有一點是確定的：物質(zhì)能夠孕育智慧！人類的行為便是鮮活的證明。人可以飛上月球、測序基因、編織交響樂曲、舉辦聯(lián)合國大會，可以自我思考、表述自然規(guī)律，可以用幾句話便將思想傳達(dá)給別人。然而，人類雖然已經(jīng)反思和研究了至少2500年，但仍不清楚自己是如何做到這一切的。
在接下來的內(nèi)容中，我們將探討一種獨特的方法來揭曉這個謎題的答案：通過復(fù)制智能來理解智能，涵蓋算法、虛擬形象和機(jī)器人。同時，我們也會討論這一實驗如何改變我們對智能的看法。
我們至今仍未完全理解人類為什么會有智慧，其主要原因可能在于，當(dāng)我們思考、計算、計劃、推理或從事其他與智能相關(guān)的活動時，我們僅能意識到其中的極少部分。簡單地內(nèi)省或在思考時喃喃自語是不夠的。我們無法直接觀察到智力的運作過程。為了弄清真相，我們需要心理學(xué)的技巧與訣竅、經(jīng)濟(jì)學(xué)的策略游戲、進(jìn)化生物學(xué)的重構(gòu)等多方面的研究方法。但zui重要的是，我們需要有一個可以比較和對照的對象。
只有通過比較，我們才能發(fā)現(xiàn)事物的特別之處。只有經(jīng)過比較，我們才能了解到，哪些事情不是自然而然的，哪些可能是特別的，哪些是需要解釋的。
自古以來，我們通常以動物為參照，來顯示人類智慧的特殊之處。古往今來，這種對比研究，要么是為了找出人與動物之間的決定性差異，即種差（differentia specifica）；要么是質(zhì)疑這些差異，突出動物與人類之間的相似性和進(jìn)化的連續(xù)性。自我意識、工具使用、語言、復(fù)雜任務(wù)：哪些動物能夠做到這些？有沒有只有人類才會做的事情？如果黑猩猩能夠制造和使用工具，是否意味著人類并不特殊？如果它們是在研究人員的引導(dǎo)下才做到這一點的，那么我們是否依然和它們不同，擁有一些獨特的能力？
毫無疑問，關(guān)于智能及其各種表現(xiàn)形式，我們從動物身上學(xué)到了很多。但是，那些通常被用于智能測試的動物，如黑猩猩、烏鴉、大象、海豚和章魚，與我們太過相似，以至于不能令我們發(fā)現(xiàn)智能的本質(zhì)。它們和我們一樣，是有生命的存在，擁有進(jìn)化史、身體、感知、情感、需求和社會聯(lián)系。它們能夠自我組織生活。簡而言之，它們會做的已經(jīng)太多太多。
要想從根本上理解智能是什么，就需要從zui初沒有智能的系統(tǒng)開始研究。它們不是黑猩猩，不是沒有大腦的水母，也不是單細(xì)胞生物，而是機(jī)器。我們在與生命體進(jìn)行對比時，會全憑主觀進(jìn)行預(yù)設(shè)，而機(jī)器缺乏與這種行為相關(guān)的一切特質(zhì)。這種預(yù)設(shè)導(dǎo)致我們完全不會關(guān)注到那些特質(zhì)對智能的意義。
只有當(dāng)一個人拿起相機(jī)并開始思考如何教會相機(jī)看時，或者教會一臺錄音機(jī)理解時，才能真正意識到理解智能的問題有多復(fù)雜。順便一提，這些難題至今仍未得到完全解決。
從機(jī)器入手的第二個原因是：我們選擇的對比對象大體上決定了我們對自身的認(rèn)識。當(dāng)然，這取決于動物種類，讓人類馬上同整個動物王國競爭是不公平的。但總體來說，人與動物的比較表明，我們的感官沒什么了不起，運動方面也天賦不足只有通過放大鏡，我們才能發(fā)現(xiàn)我們在運動方面的zui高成就。確實，有些人跑得比馬還遠(yuǎn)，但與大型野貓相比如何呢？與候鳥的飛行距離比呢？相比之下，我們的認(rèn)知能力脫穎而出，我們遇到問題時不是直接行動，而是先退一步，進(jìn)行抽象思考、規(guī)劃、獲取信息，并通過講述、想象和理解故事來構(gòu)建生活。
