AI的故事：半人马的诞生之路

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一场国际象棋比赛正在进行。一边，加里？加里·卡斯帕罗夫的喉咙发紧，就像面对着一盘被吐出来的早餐一样，他咽了口唾沫。另一方面，布鲁保持沉默，这是“吐”的家伙谁下车e7:看卡斯帕罗夫的背部。这是双方之间的第六场比赛，但是卡斯帕罗夫的意志在第二盘输给了深蓝队。此后，双方陷入了激烈的战斗。卡斯帕罗夫玩了最后一个游戏——主教下到e7并杀死了目标车。深蓝回应了，死亡人数降到了c4。卡斯帕罗夫很快意识到自己掉进了深蓝的陷阱，这场比赛已经失去了获胜的希望。

卡斯帕罗夫选择在20步内投降。1997年5月11日，ibm开发的深蓝成为第一个击败世界象棋冠军的人工智能方案。

好像是一辈子以前的事了。现在你可以在你的笔记本电脑上下载比深蓝更强大的象棋人工智能。

从espn拍摄的纪录片《人与机器》中，我们可以看到加里？卡斯帕罗夫坐在肩膀上，无助地离开了象棋桌。？

人工智能的故事

几十年来，我们一直在讲述关于人工智能的故事:人与机器的关系，创造者与创造的关系，以及人脑与计算机芯片的关系。无论我们对人工智能有强烈的担忧(例如，担心它会抢走我们的工作，导致自动驾驶汽车的致命错误，以及在任何地方用无人驾驶飞机杀死有自我意识的人)，还是在各个层面采取更加谨慎的态度(例如，担心它会接管整个世界，把人类变成宠物)，所有这些都有同样的恐惧来源:人们担心人工智能不会与我们自己的目标和价值观一致。更可怕的是，我们一直在告诉自己，我们与人工智能的关系就像一场游戏:一场零和游戏——一方赢，另一方输。

卡斯帕罗夫再次要求复赛。他指责ibm员工暗中帮助深蓝，他在1997年输掉的比赛实际上是在1996年输掉比赛后的复赛。

Ibm拒绝了这一点。他们关上深蓝，然后打包回家。(安息吧，深蓝，1989-1997)。

然而，卡斯帕罗夫受此启发:人类能与人工智能齐头并进吗？第二年，1998年，卡斯帕罗夫举行了世界上第一次半人马象棋比赛。这里的半人马座借用了神话西部的比喻，但是它的意思从半人马座变成了半人马座。

然而，如果人类在国际象棋领域无法击败人工智能，那么人类和人工智能的结合在水平上是否低于纯人工智能？电脑会被人类拖垮吗，就像两个人之间的三条腿比赛一样，太弱了，结果会很差吗？2005年，受卡斯帕罗夫半人马国际象棋大赛启发，一个在线国际象棋锦标赛试图回答这个问题。他们邀请了各种各样的参赛者-包括超级计算机、人类象棋大师和人类+人工智能混合团队-来争夺大奖。

不出所料，人类+人工智能的组合击败了人类玩家。但更令人惊讶的是，人类+人工智能的“半人马”组合也击败了纯电脑玩家。

这是因为与没有科学依据的互联网智商测试不同，现实世界中的智力通常以多维形式存在。(这就是所谓的“g因子”)，也称为“一般智力”)，它只占个体在不同认知任务中实际表现的30%到50%。虽然它是一个重要的维度，但绝不是唯一的维度。例如，人类大师更擅长影响深远的象棋布局策略，但他们不能提供足够的计算能力来思考数百万种可能的方法——相反，人工智能更擅长可能性推理和计算，但他们对全局了解不多。因为人类和人工智能在各自的水平上是极其强大的，当它们被组合成“半人马”时，它们可以击败纯人类和纯电脑玩家。

