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這些年，關於人工智能的話題可以說是鋪天蓋地。但是真正能夠懂人工智能的人，卻並不多。對於人工智能，有人覺得人工智能會在不知情的情況下，代替大部分人的工作。還有人覺得人工智能是人設計的，自然也是由人控制。

這些年，基於深度學習的人工智能算法如雨後春筍一樣蓬勃發展。現如今，人們對於基於深度學習的人工智能算法的期望已經達到了最高峰，特別是語音識別、圖像識別等方面，人工智能已經取得非常不錯的商業運用。

人工智能

但是，從目前來看，真正改變甚至是顛覆我們日常生活的實際運用卻並不多。

於是，有人開始思索，是不是人工智能並不是我們想象中那樣強大？未來人工智能真的能夠超越人類的智能？

我是從2015年開始接觸人工智能，並不斷學習和實踐一些人工智能算法，特別是在圖像分割領域。如今，我經過4年的學習與實踐，終於理解了人工智能的一個“破綻”。也正是因為這個“破綻”背後蘊藏的底層邏輯，讓我明白：

人工智能是不可能超越人類的智能。

人工智能是下一個“世外桃源”？

赫拉利的《人類簡史》引起很多的人關注，曾100周蟬聯為以色列暢銷書排行榜第一，目前已發行43個國家版權，中文版銷量更是突破百萬。那麼，這本書之所以會風靡全球，離不開引發人們對過去、現在和未來的思考。

這本書講述“人類是如何從啃食殘骨的猿人進化成位居食物鏈頂端的智人”原因的同時，也在告誡我們未來人工智能將會讓社會上出現更多“無用”之人，人類也將越來越依賴人工智能系統。

人類越來越依賴人工智能

更甚者，算法決定了我們應該看到什麼、聽到什麼、買到什麼甚至是與誰結婚。

人類似乎就像歷史上人類家養的動物，人工智能時代成為人類嚮往“世外桃源”，但是這一切是怎麼發生的呢？

真正點燃人們對人工智能的熱情是2016年的谷歌圍棋天才狗“AlphaGo”。一度被認為是人類智慧頂峰的圍棋輕輕鬆鬆被AlphaGo給佔領，引發人們對人工智能的擔憂，因為人類必然不甘心這個AlphaGo是具備比人類還高的智慧。

隨著人工智能的不斷髮展，人們越來越看到人工智能技術帶給我們生活的改變。就像之前人工智能時代的願景一樣，人們開始依賴人工智能的系統，比如購買喜歡的東西、人工智能接管的智能家居等。

未來，你可能對人工智能系統說，你想要去中國雲南待10天，人工智能系統就能夠幫助預定你喜歡的酒店、交通工具和旅遊景點。你再也不用為了去雲南做大量的攻略，你再也不用擔心還需要人為搶票，你再也不需要擔心旅遊會超出自己的預算。

一旦進入舒適區，人們就離不開人工智能，算法開始改變我們的社會規則。但是反過來，其實人工智能算法已經實現了對我們的控制。

人臉識別

一旦人臉識別算法認定你不是主人，你就真的無法打開自己的家門。這時候，你還會覺得人工智能時代是我們的“世外桃源”？

那麼，這種控制能夠說人工智能具備智能嗎？其實不然。目前我們能夠看到的人工智能系統基本都是有確定的規則，特別是棋類遊戲，沒有二義性。而且整個人工智能系統是閉環的，計算規模也不會隨著時間的增長而增長，因此理論上是可以計算出來的。

這也是AI智能成立的基本假設，“智能即計算”，也即計算機實現人的智能是可行的。

“智能即計算”邏輯的“破綻”

著名數學家圖靈在1936年的時候，提出了一種圖靈機模型。該模型是將人用筆紙進行計算的過程進行抽象，並讓虛擬機器人代替人實現計算。從理論上來看，任何能夠用數學解決的問題，都是可以用圖靈機解決。

