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我為什么不在乎人工智能

銘澤哲麟2020-01-18 08:59:44

有人聽說我想創業,給我提出了一些“忽悠”的辦法。他們說,既然你是程序語言專家,而現在人工智能(AI)又非常熱,那你其實可以搞一個“自動編程系統”,號稱可以自動生成程序,取代程序員的工作,節省許許多多的人力支出,這樣就可以趁著“AI 熱”拉到投資。


有人甚至把名字都給我想好了,叫“深度程序員”(DeepCoder = Deep Learning + Coder)。口號是:“有了 DeepCoder,不用 Top Coder!” 還有人給我指出了這方向最新的,吹得神乎其神的研究,比如微軟的 Robust Fill……


我謝謝這些人的關心,然而其實我并不在乎,也不看好人工智能。現在我簡單的講一下我的看法。


機器一樣的心


很多人喜歡鼓吹人工智能,自動車,機器人等技術,然而如果你仔細觀察,就會發現這些人不但不理解人類智能是什么,不理解人工智能有什么局限性,而且這些“AI 狂人”們的心,已經嚴重的機械化了。他們或多或少的失去了人性,仿佛忘記了自己是一個人,忘記了人最需要的是什么,忘記了人的價值。這些人就像卓別林在『大獨裁者』最后的演講里指出的:“機器一樣的人,機器一樣的心。”


每當提到 AI,這些人必然野心勃勃地號稱要“取代人類的工作”,“節省勞動力開銷”。暫且不討論這些目標能否實現,它們與我的價值觀,從一開頭就是完全矛盾的。一個偉大的公司,應該為社會創造實在的,新的價值,而不是想方設法“節省”什么勞動力開銷,讓人失業!想一下都覺得可怕,我創造一個公司,它最大的貢獻就是讓成千上萬的人失業,為貪得無厭的人節省“勞動力開銷”,讓貧富分化加劇,讓權力集中到極少數人手里,最后導致民不聊生,導致社會的荒蕪甚至崩潰……


我不可想象生活在那樣一個世界,就算那將使我成為世界上最有錢的人,也沒有了意義。世界上有太多錢買不來的東西。如果走在大街上,我看不到人們幸福的笑容,悠閑的步伐,沒有親切的問候,關愛和幽默感,看不見甜蜜浪漫的愛情,反而看見遍地痛不欲生的無家可歸者,鼻孔里鉆進來他們留下的沖人的尿騷味,走到哪里都怕有人搶劫,因為人們實在活不下去了,除了偷和搶,沒有別的辦法活……


如果人工智能成功的話,這也許就是最后的結果。幸運的是,有充足的證據顯示,人工智能是永遠不會成功的。


我的人工智能夢


很多人可能不知道,我也曾經是一個“AI 狂熱者”。我也曾經為人工智能瘋狂,把它作為自己的“偉大理想”。我也曾經張口閉口拿“人類”說事,仿佛機器是可以跟人類相提并論,甚至高于人類的。當深藍電腦戰勝卡斯帕羅夫,我也曾經感嘆:“啊,我們人類完蛋了!” 我也曾經以為,有了“邏輯”和“學習”這兩個法(kou)寶(hao),機器總有一天會超越人類的智能。可是我沒有想清楚這具體要怎么實現,也沒有想清楚實現了它到底有什么意義。


故事要從十多年前講起,那時候人工智能正處于它的冬天。在清華大學的圖書館,我偶然地發現了一本塵封已久的 Peter Norvig 的大作『Paradigms of Artificial Intelligence Programming』(PAIP)。像個考古學家一樣,我開始逐一地琢磨和實現其中的各種經典 AI 算法。PAIP 的算法側重于邏輯和推理,因為在它的年代,很多 AI 研究者都以為人類的智能,歸根結底就是邏輯推理。他們天真地以為,有了謂詞邏輯,一階邏輯這些東西,可以表達“因為所以不但而且存在所有”,機器就可以擁有智能。于是他們設計了各種基于邏輯的算法,專家系統(expert system),甚至設計了基于邏輯的程序語言 Prolog,把它叫做“第五代程序語言”。最后,他們遇到了無法逾越的障礙,眾多的 AI 公司無法實現他們夸口的目標,各種基于“神經元”的機器無法解決實際的問題,巨額的政府和民間投資化為泡影,人工智能進入了冬天。