然而，随着稳步发展，人工智能最终会在我们人类擅长的智能领域做得更好吗？答案可能是肯定的，但在机器学习领域有一个所谓的“没有免费午餐”定理。根据这个定理，解决问题的任何算法(或“智能”)都不能解决所有可能问题中的所有潜在可能性:相反，为了获得更强的解决能力，智能必须采取专门的形式。也就是说，松鼠智能专注于模拟松鼠，而人工智能专注于模拟人类。如果你想弄清楚如何把松鼠从笼子里弄出来，你首先应该明白，在某些方面，即使是松鼠也比人类聪明。这也代表了一个充满希望的信号，那就是人类将在未来的某个特定的维度上继续领导计算机。

现在，除了通过人类和人工智能之间的合作来解决技术问题(即如何利用人工智能和人类的优点来克服人类和人工智能的缺点)，我们还需要解决另一个道德问题:我们如何才能确保人工智能分享我们人类的目标和价值观？

答案很简单:如果你不能打败对方，试着加入对方！

在下面的文章中，我们将讨论人工智能的一个被遗忘的“表亲”，即智能增强。很长一段时间以来，人们一直在思考人脑是如何对抗人工硅脑的。但在人工智能层面，我们需要讨论的是如何让人脑和人工硅脑合作。事实证明，现实世界中的大多数实际问题都站在象棋游戏的对立面:非零和游戏——双方都能赢。

在接下来的章节中，我们将讨论人工智能的过去、现在和未来--我们人类如何构建各种工具来扩展我们的智力优势并克服我们的智力弱点。此外，我们还将介绍人类如何在艺术和工程技术等各个领域与人工智能合作。最后，本文将对如何设计人类与人工智能之间的良好合作关系，即如何实现“半人马”提出一些粗略的看法。

通过合作，人类和人工智能将从“死对头”变成“好伙伴”。

Ia的故事

道格。道格·恩格尔巴特把一支笔粘在一块砖上，并用它写字。他似乎非常清楚如何在冷战期间“有效”分配军事研究资金。1962年，在卡斯帕罗夫组织半人马国际象棋比赛的几十年前，互联网还没有发明，甚至第一台超级计算机还没有出现。那时，道格？恩格尔巴斯正在研究我们的工具将如何塑造人们的思维方式。当时，道格的大部分同事只把计算机视为加速计算的一种方式。然而，他看得越来越深――他意识到计算机将成为提高人类思维能力的一种方式。

对人类来说，通过自己的创造来提高自己的能力并不是什么新鲜事。我们没有锋利的爪子和牙齿，所以我们的祖先用矛和箭来增强他们的攻击能力。我们缺乏很强的记忆能力，所以我们的祖先用算盘和纸笔来增强他们的认知能力。这些工具不仅让人类的生活变得更加轻松，而且彻底改变了人类的生活方式。这在写作中尤为明显:它不仅是记录信息的一种方式，也是数学、科学、历史、文学和艺术以及其他现代文明支柱的基础。

正因为如此，道格把一支铅笔绑在一块砖头上来证明一个观点。在我们创造的所有提高人类智力的工具中，写作可能是最重要的一个。然而，当他“放大”铅笔，也就是把它绑在砖头上时，就变得极难写字了。如果低级写作如此困难，高级写作衍生工具将变成无根之树，包括组织思维、探索新的想法和表达方式，并将它们分成最基本的形式。这是道格的结论:

一个工具并不是让事情变得简单的“简单”——它的实际工作模式实际上涉及到新的思维方式、生活方式甚至生存方式。

道格。恩格尔巴斯花了很多年来追求这个理论，1968年12月9日，他向全世界展示了一个新的计算机系统，它可以将智能带入日常生活。这次活动被誉为“所有演示之母”，让全世界第一次看到了电脑鼠标、超文本、视频会议、实时合作等等。是的，这一切都发生在1968年，比第一台苹果麦金塔电脑诞生早16年，比skype早35年，比谷歌文档早44年。？在接下来的几十年里，包含在“展示之母”中的奇迹开始慢慢进入普通人的家中。个人电脑给普通人带来计算能力，打破了过去政府和大企业对计算资源的垄断。在此基础上，瑞士的一个粒子物理实验室发明了一种叫做“万维网”的小工具，它使人们能够通过所谓的“网页”来分享知识，甚至允许用户使用所谓的“超链接”来将不同的知识联系起来。

