AlphaGo与李世石的围棋大赛让民众对人工智能又关注起来，除了专家看门道，棋迷看妙着外，看热闹的其实就关心：以后愈来愈聪明的机器人会不会骑在我们头上？那歪着脖子能想通宇宙之莫测的霍金，深谋远虑地说，怕这白眼狼养不熟，还是趁早给灭了！

高人长考之深，凡人难追，不过连专司杀人也会毁灭人类的原子弹、生化武器现在都难禁，遑论去阻止已开始渗入生活，让人舒适省心智能服务的研究进步。所以还是想些靠谱的事：到底我们能不能理解机器的智能？能理解就好办，至少会好沟通。

四五十年前，专家系统的AI时代，其实人们早问过这问题。专家们都很淡定：符号主义的机器是按规则行事，其智能不外是在人赋予的知识内逻辑推理，不会有违和之事。机器不管多聪明，一切举动皆在人类可以理解的范围。给机器立规矩，写些最高指示之类就不用担心了。过去科幻谈到机器人的自我觉醒，都要借助于离谱的短路，或者内置上帝的骰子让它便宜行事。这等奇事不用想就知道是没边了，大家娱乐后都安心洗洗睡了。

现在有点不同了，用的是深度学习来训练人工神经网络作为机器大脑，让它自己积累经验，居然打败了围棋九段天才。虽然现在还需要人类帮助构建先天的联接拓扑和指导训练，但不难想象今后具有更快更大容量，能在互联网中攫取数据自学成才，在实践中积累出比人类经验更高的智能。这种联结主义机器的脑子是个黑箱，它是怎么想的，知道些什么，为什么会这样想，我们都无法了解和控制。

有计算机教授对此嗤之以鼻，认为这种“似是而非的议论和评论，是误导，是最误人的”。他在报刊上作为专家，从计算机科学角度已评论过，说这没有所谓的“人机大战”，只有开发团队集人类之智慧，写了程序对李世石的围殴，这比赛胜的不是机器！无奈许多人还很愚顽，认为开发团队教会机器孩子，孩儿打败李世石，赞老师应该的，但怎么不认机器孩儿有智能？他又写篇文章，说程序员清晰地、准确地给出计算过程，没什么不可掌控的。那只是傀儡。

玩神经网络的人辩解说：能掌控个啥呀？联接主义的AI机器，它的功能是由联结参数决定的，这些联结参数不是设计者给的，而是通过对样本（数据）的学习，机器自动调整形成的。你即使拆开硬件，企图分析这具有亿万个联结的数据也无济于事呀！

教授先问说这话的，“是否计算机科学科班出身？是否了解可计算性理论？”他从理论角度高屋建瓴地再问：“一，这所谓的‘联结主义的AI’，最终是否在现代通用电子数字计算机上执行才能获得结果？二，你所谓的‘样本数据’，是集合论意义上有穷的还是无穷的？”

这是哪跟哪呀！一般人估计听了可能会懵圈，我帮助解读一下吧。他意思说：有限的（样本）数据在与图灵机等价的现在计算机上，学习只能产出有限的确定性的结果。我们开发团队，编程序，知道训练过程和样本，那么理论上也知道了训练后机器所有的权重参数。机器与人博弈，机器的功能是具有这些参数的确定函数，理论上也是确定的。所以理论上我们能够了解机器的表现，所以别给我谈什么黑箱，无法理解之类的，那是没文化！

他觉得了然于胸的是，要让机器具有人类不能理解，鬼神莫测的智能，在机器里至少得有个“上帝的骰子”来玩随机。所以写的文章题目叫《现代通用电子数字计算机掷不出“上帝的骰子”》，在那里掷地有声地告诉大家：“计算机科学中的一个基本常识是程序产生不出真正的随机数，掷不出！”

大家无语了，这玩计算机的都知道呀！随机函数程序产生的都是伪随机数，理论上是一个确定函数的值。人工神经网络机器的功能也是如此，这又怎么啦？

对于机器，就算你知道所有的参数和那个代表着它输出功能的函数，它与你对奕时，你下一招，理论上确能算出它的对招。可是那函数里有至少几亿个参数哎，让你长考一小时，你算得过来吗？与它过招时，你，包括开发团队知道它具体怎么应对？能够预测出它下的招吗？

