“人类需要对人工智能怀有敬畏之心吗？”
乍一看，这似乎是个值得思考的哲学问题，但从宏观角度来看却又似乎并不能算是一个值得思考的问题。
近日，湛庐文化就联合中国人工智能学会就“人与人工智能的关系”的话题开展了一次主题为“人机博弈的未来”的“机器人与人工智能”书系专家春季研讨会，清华大学智能技术与系统国家重点实验室主任朱小燕教授、360 CTO何万青、新华网未来研究院院长杨溟、机器之心联合创始人赵云峰、三星研究院高级技术总监史媛媛博士以及天云融创副总裁杨立作为特邀嘉宾来到现场各抒己见。
目前来看，大多数人的观点都是——不必对人工智能感到恐惧，因为这项技术并不成熟，人类不需要对其抱有敬畏之心。
“人工智能目前只能完成某个单一任务，在该方向上专精，所以在完成单一任务上，超越人类是迟早的事情。”——清华大学 智能技术与系统国家重点实验室主任 朱小燕
诚然，虽然近期大为火热的“AlphaGo 4：1击败李世石”的事情让人们感到了一丝不安，但事实上这种不安实际上正是源于人们认为——人工智能已经在开始挑战人类的智商了。
“著名的恐怖谷理论中曾讲道，当机器人与人类相像超过一个特定程度的时候，人们就会对其产生恐惧感。”——360云公司 CTO 何万青
然而，事实上AlphaGo也只是在单一任务（下围棋）上实现了专精而已，如果让AlphaGo去扫地或是开门的话，那必然是实现不了的——因为它连实体都没有，只存在于计算机之中。
与此相类似的，扫地机器人即使搭载了人工智能，也是无法开门的；情感机器人虽然能够勉强与人交流沟通，但是让它来下棋也是万万不能与AlphaGo相提并论的。
“技术的发展就是机器不断实现自动化任务的进程。国际象棋和围棋软件只是我们通过编程实现的自动化任务，“机器很聪明”这样的表述并不准确。如“calculator”曾经是需要大量细心、专业技能的计算师职业，却是最早被计算器这一小设备所替代的。展望未来，我们将看到各项人类的智力任务自动化为社会创造更大的价值的进程，但人类不会被机器替代。”
——“机器人与人工智能”书系国际委员 斯坦福伦理学教授 杰瑞·卡普兰
“人类之所以能统治地球，是因为创造了文字。文字的记载，是一种知识的凝练和传承，文字也是人类进步最重要的因素之一。而人工智能并没有这种能力。”——朱小燕
目前，人工智能实现的基本方式还是通过深度学习技术来实现，神经元网络负责进一步提升深度学习的能力。而只要没有脱离这一基本实现方式，人工智能就只能通过人类给出的既定算法来实现某种特定的能力，也就是说，AI是无法超越人类，做一些富有创造性的事情。
“人工智能的实现方式还是训练，把人的知识教给机器，机器只是学过来而已。所以人工智能目前并不能帮助机器人在创造能力上取得实质突破，而且目前也看不到有某种方法能够解决这一问题。什么时候机器能写书了，才能够称得上真正具备挑战人类的能力。人类智能的总结、想像、深度思考和知识迁移能力是机器人无法企及的。”——三星研究院 史媛媛
就在前天（3月23日），外媒报道称，日本的“人工智能(AI)小说创作”团队的研究人员表示已经成功赋予了AI写文章的能力。
然而事实上，该能力的实现方式也只是由人类事先设定好登场人物、内容大纲等相当于文章“零部件”的内容，只有基于这些既定的数据，人工智能才能根据这些内容自动生成小说。也就是说，该AI与AlphaGo相类似——仍然是基于大数据的深度学习来实现这一既定能力，仍然不足为惧。
虽然人工智能有着以上的诸多天生劣势，但也有一些人认为，人工智能迟早会在大部分领域替代人类，所以人们还是应该抱以敬畏之心。比如在《人工智能的未来》中，库兹韦尔就表示：
“人工智能一直在以指数级速度快速发展，2045年的人工智能将超越人类智能，“奇点”到来，世界将开启一个新的文明时代。”
而人工智能之父马文·明斯基也在 《情感机器》一书中，通过对人类思维方式建模，剖析了人类思维的本质，为人们勾画了构建情感机器的路线图：
“为什么说人工智能无法通过穷举法战胜人类？就是因为围棋的局面比宇宙中的原子更多，所以机器战胜人类最好的办法就是模仿人类。如果将人类大脑看成一台机器，那就有助于我们设计出像人一样能理解、会思考的高级人工智能——情感机器。”
