本世紀(jì)以來(lái)，隨著互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的興起，信息的爆炸式增長(zhǎng)，深度學(xué)習(xí)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，人工智能再次進(jìn)入快速發(fā)展的時(shí)期。與此同時(shí)，不同領(lǐng)域的科學(xué)家，企業(yè)家如物理學(xué)家霍金，微軟創(chuàng)始人比爾蓋茨等人，紛紛對(duì)人工智能的未來(lái)表達(dá)了擔(dān)心，提出人工智能的快速發(fā)展可能對(duì)人類本身產(chǎn)生威脅，由于這些科學(xué)家，企業(yè)家具有很強(qiáng)的影響力，人工智能威脅論因此得到廣泛傳播。

　　在人工智能威脅論熱度日益高漲的情況下，人工智能領(lǐng)域科學(xué)家對(duì)人工智能威脅論也提出了反駁意見(jiàn)。這其中就包括Facebook人工智能實(shí)驗(yàn)室主任，NYU計(jì)算機(jī)科學(xué)教授Yann LeCun，百度首席科學(xué)家，斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系和電子工程系副教授吳恩達(dá)，中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化所教授，人工智能領(lǐng)域?qū)＜彝躏w躍等。

　　應(yīng)該說(shuō)人工智能威脅論引發(fā)爭(zhēng)論背后，本質(zhì)上是人工智能的智力發(fā)展水平能不能定量評(píng)測(cè)的問(wèn)題。對(duì)于這個(gè)問(wèn)題，前人研究者已經(jīng)做出大量工作。例如1950年，圖靈提出了著名的圖靈實(shí)驗(yàn)，采用提問(wèn)和人類裁判的方法，判斷一臺(tái)計(jì)算機(jī)是否具有同人相當(dāng)?shù)闹橇Α?/p>

　　2015年3月Stuart.Geman，Donald.Geman等研究在National Acad Sciences發(fā)表論文“Visual Turing test for computer vision systems”，提出的視覺(jué)圖靈測(cè)試“Visual Turing test”，目的是測(cè)試計(jì)算機(jī)能否能像人類那樣描述一張圖片。

　　除此之外，2015年1月，在德克薩斯州召開(kāi)的美國(guó)人工智能大會(huì)上，學(xué)者專門(mén)組織了研討會(huì)（Beyond Turing Test)，對(duì)圖靈測(cè)試進(jìn)行深入的討論，并對(duì)智能的評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)提出了新的建議?？傮w上，這些測(cè)試還存在分析范圍單一，或無(wú)法定量分析的問(wèn)題。我們首先看一下圖靈測(cè)試。

　　一、圖靈測(cè)試的先天不足

　　測(cè)試人工智能系統(tǒng)是否具有智能最著名的方法是”圖靈測(cè)試“。1950年，圖靈發(fā)表論文《Computing Machinery and Intelligence》提出了“機(jī)器思維”的概念，提出一位測(cè)試者在與被測(cè)試者相互隔離不能進(jìn)行直接交流的情況下，通過(guò)信息傳輸，和被測(cè)試者進(jìn)行一系列的問(wèn)答，在經(jīng)過(guò)一段時(shí)間后，測(cè)試者如果無(wú)法根據(jù)獲取的信息判斷對(duì)方是人還是計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，那么就可以認(rèn)為這個(gè)系統(tǒng)具有同人類相當(dāng)?shù)闹橇δ芰?，也就是說(shuō)這臺(tái)計(jì)算機(jī)是有思維能力的，這就是著名的“圖靈測(cè)試”(Turing Testing)。圖靈在論文中這樣定義圖靈測(cè)試：

　　“我們稱下面這個(gè)問(wèn)題為“模仿游戲”。游戲參與者包括一個(gè)男人，一個(gè)女人，以及一個(gè)任意性別的詢問(wèn)者。詢問(wèn)者與另兩個(gè)人待在不同的房間里，并通過(guò)打字的方式與他們交流，以確保詢問(wèn)者不能通過(guò)聲音和筆跡區(qū)分二者。兩位被詢問(wèn)者分別用X和Y表示，詢問(wèn)者事先只知道X和Y中有且僅有一位女性，而詢問(wèn)的目標(biāo)是正確分辨X和Y中哪一位是女性。另一方面，兩位被詢問(wèn)者X和Y的目標(biāo)都是試圖讓詢問(wèn)者認(rèn)為自己是女性。也就是說(shuō)，男性被詢問(wèn)者需要把自己偽裝成女性，而女性被詢問(wèn)者需要努力自證。現(xiàn)在我們問(wèn)：如果我們把“模仿游戲”中的男性被詢問(wèn)者換成計(jì)算機(jī)，結(jié)果會(huì)怎樣？相比人類男性，計(jì)算機(jī)能否使詢問(wèn)者更容易產(chǎn)生誤判？”。

