作者：何立民 “思考”與“行為”是人類智能的兩種類型。“思考”是大腦獨立的思維方式，“行為”是作用于客體的智力表現。 兩種不同的智能類型決定了人工智能兩種形式、兩條道、兩種工具、兩個領域。人工智能源自圖靈機模型，圖靈機在實現了人工智能的實用化智力內核(微處理器)后，迅速分化成兩種不同的智力內核(通用微處理器與嵌入式微控制器)，以滿足人工智能兩個領域的全面需求。 人類智能的兩種表現 思維與智力行為是人類智能的兩種表現方式，人類思考方式是思維，人類的行為方式是智力。無論是思維還是智力，都是知識基礎上的能力與行為。動物沒有知識，人們很難窺見動物思考，只能從動物的行為中了解它們的智力。人們常常喜歡將某些寵物的智力與人類相比，殊不知兩者有本質不同：馬戲團的小狗會數數，只是條件反射的訓練結果，沒有任何知識內涵。因此，人類智能是知識基礎上的行為與能力。 人類智能與動物智力的本質差異是人類幾百萬年演化的結果。人類與動物的根本差異在于：動物們在自然競爭中演化，人類擺脫了自然競爭，進入到“認識世界、改造世界”的特殊演化道路。認識世界的思考與改造世界的行為能力構成了人類特殊智能。人們可以從人類大腦的特殊進化中，了解到這種特殊智能的演化結果。 首先是大腦容量的異常進化。百萬年來，人類相對于其他物種，唯一明顯的進化特征，是腦容量的急劇增長。 據人類學家統計，幾百萬年前，黑猩猩的腦量平均為400毫升，作為人類祖先的“南方古猿”，腦量為400~770毫升，其后進化的“爪哇人”為775~900毫升、“北京人”為850~1300毫升，現代人腦量平均為1400毫升。與此同時演化的黑猩猩，其腦容量卻沒有明顯變化。現代神經醫學研究指出，人類大腦容量的增加，主要是大腦皮層的異常發育所致。大腦皮層主管高級神經活動，體現了人類感知、認知、思維、思考的知識效應，充分表明人類智能的基礎是知識。 其次，是人類左大腦的異常進化。20世紀60年代，美國心理生物學家斯佩里博士發現了人類左右大腦的割裂現象，提出了大腦不對稱性的“左、右腦分工理論”，榮獲1981年諾貝爾生理學或醫學獎。人類左右大腦不同功能的分工現象表現在：左半腦主要負責邏輯、理解、記憶、時間、語言、判斷、排列、分類、邏輯、分析、書寫、推理、抑制、感覺(視、聽、嗅、觸、味覺)等，其思維方式具有連續性、延續性和分析性，因此左腦可以稱作“意識腦”、“學術腦”、“語言腦”。右半腦主要負責空間形象記憶、直覺、情感、身體協調、視知覺、美術、音樂節奏、想象、靈感、頓悟等，思維方式具有無序性、跳躍性、直覺性等，因此右腦又可以稱作“本能腦”、“潛意識腦”、“創造腦”、“音樂腦”、“藝術腦”。 百萬年來，在認識世界、改造世界中演化，為了生存成為人類進化的主旋律，人類的智能最終形成了以左腦為主的思維、行為方式。可以看出，人類智能主要是知識基礎上左大腦的思維(思考)與行為(智力)能力。現階段，人工智能也將沿著這兩種能力表現進行探索與實踐。 一個源頭的兩個分支 1956年夏天，一批有遠見卓識的年輕科學家聚在一起，共同研究和探討用機器模擬人類智能的一系列有關問題，并首次提出了“人工智能”這一概念，人們認為它標志著“人工智能”這門新興學科的正式誕生。 人工智能，除了理論研究，還必須有能實現人工智能的先進技術與工具，這就是現代計算機。因此，不少人把人工智能看成是計算機的一個分支，其源頭則是圖靈學者們對“可計算原理”的開創性研究成果。 圖靈學者們提出“萬物皆可為函數”的可計算原理，1936年5月，圖靈發表了著名論文《論可計算數及其在判定問題上的應用》，并提出了圖靈機概念。1946年，在圖靈機思想影響下，第一臺數字計算機“ENIAC”在美國賓夕法尼亞大學誕生，但體積龐大、造價高昂，與圖靈理想的人工智能機相距甚遠，“ENIAC”的實用化發展也受到諸多限制，直到半導體微處理器誕生，情況才得到根本的轉變。 人工智能之父圖靈 20世紀60年代半導體集成電路誕生后，Intel于1971年、1972年相繼推出了第一代4位微處理器4004與第一代8位微處理器8008。緊隨其后的是微處理器的不斷改進與微處理器基礎上現代計算機的快速發展。在嵌入式系統領域，1974年仙童半導體公司推出了第一個微控制器系列F8，隨后微控制器開始了爆發式的創新熱潮。 1976年Intel公司開始了MCS 48探索，1980年又完善成經典的8位微控制器MCS 51系列。在通用計算機領域，1981年IBM 公司在8088微處理器基礎上，創建了通用計算機IBMPC。 從上面的追溯中可以看出，20世紀30年代，一批圖靈學者們以“一切皆可計算”的理論與模型，成為人工智能的源頭;1955年，由約翰·麥卡錫(John McCarthy)等人發起的達特茅斯會議上正式定義“人工智能”，催生了人工智能革命;20世紀70年代微處理器誕生，開啟了人工智能的實踐時代，其后“人工智能”大行其道，成為20世紀與空間技術、能源技術并列的三大尖端科技，又與基因工程、納米科學一起成為21世紀三大前沿技術。 