史蒂夫·乔布斯曾称计算机为人类大脑的“自行车”。请注意这里“自行车”的比喻——他不是指汽车。这是因为自行车可以使人体移动得更快；但与汽车不同，自行车仍然由人力驱动(当然，这对每个人的健康都有好处)。机械带来效率的提高，但其核心仍然在于人。这是一种人机合作方式——或者说是“半人马”的产物。

看来这一波智力提升的浪潮进展得相当顺利。

但是现在，事情变了。

到目前为止，很少有人听说过人工智能——尤其是和它的表亲人工智能相比，人工智能受到了广泛的关注。关键不仅仅在于语言范畴。道格·恩格尔巴斯希望让计算机成为智力和艺术创造力的载体；但是现在，我们的计算设备很少关注创造，而是更多地关注消费。我们忘记了人工智能与我们的价值观不一致--甚至非人工智能技术也不再支持我们的价值观，甚至在某些情况下颠覆了这些重要的认知概念。

我们原本希望给我们的大脑提供一辆自行车，但现在我们的大脑变成了躺在车里的懒人。

幸运的是，ia的故事并没有就此结束。近年来，ia越来越受到重视。然而具有讽刺意味的是，这主要是由于人们担心人类会“落后于人工智能”——这也是埃隆·马斯克创立神经链接的原因。该公司正在研究如何制造植入物，将大脑与电脑直接连接起来。然而，正如道格·恩格尔巴斯和加里·卡斯帕罗夫反复强调的那样，人类不需要使用直接的脑机接口来提高他们的智力水平。进化给我们提供了这样的界面——眼睛、耳朵、手和身体，效果相当好。作为人类，我们可以骑自行车，而不是把机器植入我们的身体。

然而，正如人工智能所指出的，智能增强的组合不一定是人加机器，人工智能也不一定是人工智能加人工智能。在过去的一个世纪里，人工智能和人工智能的故事是相互独立的，在接下来的十年里，它们可能会相互缠绕，相互抵押。

“半人马”诞生之路

回到加里·卡斯帕罗夫的故事。还记得2005年超级计算机、人类大师和人类+人工智能“半人马”的国际象棋比赛吗？在前一篇文章中，我忘了解释谁获得了大奖。

起初，卡斯帕罗夫认为最终的获胜者是应得的――毕竟，尽管需要一台普通的笔记本电脑，但当人类大师们与之合作时，他们肯定有力量击败世界级的超级计算机。但赛后，卡斯帕罗夫仍然对结果感到惊讶——根本没有人类大师，最终的赢家是两个不知道如何下棋的外行人和三台普通电脑。这三台电脑运行三种不同的象棋游戏ai，当这些ai对下一步有不同的意见时，人类将"教"电脑进一步研究这个决定。

正如卡斯帕罗夫所提到的，“弱人类+机器+更好的进程优于强计算机本身，更值得注意的是，优于强人类+机器+更差的进程。”(低级的人类+低级的机器+更好的处理方法，这比计算机具有更强的性能；更重要的是，前者还压倒了高级人类+高级机器+低级处理方法的组合。)”

古希腊神话的半人马星座是一个伟大的女神创造的；网飞原创戏剧《波杰克·波杰克》中的半人马是一个抑郁的酒鬼，他经常伤害身边的每一个人。虽然两者都属于半人半马的生物，但前者仍然比后者更成功。这也给我们带来了一个关于人机合作的重要教训:

当创造人类和人工智能的结合时，最困难的部分不是“人工智能”或“人类”，而是“+”。？那么，我们怎样才能找到人类和人工智能的最佳对接方法呢？我们如何结合人类和人工智能的优势来克服双方的固有弱点？为了实现这个目标，我们需要确切地了解人类和人工智能的优缺点。

不管是好是坏，人类的本能几千年来没有太大变化。如果你想知道人类独特而普遍的优势，不要关注名人——孩子是最好的选择。甚至在很小的时候，孩子们就已经掌握了直觉、类比、创造力、同理心和各种社交技能。有些人可能会质疑这些只是所谓的“软技能”，但事实上，我们可以开发一套可以打败世界冠军的象棋人工智能，但我们不能让它以人类的方式进行五分钟的完整对话。这证明，尽管这些技能看起来很“软”，但它们是过去35亿年持续进化的总结和丰富。

