到底什么是智能？

計算機雖然只有幾十年的歷史，但是人類想弄明白智能，已經超過2000年了。如果要找個祖師爺，那么就得上溯到古希臘的蘇格拉底。你可能聽說過，蘇格拉底在雅典的街頭，喜歡拉著年輕人辯論。他有一個著名的方法，就是通過不斷提問，讓對方發現自己觀點中的矛盾。乍一聽，蘇格拉底就是個天天跟人抬杠的杠精。實際上，蘇格拉底有一個野心：他相信，人類的思考是有規律的，這些規律可以被發現、被總結、被傳授。比如我們的思考當中，什么是有道理的，什么是沒道理的呢？蘇格拉底總結了一個原則，叫“矛盾律”：一個東西不能既是什么又不是什么。咱們就拿AI舉例子，你在互聯網上能看到兩種很常見的預言AI未來的言論，一種強調“信息繭房”：AI會發現你內心最隱秘的需要，以后就只喂給你那些讓你愛看的信息，以后我們就都會困在獨屬于自己的狹小的資訊世界里。

還有一種言論會提到“回形針理論”，這是一個科學家的想象：一家生產回形針的企業造出了一個足夠強大的AI，并且賦予它最高級別的使命，盡可能多地制造回形針。AI通過聯網迅速操控了整個地球甚至更多的行星，從地球到外太空，都布滿了生產回形針的工廠。隨后，它又判斷出，人類的存在占用了寶貴的資源，影響了回形針的產量，于是它滅絕了人類，再生產更多的回形針。我也沒辦法說，這兩個預言哪個是錯的，畢竟未來的事情誰能那么堅定呢？但是如果你看到一本書談論AI，一邊說的是信息繭房，一邊說的是回形針理論，那他肯定是錯的。因為AI不可能既能探究人類內心最隱秘的需要，又一根筋到給他下達一個生產回形針的命令，他就連人類生命都不顧了。你看，這就是矛盾律。AI不能既懂人類又不懂人類。你可能會覺得，這也太簡單了吧？沒錯，用今天的眼光來看，蘇格拉底的總結比較粗糙。但是，它有重大意義，蘇格拉底給了后人信心，思考不是一種神秘的天賦，而是一種可以摸清的規律，一種可以學習的技能。如果沒有這樣的信心，那么人工智能就不會被發明出來。

這個想法在17世紀被德國哲學家、數學家萊布尼茨推進了一大步。萊布尼茨是個數學天才，他發明了微積分，還發明了二進制。但是他最大膽的想法是：能不能把人類的所有思想，都用符號表示出來？就像數學公式一樣，用符號和規則來表達。如果能做到這一點，那么思考就變成了計算，爭論就變成了演算。兩個人意見不合的時候，不用吵架，坐下來算一算就知道誰對誰錯了。萊布尼茨把這個想法叫做“通用符號語言”。他相信，只要找到合適的符號系統和推理規則，人類就能用機械的方式解決所有的思考問題。萊布尼茨的這個想法，在當時聽起來就像是科幻小說。兩個哲學家吵架，不用爭得面紅耳赤，坐下來拿出紙筆，算一算就知道誰對誰錯。但是你別笑，200年后，真的有人認真地去實現它了。萊布尼茨的夢想在20世紀初被德國數學家希爾伯特重新提起。1900年，希爾伯特在巴黎的國際數學家大會上，提出了23個數學難題。但是他最大的野心不是解決這些，而是要為整個數學建立一個完美的基礎。希爾伯特相信，數學可以被完全形式化。什么意思呢？就是把所有的數學知識，都歸結為一套符號和推理規則。只要這套系統是自洽的、完備的，那么所有的數學問題都可以通過機械的推理得到答案。希爾伯特在數學家大會上發表了熱情洋溢的演講，結尾是這樣兩句話：“我們必將知曉，我們終將知曉。”

你看，從蘇格拉底到萊布尼茨再到希爾伯特，這2000多年來，人類一直在追求同一個夢想：把思考變成計算，把智慧變成規則。如果這個夢想能實現，那么制造一臺會思考的機器，就不再是天方夜譚了。但是，1931年，一個25歲的年輕人給希爾伯特的夢想潑了一盆冷水。這個年輕人叫哥德爾，他證明了一個驚人的定理：任何一個足夠強大的形式系統，要么是不完備的，要么是不自洽的。這話聽起來很抽象，我們用一個比喻來理解。不完備，就是說這個系統里有些問題它自己回答不了，就像一本百科全書，總有它沒收錄的詞條。不自洽，就是說這個系統會自相矛盾，就像一本書里前面說所有天鵝都是白的，后面又提到一只黑色天鵝。哥德爾證明的是：你不可能做出一本既什么都能回答、又永遠不矛盾的百科全書。哥德爾的不完備定理，被認為是20世紀最重要的數學成果之一。它告訴我們，希爾伯特的夢想是不可能實現的。數學不能被完全形式化，思考也不能被完全規則化。這是不是意味著，人工智能的夢想也破滅了呢？就在哥德爾證明不完備定理的幾年后，另一個年輕人給出了不同的答案。這個人叫艾倫·圖靈。1936年，圖靈發表了一篇論文，提出了一個假想的機器，后來被稱為“圖靈機”。這個機器非常簡單，就是一條無限長的紙帶，一個讀寫頭，還有一套規則。讀寫頭可以在紙帶上讀取符號、寫入符號、左移或右移。就這么簡單的裝置，圖靈證明，它可以計算任何可計算的東西。