你可能说，至少理论上是如此吧。这思想叫机械决定论，早被扔进历史垃圾堆里去了。依这说法，人也是机器，因为人是有限的物质构成的，一切运行皆有规律，理论上他的一切行为都是确定的。掷骰子，实际上也不能产生随机结果，因为理论上知道了骰子的物理性质，初始条件，掷的力，按力学定律就能算出哪个面朝上。充分了解，假以时间，一切都算得出来。

只不过简单的三体运动，就让这决定论的说道，在现实中毫无意义。按力学知识，我们知道三体是怎么运动的，能精确地列出运动方程，理论上我们可以准确知道它们的轨迹，但实际上难以计算，也没有意义这样算。因为稍有微扰，结果面目全非。神经网络学习形成参数也是如此。这类理论上确定实践上难以确定的现象叫混沌（Chaos）。人之所以表现出有“自由意志”是它在大脑的功效。联结主义AI也是如此，它是一个在我们掌控能力之外的功能。在实践上我们对它的行为难以确定，不受控制。

有人问：机器学习输入人类经验的样本，AI机器不就是根据问题，搜索这些经验库推理回答，这跟符号主义的专家系统有什么不同？这是不明白什么是联结主义机器的学习，这儿不是像符号主义AI那种搜索经验、推理回答。神经网络在学习中，自行消化样本，从中抽象出相似的模式，化成联结的参数，在应用阶段是由这些参数确定的函数，表现出模式识别的功能来回答问题。它与动物的本能相似，是按联想方式工作的。所以它能产生“直觉”，得出样本之外的新知识。这在80年代的神经网络复兴的研究中，被称为从样本中“涌现”出来性质，神经网络拥有的是这样的智能。符号主义的智能，不能得出输入知识库逻辑之外的新知识，如果库中有不相容的知识，那结果就乱套了。而神经网络的学习，少量的样本，联想很丰富，比较“想当然”，更多正确的样本，加强了正确的识别，纠正了少数可能错误的样本，结果就越精准。就像人类经验越丰富就越少出错。机器能够吸收积累比人多得多的经验，“瞑想”也快得多。

这么说，对高智能的联结主义机器，如同老贼近乎妖，我们就不能理解了？

那也未必。只不过我们难以用理性来分析。

人脑中有150-200亿个神经元，每个神经元有几千个联结。2015年谷歌最大的人工神经网络有112亿个参数，世界最高Digital Reasoning的有160亿，数量与人脑相比还差几千倍。实现的只是人类智力的某项功能，离综合智能还很远。生物在复杂的环境变化，残酷的竞争压力下进化，没有一定正确的方向，没有必胜的策略，也没有涵盖一切无往不胜的智能。就像万物之灵的人类不如动物对灾难敏感，蟑螂老鼠对环境比人更能适应。它们都有人类所不及的某种智能。人类也有许多不同于理性思维的感性智能。在生存竞争的这个大棋局中，有限可调参数的智能个体或群体，注定无法涵盖近乎无限的博弈变数。所以只有在某方面相较的特长和聪慧，没有在一切都是优越的智能。霍金不是也受保健护士控制，爱因斯坦引以自豪的小提琴拉得也不怎么样，在赌场大杀四方记忆超强的雨人被平庸的哥哥带得团团转。有些专家学有所长，但常人一听都懂的含义，却闹不明白，喋喋不休，缺的是理解语言交流常识的智能。

几个高智商的理工男在争论，心中的女神钟意于谁？从家境，成绩，性格，人品，志向，兴趣爱好罗列了一系列条件，按柏拉图、弗洛伊德到马斯洛各种理论，分析推理，无不显现客观和严谨的高超理性，仍然得不出结果。路过一个美眉，听后笑道，“有没有情意怎么会不知道？俺们文科的从来不推理，俺们直接看眼神。”

也许对超级聪明的机器人，也没那么难懂。只是我们必须学会“看眼神”。

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