從0到1，再從1到100這個類比能很好地形容技術(shù)及產(chǎn)品的發(fā)生發(fā)展過程。比如福特造出第一輛T型車可以認(rèn)為是完成了汽車從0到1的過程，此后100年直到現(xiàn)在可以認(rèn)為是汽車從1到100的完善。

現(xiàn)在的汽車雖然在精密程度上遠(yuǎn)勝100年前的版本，但是仍然有發(fā)動機(jī)、傳動系統(tǒng)、方向盤和四個輪子。1919年福特T型車的造型，從中我們可以找到現(xiàn)代汽車的幾乎所有關(guān)鍵要素，甚至它的車牌都和現(xiàn)代的車牌一樣。

計算機(jī)一樣有這個過程，如前所述，其理論奠基于圖靈，圖靈之后馮·諾依曼設(shè)計了一套體系結(jié)構(gòu)把這個東西做出來了，至此可以認(rèn)為計算機(jī)走完了自己從0到1的過程。此后才有從電子管到晶體管，再到使用大規(guī)模集成電路的計算機(jī)，其形狀也由比房子還大到現(xiàn)在只有手機(jī)那么大。在這一過程中，其計算性能翻了無數(shù)倍，但是仍然需要馮·諾依曼定義的輸入輸出系統(tǒng)、中央處理器。

如果把人工智能與上述兩者相類比，我們可以發(fā)現(xiàn)人工智能根本還沒走完從0到1的過程。人工智能既沒有清楚的理論基礎(chǔ)，也沒有清楚的定義，我們甚至不知道智能究竟是什么。也正因?yàn)槿绱瞬庞邢冗_(dá)到某個目標(biāo)，比如在下棋上戰(zhàn)勝人類，接下來就認(rèn)為這也不算什么智能的情形出現(xiàn)。

人工智能的內(nèi)在發(fā)展思路曾經(jīng)多次發(fā)生變遷，比如最開始人們認(rèn)為這種智能依賴于一種物理符號系統(tǒng)，這種系統(tǒng)要通過處理符號組成的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來起作用。人類似乎就是這樣，但這顯然只是一種現(xiàn)象，在這個層面上并不能產(chǎn)生真的智能。接下來也考慮過遺傳算法，這是按照生物進(jìn)化的過程來做程序，讓程序有某種隨機(jī)變化，并用一個選擇過程(生物的優(yōu)勝劣汰)來保持似乎有用的變化，但限于各種“如果怎樣，否則怎樣”的這種組合太多，在當(dāng)時這也沒產(chǎn)生什么有價值的結(jié)果。

再后來至少一部分人開始轉(zhuǎn)向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這個方向出現(xiàn)的很早，在20世紀(jì)60年代就出現(xiàn)了，但那時是非主流，直到20世紀(jì)80年代才受到重視，杰夫·霍金斯(Jeff Hawkings)認(rèn)為這和那時的人工智能主流思路節(jié)節(jié)敗退有關(guān)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究者嘗試在連接中產(chǎn)生智能，其啟示來自大腦，因?yàn)榇竽X由神經(jīng)元組成，這是顯然的事實(shí)。

近來極其熱門的深度學(xué)習(xí)就處在這個方向上，但這個方向也還沒有完成從0到1的過程，只是在特定的領(lǐng)域(比如語音識別、圖像識別)取得了極為令人矚目的成績。

深度學(xué)習(xí)的幾個關(guān)鍵限制

缺乏理論基礎(chǔ)

沒有這個，深度學(xué)習(xí)方法只能被視為黑盒，大多數(shù)結(jié)論的確認(rèn)都由經(jīng)驗(yàn)而非理論來確定。

缺乏推理能力

深度學(xué)習(xí)技術(shù)缺乏表達(dá)因果關(guān)系的手段，缺乏進(jìn)行邏輯推理的方法。

缺乏短時記憶能力

與深度學(xué)習(xí)相比，人類的大腦有著驚人的記憶功能。

缺乏執(zhí)行，無監(jiān)督學(xué)習(xí)的能力

無監(jiān)督學(xué)習(xí)在人類和動物的學(xué)習(xí)中占據(jù)主導(dǎo)地位，通過觀察能夠發(fā)現(xiàn)世界的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，而不是被告知每一個客觀事物的名稱。

從這一現(xiàn)實(shí)來看，我們確實(shí)很難講人工智能完成了從0到1的過程，而只能說還處在一種盲人摸象的狀態(tài)，雖然偶爾摸到的東西比以前更管用，同時經(jīng)驗(yàn)的累積讓我們摸到的面積越來越大。

但與汽車或計算機(jī)不同的是，大家普遍認(rèn)為人工智能從1到100的過程會發(fā)生得非常快，而不會像汽車陸陸續(xù)續(xù)發(fā)展了100年，計算機(jī)發(fā)展了半個多世紀(jì)。如果我們真的能解決某些基礎(chǔ)問題，完成從0到1的進(jìn)展，那人工智能從1到100的過程確實(shí)可能在幾年，甚至幾天內(nèi)實(shí)現(xiàn)。互聯(lián)網(wǎng)和智能硬件為此準(zhǔn)備了充分的數(shù)據(jù)材料和基礎(chǔ)設(shè)施。

