現(xiàn)階段的人工智能還很弱，離實現(xiàn)強人工智能還很遠，而在眼下，HI+AI，人類創(chuàng)意無限的右腦+機器的最強左腦才是賦能未來的最佳路徑，最終實現(xiàn)人類與機器的Co-Evolution。

計算機領(lǐng)域的熱點總是在不斷更替，從大數(shù)據(jù)到云計算再到人工智能，在這些熱點的背后是專家學(xué)者們在這些領(lǐng)域一點一滴聚沙成塔的技術(shù)突破。關(guān)于人工智能，我們見證了近年來它從默默無聞到熾手可熱的過程。

大腦（Brain），心靈（Mind），意識（Consciousness），這是一回事嗎？我認為不是。

在我看來，大腦是一種物理存在，心靈和意識則看不見，摸不著，只能自我感知。

大腦、心靈、意識（Consciousness），這是一回事嗎？

「我」這個詞來自于心靈對自身的一種定位和認同，心靈決定了「我」是怎樣一個人，為什么和別人會有不一樣的反應(yīng)，意識則像時刻都在流動的運算程序，具有工具性質(zhì)，它們都寄存在大腦和神經(jīng)等物理存在里。

關(guān)鍵是，即使今天我們已經(jīng)有本事上天下海，還能教機器學(xué)會很多事情，我們對人類自身的心靈和意識的了解卻依然有限，未解之謎還有很多。比如，當醫(yī)生把一個人的大腦和身體分開，這個人的心靈和意識會有什么變化嗎？如果把這個人的大腦移植給另一個人呢？──在后者的「新」大腦里儲存的那個「我」，究竟是誰？

又比如，當我們處在睡夢中，意識卻可能繼續(xù)劇烈活動，夢中的「我」甚至登上了火星，這時候，我們的意識是留存在大腦里，還是真的光速般去了火星？……

紐約州立大學(xué)心理學(xué)家小戈登.蓋洛普（Gordon Gallup Jr.）主持的「鏡子測試」表明，猩猩，大象和海豚似乎能認出鏡中映射是自己，這說明這些動物已聰明到具有自我意識，那它們也有心靈嗎，也有堅定不移的「我」的定義嗎？有沒有虔誠的信念和頑固的懷疑？相比之下更加常見的貓和狗平素也有相當不俗的智力表現(xiàn)，卻常常搞不清鏡中映射究竟是不是外來動物而把自己嚇一跳，如果不能確定它們是否也有明確的自我意識，它們又是怎樣界定自身和主人的相對關(guān)系呢？

最近我在工作之余拜讀了耶魯大學(xué)計算機科學(xué)教授戴維.格蘭特（David Gelernter）的新書《心靈潮汐：揭示意識光譜》（The Tides of Mind： Uncovering the Spectrum of Consciousness），感悟頗深。在書中，格蘭特教授援引了馬塞爾.普魯斯特，弗蘭茲.卡夫卡，弗拉基米爾.納博科夫，歐內(nèi)斯特.海明威等許多作家的故事為例證，解析了創(chuàng)造力的潮汐狀周期性特征：當人們處在光譜的上端，也就是意識的高潮期，就會聚焦于外部世界，側(cè)重邏輯推理和經(jīng)驗記憶，而當人們落在光譜的下端，即意識的低潮期，就會偏向于內(nèi)視心靈，在交叉混亂的敘事脈絡(luò)與夢境漫游般的狂歡中捕捉創(chuàng)意的火花。

創(chuàng)造力確實并不僅僅在專注和冷靜的狀態(tài)下爆發(fā)。杜甫在《飲中八仙歌》里說：「……李白斗酒詩百篇，長安市上酒家眠……張旭三杯草圣傳，脫帽露頂王公前，揮毫落紙如云煙。」若照常理判斷，喝酒會影響詩人與書法家的創(chuàng)作狀態(tài)，但在現(xiàn)實中，詩仙和草圣卻因為飲酒而進入到光譜下端，實現(xiàn)了創(chuàng)意的超常發(fā)揮。

