說到人工智能，你印象最深的是不是 2016 年，谷歌的“阿法狗”圍棋把人類世界冠軍擊敗。這兩年，人工智能這個(gè)詞已經(jīng)把我們包圍了。人工智能駕駛、人工智能分發(fā)快遞、人工智能預(yù)測世界杯等等，每一個(gè) IT 大佬的嘴里都在念叨著人工智能。

可能在你的認(rèn)知中，人工智能的技術(shù)原理是根本無法理解的高超技術(shù)，只有那些瘋狂的科學(xué)家才懂。但是，我卻想告訴你，今天所謂的人工智能技術(shù)可能離你心目中的“智能”、“智慧”相去甚遠(yuǎn)。

計(jì)算機(jī)算法對于泰坦尼克號上的乘客死亡率

為了讓你理解我們今天所謂的人工智能技術(shù)離美劇 《西部世界》中那樣的人工智能還有多遠(yuǎn)，我想舉一個(gè)實(shí)例，為你揭開今天人工智能的實(shí)質(zhì)?，F(xiàn)在，我們手里有一份泰坦尼克號所有船員的名單。這份名單包含了以下這些信息：

乘客編號、姓名、艙位、性別、年齡、是否與親戚同行、船票號碼、票價(jià)、房間編號、登船碼頭，以及是否存活。

我將這份名單隨機(jī)分成兩半，這兩半數(shù)據(jù)只有唯一的一個(gè)差別：我隱藏了其中一組數(shù)據(jù)中 “是否存活”這項(xiàng)?，F(xiàn)在，我交給計(jì)算機(jī)一個(gè)任務(wù)，就是通過學(xué)習(xí)其中一半的數(shù)據(jù)，然后來預(yù)測另一半數(shù)據(jù)中每個(gè)人的生死。

這個(gè)程序可以寫的極其簡單，也可以寫的很復(fù)雜。最簡單的算法是：統(tǒng)計(jì)一下乘客的死亡率，發(fā)現(xiàn)已知的一半人的死亡率是 62%；有了這個(gè)數(shù)據(jù)，那么另一半人我把他們?nèi)款A(yù)測為“死亡”，也有 62% 的正確率了。

那怎么繼續(xù)提高預(yù)測準(zhǔn)確率呢？我們繼續(xù)統(tǒng)計(jì)已知數(shù)據(jù)中男女的死亡比例會發(fā)現(xiàn)，女性的存活率是74%，男性的存活率是18%。好了，有了這個(gè)數(shù)據(jù)，我們馬上可以大幅度提高預(yù)測的準(zhǔn)確性了。

算法可以繼續(xù)復(fù)雜和優(yōu)化，乘客的每一個(gè)屬性都有可能影響他的存活率，而很多屬性又會交叉影響。但無論怎么復(fù)雜，都是一種數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)模型：通過已知的這一半數(shù)據(jù)，不斷地優(yōu)化每一項(xiàng)參數(shù)在存活率中所占的權(quán)重，最終得到的是一個(gè)數(shù)學(xué)公式——把乘客的每一個(gè)屬性的數(shù)值（例如票價(jià)、年齡等）代入公式。

上面這個(gè)例子并不是我杜撰的，而是布魯薩德的新書《人工不智能》中一個(gè)AI 算法的實(shí)例。在這個(gè)實(shí)例中，計(jì)算機(jī)算法對于泰坦尼克號上的乘客死亡率的預(yù)測準(zhǔn)確性可以達(dá)到97%。

我們可以得出這樣兩個(gè)結(jié)論：人工智能依賴已知的數(shù)據(jù)工作：你喂給它的數(shù)據(jù)越多，它就可以預(yù)測的越準(zhǔn)確；反之，如果吃不到數(shù)據(jù)，它就無法工作。人工智能本質(zhì)上只是一種數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)模型的具體應(yīng)用，本質(zhì)上還是一個(gè)計(jì)算器：只是計(jì)算公式超復(fù)雜，運(yùn)算速度超快而已，計(jì)算機(jī)并沒有 “思考”。

人工智能算得上覺醒嗎？

人類今天所掌握的人工智能技術(shù)還只是一種“機(jī)器學(xué)習(xí)”和“概率預(yù)測”的技術(shù)，不但離不開“人工”，也并不“智能”?，F(xiàn)在我們?nèi)祟愃_發(fā)出的所有人工智能程序，不論是“阿法狗”，還是最近上了頭條的谷歌打電話AI，它們在實(shí)質(zhì)上都依然符合上面兩條。理解了這些，希望你對人工智能不再感到神秘和膜拜。

顯然，像這樣的人工智能還遠(yuǎn)遠(yuǎn)談不上覺醒，因此，搞人工智能的圈子把這種類型的人工智能稱為弱人工智能，你簡稱為“弱智”也行。而像《西部世界》中那樣有自我意識的人工智能則被稱作強(qiáng)人工智能。

但是也有一些哲學(xué)家和科學(xué)家認(rèn)為，弱人工智能和強(qiáng)人工智能之間并沒有一條涇渭分明的線，換句話說，無意識和有意識之間也不是生和死這樣的明確差別。我們每個(gè)人自以為的自由意志或許只不過是一種幻覺，而這種幻覺只不過是條件和規(guī)則足夠復(fù)雜后涌現(xiàn)出來的罷了。

他們認(rèn)為，弱人工智能本質(zhì)上是“機(jī)器學(xué)習(xí)”和“概率預(yù)測”的技術(shù)，但你怎么知道我們?nèi)祟愃^的思考其本質(zhì)上就不是這樣工作的呢，人類做出的任何判斷，也必須依托于過去的經(jīng)驗(yàn)。差別僅僅在于條件和規(guī)則的復(fù)雜程度，當(dāng)弱人工智能處理的數(shù)據(jù)足夠多，執(zhí)行動作的可能性也足夠多時(shí)，自我意識就涌現(xiàn)出來了，也就逐步成為了強(qiáng)人工智能。

今天，腦科學(xué)家認(rèn)為，我們每個(gè)人所謂的“我”其實(shí)就是一層大腦皮質(zhì)而已，它的外形像一顆核桃，表面布滿了褶皺。如果我們把這層大腦皮質(zhì)取下來攤平的話，大小大約是 48 厘米見方，就像是放在餐盤底下的那塊餐巾布大小，厚度大約是 2 毫米，比 1 元的硬幣略微厚一點(diǎn)點(diǎn)。

我們的感知、思考、理解、表達(dá)、判斷以及七情六欲都只不過是這塊餐巾產(chǎn)生的電信號。在這塊餐巾中，分布著大約 200 億到 300 億個(gè)神經(jīng)元。你可以把神經(jīng)元想象成是一只章魚，只不過這只章魚的每一根觸手都像是一顆大樹一樣又細(xì)分出無數(shù)的小觸須。

2018 年，人類能夠制造的最復(fù)雜的單塊芯片所包含的晶體管數(shù)量也是 200 億個(gè)左右。但是，是不是這樣看來，人類制造的集成電路的復(fù)雜程度可以媲美大腦皮質(zhì)了呢？