人工智能时代：未来已来 第四章 人工智能如何更像人类？ (第1/5页)

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《2001太空漫游》reference_book_ids\":[6997340997789158408]}]},\"author_speak\":\"code\":0,\"compress_status\":1,\"content\":\"　思考：从“抗命”开始

在人工智能的发展史上，机器人技术可以说是人工智能研究的一个重要领域，而智能机器人的研究可以说是机器人技术的重中之重。在前面的章节之中，我们已经简单介绍过智能机器人的发展历程，但对于其发展过程中的一个核心问题，却并没有进行详细的探讨。在这一节中，我们将对于智能机器人是如何进行思考的这一问题进行探讨，从而了解人工智能是如何让机器人变得更加聪明的。

在此之前，我们首先来看一个机器人发展史上的重要故事。在2015年，美国波士顿塔夫茨大学的人机交互实验室对外展示了一项研究成果。实验室的研发人员将一台小型机器人摆放在展台上，在实验之中，研究人员让机器人从展台的一端走向另外一端。大多数人认为这个实验是对于机器人自主移动的研究，但实际上却并非如此。

在研究人员的命令之下，小型机器人开始从展台的一端开始向另一端移动，眼看就要移动到展台边缘之时，小型机器人竟然自己停住了脚步。看到这种情形，研究人员继续向机器人下达指令：“向前走，再向前跨一步。”但这一次小型机器人并没有像上次一样向前移动，反而依然保持原地不动，正当人们以为这台机器人出现了故障时，小型机器人发出了声音：“抱歉，前面并没有路，我没有办法继续向前走。”

面对着“抗命”的机器人，研究人员表现出了喜悦之情，但依然向机器人发出了继续前进的指令。对于研究人员的再一次指令，小型机器人依然保持着原地不动的姿态，它并没有接受研究人员的命令， 并回答道“这样做并不安全”。面对着继续“抗命”的机器人，研究人员并没有停止自己的命令，只不过这一次研究人员来到了展台边缘。

研究人员伸出双手靠近展台，并对小型机器人下达指令：“继续向前，我会接住你的。”在研究人员的指令下达后不久，小型机器人继续开始向前移动，而在经过了展台边缘之后，机器人移动到了研究人员的双手之上。

对于机器人智能水平的分析，我们可以从三个不同的程度去分析。首先第一个能力就是机器人的移动能力，在上面的实验之中，这一点我们可以很清楚的了解到，这也是机器人智能水平中较低的一个等级。而第二个方面则是机器人遇到疑问时的延伸推理能力，上面的实验想要考验的正是机器人的这一能力。第三个方面，则是机器人的主观创造能力，这一能力可以看做是机器人智能水平的最高层级，但对于这一方面能力的研究，一直都存在着许多不同的声音。

我们想要了解机器人是如何思考的这一问题，首先需要了解的就是机器人的智能水平问题，机器人的智能水平决定了机器人的“聪明”程度，而机器人的“聪明”程度也就决定了机器人将会如何去思考自己说遇到的问题。所以我们先去了解一下机器人的几种不同的智能水平。

机器人的移动能力之所以被认为是较低层次的一种智能判断标准，主要是因为这种操作是很容易完成的。从机器人的发展历史之中，我们可以看到最初的机器人具有的就是移动能力，这种操作只需要一些机械零件进行连接就能够做到。也可以说对于那些只会移动的机器人来说，智能与它们的距离还是相对较远的。

而在移动的基础之上，对于眼前所遇到的问题能够做出一种合理的选择，则是机器人在移动能力上的又一次提升。以上面的实验为例，小型机器人很明显具有移动的能力，而但它看到前面没有路时，它便通过自己的判断停下了脚步，即使研究人员继续下命令，它也丝毫不向前移动一步。这是因为它能够判断出前面没有道路了，继续移动将会发生危险，所以它们会选择原地不动。而当研究人员保证了它们的安全之后，移动又继续开始了，因为对于它们来说危险已经解除了。