但是根據盧卡斯論證和圖靈可計算性理論，我們才開始知道人的意識是非算法的，而計算機也只能執行算法。因此計算機是無法形成像人一樣的自我意識和思維。

在自然界中，智能和意識是無法分開。沒有自我意識的生物，自然也談不上擁有智能。比如昏厥中的病人或者精神病人，怎麼能夠說其是具有智能的。不同的是，人工智能能夠將自我意識和智能分開。

自我意識

因為人工智能的智能，所以人工智能能夠代替人類完成很多工作。但是因為人工智能並沒有自我意識，自然也不會主動有意去控制人類。這就是為什麼人工智能系統能夠在棋類遊戲中出現非凡的智能，但是卻無法理解圖片中“貓”的含義。

目前，人的自我意識產生機制也並不明確。沒有對比的情況下，何談人工智能能夠超越人的智能。

人工智能的基本假設是計算能夠造就智能，但是如果計算不能創造智能或者智能的範疇要遠遠大於計算，那麼人工智能在理論上是就不存在。

例如，在20年前，光學字符識別技術（Optical Character Recognition，簡稱OCR）還被認為是人工智能範疇。但是現在，這種技術充其量算作是自動化。

同樣，1997年IBM研發的“深藍”戰勝國際象棋頂尖高手，在當時，這個事件是被稱作人工智能前進過程中的重要里程碑。但是現在，業界認為“深藍”是蠻力計算和知識儲備的時代產物。

最為明顯的是車牌識別系統，過去一直被認作是經典的人工智能問題。但是目前，業界認為是自動化程度更高的車輛管理系統，歸屬到模式識別範疇。那麼相信過不了多久，業界也同樣會認為“AlphaGo”和“AlphaZero”也不是人工智能範疇，也是暴力計算的結果。

為什麼會出現這種問題？原因很簡單，因為人工智能的定義以及智能的定義都是取決於人。人工智能的研究，本質上是試圖探索智能的本質，並構建一個能夠按照類似人的智能做出反應的智能機器人。

按照這樣的邏輯，隨著人對智能的認知不斷提升，無法被AI實現的任務會稱作是“智能”，一旦能夠用計算實現，計算就不再是智能，充其量也只是自動化任務。人不斷修改智能的定義，不僅僅是在不斷挑戰和突破的過程，更是人類滿足自己作為世界上最智慧的內心需求。

人是不可能承認人的智能會被超越，那些機器沒有實現的智能才是人工智能，這也就是“智能及計算”邏輯的“破綻”。

因此，人工智能永遠不可能超越人類的智能。

未來人工智能需要面臨的問題

未來人工智能會面臨的問題就是目前人工智能無法解決的問題。

（一）是該擔心人工智能代替工作，還是應該擔心人工智能算法的不成熟？

目前，隨著人工智能應用的不斷深入，越來越多的領域開始使用人工智能系統來代替高昂的人力成本。於是，人們開始擔憂，未來人工智能會不會讓社會上出現更多的“無用”之人。

人工智能系統可以代替數據分析師、快遞員等，但是目前，還有很多職業是不能被人工智能系統給完全代替，比如醫生、老師對病人和學生的人文關懷。因此，未來應該是人工智能與人共存的局面。

而且，舊的職業被代替的過程也會因為新的經濟增長而創造出更多的新職業，如最近阿里巴巴提出的數據標註師職業認證。相反，因一些人工智能算法不成熟導致的事故才是我們更應該關注。

特斯拉的自動駕駛算法已經造成了好幾起“殺人”事件，其原因就是在於我們的人工智能算法還不夠成熟。

人工智能系統的抗干擾能力弱，致使很多人工智能識別圖片時準確度不高。人工智能系統的泛化能力弱，致使很多人工智能算法只能針對特定的應用場景。一旦環境發生變化，整個人工智能算法的模型架構和參數都需要重新訓練和調整。