就人的弱点而言，对学校的调查可以得出结论。人类的智力通常需要多年的训练才能获得各种基本能力:算术、计算、记忆、逻辑和数字的使用。应该强调的是，在这些方面，即使是计算能力最弱的手机也很容易压垮最聪明的人脑。(这让我们更加好奇，人类的学习能力如此之低，为什么孩子们还天真地认为上学没用...(

说到人类的优点和缺点，让我们来看看人工智能的优点和缺点。老实说，预测人工智能在未来能完成或不能完成的特定任务是愚蠢的。三十年前，没有人能预测到我们会开发自动驾驶汽车。(现在我们开始想象未来可能出现的飞行汽车。因为我们不能做出更具体的预测，我们只能根据目前的实际情况粗略地思考一下人工智能的相对优缺点。

显然，计算机更擅长计算。它可以处理数万亿的数据，扫描大量的数据点，并考虑数百万种可能性。数字处理可能也是人工智能的优势，但数字也是它最大的弱点。具体来说，考虑到“成本函数”，即有质量好坏的明确答案，那么我们最终只能训练一个人工智能方案。正因为如此，人工智能可以在象棋和围棋中成功击败人类高手——在这种对抗中，结果非常明显。然而，就对话、发明创造、艺术生产、商务谈判、科学假设等而言。，人工智能的表现令人尴尬――因为它不能简单地将答案从坏到好排序。在这些任务中，人类是最合适的解决方案:因为我们会问诸如“为什么”、“如何”或“如果……会怎样”之类的问题。

换句话说，人工智能更擅长选择答案，而人类更擅长选择问题。

基于这一思想，在2005年赢得在线象棋比赛的人类+人工智能团队选择了“+”的实现方法。两个业余爱好者向三台普通电脑提问，当电脑给出不同的答案时，人类进一步调整问题的深度，引导他们重新思考。事实上，棋盘并不是人类和人工智能取得巨大胜利的唯一领域。从艺术到工程技术，近年来，“半人马”在许多方面都有广泛的崛起:

2002年，宋培秋发明了一种工具，允许用户利用人工智能来设计时装。这个工具可以模拟整个设计演变过程——但仅限于服装设计。人工智能通过随机生成各种服装设计来实现“基因变异”，用户通过自己的审美取向来选择在下一次迭代中“保留”的服装风格——也就是说，作为一种“自然选择”机制。

2016年，莫里斯康蒂展示了进化人工智能和人类之间合作的另一个例子。它可以创建一个四轴飞行器的方案——人类负责为人工智能设定目标和限制(例如尽可能减轻机身重量、保持坚固性、设置四个螺旋桨等)。)，而人工智能开发了一种四轴飞机机身作为答案。接下来，人类可以设定更多的目标或约束来修改人工智能的设计结果。

2016年，zhu等人发明了一种绘画工具:用户可以大致勾勒出它的轮廓，而人工智能则以照片级的精度填充空白色。这是人类和人工智能通过图片进行的第一次艺术“对话”。例如，用户可以在底部画一些绿色的线，人工智能可以回复一些照片级精度的草纹理的照片供用户选择。接下来，用户在屏幕顶部画一个黑色三角形，人工智能进一步将其表示为草地后面的一座山。在人和机器之间，艺术品逐渐成形。

在上面的半人马座例子中，人类通过设定目标和约束来选择问题，而人工智能负责生成答案，并且通常显示出实时回答人类问题的许多可能性。然而，这绝不是单向的对话:人类可以提出更深入的问题，选择和合并答案，同时利用人类的直觉来引导人工智能对现有的答案进行有针对性的调整。

