在針對一個話題開始寫作之前，我一般都會查查資料、列列提綱。而當(dāng)提筆準(zhǔn)備寫寫人工智能這個最近因為大量相關(guān)領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)公司拿到融資而被再度炒熱的概念的時候，我卻想到了一些有趣的事。

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是個古老的，且在過去的 50 年里并沒有得到太多人的太多關(guān)注的概念。翻閱維基百科，你甚至能找到「AI 寒冬」這一詞條。事實上，人們對于人工智能知識的淺薄，并不能對人們在這個話題框架下進(jìn)行討論的希望產(chǎn)生任何阻攔--我就是最好的例子：在「AI 寒冬」的時候（幾乎持續(xù)了上個世紀(jì)整個后半葉）的普羅大眾和現(xiàn)在的普羅大眾對于人工智能的了解并沒有增進(jìn)多少，只不過從前人們更愿意提「機器學(xué)習(xí)」（Machine Learning），而最近幾年 AI 更加吃香罷了。

如果你不是算法工程師，那么你不需要了解人工智能究竟是怎樣產(chǎn)生的，只需要知道它就在那里，就那么好用……等等。

我的邏輯在這里被打斷，然后被轟然推倒。

在「AI 寒冬」的那段時間里，人工智能研究因為數(shù)次技術(shù)革新嘗試的失敗而停滯，而改名換姓的機器學(xué)習(xí)卻更容易受到投資人的青睞。機器學(xué)習(xí)和人工智能的研究方式方法相通，但目標(biāo)卻截然不同：機器學(xué)習(xí)希望模仿人類，而人工智能希望替代人類。就像自動駕駛和無人駕駛一樣，這是兩種自動化程度和智能程度高度相當(dāng)，但仍有根本性不同的汽車控制技術(shù)。在我的邏輯被自己擊垮之后，邏輯重建將圍繞著自動駕駛、無人駕駛來展開：

一個月之前，世界上最熱門的電動車公司特斯拉以「D」字為發(fā)布會的主題，吸引了全世界科技迷、汽車愛好者的眼球。半個月之后人們終于知道了「D」代表著什么，可期待中無人駕駛這種富含未來奇幻色彩的功能，還是沒有來到特斯拉新車當(dāng)中，令人們不免有些失望。而在這之前，另一家硅谷科技公司 Google 剛剛發(fā)布了旗下 Google[x] 團隊研發(fā)五年之久的無人駕駛汽車，沒有方向盤，沒有油門和剎車等人為的制動裝置。

特斯拉是汽車公司，Google 是……搜索公司。為什么我們要依靠一家搜索公司，而不是汽車公司，來引領(lǐng)無人駕駛的未來？是什么在阻擋著坐落在全球高科技人才最密集的硅谷地區(qū)，擁有全球最優(yōu)秀汽車相關(guān)技術(shù)，手握幾乎用不完的資金可以投入研發(fā)的特斯拉，去做無人駕駛汽車？ 特斯拉創(chuàng)始人兼 CEO Elon Musk 近期在多個場合公開發(fā)表的見解或許能夠回答我們的疑慮：

1. Musk 此前接受了中國媒體《博客天下》專訪，只身一人帶采訪團隊三人試駕自家研制的電動車。在震驚于特斯拉新車超強的性能之于，采訪者希望了解 Musk 對于開自家的車有什么感覺。Musk 的回答調(diào)性一如往常的高：

我們努力讓這部車的操作界面對駕駛者更直觀，就好像車是自己的一部分，控制車就像控制自己的身體一樣--不需要思考，車就在那里，隨時準(zhǔn)備好感應(yīng)你的想法，做到你想要做的事。

2. 早在今年 8 月，Musk 就曾在 Twitter 上表達(dá)過對于人工智能的疑慮：

Nick Bostrom 的著作《超級智能》（Superintellegence）值得一看。我們需要對人工智能非常謹(jǐn)慎，否則其在未來的危害性將不亞于核武器。

不是每一位科技公司領(lǐng)軍人物的每一條推文都值得推敲，Musk 的這一條在當(dāng)時也一樣。但沒過太久，Musk 用一場演講再度表明了自己并不是說著玩。

3. 在美國時間 10 月 26 日麻省理工大的一場公開訪談上，Musk 稱人工智能就像「召喚惡魔」這種神話中遠(yuǎn)古的術(shù)士才會研習(xí)的恐怖技法一樣，將會為研究它、使用它的人帶來無法預(yù)估的惡果：