我就是在那樣一個冬天遇到了 PAIP,它雖然沒能讓我投身于人工智能領域,卻讓我迷上了 Lisp 和程序語言。也是因為這本書,我第一次輕松而有章法的實現了 A* 等算法,并且理解到里面的真諦。也是因為 PAIP,我第一次理解到了程序的“模塊化”是什么,我開始在自己的程序里使用小的“工具函數”,而不再擔心很多人憂心忡忡的“函數調用開銷”。PAIP 和 SICP 這兩本書,最后導致了我投身于程序語言領域,并且有幸獲得這個領域鼻祖們的指點。


在 PAIP 之后,我又迷了一陣子機器學習(machine learning),因為有人告訴我,機器學習是人工智能的新篇章。然而我逐漸的意識到,所謂的人工智能和機器學習,跟真正的人類智能,關系其實不大。相對于實際的問題,PAIP 里面的經典算法其實相當幼稚,復雜度很高,根本不可能解決大規模的實際問題。最重要的問題是,我看不出 PAIP 里面的算法跟“智能”有任何關系。而“機器學習”這個名字,完全就是一個幌子。很多人都看出來了,機器學習說白了就是統計學里面的“擬合函數”,換了一個具有迷惑性的名字而已。


嚇人的外衣之下


人工智能的研究者們總是喜歡抬出“神經元”一類的名詞來嚇人,跟你說他們的算法是受了人腦神經元工作原理的啟發。注意了,“啟發”是一個非常模棱兩可的詞,由一個東西啟發得來的結果,可以跟這個東西毫不相干。比如我也可以說,Yin 語言的設計是受了九陰真經的啟發 :P


世界上這么多 AI 研究者,有幾個真的研究過人腦,解刨過人腦,拿它做過實驗,或者讀過腦科學的研究成果?最后你發現,幾乎沒有 AI 研究者真正做過人腦或者認知科學的研究。著名的認知科學家 Douglas Hofstadter 早就在接受采訪時指出,這幫所謂“AI 專家”,對人腦和意識(mind)是怎么工作的,其實完全不感興趣,也從來沒有深入研究過,卻號稱要實現“通用人工智能”(Artificial General Intelligence, AGI),這就是為什么 AI 直到今天都只是一個虛無的夢想。


縱觀歷史上機器學習能夠做到的事情,都是一些字符識別(OCR),語音識別,人臉識別一類的,我把這些統稱為“識別系統”。當然,識別系統是很有價值的,我經常用手機上的語音輸入法,人臉識別對于警察和間諜機關,顯然意義重大。雖然很重要,識別系統跟真正的“智能”,卻相去非常遠,而且這些識別系統的普及,導致了人工智能的能力被嚴重的神化。說白了,這些識別系統,也就是統計學的擬合函數能做的事情:輸出一堆像素或者音頻,輸出一個個的單詞文本。很多人分不清“文字識別”和“語言理解”的區別。OCR 和語音識別系統,雖然能依靠統計的方法,知道你說的是哪些字,卻不能真正理解你在說什么。


聊一點深入的話題,看不懂的人可以跳過這一段。“識別”和“理解”的差別,就像程序語言里面“語法”和“語義”的差別。程序語言的文本,首先要經過詞法分析器(lexer),語法分析器(parser),才能送進解釋器(interpreter),只有解釋器才能實現程序的語義。類比一下,自然語言的語音識別系統,其實只相當于程序語言的詞法分析器(lexer)。大部分的 AI 系統,連語法分析器(parser)都沒有,所以主謂賓,句子結構都分析不清楚,更不要說理解其中的含義了。IBM 的語音識別專家 Frederick Jelinek 曾經開玩笑說:“每當我開掉一個語言學家,識別率就上升了。” 其原因就是語音識別僅相當于一個 lexer,而語言學家研究的是 parser 以及 interpreter。當然了,你們干的事情太初級了,所以語言學家幫不了你們,但這并不等于語言學家是沒有價值的。


