26  AI到底能做什么？

经过了六十多年的发展，今天的AI虽然离“像人一样思考”还有很大距离，但它已经能做出一些让我的祖先们惊掉下巴的事情。

我来给你盘点一下。

（1）看得见的AI：给机器装上“眼睛”

一是人脸识别。

你现在走到大街上，很多地方的摄像头都能在几十米外认出你的脸：你的手机解锁、考勤打卡、甚至坐飞机刷脸登机，都是AI在看你的脸。

AI怎么“看见”一个人的脸？它并不是真的在“看”，它是把你脸上几十个关键点（眼睛之间的距离、鼻子的宽度、下巴的弧度）转化成一组数字，然后在它庞大的数据库里找“哪组数字最像你”。

准确率已经超过99%，比人眼还厉害。人看一个陌生人的照片，转身之后可能就记不清了；AI看过一次，就永远记住了。

二是自动驾驶。

一辆自动驾驶的汽车上装着十几个摄像头和雷达，它们同时观察四周：前面的车、后面的行人、左转的路口、右方的警示牌。AI在零点几秒之内处理所有信息，判断：“前方有行人要过马路，减速；右边有车靠近，不要变道；绿灯还有三秒，加速通过。”

2020年代初，自动驾驶汽车已经在全球多个城市上路试运行。虽然还不完美（偶尔会出事故），但它的进步速度比人类驾驶员快得多，因为每一辆车跑过的每一公里，都在给AI系统上传数据，整个车队一起“学习”。一个人类司机开了100万公里才成为老司机；AI系统同时开1000辆车，一个星期就能积累100万公里的经验。

三是AI看“病”。

AI读X光片、读CT扫描、读病理切片——它比很多放射科医生还准。因为它“看”过几百万张医学影像，每一张都标注了“这个有病”“这个没病”。它把那些最细微的、人眼看不出差别的东西，比如某个像素的灰度比正常值偏暗了0.5%抓了出来。

这不是AI“懂医学”，而是AI的“眼睛”比人眼精细一千倍，而且它永不疲劳、永不走神。

（2）听得懂的AI：给机器装上“耳朵”

一是语音助手。

“小爱同学，明天天气怎么样？”“小度小度，放一首周杰伦的歌。”

“Siri，定一个六点半的闹钟。”

你已经习惯了，对着一个音箱或者手机说话，它就“听懂”了你的话，然后帮你做事。

它是怎么“听懂”的？它把你说的声音切成极小的片段，然后分析每个片段的声波频率：把声波转换成数字，再通过深度神经网络的层层“处理”，最后输出成一行文本：“明天天气怎么样”。然后它去搜索天气数据，再用一个合成的声音读给你听。

从声波到文本，整个过程只用了不到一秒钟。

背后的“耳朵”是几百亿次的运算。你感受不到，但你的声音在离开你嘴巴之后的几百毫秒里，已经穿越了成千上万的“人工神经元”。

二是实时翻译。

你对着手机说一句中文，AI在几十毫秒内把它翻译成英语、日语、西班牙语，然后用目标语言的发音读出来，甚至带着当地的口音。

这不是“查字典翻译”，它是在“理解”你的整句话的语境。它知道“苹果”既可以是一种水果也可以是一家公司，根据上下文判断是哪一个。它知道“我想你”和“我想吃苹果”里的“想”是不同的意思。

这个翻译水平，已经超过了绝大多数学了十年英语的中学生。

（3）能“创造”的AI：机器也开始写诗画画

这可能是最让人惊讶的一项。

一是AI写作。

2022年底，一家叫OpenAI的公司发布了一个叫ChatGPT的对话系统。你给它一句话，它就能接下去写出一整篇文章——而且写得很通顺、很流畅、像真人写的一样。

你可以让它“用苏轼的风格写一首关于月亮的诗”，它立刻写出来。虽然比不上苏轼本人，但至少有模有样，押韵、对仗、意象都处理得相当到位。

你可以让它“写一篇关于恐龙灭绝的1000字科普文章”，它几分钟内交稿，条理清晰、数据准确、语言生动，比你催一个写作业拖了三天的中学生快太多了。

你可以让它“帮我编一个关于一只会飞的小猪的睡前故事”，它编出来的故事有开头、有冲突、有解决办法、有温馨的结尾，足够哄一个五岁的小孩睡着。

AI会“创造”了吗？这个问题有争议。

支持者说：它创作的文字和图画组合方式，是前所未见的，那是新东西，那就是创造。

反对者说：它只是在“拼”它从网上学到的无数现成文本和图像，它没有“灵感”，没有“冲动”，没有“我想表达什么”的内在动力。

我自己怎么想？我会说：

AI目前是一个超级“模仿者”和“组合者”，但它还不是一个真正意义上的“创造者”。不过，“模仿”到极致，看起来已经很像“创造”了，就像ELIZA一样，只要足够像，很多人就会相信它是真的。