“不可否认的是，人工智能在围棋上的突破的确很大，而围棋恰巧是最纯粹的测试人工智能机器算法的基准测试方式。围棋上的下子棋路数据甚至远远超过全宇宙的原子数，这也是我们称之为‘围棋上的真理’的原因。”——何万青
在AlphaGo与李世石对决的转播中，我们能够听到解说曾多次表示AlphaGo在当下的这一步是一步臭棋，而在几轮过后却又发现是一步好棋。要知道，作为解说的嘉宾也都是专业的围棋选手，按理说是不会出现这种前后矛盾的思路，然而这的确出现了。
其实，并不是解说不够专业，而是无法参透其中的“棋意”，因为AlphaGo并不是在用人类棋手的思考方式来下棋。
“AlphaGo上搭载了1000多了CPU、几百个GPU，其功耗之大可想而知，而人类的大脑只有20W。目前AlphaGo还只是通过黑箱的模式来模拟人类脑部活动，当AI真的产生群体智能时，就会强于人类。随着数据量的爆发式增长，人工智能将会在未来以更快的速度发展。”——何万青
去年时值摩尔定律50周年，今年则是人工智能60周年。在这几十年来，人工智能所应用的深度学习算法其实并没有变复杂，而之所以在90年代并没有爆发只是受限于数据量不够多。
研讨会上，何万青表示：AI的思考更接近本质，能够对行动动机作出比人类更加合理的解释——人类不理解或者是无法做出的决策，机器能够理解，从而突破并超越人类。
“从石器时代开始，人类就在寻求能够辅助自己的工具——为了延伸臂力，人们学会了制作石斧；为了延伸腿力，人们发明了轮子；为了更好的从事复杂工作，人们发明了各类机械。如今的人工智能同样是为了能够更好的帮助人类，虽然在这个过程中，人们的一部分能力被替代掉，但永远不会替代掉的是人类的思想。只要创新的思想还在，人类就能够突破自我，推动世界发展，提升人类的能力，在这个过程中，不变的是人类的主导权。”——云基地 执行董事 杨立
事实上，在AlphaGo曝光前，线性思维的人们以为人工智能围棋离战胜职业棋手至少还有10年，转眼间AlphaGo与李世乭的人机大战就以4:1落败，这场大战也成为人工智能史上一座新的里程碑。
之前的一项数据显示：即使是下得最好的棋手，在‘围棋上的真理’面前也只能达到5%的程度。在这场大战中我们也可以看出，深度学习完全是凭借着‘蛮力’——多看、多读、多理解来实现的棋艺突破。而如果人类棋手反向再向其学习棋艺，那么将至少能够再提升3%的百分点。
“所以其实深度智能是能够推动人类脑力继续向前延伸的。” ——何万青
“这很奇怪，看到AlphaGo战胜李世石之后，人们对此感到了恐惧，害怕自己未来会被机器人消灭，然而却一直在破坏周围的生态环境而不自省。说实话，我坚信人类终会迎来自我毁灭的一天，然而并不是被机器人毁灭，而是毁于自己没有纠错和反思的能力。”——新华网融媒体研究院 院长 杨溟
诚然，我们一直在假设自己是生态链中最高等级的生命，但是其实人类还是有其局限性的——比如感知。人不一定会被机器人打败，但一定会被自己打败。机器人就像是人类的一种隐喻，或者说——镜像。
“虽然Google无人驾驶汽车已经能在市区、校园或者居民区控制方向盘、刹车、油门，但要想他们完全替代现有汽车仍为时尚早。从某种意义上看，设计无人驾驶汽车不如做好辅助驾驶，更好地保障人类的安全。”
——“机器人与人工智能”书系国际委员 《与机器人共舞》作者 约翰·马尔科夫
正如约翰·马尔科夫在《与机器人共舞》一书中所述，人工智能的发展从诞生之初就走向两个方向，一个是以取代人类为目标的人工智能（Artificial Intelligence），另一个是以辅助人类为目标的智能增强（Augmentation Intelligence）。这二者关系就像是无人驾驶汽车和辅助驾驶汽车的区别一样。
实现人工智能所应用的技术，无论是深度学习、还是大数据分析、或是神经网络，它们都不是万能的，只是一种工具，事实上这些技术早在多年前就已经成型。纵观人工智能发展史，AI技术一直是在呈波峰式发展，而现在恰逢上坡期，按照这一剧本发展，AI的发展或许也还会达到一个极限——大数据最终还是由人类总结而生，而这一瓶颈则是AI迟早要面对的。
那么，你的观点是什么呢？
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朱可轩