與人工系統(tǒng)的比較則會呈現(xiàn)出完全不同的景象。在抽象能力方面，比如心算，我們甚至比不上一臺廉價的便攜式計算器。在游戲方面，從國際象棋到圍棋再到撲克，多年來人類在與計算機(jī)系統(tǒng)的對抗中屢屢受挫。我們能同時在頭腦中處理的信息相對較少，記憶力有限且易出錯，經(jīng)常做出不夠理性的判斷。但是我們能敏銳地察覺某個場景發(fā)生了細(xì)微的變化，察覺到物品不在它們該在的位置，感知到陽光刺眼。我們不會因為停車指示牌上貼了一些東西就泊錯車位，一般也不會認(rèn)不出路邊的大型紅色消防車，但不是所有自動駕駛的車輛都能做到這些。
機(jī)器的耐力，我們也是比不過的。但我們的身體可以有限地自我修復(fù)，我們的優(yōu)勢通常是諸如鼻子或手之類的器官和肢體。所以，人類可以站在自動化生產(chǎn)線的末端，站在線上零售商店的大廳里，用他們靈巧的雙手將成品或者訂單裝進(jìn)盒子或者箱子里。
與動物（以及更高等存在）的比較支持了一種更傳統(tǒng)的智慧觀。該觀點大致是：智慧存在于大腦中，主要體現(xiàn)在處理抽象的問題上。雖然機(jī)器仍未達(dá)到真正的智能，但向我們展現(xiàn)了另一幅圖景。因為人們已經(jīng)證明，人工系統(tǒng)面臨的zui大難題不是在象棋對弈中取勝或者在虛擬空間中旋轉(zhuǎn)幾何圖形，而是在靈活性、創(chuàng)造性和常識等難以捉摸的方面，能否理解情境做出適當(dāng)反應(yīng)。
與機(jī)器的比較表明，如果我們想理解智能，就不能輕易拋開進(jìn)化史的成果、我們童年的經(jīng)歷、我們的身體、我們所處的環(huán)境和我們的社會聯(lián)系。不能只專注在我們認(rèn)為具備智能的事物上，僅僅因為這些事物需要我們付出努力。當(dāng)然，這并不意味著我們就沒有必要研究動物的認(rèn)知能力了。不過，在機(jī)器中實現(xiàn)智能的嘗試會改變我們對智能的認(rèn)識。
與機(jī)器進(jìn)行比較的觀點并不新鮮。自古就有人將人與想象中的或真正的機(jī)械自動裝置、水力或氣壓驅(qū)動的自動裝置進(jìn)行比較。人們驚嘆于機(jī)器的力量和不知疲倦，通過機(jī)器思考生命體和非生命體的區(qū)別，將有生命的和無生命的、真實的和模擬的混在一起來玩猜謎游戲，并以此娛樂消遣。這種癡迷一直延伸到我們今天的科幻小說中。
使用人工系統(tǒng)來更好地理解智能的第三個理由是：人工系統(tǒng)需要先被建造出來。它們不像我們和動物，可以靠自己生成。也就是說，系統(tǒng)的每個細(xì)節(jié)都需要靠開發(fā)者思考、靠開發(fā)者實現(xiàn)。由此一來，人工系統(tǒng)就成了一面電子鏡：它們通過算法、虛擬形象或機(jī)器人展示出我們對智能行為產(chǎn)生方式的假設(shè)，反照出我們對智能及其條件和前提的看法。
這種策略非常有效。因為如果人工系統(tǒng)未能實現(xiàn)預(yù)期的智能，它們會讓我們立刻了解到，我們的想法明顯是不正確的或至少是不完善的。沒有什么比一臺迷失方向的機(jī)器人或一個給出荒謬回答的聊天機(jī)器人更能證明我們對認(rèn)知能力的假設(shè)不明確或存在錯誤。
通過復(fù)制來學(xué)習(xí)被復(fù)制對象的想法也不新穎。1738年，雅克·德·沃康松（Jacques de Vaucanson）在巴黎展示了三個自動裝置，借此震驚世人。這三個裝置分別是：一個鼓手、一個笛子吹奏者和一只鴨子。為了建造笛子吹奏者，沃康松仔細(xì)觀察了人類演奏笛子的情形。但是他在建造自動機(jī)器時才明白，笛子中的聲音是如何變化的�？茖W(xué)史家杰西卡·里斯金（Jessica Riskin）指出。1在建造的過程中，沃康松才確定，要想讓笛子發(fā)出聲音，壓力必不可少。此外，前一個演奏的音符也至關(guān)重要。人類笛子演奏者在演奏時并不會察覺到這個情況，因此也不會加以描述。里斯金認(rèn)為，沃康松的自動裝置屬于哲學(xué)實驗，是對生物的哪些方面可以在機(jī)器中復(fù)制、能復(fù)制到何種程度以及人們還可以對自然有哪些認(rèn)識等問題的嘗試性回答。這些裝置是對人類和動物zui終是否會像機(jī)器一樣運作這一問題的探索。這種嘗試與探索才是這類實驗成功的真正原因，也是它們的魔力所在。這種魔力至今仍然存在。人不是機(jī)器，當(dāng)然不是。這句話說起來容易，但究竟是什么造成了人與機(jī)器的差異，這一差異與人工智能研究的成敗有何關(guān)系，仍是未解之謎。