因此，我們應該更努力去面對因人工智能發展不夠成熟而造成的問題，而不應該過多去擔心人工智能發展對人類社會造成的衝擊。

（二）模擬人的人工智能，如何模擬其他動植物的智能？

我們都知道植物、微生物都是沒有“大腦”結構，但是因為其特有的嗅覺、味覺以及感覺，彼此之間是可以溝通，因此這同樣也是智能的。

目前，人工智能算法的設計都是模擬人的神經網絡，那麼該如何去模擬其他動植物的智能？這樣做又有什麼意義呢？

目前，有很多研究機構開始利用動植物的生活特性來研究仿生機器人，例如今年三月份，中國李曙光發表的仿生物細胞群體機器人榮登Nature封面，成為仿生機器人的典範。通過仔細觀察動植物的行為習慣，總結動植物的運動反應規律，才能去模擬動植物的智能。

仿生物細胞群體機器人榮登Nature封面

那麼，為什麼需要去模仿這些動植物的智能？原因很簡單，大自然能夠提供我們很多發現問題、解決問題的啟發。大自然發展到現在，早已形成了一套完整自洽的生態智能，其智能化程度遠在人類智能之上。

畢竟面對大自然的災難，人類顯得太渺小。相反，卻有很多智能生物能夠有效應對大自然的災難，這也是我們學習大自然、模擬動植物智能的一個重要原因。

發現自然，探索自然，尋找大自然的智慧，其實也是提升人類智能的有效途徑。

（三）“黑箱子”的人工智能，是否應該監管算法?

數字時代，算法是人為設定的運行規則，而且算法的執行又是非常剛性。但是對於設計者之外的人來說，算法又是一個“黑箱子”。對於人工智能，算法甚至對於設計者來說，也是一個“黑箱子”。

那麼，我們應不應該去監管著漫天飛的人工智能算法？又該如何去監管？可以肯定的說，如果對算法不加監管，這個世界會變得非常恐怖，特別是掌握算法的人能夠操控我們生活。

“速度與激情8”的殭屍汽車

“速度與激情8”中的恐怖分子正是利用算法控制了大量的自動駕駛汽車，構成大型殺傷武器“殭屍汽車”。未來的自動駕駛，難免不會被黑客攻擊，這必然會給科技發展埋下了巨大隱患。

如何監管算法？首先需要從教育引導入手，需要大力鼓勵和獎勵一些從事算法安全工作的人員，形成“黑白抗衡”之局面。畢竟這個世界上的黑暗一直都存在。其次是需要督促開源平臺加大對開源算法的監管與控制，不可放任開源算法的自由。之前上傳至Github的AI換臉技術，如今也銷聲匿跡，這也印證了開源不是絕對的自由。

最後，還是需要大力倡導“科技從善”的科研氛圍，從而有效遏制“黑蓋白”的可怕局面。

結論

人工智能的發展改變了過去我們對數據的認知，也在一定程度上影響著我們的政府管理、商業模式、生活習慣等方面。但就目前而言，人工智能的應用還並沒有對我們的世界造成顛覆性的影響，原因在於人工智能還很“年輕”。

那麼，未來，人工智能能否超越人類智能？

本文從“智能即計算”的基本假設入手，明確人工智能是通過計算形成的智能。但是隨著人們對智能的認知不斷深化的過程中，一些曾經被認為智能的技術，如今早已經淪入自動化強度更高、暴力計算的範疇，相反，機器不能實現的才是人工智能。

加之，對於智能的探索是無止境的，探索自己的智能也是提高自己智能的過程。而且人對智能的定義也會隨著人的認知變化而不斷變化，從而滿足人類成為世界上獨一無二的慾望。

因此，本文認為，人工智能是不可能超越人類的智能。

最後，本文從“人工智能未來面臨的問題就是目前無法解決的問題”的角度入手，闡釋了人們應該更加關注人工智能不成熟帶來的問題，而不是過多去關注人工智能可能帶來的威脅。並且大自然的智慧遠超於人類，因此研究模擬其他動植物的智能同樣重要。

算法本無罪，開源也不能絕對自由，需要加大算法的監管，才能保證我們的社會能夠健康正常運行。

你們怎麼看待人工智能能否超越人類智能的問題？歡迎在下方留言板評論。