研究人工智能就像召喚惡魔一樣。就像所有的神話中畫著法陣捧著圣水的邪惡巫師一樣，每個巫師都聲稱自己可以控制惡魔，但沒有一個最終成功的。

人們驚訝于這樣一位具有優(yōu)秀的技術(shù)背景、豐富的項目經(jīng)驗的科技界高層人士居然會發(fā)表這樣「反創(chuàng)新」的言論，更何況他今年三月剛剛跟投了一家人工智能領(lǐng)域研究圖像識別技術(shù)的創(chuàng)業(yè)公司。

但換個角度的話這些言論可能更好理解：Musk對Tesla電動車的理解是“控制車就像控制自己的身體一樣--不需要思考，車就在那里，隨時準(zhǔn)備好感應(yīng)你的想法，做到你想要做的事”，這精準(zhǔn)地體現(xiàn)了Musk認(rèn)為人性應(yīng)該對車占有控制權(quán)，而不是反過來。也正因為 Musk 是技術(shù)出身，他才對于現(xiàn)在以及可預(yù)見的未來里，人工智能的研究成果取代/奴役人類的程度的理解，比普通人有更多的數(shù)據(jù)支撐。原來，被他人吹捧為現(xiàn)實版鋼鐵俠的他，恰好是最擔(dān)心人工智能技術(shù)過度發(fā)展的人。

人工智能現(xiàn)在都可以做什么？一家名為 Darktrace 的公司正在使用貝葉斯理論來開發(fā)出一套安全系統(tǒng)，試圖學(xué)習(xí)什么是「正常」的情況和「不正?！沟那闆r，從而為部署該系統(tǒng)的 IT 架構(gòu)提供事故發(fā)生時，甚至是發(fā)生前的報警服務(wù)；另一家名為 Celaton 的公司已經(jīng)可以為用戶提供虛擬客服軟件，通過不斷地學(xué)習(xí)，幫助用戶在客服工作這一勞動密集型工作上，降低勞動力成本，提高客服溝通成效。

由人類研發(fā)的深藍(lán)，在國際象棋上擊敗了人類自己

一邊是特斯拉作為一家創(chuàng)新型電動車公司，在自動駕駛系統(tǒng)上面的「沒追求」，另一邊則是優(yōu)秀的人工智能創(chuàng)業(yè)公司希望通過自己的技術(shù)，用機器替代人類，給生產(chǎn)效率帶來大變革。為什么特斯拉的新車沒有給機器系統(tǒng)開放更多權(quán)限，而只賦予了其類似于過去汽油汽車定速巡航的升級版功能：智能加減速、變道等等？為什么不試著讓新車完全替代人的操控？從現(xiàn)實的條件限制上來說，未經(jīng)機器掃描和繪制過的道路無法支持無人駕駛是一個原因。而擔(dān)心機器系統(tǒng)有一天會走到「信息的奇點」，整合了人類心理模式之后背棄人類設(shè)定的三大定律，選擇背叛人類主人，或許是更重要的原因。

自動駕駛希望優(yōu)化駕駛者的駕駛體驗，而無人駕駛的目標(biāo)則是替代駕駛者；機器學(xué)習(xí)希望的終極目的是整合數(shù)據(jù)以及計算能力，制造成一個位于云端的計算器--仍為人所用，而人工智能的研究者恐怕自己也無法確認(rèn)自己研究的系統(tǒng)，在達(dá)到高智巔峰的時候，會否選擇完全替代情緒化、有生命周期、低效率的人類。當(dāng)機器已經(jīng)可以自行決定什么是「正?！购汀覆徽！沟臅r候，可以讓溝通的對象察覺不出來自己是機器的時候，面臨機器很有可能拋棄「忠誠」這一極大影響機器系統(tǒng)自身效率的行為，已經(jīng)變得越來越懶的人類還有多大的勝算？

無數(shù)優(yōu)秀的文學(xué)、影視作品曾經(jīng)演繹過上述情況的發(fā)生和興盛。屆時，機器已不是人類的計算器，而人類會成為機器的電池。我的幾位朋友曾經(jīng)有過這樣的問題：人類對于人工智能的研究，真的到了值得擔(dān)心的地步了么？可能 Elon Musk 希望傳達(dá)給我們的觀點并非如此。的確，適度的人工智能研究能夠給人類生活帶來進(jìn)步，但恐怕目前還沒有人能夠研究明白這個「度」究竟是多少，并且說出來，讓像我一樣對于人工智能同時懷有憧憬、敬畏和恐懼之心的普通人信服。這正是人工智能最可怕的一點，就像本文邏輯重建中的自動駕駛和無人駕駛關(guān)系一樣：如果沒有方向盤、制動設(shè)備，這世界上有多少人愿意全身心地相信無人駕駛汽車不會讓自己死于非命？

在人工智能研究合適的「度」被找到之前，無論多么情緒化、低效和落后，人性掌握控制權(quán)恐怕依然是唯一且最好的選擇。