　　圖靈測(cè)試并沒(méi)有定義智能的范疇，而只能作為一個(gè)人工智能的充分條件，關(guān)于這一點(diǎn)，圖靈在論文中寫(xiě)道：

　　“機(jī)器能否擁有智能，為了回答這個(gè)問(wèn)題我們應(yīng)該首先定義‘機(jī)器’和‘智能’。一種可能性是根據(jù)大多數(shù)普通人的日常理解去定義這兩個(gè)概念，但這樣做是危險(xiǎn)的。在這里我并不打算定義這兩個(gè)概念，可能有人會(huì)說(shuō)這項(xiàng)測(cè)試對(duì)機(jī)器而言過(guò)于嚴(yán)格——畢竟人類也無(wú)法反過(guò)來(lái)成功偽裝成機(jī)器，這只需檢查算術(shù)的速度和正確度即可辨別。難道被認(rèn)為擁有智能的機(jī)器就不能表現(xiàn)出和人類不同的行為么？這是一個(gè)很有力的反對(duì)意見(jiàn)，但至少不管怎樣，假如我們有能力制造出一個(gè)可以成功通過(guò)測(cè)試的機(jī)器的話，也就無(wú)需為這個(gè)反對(duì)意見(jiàn)煩惱了。”

定義智能的范疇

　　圖靈測(cè)試與人工智能的關(guān)系可以用集合的概念進(jìn)行闡述，如上圖所示。從圖中可以看到“所有人類行為”對(duì)應(yīng)的集合“和所有智能行為”對(duì)應(yīng)的集合有交集但又互有不同。雖然“在全部智能行為”中有部分能力是人類靠自身力量無(wú)法完全實(shí)現(xiàn)，但人類可以被認(rèn)為是有智能標(biāo)準(zhǔn)體，因此，能達(dá)到“人類水平”的部分—也就是兩個(gè)集合交集的那個(gè)部分—就應(yīng)該被認(rèn)作是“擁有智能”的特征。而且，人類的所有行為并不總是和智能相關(guān)。圖靈測(cè)試要求機(jī)器全面模擬“所有人類行為”，其中既包括人類“智能”的部分，也包括人類的“非智能”行為，由此可得出結(jié)論通過(guò)圖靈測(cè)試是“擁有智能”的一個(gè)有效的充分條件，而非必要條件或充要條件。

　　作為最被廣泛應(yīng)用的人工智能測(cè)試方法，圖靈測(cè)試經(jīng)常用來(lái)檢驗(yàn)機(jī)器是否具備人的智能，但總體看，圖靈測(cè)試的方法受人為因素干擾太多，嚴(yán)重依賴于裁判者和被測(cè)試者的主觀判斷，因此往往有人在沒(méi)有得到嚴(yán)格驗(yàn)證的情況下宣稱其程序通過(guò)圖靈測(cè)試，例如2014年6月英國(guó)雷丁大學(xué)客座教授凱文.沃維克宣稱一款名為“尤金.古特曼(Eugene.Goostman)”的計(jì)算機(jī)軟件通過(guò)了測(cè)試，但是測(cè)試結(jié)果充滿爭(zhēng)議，例如機(jī)器人只要能夠通過(guò)30%的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)即可被判定通過(guò)圖靈測(cè)試，另外這個(gè)計(jì)算機(jī)軟件通過(guò)扮演一名年僅13歲，且第二外語(yǔ)為英語(yǔ)的男孩讓參與測(cè)試的裁判大幅度降低了測(cè)試難度。

　　中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化所研究員王飛躍在“關(guān)于人工智能九個(gè)問(wèn)題”中也對(duì)圖靈測(cè)試存在的問(wèn)題進(jìn)行了討論，他的意見(jiàn)主要有以下兩點(diǎn)：