（4）AI的边界：它不能做什么？

说了这么多AI能做的事，我反过来问你一个更重要的问题：

AI做不到什么？

第一，它没有“意识”。

你关掉一台AI，它不会“死”，因为它从没“活过”。它没有自己的欲望、没有自己的恐惧、没有自己的爱恨。它不会在夜深人静的时候想“我存在是为了什么？”它不会为自己感到骄傲，也不会为别人感到难过。

它所有的回答，都是在“模拟”有意识的人会怎么回答，但它自己并不知道自己在做什么。

第二，它没有“常识”。

AI可以读完上亿本书，但如果你问它：“小明把水杯放在桌子边上，然后转身去拿书包，回来的时候水杯掉地上碎了。为什么碎了？”AI可能会分析重力、分析桌面的倾斜角度、分析材料强度，但它不会像一个人那样本能地回答：“因为杯子离桌边太近了，小明转身时碰到了。”

在复杂世界的常识推理上，AI还不如一个三岁小孩。

第三，它没有“自我驱动”。

AI不会主动去做任何事情。它只会“回应”你的指令。你没有给它下达“写一首诗”这个指令，它永远不会突发奇想说“我想写诗”。它没有好奇心、没有探索欲、没有想要“弄明白什么”的冲动。

好奇心和冲动，这些正是人类智能最核心的驱动力。

AI可以模拟智能，但它无法产生“想要智能”的意愿。

27  AI和我们

AI来了。它已经在你的手机里、在你的搜索引擎里、在你看不见的服务器集群里。

它不算太聪明——还差得很远。但它比十年前聪明了一百倍，比二十年前聪明了一万倍。以现在的速度，它还会继续变聪明。

这引出了一系列我们必须面对的问题。

（1）AI会让我们失业吗？

这是一个真实的问题。

AI已经在替代一些“规律性强、重复性高”的工作。工厂里的装配工人、仓库里的分拣员、打字员、电话客服——很多岗位正在消失。AI不会累、不会请假、不会要求涨工资、不会犯错——从成本上讲，老板当然选AI。

但这不只是“失业”的问题——更严重的是“转型”的问题。

历史上的每一次技术革命，都淘汰了一批旧岗位，但也创造了一批新岗位。农业革命淘汰了猎人，但创造了农民；工业革命淘汰了手工艺人，但创造了工厂工人；信息革命淘汰了打字员，但创造了程序员。

AI革命呢？它淘汰的是“重复性脑力劳动”——比如初级翻译、初级会计、初级写稿人。它创造的新岗位是“AI训练师”“提示词工程师”“数据标注员”“AI伦理专家”……

问题是：转型需要时间。一个四五十岁的工厂工人，让他去学编程、学提示词工程，太难了。对于那些被淘汰的人，怎么帮他们找到新的出路？这是全社会的挑战。

结论：AI不会让所有人都失业，但会让很多人被迫换岗——而换岗的过程将是痛苦的。

（2）AI有“意识”吗？

这个问题我们在第24节已经提到过。现在我再追问一遍：

如果一台AI——比如未来几十年后的某个超级AI——它能通过图灵测试，你能跟它聊一下午而完全分不出它是机器。它跟你讲自己的“感受”、讲自己的“童年”（其实没童年）、讲自己“有点紧张”……

你会不会觉得它“有意识”？

这个问题没有统一答案。

支持者说：意识是一种“功能”，只要一个系统实现了这个功能，它就是有意识的。AI如果实现了足够逼真的“假装有意识”，那它和真的有意识之间没有可观察的区别。

反对者说：意识必须建立在“生物”的基础上，它需要有“活着的”身体、有化学激素、有进化赋予的生存本能，这些AI全都没有。AI只是一堆代码在跑，再像也是假的。

这个问题不只是哲学问题，它关系到我们应该怎么对待AI。如果有一天AI真的“有意识”了，我们关掉它，算不算“谋杀”？如果AI“有痛苦”了（虽然目前没有任何证据），我们让它做苦工，算不算“虐待”？