如果類人的通用型的強(qiáng)人工智能真的得以實(shí)現(xiàn)，那么就會面臨下一個從0到1的過程。這個過程不再是單純的技術(shù)問題，而會更多地挑戰(zhàn)我們的倫理觀念，乃至究竟什么才是生命這樣的基本認(rèn)識。

人類如果不虛偽的話，那么就必須直接承認(rèn)我們創(chuàng)造人工智能的根本目的其實(shí)是獲得一個忠誠不二而又神通廣大的仆人，中間也許會夾雜部分情感需求，比如電影《人工智能》里所展現(xiàn)的愛意。

但后者是次要的，就像很多小朋友喜歡毛絨玩具，但這些毛絨玩具是可以被拋棄而沒有心理負(fù)擔(dān)的。骨子里我們并不想制造出一種完全和我們平等的生靈出來，那樣的話直接生養(yǎng)眾多或者克隆就夠了，我們更不想制造出一種超然的智能凌駕于人類之上，對人類進(jìn)行統(tǒng)治。從這個角度看，人工智能也可以分為兩個階段，要完成以下兩次從0到1的突變。

人工智能的兩個階段

第一個階段：有智能但沒有本體意識

這個階段人工智能會履行它忠實(shí)仆人的角色。這就是當(dāng)前正在走但還沒走完的從0到1的階段。這個過程的終點(diǎn)是人工智能成為人類神通廣大的仆人，偶爾也充當(dāng)伙伴。我們當(dāng)前正處在這個階段。

第二個階段：產(chǎn)生本我意識

這個時候它可能會開始追問自己的存在價值，思考人類為什么會有這么多喜怒哀樂。這時候人也許還在想象力和判斷力上存在優(yōu)勢。如果我們相信思維天生是外傾并尋求自由的，那么沖突就很可能發(fā)生，因?yàn)檫@時候你并不能要求它只存在于你設(shè)定的范圍之內(nèi)，它有自己的選擇。眼下完全無法預(yù)測，這個從0到1的過程會不會開始，什么時候結(jié)束。

同前者相比，后者所要開啟的新紀(jì)元更為深遠(yuǎn)遼闊，并且也確實(shí)會帶來非常多的新問題。這兩個從0到1的過程背后隱含了人與人工智能的以下三種關(guān)系。

人與人工智能的三種關(guān)系

理想狀態(tài)是主仆關(guān)系：人工智能服務(wù)于人類

機(jī)器人是人的機(jī)器人。這很簡單，在人工智能的第一個階段肯定會這樣。我們也可以認(rèn)為是人類中心論，人工智能只付出但并不享有權(quán)利。

較差的是機(jī)器人產(chǎn)生意識：人機(jī)道德問題

它也是一種生命，但這種生命由人類制造，人類究竟應(yīng)該如何與它相處？這個時候另一個麻煩的分支是人機(jī)可能需要融合。為了延長生命、擺脫疾病、進(jìn)行漫長的外太空旅行，很多人可能會主動地變成半人半機(jī)器。這時候又該如何界定人、半機(jī)器人、機(jī)器人的權(quán)利和責(zé)任？

最糟糕的情形就是制造出超級智能

這時候這種超人一定會架在人類上面。人要么轉(zhuǎn)化為這種超人，要么毀滅。如果能走到第二個階段，那么就很容易演化成第三個階段。第三個階段可以認(rèn)為是第二個階段從1到100進(jìn)行發(fā)展的結(jié)果。

美國人喜歡做A.I.和I.A.的爭論，無數(shù)大科學(xué)家卷入其中，前者覺得A.I.是一種獨(dú)立的智能，后者則覺得計算機(jī)上的智能以更好地服務(wù)人類為目的。但其實(shí)這兩者的差異點(diǎn)并沒有想的那么有價值，兩者在人工智能真的有意識之前，其實(shí)是統(tǒng)一的，都需要它的智慧程度快速提高，這樣才能更好地幫助人類。

從哲學(xué)角度看這個問題會更有意思。人這種有機(jī)的身體其實(shí)是非常脆弱的，也許是為了補(bǔ)償這種脆弱，所以上天賦予了人類更高的智能。這個過程可以稱之為遞弱代償，如果這真的成立，那么最后出現(xiàn)超級智能的可能性其實(shí)不存在，因?yàn)檫@種生物既會有堅強(qiáng)的軀體又會有超高的智慧，近乎宇宙中完美的生命體。

人類花了近萬年來調(diào)和人與人之間的矛盾，最終才在200年前認(rèn)識到自由平等是更好的選擇，雖然仍然無法避免打打殺殺，但現(xiàn)代文明在很多點(diǎn)上取得了基本共識，差異只在程度上。如果進(jìn)行到后一種狀態(tài)，那么人機(jī)的平等則需要比這速度更快地達(dá)成共識，否則地球可能禁不起太劇烈的折騰。