因此，如果你想用人工智能来增强人类的智能，你应该首先想到《星际迷航》中柯克船长和斯波克的结合

直觉和逻辑的结合将超越任何一方的独立判断。

因为人类+人工智能系统的设计只是这样一个新领域——事实上，称它为“领域”还为时过早，称它为“处女地”可能更准确——自然有很多问题需要解决。例如:1)人类应该对什么类型的问题负责？在上述情况下，这些问题通常表示为“哪些潜在的解决方案实际上能够满足特定的目标和限制”？2)人类应该如何与人工智能交流？我们甚至不需要使用单词甚至代码；在绘画案例中，人类和人工智能只能通过图像进行交流！3)多人或多组人工智能如何协同工作？上面提到的所有案例都是单人对单人人工智能的组合，但是2005年半人马国际象棋锦标赛的获胜者给两个人增加了三套人工智能——我们怎么能把它扩展到成千上万甚至上百万的人和/或机器呢？

人工智能会选择答案，而人类负责选择问题。考虑到未来几十年可能的技术发展成就和陷阱，我们人类自然面临新的挑战:

接下来应该采取什么行动？？我们的故事

在过去的几十年里，人工智能的故事受到了广泛关注——它会成为颠覆世界的新英雄还是恶棍？早在1997年，人工智能就在国际象棋比赛中击败了加里·卡斯帕罗夫。在2011年和2016年，人工智能在智力竞赛节目《危险与挑战》中击败了顶级答案大师。如今，许多人担心人工智能最终会取代我们的工作，甚至取代人类。与此同时，人工智能的故事却可悲地被人们忽视了。从道格·恩格尔巴特的“展览之母”开始，技术方案逐渐从创意工具转变为消费工具，ia的想法被遗忘了。为了让大脑变懒，人们把自行车的轮子拿掉。

但是现在，这两条故事线终于开始融合，并建立了一个新的历史:

人工智能增强。人工智能可以为人工智能提供必要的人际合作能力，从而维持我们最深层的目标和价值观。作为回报，人工智能可以为人工智能提供一些新的“轮子”，从而为大脑重建一辆“自行车”。

我真的希望我能为每个人预测未来，但这种预测显然只是自欺欺人――毕竟，盲目的乐观会脱离现实，而盲目的悲观则会带来不必要的绝望。

此外，人工智能负责回答问题，而人类负责提问——把重要的事情再说一遍。

例如，人工智能可能能够确保人工智能的目标与人类目标相匹配，但是我们如何将增强的人类目标与非增强的人类目标相匹配呢？如果我们不能解决这个问题，我们只是在人类和人类2.0的新形式中重新提出人类和人工智能的区别吗？不管人类和人工智能能否和谐相处，我们如何才能让人类顺利合作？我们知道如何创造工具来增强我们的智力，但是我们能创造工具来增强我们的同情心吗？我们的社区会受到怎样的影响？这样做的意义和目的是什么？

我不知道――我承认，我对这一切真的一无所知。

然而，人类已经从大自然中吸取教训很长时间了。仅在机器学习领域，人工神经网络显然受到生物神经网络的启发，而遗传算法也受到生物进化的启发。因此，如果我们想找到一个解决本文在《自然》中提出的问题的方法，它很可能是一种不太流行的方式——共生。

共生来自古希腊词汇，意思是“共存”。花朵为蜜蜂提供生存所需的营养，而蜜蜂反过来为植物授粉。当我们吃健康的食物时，肠道中数万亿的微生物将得到滋养；反过来，它们帮助我们更好地消化食物。15亿年前，当细胞开始吞噬细菌，而不是消化细菌时，细菌成为细胞的一部分，现在称为“线粒体”，负责为宿主提供能量。

共生再次向我们证明，即使我们有不同的技能，不同的目标，甚至不同的物种，我们仍然可以实现富有成效的合作。共生现象也向我们表明，世界的主流不是零和游戏――人类不需要与人工智能作战，人类不需要与马人作战，人类不需要与其他人类作战。共生可以使双方一起成功，而这种成功不是来自同一个，而是来自不同——共生是“+”的答案。

人类生活的新篇章已经开始，我们将以“共生”的形式书写未来，这将载入史册。

(主编:岳hn152)

来源：搜狐微门户