　　（1）第一點(diǎn)是人類的智能并不是一個(gè)單一的對(duì)象，而是有多個(gè)類別組成，同樣人工智能對(duì)應(yīng)也是多類別組成。圖靈測(cè)試究竟測(cè)試的那些類別并不明確，從實(shí)踐上看，目前圖靈測(cè)試僅僅局限在語(yǔ)言智能等特定小領(lǐng)域里，不具備代表性。

　?。?）圖靈測(cè)試并不是考官對(duì)一臺(tái)計(jì)算機(jī)測(cè)試后就可以宣布其是否擁有智能，圖靈測(cè)試的本意是指一個(gè)廣義的人類做個(gè)為整體的考官，其測(cè)試的時(shí)間段也不是具體的一段時(shí)間而是廣義的時(shí)間段，即所有的人類在所有時(shí)間都分辨不出人與機(jī)器之后，才算其人類智能與人工智能等價(jià)。

　　從上述討論可以看出，圖靈實(shí)驗(yàn)只對(duì)人工智能系統(tǒng)是否具有人類智能回答“是”或“否”，并不對(duì)人工智能系統(tǒng)的發(fā)展水平進(jìn)行定量分析，而且測(cè)試的智能或智力種類還過(guò)于單一；在測(cè)試方法上存在漏洞，容易被測(cè)試者找到漏洞從而產(chǎn)生作弊行為，從上述存在的問(wèn)題看，圖靈實(shí)驗(yàn)?zāi)壳斑€無(wú)法承擔(dān)定量分析智能系統(tǒng)智力發(fā)展水平的需求。

　　二，解決人工智能威脅論爭(zhēng)論的四個(gè)困難

　　總體看，目前包括圖靈測(cè)試在內(nèi)的各種方案中還存在無(wú)法定量分析人工智能發(fā)展水平的問(wèn)題，只能定性的判斷一個(gè)人工智能系統(tǒng)是否和人一樣擁有同等水平的智力。但這個(gè)系統(tǒng)和人類智慧進(jìn)行對(duì)比，高低程度如何，發(fā)展速度與人類智慧發(fā)展速度比率如何，上述中研究沒(méi)有涉及到可具體執(zhí)行的思路和方案。我們認(rèn)為這些問(wèn)題長(zhǎng)時(shí)間存在，主要與下面提到的四點(diǎn)困難有關(guān)。

　　（1）第一個(gè)困難是沒(méi)有統(tǒng)一的模型和測(cè)試方法對(duì)不同的人工智能系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試。人工智能無(wú)論從理論研究還是從應(yīng)用實(shí)踐都存在眾多分支和發(fā)展方向。在理論上人工智能分為三大學(xué)派，如符號(hào)主義(Symbolicism)或計(jì)算機(jī)學(xué)派(Computerism)；連結(jié)主義或生理學(xué)派(Physiologism)；行為主義(Actionism)或控制論學(xué)派(Cyberneticsism)等。在應(yīng)用實(shí)踐上，人工智能可以應(yīng)用的方向包括符號(hào)計(jì)算、模式識(shí)別、機(jī)器翻譯、機(jī)器學(xué)習(xí)、問(wèn)題求解、邏輯推理與定理證明、自然語(yǔ)言處理、分布式人工智能、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能信息檢索、專家系統(tǒng)等等。

　　每種具體的人工智能系統(tǒng)往往只具備一個(gè)或若干上述提到的功能。例如IBM的深藍(lán)強(qiáng)于計(jì)算能力，在國(guó)際象棋方面可以與人類對(duì)手一決高下；沃森系統(tǒng)擁有龐大知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)，因此可以在常識(shí)問(wèn)答比賽中擊敗人類選手。因?yàn)闆](méi)有統(tǒng)一的模型可以涵蓋這些人工智能系統(tǒng)，就無(wú)法形成統(tǒng)一的測(cè)試方法進(jìn)行測(cè)試和比較。如圖1.2所示，人工智能系統(tǒng)A在計(jì)算能力上得分為100，人工智能系統(tǒng)B在計(jì)算機(jī)視覺(jué)識(shí)別上得分為80，人工智能系統(tǒng)C在機(jī)器翻譯測(cè)試得分為90分，我們?nèi)匀粺o(wú)法得出結(jié)論A的智力能力高于C，C的智力能力高于B的結(jié)論。