這樣的案例還有很多：在完全失聰?shù)那闆r下，貝多芬創(chuàng)作出不朽的經(jīng)典《第九交響曲》;深陷精神失常的痛苦深淵，梵高創(chuàng)作出《向日葵》，《星月夜》等傳世名作。1864年冬，潛心研究苯結(jié)構(gòu)而沒有進展的德國化學(xué)家凱庫勒在對著爐火打盹時，夢見咬著自己尾巴的蛇在他眼前轉(zhuǎn)動。醒來后，他寫出了苯的結(jié)構(gòu)式，恰恰就是首尾相連一個環(huán)……可見，在受到某些特定因素影響時，大腦－－特別是右腦－－活動很不尋常，這當然不一定都有助于創(chuàng)意的發(fā)揮（更多時候應(yīng)該只是胡思亂想），卻也有可能迸發(fā)出一些在正常情況下藏得很深，從未閃現(xiàn)的靈感。

我們當然可以好像很科學(xué)地說，當某些看似完全無關(guān)，并不搭界的思維被人的腦橋意外接在一起，創(chuàng)造力也由此而來。但這「科學(xué)」程度也只是好像而已，人類的精神世界到目前為止仍是一片遠在我們掌握之外而因此繼續(xù)值得我們保持敬畏的領(lǐng)域。

無所不在的創(chuàng)造力使人們無論在意識的高潮期或是意識的低潮期常常都能有所發(fā)現(xiàn)而收之桑榆，人類教師在傳道授業(yè)解惑之際也會注意因才施教，遇到某位學(xué)生不太能理解自己講授的知識就會考慮換一種教法，設(shè)法讓學(xué)生達至豁然開朗之境界。若是換成機器來教課，恐怕只能依循默認的程序來「灌輸」信息，至于隨機應(yīng)變，觸類旁通，舉一反三的能力，那是沒有的。

計算機的工具性本質(zhì)：中文房間試驗

繼續(xù)推論－－首先，今天的人工智能仍舊很弱。「中文房間」（The Chinese room argument）是上世紀八十年代由美國哲學(xué)家約翰.塞爾（John Searle）提出的一項思維實驗。假設(shè)在一個密閉的房間里有一個人，只會中文的你僅能通過小紙條和房間里的人交流。當你發(fā)現(xiàn)傳回來的紙條上，你的每個問題都得到了語意確切的中文回復(fù)，這時你還會懷疑房間里的人是否懂中文嗎？事實卻是，房間里的人根本不懂中文，他擁有的不過是一套假設(shè)涵蓋了所有中文問答的工具，包括中文字條（數(shù)據(jù)庫）和如何使用這些字條的手冊（程序），通過這套工具就能正確找到你要的回答而「響應(yīng)」你的問題，卻同時對談話內(nèi)容一無所知。

「中文房間」實驗很好地說明了計算機的工具性本質(zhì)：計算機雖能完成一些特定的任務(wù)，但并不代表計算機就能理解這些任務(wù)－－今天的AI幾乎都屬于這一類。

更直白地說，無論是Skype Translator實時語音翻譯，還是Watson，歸根結(jié)底都屬于弱人工智能（Weak AI）范疇，不是基于對信號和數(shù)據(jù)意義的理解而生－－它們就像「中文房間」中擁有工具的人，只是信息的處理者，卻無法真正理解接收到的信息，更談不上擁有發(fā)展出意識的潛能。

對弱人工智能有兩種定義，一是聚焦單一任務(wù)本身－－所以它又稱為狹義的人工智能（Narrow AI），二是只有結(jié)果沒有理解。不過，弱人工智能其實并不弱，它也是很有價值，有益于用戶的。若能與傳感器網(wǎng)絡(luò)，大數(shù)據(jù)等，云計算等技術(shù)結(jié)合，弱人工智能還是可以具備超越人類的某些能力，因為它本身就是一個專家系統(tǒng)，實際上在經(jīng)濟，科技，民生等各領(lǐng)域都大有可為。

其二，目前看來，強人工智能仍舊遙不可及。我在卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的導(dǎo)師羅杰.瑞迪（Dabbala Rajagopal "Raj" Reddy）曾任卡內(nèi)基梅隆機器人研究所創(chuàng)始主任和美國人工智能協(xié)會主席，主攻人工智能和機器交互研究，開發(fā)出全球第一臺具有連續(xù)語音識別能力的系統(tǒng)，因在大規(guī)模人工智能系統(tǒng)之設(shè)計與構(gòu)建的先驅(qū)性貢獻而于1994年獲得圖靈獎。