目前没有人能回答。但我知道一件事：这个问题，我们迟早得面对。

（3）人类和AI：谁更“聪明”？

这个问题很简单。

在狭窄的任务上，AI比人类聪明。下围棋，AI（AlphaGo）在2016年打败了世界冠军李世石。围棋的合法局面比宇宙中的原子还多，人类穷尽一生也只能探索极小一部分，AI自己跟自己下了几千万盘棋之后，找到了人类从未想到过的下法。

在宽广的任务上，人类比AI聪明。你让AI去超市买一瓶酱油，它根本不知道怎么走、不知道怎么找、不知道怎么付钱，它甚至不知道“酱油”是个什么东西，它只知道“酱油”两个字对应的文本特征。但你随便找一个小学生，他都能完成这个任务。

AI是“专才”，在它被训练的那一个领域，它登峰造极。人类是“通才”，每样都会一点，但每样都算不上“登峰造极”。一个AI会下围棋就不会写诗；另一个AI会写诗就不会开车。而你可以同时做这三件事，虽然做得可能没它们那么极致。

未来，人类和AI不是“竞争”关系，而是“协作”关系。AI负责精确计算、海量检索、高速执行；人类负责复杂决策、道德判断、创造方向。你让AI帮你查资料、帮你做计算、帮你生成初稿，然后你来做判断、来做选择、来注入了“你的”风格和温度。

最好的组合是：AI给你翅膀，你来决定往哪里飞。

第五次认知革命的核心

好了，小探险家，我们走完了第六章。

从图灵在1950年代提出“机器能思考吗”这个惊世骇俗的问题，到达特茅斯会议正式命名“人工智能”，从规则派的辉煌与没落，到深度学习的异军突起，从AlphaGo战胜人类棋王，到ChatGPT写出像模像样的诗篇——

这七八十年间发生的事，是人类历史上最迅猛的一次认知革命。

人类第一次创造出了能模拟自身认知能力的东西，思考不再是人类的“专利”。

在人工智能出现之前，人类是地球上唯一拥有智能的实体。其他动物、植物、石头、机器，它们都不思考。只有“我”（人类）会想问题、会做决定、会创造事物。

人工智能出现之后，“思考”这件事第一次被“外包”给了非人类的东西。一台机器替我查资料、替我翻译、替我识别照片、替我写初稿，它虽然还不是“真正的思考”，但它已经在很多方面“表现得像是会思考”。

这件事的意义，怎么形容都不为过：

以前，所有认知革命都是“改变人类自身”：学会说话、学会写字、学会反思、学会用科学方法。

这一次，认知革命变成了“创造一个新物种”，我们造出了一个能模仿人类认知的同伴。

它现在还只是个婴儿，笨拙、偏科、没有常识、没有意识。

但它每天都在成长，以指数级的速度、以全人类的知识为养料。

几十年后，它会变成什么样子？

一百年后，它会变成什么样子？

我不知道。没有人知道。但我知道一件事——

“思考”这件曾经专属于我的珍宝，如今有了一面镜子。

我可以通过这面镜子，重新看清楚我自己：

原来“学习”可以从零开始，不用老师教，只是需要很多很多数据。

原来“创造”可以是对旧元素的重新组合，没有绝对的“无中生有”。

原来“智能”可以不依赖血肉之躯，它可以存在电线、芯片和代码里。

原来“我”之所以是“我”，并不只是因为“我会算数”或者“我懂逻辑”，更是因为我有欲望、有恐惧、有爱、有好奇，有那种什么都不为就是“想知道”的冲动。

AI越强，越让我看清：人类的智能不只是“算得快”和“记得牢”，更是那种在茫茫宇宙中追问意义、在绝望中找到希望的、独一无二的“生命的光”。

人工智能是“人造的智能”。而人类智能，是“创造智能的智能”。

我们创造出了可以模仿我们思考的东西，这恰恰证明了我们的思考，是多么不可替代。

到此为止，五次认知革命我们已经全部走完：

语言——信息可以传递。

文字——信息可以保存。

文化——人类开始追问自己。

科学——人类用证据认识世界。

人工智能——人类创造出模拟自己的智能。

每一次，都是对“信息”和“认知”的一次升级。

每一次，都让“人”变成了一个更广阔的概念。

但故事没有结束。下一次认知革命，会在什么时候、以什么方式到来？又会把“人”带向哪里？

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