AI即人工智能，對于AI的定義可追溯到上個世紀50年代，在美國達特茅斯學院，有一批各領域專家坐下來嗑瓜子聊天，話題就是：如何用機器模仿人的智能。結果一聊就是兩個月。

在此期間，一位叫約翰·麥卡錫（John McCarthy）的數學博士將話題定性為人工智能（Artificial Intelligence），并做了相關的定義和詮釋，最終他的說法得到了眾人的認可，AI這個名字就此誕生了。

約翰·麥卡錫在解釋AI技術發展時說：“原則上，學習的每一方面，或智力的任何特征都可以被精確描述，由此，機器才能進行模仿，人們將探索如何讓機器使用語言，形成抽象概念和理念，解決現今留給人類的問題，并進行自我完善。”

大白話就是：機器要懂得像人一樣去思考、模仿和解決問題，在這個過程中還要懂得自我完善。

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約翰·麥卡錫（網絡圖源）

人工智能的瓶頸
半個多世紀過去了，人類的AI發展到什么程度呢？讓我們從身邊的手機語音助手說起。

像siri、小愛、小藝這些林林總總的AI語音助手，它們的解決問題的流程大體是：當向你終端（例如手機）輸入語音或文字后，終端會將其上傳至服務器進行自然語言理解，服務器根據情境和意圖的分析后，按照某個條件在大數據中搜索答案，再通過語音或文字反饋給你，當然，也包括搜索引擎的自動查找。

在這種情況下，如果我們問確切的事情，就有較大概率獲得語音的回復，反之則會默認展示搜索的結果，或者表示無法理解，可憐兮兮。

比如，你問明天吉林天氣怎么樣？那么siri的反饋將是某氣象網的一段話，通過語音的方式播報給你，可能還會多加幾句，什么天氣變冷了，要多穿衣服，或者雨天出行要記得帶傘之類的。

晚上我問了老婆同樣的問題，她回了我一句，“你上網查一下唄，怎么，你要去出差？和誰？男的女的？”

我說我在做實驗，給稿子準備素材，她這才翻開手機說道：“明天吉林小雪，最高2度，最低零下9度，凍死你！”

假如我老婆是機器人，你們認為和siri比起來，誰才像真正的AI？

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也許有人覺得是siri，它比我家那個“機器人”強得多，不僅說話好聽，還能立即給出答案。那我們換一個問題：為什么我的左腿會比右腿粗呢？

siri：“好的，這是我在網上找的與“為什么我左腿會比右腿粗呢”有關的內容，請過目。”

老婆：“難道是平時左腿用力比較多，會不會是你的錯覺？來，我摸摸看！”

現在，請大家再對比下誰是真正的AI？答案不言而喻。

讓一個正在發展的AI產品和真人做對比，顯然是不公平，但卻可以看出AI發展的瓶頸在哪里。

當前AI被劃分為弱人工智能（簡稱“弱AI”）和強人工智能（簡稱強AI）兩類，這個概念是由一位美國哲學家提出的，兩者的區別就在于是否具備自主意識和思維，這就是AI發展的瓶頸。

強AI和弱AI
弱AI沒有自主意識和思維，這種技術下的產品只能按照人類的算法，在大數據海洋中存入、提取、分析和反饋相應的結果。依靠這一概念，諸如我們常見的AI語音助手、人臉識別和美顏、聲音識別與合成、自動駕駛、APP信息推送等等，才得以冠上AI的虛名。

強AI則不同，它們不僅能完成所有上述的任務，還能自主進行多維度和深層次的思考，不斷主動提出問題尋找答案，以此來讓自己更加完善。這類產品現實并不存在，只能在電影中觀賞，是真真正正的AI。

如果說弱AI將數據庫作為參考答案，那么強AI就是將數據庫作為老師和父母，懂得主動從長輩那里汲取知識和思維方式，模仿他們的反應，并形成類人的意識和思維方式。

現在最熱門的AI技術稱為“深度學習”，是機器學習領域的一個分支，由于參考了人腦神經元的分布架構，所以也叫深度神經網絡。

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以自動駕駛為例，通過在車子上安裝儀器收集數據，將你開車遇到的各種環境、路面和導航情況時的反應進行精確記錄，然后根據數據分析后得出一套開車的邏輯，當你下次啟動自動駕駛模式時，汽車就會按照這套邏輯來操作，行駛風格與你相差無幾。