不同測(cè)試方法得出的評(píng)分不具可比性

　　（2）第二個(gè)困難是沒(méi)有統(tǒng)一的模型和測(cè)試方法，能夠同時(shí)對(duì)人工智能系統(tǒng)和人類進(jìn)行測(cè)試，這也是當(dāng)前人工智能威脅論產(chǎn)生最重要的原因之一。因?yàn)闆](méi)有人工智能系統(tǒng)和人類智能水平統(tǒng)一的測(cè)量方法，人工智能威脅論宣揚(yáng)者往往將計(jì)算機(jī)或軟件系統(tǒng)表現(xiàn)強(qiáng)大的領(lǐng)域作為標(biāo)準(zhǔn)，例如計(jì)算能力，歷史，地理等常識(shí)的掌握能力等，而忽略諸如圖像識(shí)別能力，創(chuàng)新創(chuàng)造的能力，發(fā)現(xiàn)規(guī)律的能力等，對(duì)于這個(gè)原因產(chǎn)生的問(wèn)題，人工智能威脅論反駁者往往無(wú)法拿出定量的數(shù)字結(jié)果進(jìn)行反駁。

　　目前雖然針對(duì)人類智力能力的評(píng)測(cè)方法已經(jīng)非常成熟，但過(guò)去100多年的發(fā)展和改進(jìn)過(guò)程中，這些方法并沒(méi)有考慮到人工智能系統(tǒng)的特點(diǎn)和發(fā)展水平，因此很難將人類的智商測(cè)試方法拿來(lái)測(cè)試人工智能系統(tǒng)。例如目前絕大多數(shù)人工智能系統(tǒng)就無(wú)法完成圖一所示題目，因?yàn)闇y(cè)試者需要首先識(shí)別圖像中的問(wèn)題，并與圖中的各個(gè)圖形特征關(guān)聯(lián)起來(lái)。做不到這一點(diǎn)，回答問(wèn)題就無(wú)法進(jìn)行下去。

圖一：人類智力測(cè)試

　　圖二所示的人類智商測(cè)試的題目需要測(cè)試者運(yùn)用鉛筆，鋼筆等工具繪制圖形。用手操作物體完成任務(wù)，解決問(wèn)題是人類普通的能力，但對(duì)大多數(shù)人工智能系統(tǒng)因?yàn)闆](méi)有相應(yīng)輸出系統(tǒng)或操控設(shè)備，于是無(wú)法完成圖二所示的測(cè)試。

圖二：智力測(cè)試

　?。?）第三個(gè)困難是人工智能系統(tǒng)沒(méi)有形成智力發(fā)展水平測(cè)試的標(biāo)準(zhǔn)輸入輸出接口。例如如圖靈測(cè)試的問(wèn)題問(wèn)答，IBM深藍(lán)與國(guó)際象棋大師的比賽，沃森系統(tǒng)與人類選手進(jìn)行知識(shí)比賽等時(shí)，研究人員就需要研發(fā)不同的輸入輸入接口以滿足測(cè)試需求。對(duì)于更多人工智能系統(tǒng)，在設(shè)計(jì)時(shí)往往由于只考慮到滿足工作需求，而沒(méi)有設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)與測(cè)試系統(tǒng)進(jìn)行完整交互的能力，如圖三所示。這個(gè)問(wèn)題如果沒(méi)有得到解決，對(duì)于發(fā)展新的統(tǒng)一的人工智能測(cè)試也將帶來(lái)困難。

圖三：人工智能系統(tǒng)測(cè)試接口示意圖

　　(4)第四個(gè)困難是沒(méi)有關(guān)于人工智能智力發(fā)展水平的歷史測(cè)試統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。由于針對(duì)人工智能系統(tǒng)一直沒(méi)有產(chǎn)生定量分析方法，這個(gè)問(wèn)題在今天依然存在。因?yàn)闅v史數(shù)據(jù)的缺失，研究者就無(wú)法繪制類似圖四所示的人工智能系統(tǒng)智力水平的發(fā)展示意圖，也無(wú)法將人工智能系統(tǒng)與人類智力發(fā)展水平進(jìn)行比較。因此很難定量的對(duì)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。上文我們提到Facebook人工智能實(shí)驗(yàn)室主任Yann LeCun在反駁人工智能威脅論時(shí)雖然給出了相關(guān)發(fā)展趨勢(shì)圖，但因?yàn)椴皇峭ㄟ^(guò)歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)得來(lái)，因此說(shuō)服力大打折扣。

圖四：人工智能和人類智力發(fā)展曲線示意圖