人工智能

人工智能

1982年10月6日我到達日本，開始接受日本的計算機科學教育。那時我才聽說，日本政府從1980年開始，投資數十億美元，開創了一個名為西格瑪的國家研究工程，計劃花費十年的時間，研製第五代計算機，再具體一點，就是要研製人工智能計算機。在那個時代，沒有Windows，沒有Internet，我上大學期間用的計算機都是用穿孔紙帶，在當時的日本，差一點的計算機使用穿孔紙卡，好一點的則使用鍵盤熒光屏的終端設備，同一台大型計算機的不同終端之間可以敲鍵通信。當時西格瑪工程的研究目標是，把兩台終端放在兩間房子裏，互相敲鍵通信，一定時間之後，無法判斷對方是人還是計算機。這項工程是當時日本最大的計算機工程，號稱世界最前沿。初到日本的我非常想往能加入這項工程，遺憾的是，我的碩士導師和博士導師都不是搞人工智能的，與西格瑪工程沒有任何關係。

我這個人是個書呆子，讀博期間每日苦讀，埋頭寫論文，從不與人交往，除了指導教授之外，其他人大都不認識。1988年3月我博士畢業，來到橫濱的一家計算機公司，這才有機會接觸了一些公司界的計算機高手。

1989年夏天，一個偶然的機會使我認識了一位名叫野木的教授，並與他長聊了兩個小時，給我留下了終生不忘的印象。野木教授是西格瑪工程的十位主持人之一，1970年代末期，是他們幾個人商量好了之後聯名向文部省申請巨額研究經費，開創了西格瑪國家研究工程。到1989年，該工程接近尾聲，已經快要結束了。我們倆人在一起聊天，當然要大談西格瑪工程和人工智能的話題。然而使我感到非常意外的是，作為項目的主持人之一，他竟然說西格瑪工程是一項愚蠢的工程，不會成功。下麵是他說的話的概要。

從1946年開始，計算機科學迅猛發展，其速度簡直可以用指數般的爆發來形容，以至於大家對未來的發展速度均報以極大的樂觀。到1970年代時，人工智能已經有了長足進步，計算機下國際象棋已經到達了世界一流水平。在這一派大好形勢下，大家對人工智能的複雜性和困難性普遍認識不足，都覺得聚日本全國之力苦幹十年，應該差不多可以造出一台等同或超過人類智慧的計算機來。

然而正式開工之後，才發現是越幹越複雜，越幹越困惑。經長期苦心鑽研之後，大家一致認為應該存在著一條以往不知道的自然規律：“有限複雜結構的物質不可能理解比自己更複雜的物質結構”。野木教授的這句話的日語原文非常難懂，我的日語漢語水平都不高，上麵的翻譯未必精確。那麽應該怎樣翻譯野木教授說的這條自然規律呢？二十多年來，我都沒有想出一個準確對應的一些漢語詞匯來，隻好將大意解釋一下：人類的大腦是有限大，裏麵的腦細胞的數量是有窮的，相互之間的複雜構造也是有限的。使用這種有限複雜的大腦，不可能理解和自己同等複雜或比自己更加複雜的事物。換句話說，人類永遠都造不出比人類更聰明的機器來，就好象人類永遠都造不出永動機一樣，因為能量守恒是自然規律。

人類發現自然規律都是逐漸的，開始時都是猜想，慢慢地才確認為是自然規律。想當年有很多歐洲科學家和工程師曾經為永動機的發明嘔心瀝血，今日則有大批日本專家為人工智能計算機苦幹十年。永動機雖然沒有發明出來，不過極大地促進了應用物理學的發展。日本的人工智能計算機雖然沒有造出來，但卻使日本的人工智能科學一直位於世界前沿，今日具有一定簡單智力的機器人大都最先是日本人造的。

其實有一個推理方法可以驗證這條自然規律：假定人類的智力水平值是1，假如我們能造出一台機器，比人類稍微聰明一點點，比如說是1.001，這是第一代機器。讓第一代機器去設計智慧機器，其智力水平值就能達到1.001的二次方，取名為第二代機器，以此類推，第n代機器的智力水平值就是1.001的n次方。眾所周知，指數級數的增長速度是嚇人的，當n連續增大的時候，這個智力水平值就會趨近於無窮大，這是不可能的，因為連銀河係都是有窮的。

本文向大家介紹了一個令人沮喪的物理學公理(雖然它可能尚未成熟)：人類永遠都造不出比自己更聰明的機器。象《終結者》那種電影裏的故事，在現實生活中可能永遠都不會出現。
(張又普初稿於2014年11月8日)

本文附有2份插圖，還有簡體字和正體字兩種版本，如果想要圖文並茂的pdf版，請電郵"[e-mail]"。

讀者反饋(2021年10月5日)：
這個推理的錯誤是顯而易見的。

按這個推理方式，還可以得出「生物智能是永遠不可能進化出來」的結論：【假定最初有神經元的動物智力水平為1，假定它能進化出另一種動物，比最初的神經元動物稍微聰明一點點，比如說是1.001，這是第一代智力動物。讓第一代智力動物繼續進化，當智力水平達到1.001二次方式的動物時，取名為第二代智力動物，以此類推，第n代智力動物的智力水平就是1.001的n次方。眾所周知，指數級數的增長速度是嚇人的，當n連續增大的時候，這個智力水平值就會趨近於無窮大，這是不可能的，因為連銀河係都是有窮的】。

可惜，這個推理的錯誤是顯而易見的，因為它毫無根據地規定了智力進化（不論是智慧機器的進化，或者智力動物的進化）曲線一定是個發散級數（或函數），甚至更具體到一定得是指數級數（或函數），完全忽視了是個收斂級數（或函數）的可能性，即隨著n的無限增長而收斂在一個極限值的可能性。

此外，從現實而言，人的大腦除了結構之外，還受限於沒有擴展性的神經元數目，以及沒有提升性的神經元信息傳遞速度，而人類製造人工智能時首先就能大大突破這兩個限製，再加上人工智能的自我學習技術（machine learning），因此所謂「第一代智慧機器」的智力水平「第一代智慧機器」僅僅通過儲存量和運算速度的提升就可以比人類生物智力有一個大大的飛躍，億萬倍地大於1.001。例如Deep Blue擊敗國際象棋冠軍，AlphaGo擊敗國籍圍棋冠軍，就已經預示著人工智能將大大超越人類智力。

而待到所謂「第n代智慧機器」時，神經元數目的擴張速率和信息傳遞速度的提升速率可能就不再有那麼大的空間了，人工智能提升的收斂性就可能會開始顯現了。

資料鏈接：
西格瑪工程：https://baike.baidu.com/item/日本第五代計算機工程/22895876?fr=aladdin
Windows：https://baike.baidu.com/item/Windows操作係統/852149?fromtitle=WINDOWS&fromid=165458&fr=aladdin
Internet：https://baike.baidu.com/item/Internet/272794
人工智能：https://baike.baidu.com/item/人工智能/9180?fr=aladdin
永動機：https://baike.baidu.com/item/永動機/366300?fr=aladdin
能量守恒：https://baike.baidu.com/item/能量守恒定律/339215?fr=aladdin
終結者：https://baike.baidu.com/item/終結者/5547247?fr=aladdin