù)保持新技術(shù)革命的推動作用，使得這場技術(shù)革命帶來的現(xiàn)代化能夠造福于人類的絕大多數(shù)，那么核心問題是類似于谷歌這樣的領(lǐng)先者能否從全局出發(fā)，讓各個社會群體擁有參與技術(shù)設(shè)計和應(yīng)用的權(quán)力，從而使其技術(shù)優(yōu)勢能在擴大就業(yè)、優(yōu)化國際分工和金融秩序、提高人口素質(zhì)等方面比以前做得更好。否則，一旦全球化紅利和服務(wù)業(yè)發(fā)展陷入停滯或者崩潰，很難說維納的預(yù)言未來不會應(yīng)驗。

這種迫切性正如60多年前維納所說：“時已遲矣，善惡抉擇之機已經(jīng)迫在眉睫?！?/p>

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