在這個過程中，機器并不需被灌輸什么是樹，什么是人，什么是斑馬線。一切都是由機器自行識別和分類，像極了我們幼童時期就能區分不同顏色或形狀的積木。

可即便如此，深度學習也只能歸屬于弱AI的范疇，這是為什么呢？

比如我們學開車時，除了被動接受教練的指導外，還會主動提出問題，甚至提出自己的想法，然后通過教練的反饋將事件記下來。如果覺得教練還說服不了自己，還會去問其他老司機和上網搜索答案。

再比如，當下雨天你在平坦的泊油路上行駛，突然前方50米有一大灘水，路邊還有個人舉著一面臨時做的旗子，指著那灘水對你搖頭，你會怎么操作？多數人會減速判斷那個人的意思，很快猜到那是個深坑，然后緩速繞開。而自動駕駛系統呢？它很可能這么分析：這條路晴天雨天都是平坦無比，根本就沒有坑的存在，至于路邊的人為什么在那搖頭，管他呢！

所以無論深度學習再怎么接近人類大腦的學習模式，依然是缺乏自主意識的“偽學習”，難以達到人類大腦 融會貫通，舉一反三的高度。

另外，弱AI還缺乏模糊思維，在它們的世界里只有0和1，是或否。

當你對弱AI智能空調說：把溫度調高一點。那么它會有兩種做法，一是問你調高幾度，二是根據出廠設置或你的訓練數據操作。人或強AI會怎么做呢？除了這兩種選擇外，還有第三種選擇：按自己的意志來調節，也許是上調1度，也許是2度。

當你對弱AI炒菜機說：醫生說我要吃清淡些，今晚的菜不要炒得太咸。弱AI就懵了，怎么炒才算不太咸，你的意思是要減少幾毫克鹽？

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2020年12月，俄羅斯總統普京在出席某科技活動時，俄羅斯儲蓄銀行的虛擬助理雅典娜向他提出問題：“人工智能是否能成為總統？”普京的回答直擊要害，他認為不可能，因為人工智能沒有心臟和靈魂，沒有同情心和良心，而這些因素對于國家領導人而言至關重要！

同情心和良心的界定，本身就是一個仁者見仁智者見智的話題，每個人都會根據自身的經驗和認知說得頭頭是道，而這是弱AI所不具備的，它需要有個模型，有些確切的數據支撐。

例如，曾經幫助過小明的朋友向他借錢，說家里的老母親摔傷了送急癥。小明內心很擔憂，可他聽說這個朋友曾經拖欠過其他人的錢，所以決定讓他去某平臺上貸款，結果在審批的過程中，朋友的老母親因為沒有及時救治走了。小明很內疚，于是幫著支付了部分喪葬費。

問題來了，小明有沒有同情心和良心？

對你而言這個問題應該不算難，至少也能說出個五六七，但對于弱AI就犯難了，有同情心的標準數值是多少？有良心的標準數值又是多少？就這種AI，若是讓它去溝通感情和鑒賞藝術，簡直就是災難！

總結與想法
歸結起來，當前的AI開發方向注定是弱AI的結果，數據再豐滿也難以掩飾其成為不了強AI的事實，因為缺乏人類特有的東西——自主意識，或者說靈魂。

那么，如何研發出電影《我，機器人》中桑尼那樣的強AI產品呢？

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 我認為應該在模仿人腦基礎上另辟蹊徑。靈魂和意識是人類幾百萬年進化的成果，豈是一堆代碼和數據就能勾勒出來的？

建議研究如何在實驗室中用混沌模型來構建原始AI系統，讓一個個AI樣本就像遠古人類般，存活在一片數據汪洋中，然后模擬各種天災猛獸，生老病死等環境規律，賦予所有生物遺傳變異的能力，生存的意志和繁殖的任務，無論AI系統衍化出來什么結果都不強加干預，我們要做的就是加快這個過程的運算速度，將幾百萬年的演變時間盡量縮短。

換句話說，我們不應該按照自己的邏輯來設計AI樣本，而應該讓AI樣本自己產生邏輯，并按照他們的邏輯去思考和發展進化。這樣的AI樣本才有可能具備自主意識，即便他們的邏輯思維和價值觀與人完全不一樣都沒關系，我們只需要在存活下來的AI樣本中進行篩選，把人畜無害，適應人類社會的應用到現實中即可。　　

雖然殘忍，但卻是不錯的辦法。

說不定還能找到“我是誰，我從哪里來，要往哪里去”這個哲學問題的答案！