前面所说的这一点也可以归纳到机器人的推理能力之中，这也是机器人智能水平的一个更高的层次。通过对问题的判断，从而做出一种正确的选择。关于这一点，一些机器人专家认为，为了能够更好的让机器人掌握这些能力，将它们分门别类的加以划分是十分重要的。

如果这台机器人将会被运用到家居管理方面，就可以为它们写入一些家务风险推论和家政处理程序。而如果这台机器人将会被运用到仓库管理方面，就可以为它们写入一些仓储物流知识和仓储管理程序。可以说让机器人具有逻辑推理能力最好的方法就是为它们分门别类的植入相关的程序，一方面是由于现阶段的技术水平对于机器人研发有所限制，一方面也是为了让机器人能够更好的发挥在某一方面的特殊功能。

如果研发者能够将这些不同的程序压缩成为简单的芯片或是其它媒介，那么便可以通过这些东西来为机器人提供不同的能力，从而让并不聪明的机器人，在某些方面变得“聪明”一些。当然，如果想要让机器人成为真正聪明的存在，则需要让机器人真正掌握自主创造的能力，虽然这在具体的操作上会有很大的难度。

让机器人能够进行自我创造，对于人类来说可能是一把双刃剑。首先机器人具有自我创造能力，可以解决很多人类无法去完成的工作，大大提供人类的生产和生活效率，从而促进整个社会生产力的发展，从这个点角度来说，机器人能够进行自我创造是有益于人类的。

而在另一个角度，如果机器人真的能够通过自己的思考进行自我创造之后，机器人变得越来越“聪明”。如果人类的没有办法去通过程序去控制机器人时，它们很可能会凭借自己的主观意识来进行创造，当然这种创造也有可能包含着对于人类文明的毁灭，从这一点上来说，让机器人具有自主创造的能力对于人类来说是一个潜在的风险。

人类对于机器人技术的研发始终在不断进行，我们不知道未来将会创造出怎样的机器人。但对于机器人研究来说，让机器人具有学会思考可能是一个必须要经历的阶段。对于人类来说，如何让学会思考的机器人与人类和睦相处，促进人类社会的发展是一个必须要考虑的问题。所以我们在研究如何让机器人学会思考的同时，还需要研究如何应对将来可能会出现的潜在的风险问题。

大脑：点石成金的人工神经网络

自古至今，人类对于自身智能的探索从来没有停止过。无论是哲学家、科学家还是生物学家、神经学家都在这一方面付出了艰辛的努力。科学家们试图通过各种科学实验来解开人体大脑的奥秘，但直到现在，我们依然没有办法完全了解大脑中蕴藏的神奇力量。

伴随着科学技术的不断发展，科学家们开始试图建立一个生物模型，从而模拟人类大脑的运行原理。科学家们通过对于人类大脑的观察和认识，发现人类大脑的智能活动离不开脑的物质基础，正是在此基础之上，科学家们建立了神经元网络理论和神经系统结构理论。在这些理论的基础之上，科学家们认为可以通过仿制人脑神经系统的结构和功能出发，来研究人类智能活动。

相对于简单的线性科学，人类大脑的神经系统是复杂的、也是非线性的。为了更好地研究人类大脑的神经系统，科学家研究出了人工神经网络，作为一种非线性的网络模型，人工智能网络在运作功能上与人类大脑智能相似。虽然对于人类大脑的运作原理在科学上还有很多空白，但人工神经网络的出现，可以说是人类在大脑研究方面的一个重大进步。

自20世纪80年代以来，人工神经网络被广泛应用于人工智能研究领域。神经网络是一种运算模型，主要由大量的节点之间相互联接构成。在这之中，每个节点代表一种特定的输出函数，这些函数被称为激励函数。而每两个节点之间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，这些加权值被称为权重。人工神经网络的输出依靠网络的连接方式，同时会根据权重值和激励函数的不同而有所不同。简单来说，人工神经网络是一组连接的输入\/输出单元，其中每一个连接都与一个权重相关联。