18世紀(jì)的自動裝置雖然令人著迷，但它們的技能卻不過爾爾。隨著時間的推移，如今的自動裝置變得更為復(fù)雜、多樣，但沒有變得更加智能。直到20世紀(jì)中葉，人工智能研究興起，新的篇章才得以開啟。迄今為止，還沒有像人一樣智能的機(jī)器，甚至對是否會有這樣的智能機(jī)器也存在爭議。然而，現(xiàn)有的系統(tǒng)已經(jīng)達(dá)到了一個空前的水平，它們的成就及不足都使得人類與機(jī)器、自然智能與人工智能的比較變得有意思起來。
尤其是現(xiàn)在的大型語言模型已經(jīng)如此出色，以至于它們越來越頻繁地讓我們感到困惑，我們究竟在和什么打交道？它們對世界的理解有多深？它們是否已經(jīng)有了意識，或者說是否至少發(fā)展出了一點兒意識？
如今，有兩個并行發(fā)展的研究領(lǐng)域，代表了人工系統(tǒng)的兩種視角：認(rèn)知研究和人工智能。認(rèn)知研究人員試圖盡可能精確地闡述他們對智能工作原理的假設(shè)，并在人工系統(tǒng)中進(jìn)行測試。人工智能研究人員則嘗試構(gòu)建能表現(xiàn)出智能行為的系統(tǒng)，在此過程中也從人類和動物身上汲取靈感。
畢竟人和動物目前仍然是智能行為僅有的典范。當(dāng)然，人工智能研究人員也可以走一條完全不同的道路。進(jìn)化像是個老皮匠，手頭有什么就做什么，走過的路不能退回，而工程師不一樣，他們可以在一張白紙上從頭開始。因此，或許有更好、更直接、更優(yōu)雅的方法去建造智能機(jī)器，而不是僅僅依賴生物學(xué)上的榜樣。特別是很多今天由人工智能算法完成的任務(wù)，其實并不涉及廣泛意義上的人類智慧，而只是具備某種專項功能，如識別異常的操作噪聲并在機(jī)器產(chǎn)生故障前發(fā)出警報。
這類人工智能項目的目標(biāo)是制造有能力以某種方式給出預(yù)期解決方案的機(jī)器，而不是制造像人一樣去解決問題的機(jī)器。這一目標(biāo)被哲學(xué)家和認(rèn)知科學(xué)家加里·馬庫斯（Gary Marcus）稱為替代智能（Alt Intelligence）。馬庫斯認(rèn)為，用這種方式可以創(chuàng)造一種智能替代品。這并沒有錯除了可能伴隨著認(rèn)為自己能夠通過不同于自然的方式將智能引入世界的想法而誕生的傲慢。
事實上，這種替代智能系統(tǒng)在許多方面的性能表現(xiàn)都令人印象深刻。然而，算法要求的反應(yīng)越靈活、它們的任務(wù)越復(fù)雜、機(jī)器人與混亂的世界接觸得越深，就越會暴露這些系統(tǒng)理解世界時的局限以及類人智能的欠缺。同時，人工智能研究人員也就越有興趣去更為細(xì)致地觀察自然榜樣。在這里，認(rèn)知研究和人工智能這兩個領(lǐng)域相遇了。
美國計算機(jī)科學(xué)家和人工智能研究先驅(qū)約翰·麥卡錫（John McCarthy）寫道：人工智能是開發(fā)和制造智能機(jī)器，特別是計算機(jī)程序的科學(xué)。它與使用計算機(jī)更好地去理解人類智慧這一項目相互關(guān)聯(lián)，但人工智能不必局限于有生物榜樣的方法。2
人工智能絕對無須設(shè)限。在di一章中我們將看到，許多與人類思維方式不太相關(guān)的方法在人工智能研究中取得越來越大的成功，但這也越發(fā)清楚地表明，人工智能仍有許多可以向自然學(xué)習(xí)的地方。
我們?nèi)羰侵�道人類是如何變聰明的，或許早就擁有了機(jī)器人管家、自動駕駛汽車以及不會認(rèn)為一千克鋼比一千克羽毛重的聊天機(jī)器人。又或者，另一個可能的結(jié)果是，我們可能早已明白為什么人工智能項目無法成功。