兩個并行發展的人工智能領域 與人類智能的兩個領域(思維與行為)相對應，微處理器誕生后，也迅速分化為通用微處理器與嵌入式微處理器，這是一個十分有趣的科技現象。“思考”是大腦在知識基礎上的“思維能力”;“行為能力”是人類個體與客觀世界的交互狀態，除知識以外，還必須有對外部世界的感知與控制。微處理器誕生后，現代計算機智力革命就是沿著這兩個領域并行發展。通用微處理器基礎上的通用計算機用于實現人類大腦思維能力仿真;嵌入式微處理器基礎上的嵌入式系統用于實現人類智力行為替代的智能化工具。 早期，人們以為人工智能就是對人類思維信息過程的模擬，它包括人腦的結構機制模擬與制造“類人腦”的功能模擬。微處理器誕生后，通用計算機承擔了思維信息過程模擬的重任;嵌入式系統以智能化工具來替代人類智力行為，這無疑將早先人工智能的“思維仿真”進一步擴大到“行為替代”的廣義領域，從此掀開了人工智能歷史的新篇章。對此，有人用“強人工智能”與“弱人工智能”來區別這兩種不同的人工智能領域。 “強人工智能”，是研究人類大腦及大腦思維仿真的人工智能領域。1980年，美國加州大學伯克利分校哲學教授約翰·羅杰斯·希爾勒(JohnRogersSearle)認為：“計算機不僅是用來研究人的思維的一種工具，而且，只要運行適當的程序，計算機本身就是有思維的。”因此，強人工智能領域有兩類，即類人的人工智能與非類人的人工智能。類人的人工智能目標是實現人造大腦，使機器能像人類一樣思考和推理，是人工智能的頂級工程，也有人稱它為超強人工智能。非類人的人工智能，即機器對人腦功能的仿真。深藍計算機“國際象棋大師”、沃森計算機“智力競賽”、AlphaGo“圍棋大師”都是機器對人腦的功能仿真，它們起源于20世紀70年代計算機的專家系統研究。 “弱人工智能”，是指用機器實現人類的智能行為，用于代替人類個體的腦力勞動。由于現代計算機的完善與廣泛應用，用專家系統及智能化工具形式實現的人工智能比比皆是，充斥在人們周圍，人們卻視而不見。約翰·麥卡錫這位在20世紀50年代提出人工智能概念的學者也感嘆于我們日常生活中每天都在使用人工智能，同時也抱怨于“一旦一樣東西用人工智能實現了，人們就不再叫它人工智能了”。另外，不要一提到人工智能就想著機器人，所有內部嵌有微控制器的工具，或在計算機上實現人類思維能力的計算機軟件，都是人工智能的表現形式。 全方位滲透的人工智能革命 結合現代人工智能學者溫斯頓教授的簡明觀點—人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作，可以看出，20世紀50年代人工智能誕生后，由于計算機工具的滯后，人工智能領域一直沒有實質性的進展。20世紀70年代半導體微處理器誕生后，微處理器基礎上的現代計算機才成為實現人工智能應用的有力武器，從此開始了以人工智能為中心的現代計算機智力革命。由此構成形形色色、用于替代人類智能的工具，如集成電路芯片、通用計算智力仿真的專家系統和嵌入式系統的智能化工具。 許多業內人士都知道，半導體集成電路可以替代電子工程師的部分智力工作。過去設計一個電子時鐘要了解計時原理、設計與調試計時電路，有了集成電路時鐘芯片后，電子工程師只要在時鐘芯片基礎上添加人機交互界面即可。16位模/數轉換曾經是國家級科研項目，有了16位模/數轉換芯片之后，再也無人從事模/數轉換的科學研究。最具說服力的是目前工科院校中模擬電路、數字電路課程內容的不斷萎縮，以及大量模擬電路、數字電路專家崗位的喪失現象。 在通用計算智力仿真領域，20世紀70年代興起了專家系統熱潮，隨后是形形色色的商品化軟件(辦公軟件、科學計算/分析軟件、管理軟件、工程設計軟件等)問世。這些商品化軟件滲透到各行各業，代替人們的腦力勞動。當這些智力仿真成果鋪天蓋地而來時，人們不以為然。幸好有深藍計算機“國際象棋大師”、沃森計算機“智力競賽”、AlphaGo的“圍棋大師”對人工智能的普及，讓人們對人工智能有了初步的認識。 在嵌入式系統領域，微控制器以智力內核角色嵌入到工具中，實現人類工具的智能化革命。早期的工具智能化是傳統電子系統的智能化改造，改造后的智能化工具代替了使用者的智力勞動。自動洗衣機代替了洗衣工的智力勞動，汽車故障自動檢測系統免除了維修技師的智力勞動，智能手機多方面代替了人們生活中的智力勞動。在前沿科技領域，眾多的智能化設備代替了科學家的智力勞動。 如今，在AlphaGo掀起的這股人工智能熱潮中，引發了人們對機器人的眾多遐想與議論。在這些遐想與議論中，人們應該意識到，我們已沉浸在一個人工智能的汪洋大海之中。多年來，人工智能徹底改變了我們的生活方式，改變了我們的世界觀，只是我們往往渾然不知。 (mbbeetchina)