瑞迪教授的老師是約翰.麥卡錫（John Mc Carthy）－－1956年，在美國新罕布什爾州的達特茅斯學(xué)院舉辦的一場學(xué)術(shù)會議上，約翰.麥卡錫首次提出了人工智能（Artificial Intelligence）的概念，因而被后輩學(xué)者尊稱為「人工智能之父」。

我的兩位老師都認為，今天業(yè)界所做的「人工智能」研究與當年他們的創(chuàng)新思路是有分歧的。若按當前的主流路線，弱人工智能只能在專用的，受限制的軌道上越走越遠，若要人工智能由弱變強，還得回到認知論的經(jīng)典道路上。

強人工智能何時才能成真？

與弱人工智能相比，強人工智能（Strong AI）是真的能夠理解信號與數(shù)據(jù)的意義，并由此具備人類所有或大多數(shù)的能力。但是這種通用的智能其實也可能很弱，就像人類很難同時對所有的事情都精通，也不可能一直保持著意識的高潮，通用人工智能可能具備很多能力，但每一樣都很弱。但另一方面，正是因為這些不完美而讓人類的存在如此微妙，并在不完美中迸發(fā)出各種奇思妙想。

有人問過約翰.麥卡錫，強人工智能何時才能成真，他的回答很耐人尋味：也許5年，也許500年－－我的看法是，在理論基礎(chǔ)尚不完備，對人的意識和創(chuàng)造力尚未充分了解的前提下，在架構(gòu)與平臺暫無標準，應(yīng)用探索剛剛開始的前提下，恐怕真需要等上500年，強人工智能的萌芽才會鉆出土壤。

畢竟，人的大腦，心靈，意識是如此的玄妙，以至于人類自己或許永遠也搞不清楚，更何況是無機體的機器呢？

對此，戴維.格蘭特的觀點是，計算機可以模擬理性思考，但很難具備真正的意識，意識不屬于計算機，只屬于有機體。我認同這個觀點。心靈，意識和創(chuàng)造力有極大的關(guān)系，很多人的創(chuàng)新來自激情而不是理性。這就意味著我們幾乎不可能造出擬人的，有意識的機器。從算法，意識到創(chuàng)意，人工智能若要向更高的智力與智能階梯躍進，就要踏踏實實一步步跨越這些障礙。

其三，人工智能并不可怕。計算機是有史以來人類最偉大的發(fā)明創(chuàng)造之一，它可以被賦予人類發(fā)明的不同算法，進而不斷掌握新的能力－－很強大不是嗎？但更強大的人類創(chuàng)造物也還有一些，比如核武器和航天飛機。所有這些機器都可以被人類利用做各種不同的事，至于究竟是好事還是壞事，只由其使用者的心靈和意識決定－－科幻小說作家阿西莫夫提出的「機器人三定律」，從表面上看像是用來約束未來的人工智能機器人，但究其實質(zhì)，每一條何嘗不是對人類創(chuàng)造者的警示？

我們應(yīng)該擔(dān)心的，不是人工智能將會強大到顛覆人類統(tǒng)治的地步，而是即便人工智能被越來越多業(yè)界領(lǐng)袖企業(yè)寄予厚望，不吝資源而加速研發(fā)，但迄今為止相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)進步仍不足以孵化出真正擁有創(chuàng)造力，能夠通過自我學(xué)習(xí)解決未知問題，提出新思維的機器。

人類與機器的共進化（Co-Evolution）

不過，令人欣慰的是，人工智能正在與機器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)構(gòu)成一個足以改變未來的技術(shù)「鐵三角」；隨著我們的探索趨向縱深，在不久的將來，這個"鐵三角"將有可能像PC+互聯(lián)網(wǎng)那樣徹底改變?nèi)祟惖纳罡窬趾蜕虡I(yè)版圖。

總而言之，人類創(chuàng)意無限的右腦+機器的最強左腦，這才是賦能未來的最佳路徑。唯有潛力無窮盡的人腦才能催生出更先進的算法和能力進化更快的「聰明機器」，人類也因為有了聰明機器的幫助而不斷進化，加深著對自身的了解，對計算機技術(shù)的理解，以及對更多未知領(lǐng)域的探索，從而實現(xiàn)人類與機器的共進化（Co-Evolution）。