認(rèn)知科學(xué)和人工智能研究都基于我們能否發(fā)現(xiàn)智能的本質(zhì)。接下來的內(nèi)容將會探討，通過構(gòu)建這些表現(xiàn)得較為智能的人工系統(tǒng)，我們能從中學(xué)到哪些與我們自身相關(guān)的認(rèn)識；反過來，人們又可以從這些認(rèn)識中推導(dǎo)出哪些與建造智能機(jī)器有關(guān)的信息。這并不是要將人類從某種意義上簡化為機(jī)器或侵犯人類的權(quán)利和尊嚴(yán)，而是像雅克·德·沃康松那樣，探討有機(jī)體和機(jī)器在智能方面的真正區(qū)別究竟是什么，以及為什么構(gòu)建一臺智能機(jī)器會如此困難。
在這個過程中，一些熟悉的問題再次以新的形式出現(xiàn)：到底什么是智能？在頭腦中擁有某種東西意味著什么？感知、認(rèn)識和理解意味著什么？還有，機(jī)器難以掌握的所謂的常識到底是什么？
為了找到這些問題的答案，我訪問了許多人工智能及認(rèn)知科學(xué)研究人員，參觀了實驗室，我也曾因為人類和機(jī)器、睡覺和做夢的算法、稀奇古怪的機(jī)器人及在運動場里玩耍的虛擬形象驚訝過，也笑過。在此過程中，我真切地體會到，面對人工智能這面仍不算特別聰慧的鏡子，我們首先學(xué)會的是重新看待自己。

理解智慧的本質(zhì)

人工智能或許不需要像自然智能一樣運作，大多數(shù)情況下，人工智能的任務(wù)也與自然智能的任務(wù)完全不同。雖然這種替代智能屢屢取得成功，但也帶來了一些意料之外且異常艱難的問題。本書di一章將討論人工智能的基本方法和技術(shù)，介紹它們的優(yōu)勢和局限性。
第二章將帶領(lǐng)我們探索自然智能的多樣性，解釋為什么計算機(jī)不僅僅是繼蓄水池、教堂管風(fēng)琴和電話總機(jī)之后，又一個被拿來與智力比較的不合適的技術(shù)，并非僅因為它當(dāng)前流行。本章我們也將更深入地探討人類的智慧。
第三章則聚焦于理解和復(fù)制自然智能所面臨的困難和挑戰(zhàn)，并對人工智能項目進(jìn)行清晰地定義。
第四章開頭，我們會明確指出，智能和走出黃金牢籠有關(guān)，迄今為止大部分人工系統(tǒng)都是在這個籠子里運作的。智能也與走進(jìn)世界有關(guān)，即使只是模擬的世界。
想要進(jìn)入世界，首先必須能夠感知世界。第五章將介紹，為了讓人工系統(tǒng)具備視覺、觸覺、味覺和嗅覺，研究人員進(jìn)行了哪些嘗試。在此過程中我們會發(fā)現(xiàn)，相機(jī)的分辨率或傳感器的分辨能力只能解決一小部分問題。事實會證明，一些看似不可能與機(jī)器聯(lián)系在一起的行為對解決其他問題起到重要作用，如打盹。
究竟如何帶領(lǐng)人工系統(tǒng)走進(jìn)世界？第六章探討了這個問題。對于這個問題，作為榜樣的人類提供了一個答案：它們必須具備好奇心。不僅如此，人工系統(tǒng)可能還需要一種類似于人類兒童成長過程的智力發(fā)育方案，然后才可以變得智能。
到此，應(yīng)該不會再有人認(rèn)為智能主要產(chǎn)生于大腦了。不過，為了避免話題過于發(fā)散，接下來在第七章中，我將回歸對智能的經(jīng)典解釋，即語言、概念和抽象思維，探討它們是如何構(gòu)成人類智慧的。
第八章進(jìn)入人工系統(tǒng)的實際應(yīng)用領(lǐng)域，展示自動化決策算法是如何在各個領(lǐng)域中被越來越頻繁地使用，以及它們?nèi)绾卧趯嵺`中為我們豎起一面鏡子，迫使我們更加深入地思考我們?nèi)绾我约盀楹巫龀龈鞣N決策。
zui后一章作為思考的精華，我建議更換一個智慧的象征物。一直以來，有一件作品zui能代表我們對傳統(tǒng)智慧的認(rèn)識，那就是奧古斯特·羅丹（Auguste Rodin）的雕塑《思想者》。他孤獨地坐在基座上，手撐著頭，獨自解決自己的問題。這個形象背后有著悠久的西方傳統(tǒng)：思維是在自己的頭腦中進(jìn)行的。智力是物質(zhì)的另一面，某種程度上被困在一個拖累和限制它的身體里。如果智力能擺脫所有的需求、欲望和壓迫，從頭疼與疲憊、年齡與惰性中掙脫出來，就能獲得真正的智慧。但不幸的是，它被困住了，不得不盡其所能地對抗這些限制。
通過本書，我希望讀者明白，為什么一個有趣且人來人往的游樂場能更好地體現(xiàn)智慧的本質(zhì)。