你可能會問，這和AI有什么關系？關系大了。圖靈機告訴我們，計算是一種非常基礎的能力，任何復雜的計算過程，都可以被分解成簡單的步驟。而人類的思考，在某種程度上，也是一種計算過程。1950年，圖靈發表了另一篇著名的論文，題目就叫《計算機器與智能》。在這篇論文里，圖靈提出了一個問題：機器能思考嗎？為了回答這個問題，圖靈設計了一個測試，后來被稱為“圖靈測試”。測試的方法很簡單：讓一個人通過文字和兩個對象交流，一個是人，一個是機器。如果這個人分不清哪個是人哪個是機器，那么我們就可以說，這臺機器具有智能。你看，圖靈這個測試的高明之處在于，他把一個哲學問題變成了一個可操作的實驗。他不問“機器有沒有意識”這種形而上的問題，而是問“機器能不能騙過人類”這種可以驗證的問題。這就是哲學問題和技術問題的區別。

圖靈在論文里還反駁了9個反對機器思考的觀點。比如有人說，機器沒有意識，所以不能思考。圖靈說，你怎么知道別人有意識？你只能通過別人的行為來判斷。如果一臺機器的行為和人一樣，我們為什么不能說它有意識呢？還有人說，機器只能做它被編程做的事情，不能創造新東西。圖靈說，人類的大腦也是按照某種規則運行的，為什么我們能創造，機器就不能呢？圖靈的這篇論文，為人工智能的研究奠定了哲學基礎。他告訴我們，機器能不能思考，不是一個形而上的問題，而是一個可以通過實驗驗證的問題。你看，從蘇格拉底到圖靈，兩千五百年的時間里，人類一直在思考智能的本質。從這段歷史里我們能總結出人工智能的第一個規律：人類兩千多年對智慧的探索是有一條一以貫之的發展線的，人工智能也在這條線上。AI不是天外飛仙，它是人類智能的延伸。引用書中的話：“人工智能的出現不是對哲學家的否定。相反，它是一封寫給2000年來所有哲學家的情書。”這么看來，雖然希爾伯特的數學野心無法實現，但是他那兩句話“我們必將知曉，我們終將知曉”看起來還沒有失效。如果觀察更近一段時間人工智能的發展，我們還能總結出第二個規律：人工智能最大的突破來自于涌現。什么叫涌現？咱們拿螞蟻舉例子。單獨一只螞蟻，看起來很笨，行為也很簡單。但是，當成千上萬只螞蟻聚集在一起，形成一個蟻群的時候。蟻群能做的事情，遠遠超過單只螞蟻的能力總和。它們能建造復雜的地下城市，有通風系統、儲藏室、育兒室。它們能組織大規模的狩獵和采集活動，能找到最短的路徑，能根據環境變化調整策略。這就是涌現。當一個系統的規模和復雜度提升到某個臨界點之后，系統會突然出現一些新的、之前完全沒有的性質。這些新性質不是單個部分具有的，而是從整體的相互作用中“涌現”出來的。涌現的關鍵特征是整體大于部分之和。一只螞蟻只能做20種動作，但是一個蟻群能做的事情，不是20乘以螞蟻數量，而是遠遠超過這個數字。

而且，涌現還有不可預測性。你沒法通過研究單只螞蟻預測出蟻群會有什么能力。只有當蟻群真正形成的時候，這些能力才會顯現出來。人類的大腦，有大約860億個神經元。每個神經元本身并不聰明，它只是接收信號、處理信號、發送信號。但是當860億個神經元連接在一起，形成一個巨大的網絡，智能就涌現出來了。我們能思考、能學習、能創造，這些能力不是單個神經元具有的，而是從整個神經網絡中涌現出來的。我們再用一個更直接的例子來理解。就像你學英語，一開始只會幾個單詞，只能說非常簡單的話。但是當你的詞匯量達到一個臨界點時候，突然就能讀懂文章、寫作文了。這個“突然就會了”的時刻，就是涌現。人工智能也是一樣，當它的神經網絡參數量從1000萬增加到1億的時候，可能沒什么變化。但是當參數量達到10億、100億的時候，它突然就聰明了。更進一步說，人類的自我意識、我們對世界的感知、我們的情感和欲望，很可能也是涌現的產物。我們總覺得自己有一個“我”，有一個主宰一切的意識中心。但是這個“我”，可能只是860億個神經元相互作用涌現出來的一種幻覺。這個觀點聽起來有些瘋狂，但是它指向了一個驚人的結論：如果人類的智能是涌現的，那么人工神經網絡的智能，也可以是涌現的。只要網絡足夠大，數據足夠多，訓練足夠充分，智能就會自然而然地涌現出來。

甚至張笑宇老師還往前推進了一步，他采用了耶魯大學生物物理學家哈羅德·莫洛維茨的“萬物涌現”理論。這套理論認為，從宇宙大爆炸到今天，演化史一共有 28 個涌現的步驟。從基本粒子組成各種物質，到蛋白質的出現，再到生命的誕生，人類文明的每一個關鍵節點，我們都能看到涌現的影子。張笑宇老師總結了一個公式，道出了涌現的核心：簡單規則+巨大規模=系統升維。說得玄一點，如果宇宙中，有個恒定不變的「道」，那么涌現可能就是這個法則。