人类智能：全面超越人工智能

林永青

欧美国家的“人脑计划”

2012年2月10日，美国匹兹堡大学医学院神经外科的手术室里，外科医生将一块芯片成功地植入一位已经瘫痪15年的女士的大脑中，这一史无前例的植入帮助已经永久丧失行动能力的肖伊尔曼·简再次获得支配手臂的能力。“我不用思考应该把手臂向前移动，我直接去拿那个东西就行。”

今天，人脑与电子设备和网络结合的实验在世界各地的各大高校与企业的实验室里进行着，一些科学家探索通过无创的方式来实现人脑与电子设备的结合。在美国，科学家们正在通过头戴式的脑电波识别系统，完成用意念控制飞行器的实验。在中国，意识操控技术被运用于控制人形机器人。这里的每一次蹒跚前行都透露出人与机器共生时代清晰的面容。

2012年在斯坦福大学任教的华裔科学家吴恩达，与谷歌合作构建了一个由1000台电脑组成，含有16000颗处理器多达10亿个连接的全球最大的电子模拟神经网络。在向这个人工神经网络展示了来自视频网站上随机选取的1000万段视频后，在没有外界指令的环境下，这个人工神经网络自主学会了识别猫的面孔，甚至还能认出人的脸和身体。

机器的这种自我学习能力，被视为越来越接近人类的思维方式。欧洲的科学家们已经在尝试为机器人建立它们的网络，在这个已经运行的数据库中，机器人可以下载互联网上的信息，自主学习和更新自身的知识，并执行更多样化的任务。尽管计算机和网络模拟人脑的进程，未必能说已经获得了突破口，但这里产生的必将惊天动地的联想已经鼓舞人类社会采取不同寻常的行动。

2013年1月欧盟委员会作出决定，将“人脑计划”升级为欧洲科学研究的旗舰项目，并投入10亿欧元推动这艘旗舰起航。三个月后，白宫正式公布将拨款30亿美元支持脑科学研究计划，以探索人类大脑工作机制，绘制脑活动全图。

人工智能和人类智能

我们认为，所谓人工智能，它只是一个过渡阶段，充分融合人工智能（AI）的人类智能（Human Intelligence，HI）才是智能的更高级形态，而这一切已经开始了。

人类大脑由1000亿个神经元细胞组成，构成100万亿个突触连接。正是这些细胞及其之间的突触连接造就了你（人类），并控制你所做的一切，包括思考和感觉。这些神經元组成的大脑系统，再加之你的感觉器官（即眼睛、耳朵），塑造了你感知世界的方式。

然而，这个系统有时也可能受损、失效。这就需要神经义肢技术，使用电子装置来代替受损神经系统或感觉器官的功能。这种神经义肢已经发展很多年了，第一例帮助聋人获得听觉的人工耳蜗植入是在1957年。从那时起，全球已有超过35万例人工耳蜗植入，帮助聋人恢复听力并大大提高了生活质量。

人工耳蜗代表一个非常激动人心的突破，研究人员称之为脑机接口（BCI）：大脑中枢神经系统（CNS）与外部计算机设备之间的直接信号通路。脑机接口技术的目的是实现将外部数字世界与大脑中枢神经系统无缝连接，以增强或修复人类认知。研究一旦成功，人类将拥有强大的脑机接口，并能快速修复和增强大脑功能。最终，也将有可能使人类与人工智能“合二为一”。

人类总是在不断地创造智能工具。从岩石开始，人类逐步创造了更多更高级的智能工具，这些工具总是作为人类自身功能的扩展，用以增加人类自身的智慧。然而，工具已经开始变得越来越复杂、越来越巧妙，人类开始将工具结合至生物体，并在智力方面取得了指数式飞跃。

人工智能在各产业中的超凡表现奠定了它对未来世界不可或缺的地位，比如制造业、医疗保健、建筑业、在线零售业等几乎各个行业都在利用人工智能技术融入物联网。不断演化的机器学习技术使每个企业都有望成为数据驱动的企业，都能利用云平台的机器学习技术使用人工智能应用程序。

机器学习产业体现出了以下三个最新趋势：数据飞轮（Data Flywheels）、算法经济（Algorithm Economy）和云托管智能（Cloud Hosted Intelligence）。这些趋势将给云产业、数据处理等数字化业务带来怎样的巨变呢？

数据飞轮——未来的关键。数据将成为未来数字世界的决定因素，可用的海量数据将有助于进行更优质和更广泛的机器学习实验。机器学习服务提升了，人们就能获取更精炼的数据，使用机器学习服务的用户将会增长，这样又会生成更多数据，这种数据飞轮将永不停歇地转动和扩张。

算法经济——所有业务都将成为智能产业。如果有大量数据却无法操纵数据或利用数据生成有用的观点，那么数据有何用呢？这就要提到算法了，大量数据将催生算法经济的诞生，数据研究、数据使用、算法平台都将有可能实现智能化。

云托管智能——可以租的智能。如果业务遇到必须要为之专门创建AI的时候，势必会劳民伤财，显然我们现在可以求助于机器学习服务提供商，但我们未来解决这一问题的方法将大大改变。我们将使用云托管的人工智能技术，如深度学习、机器学习平台等，这也是当下最具特色的机器学习趋势。这样企业将不再需要为业务单独部署AI，开销也将大幅度缩减，分析学和数据科学也将更容易操作。在基于云平台的人工智能的帮助下，我们将有希望获取更精准的计算结果，更快速的数据挖掘，以及生成新的业务模型。

中国的脚步

2016年5月，国家发展改革委、科技部、工业和信息化部、中央网信办制定了《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》（以下简称《方案》），为九项重点工程提供资金支持、标准体系、知识产权、人才培养、国际合作、组织实施六项保障措施。《方案》明确表示，到2018年打造人工智能基础资源与创新平台，人工智能产业体系、创新服务体系、标准化体系基本建立，基础核心技术有所突破，总体技术和产业发展与国际同步，应用及系统级技术局部领先。在重点领域培育若干全球领先的人工智能骨干企业，初步建成基础坚实、创新活跃、开放协作、绿色安全的人工智能产业生态，形成千亿级的人工智能市场应用规模。

要达到《方案》的目标，我们认为主要做好两件事：其一，为产学研联动，推进相关关键技术的研发和产业化；其二，从数据库、硬件、安全和云服务等方面做好公共服务平台。

人工智能行业本身还在发展的早期，所以“培育发展”的做法更多地是构建研发的土壤，做好基础设施，也就是公共服务平台。而《方案》提出的关键技术节点也是着眼于整个智能行业都需要攻克的底层技术，包括计算机视觉、智能语音处理、生物特征识别、自然语言理解、智能决策控制以及新型人机交互等。

此外，《方案》还发布了“人工智能+”思路。在制造、教育、环境、交通、商业、健康医疗、网络安全、社会治理等领域，通过开展人工智能应用试点，推动人工智能的规模化应用，打开新的创新路径。其中包含了四项重点工程：智能家居，智能汽车，无人系统（无人机，无人船等）以及智能安防系统。

可见，无论在产业层面还是政府层面，人工智能的基础能力建设，都已经成为社会基础设施建设的重中之重。（作者为价值中国智库创办人、价值中国网创办人）endprint