轉(zhuǎn)載授權(quán)自：銀河之心（公眾號）
作者：江波
原文：http:///Rbsyxsm 「標(biāo)題有改動」

小編的話：就在昨天，咱們?nèi)祟惞谲娊K于戰(zhàn)勝 AlphaGo，扳回一局！有人說：人工智能，已經(jīng)開始明白亞洲文化中的「面子」問題了，有意相讓。對于這樣的說法，我們大可一笑而過，它們的自我意識，至少在此刻還未出現(xiàn)！但在目前 3：1 的戰(zhàn)果面前，人工智能的強大也不言自明。本文寫就于 AlphaGo 戰(zhàn)勝歐洲冠軍的時刻，好文回顧，我們再來看看人類離人工智能的自我意識，還有多遠？

「就在一個多月前」朋友圈里被一條消息刷屏：面對谷歌圍棋AI，人類的最后智力驕傲崩塌了。當(dāng)時的消息講的是 Google 的最新發(fā)展的圍棋人工智能 AlphaGo 戰(zhàn)勝了歐洲冠軍，戰(zhàn)績是5比0。

那是有史以來，人工智能第一次戰(zhàn)勝職業(yè)圍棋選手，因此具有象征性的意義。

早在1998年，深藍已經(jīng)戰(zhàn)勝了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，今天是2016年1月28日，過了差不多十八年，圍棋也淪陷了。圍棋是世界上最富變化性的棋類運動，因此可以說，在以棋類運動為代表的智力運動中，人類已經(jīng)輸給了AI。這個局還剩最后一點底褲：歐洲冠軍只是職業(yè)二段，相對于職業(yè)九段還有些差距。

但相信這個底褲很快也會被扯下來，AlphaGo 將近期挑戰(zhàn)職業(yè)九段李世石，就算輸?shù)暨@一次，下次再來，將人類最強圍棋選手挑落馬下也是可以想象的事。「編者注：果然！」

從前有個神話，對圍棋來說，人工智能是無法戰(zhàn)勝人類的。這個神話開始流行，大約是在卡斯帕羅夫輸?shù)糁蟆?/p>

圍棋的復(fù)雜度是國際象棋的億萬倍不止，如果使用海量記憶，暴力搜索的方法，以計算機的計算能力而言，實在太困難。然而，這一次，google使用了深度學(xué)習(xí)的算法，讓智能在下棋中學(xué)會贏棋。深度學(xué)習(xí)的算法對于二十世紀(jì)末計算機技術(shù)而言，屬于黑科技，所以神話在當(dāng)時也不算是妄言。

即便對于深度學(xué)習(xí)技術(shù)而言，這次的成果也頗費了一番功夫，AlphaGo 由兩個截然不同的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成，策略網(wǎng)絡(luò)和價值網(wǎng)絡(luò)，兩種深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)相互關(guān)聯(lián)，求得最佳策略。

下棋是對大腦的訓(xùn)練，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法，也是通過下棋不斷地訓(xùn)練自己。一個人類棋手，下一局棋需要一個小時以上，兩個AlphaGo 彼此間下棋（或者同一個AlphaGo 不斷變換黑白，自己和自己下）速度快得驚人，據(jù)說一天能玩一百萬局。這么海量的訓(xùn)練，可以讓 AlphaGo 很快就達到最佳狀態(tài)，人類的大腦在這樣的智力游戲中告負(fù)，不算冤枉。

人工智能超越人類的智力，這不算什么新聞，比如計算出圓周率小數(shù)點后上百萬位，從海量數(shù)據(jù)中尋找關(guān)聯(lián)性，計算機以野蠻計算給人留下刻板印象。然而在這些計算性的智力中，人工智能只是按照預(yù)設(shè)的程序行動，嚴(yán)格說來，算不上真正的智能。深度學(xué)習(xí)的人工智能超越人類，則完全不同。

人類沒有告訴 AlphaGo 該怎么下棋，它自己學(xué)會的，這個事實背后隱藏著對人類智力神圣性的終極挑戰(zhàn)。神圣性最核心的部分，無非是自我意識。

從前提過一個觀點，通過編程實現(xiàn)的人工智能是不會具有自我意識的，可以把它們都稱為擬智能。而能進行自我學(xué)習(xí)的智能則有誕生自我意識的可能，只要復(fù)雜度達到一定程度。對于 AlphaGo 來說，它正是一個通過學(xué)習(xí)產(chǎn)生的智能，能夠戰(zhàn)勝人腦，證明它的復(fù)雜度也達到了一定程度。

那么自我意識呢？在哪里？

AlphaGo 顯然還沒有形成自我意識。

為了能夠解釋這個問題，還是需要對照一下自我意識產(chǎn)生的條件。自我意識的產(chǎn)生，需要生物的智能高到一定程度，從而能夠認(rèn)識到自身的存在。 AlphaGo 的智能已經(jīng)夠高了，然而它卻沒有本體。對于一個沒有本體的存在物而言，所有的一切都是外界客觀，自然也不會產(chǎn)生自我意識。

推廣一下，可以預(yù)測人工智能的自我意識在什么情況下會產(chǎn)生?

是能夠?qū)W習(xí)，這一點目前已經(jīng)做到了。

足夠復(fù)雜。AlphaGo 的智能，是單項智能，從總體復(fù)雜度上，不認(rèn)為它能達到人腦的水平。這一點或許還不夠。

擁有本體。一個物理性的本體也許是最直觀的，一個抽象的本體也行，將來的計算機學(xué)或許會產(chǎn)生一個分支，專門研究人工智能的本體問題。

本體和外界之間，必須要產(chǎn)生互動。

可以看到，對于 AlphaGo 而言，第一點是確定的，其他項都差得遠。自我意識仍舊沉睡在很深的水底，有待發(fā)掘。全世界的科研人員，自覺或不自覺，都在努力把它挖掘出來。

那究竟有多遠？

自我意識浮現(xiàn)的關(guān)鍵一步，是學(xué)習(xí)性的算法，這一步已經(jīng)跨過去，那就已經(jīng)跨過了門檻。剩下的只是時間問題而已。

給出一個精確的時間點，就像預(yù)測十年后某一天的天氣一樣不可能。但是……它們正在路上，等待著將來的某一天和我們相遇。

也許，就在你我有生之年。