各大公司最近叫得最響亮的“AI 技術”,就是 Siri,Cortana,Google Assistant,Amazon Echo 一類含有語音識別功能的工具,叫做“個人助手”。這些東西里面,到底有多少可以叫做“智能”的東西,我想用過的人都應該明白。我每一次試用 Siri 都被它的愚蠢所折服,可以讓你著急得砸了水果手機。那另外幾個同類,也沒有好到哪里去。很多人被“微軟小冰”忽悠過,咋一看真能理解你說的話,然而聊一會你就發現,小冰不過是一個“網絡句子搜索引擎”而已。它只是按照你句子里的關鍵字,隨機搜出網上已有的句子。大部分這類句子出自問答類網站,比如百度知道,知乎,等等。一個很簡單的實驗,就是反復發送同一個詞給小冰,比如“智能”,看它返回什么內容,然后拿這個內容到 Google 或者百度搜索,你就會找到那個句子真正的出處。人都喜歡自欺欺人,看到幾個句子回答得挺有“詩意”,就以為它是在跟你對話,而其實它是牛頭不對馬嘴,所以你才感覺有“詩意”。大部分人跟小冰對話,都喜歡只把其中“符合邏輯”的部分截圖下來,然后驚呼:“哇,小冰好有趣!” 他們沒有告訴你的是,沒貼出來的對話,幾乎全都是雞同鴨講。


我并不是說這些產品完全沒有價值。我用過 Siri 和 Google Assistant,我發現它們還是有用的,特別是在開車的時候。因為開車時操作手機容易出事,所以我可以利用語音控制。比如我可以對手機說:“導航到最近的加油站。” 然而實現這種語音控制,根本不需要理解語言,你只需要用語音識別輸入一個函數調用:導航(加油站)。個人助手在其它時候用處都不大。我不想在家里和公共場所使用它們,原因很簡單:我懶得說話,或者不方便說話。點擊幾下屏幕,我就可以精確地做到我想要的事情,這比說話省力很多,也精確很多。個人助手完全不理解你在說什么,這種局限性本來無可厚非,然而各大公司卻拿這些個人助手來煽風點火,各種夸大,閉口不提他們的局限性,讓外行們以為人工智能就快實現了,這就是為什么我必須鄙視一下他們。


由于有了這些“個人助手”,有些人就號稱類似的技術可以用來制造“機器客服”,使用機器代替人作為客服。他們沒有想清楚的是,客服看似“簡單工作”,跟這些語音控制的玩意比起來,難度卻是天壤之別。客服必須理解公司的業務,必須能夠精確地理解客戶在說什么,必須形成真正的對話,要能夠為客戶解決真正的問題,而不能只抓住一些關鍵字進行隨機回復。另外,客服必須能夠從對話信息,引發現實世界的改變,比如呼叫配送中心停止發貨,向上級請求滿足客戶的特殊要求,拿出退貨政策跟客戶辯論,拒絕他們的退貨要求,抓住客戶心理,向他們推銷新服務等等,各種需要“人類經驗”才能處理的事情。所以機器能不但要能夠形成真正的對話,理解客戶的話,它們還需要現實世界的大量經驗,需要改變現實世界的能力,才可能做客服的工作。由于這些個人助手全都是在忽悠,所以我看不到有任何希望,能夠利用現有的技術實現機器客服。


很多人看到 AlphaGo 的勝利,以為所謂 Deep Learning 終究有一天能夠實現人類級別的智能。在之前的一篇文章里(http://www.yinwang.org/blog-cn/2016/03/09/alpha-go),我已經指出了這是一個誤區。很多人以為人覺得困難的事情(比如圍棋),就是體現真正人類智能的地方,其實不是那樣的。我問你,心算除法(23423451345 / 729)難不難?這對于人是很難的,然而任何一個傻電腦,都可以在 0.1 秒之內把它算出來。圍棋,國際象棋之類也是一樣的原理。這些機械化的問題,根本不能反應真正的人類智能,它們只需要蠻力。


縱觀人工智能領域發明過的嚇人術語,從 Artificial Intelligence 到 Artificial General Intelligence,從 Machine Learning 到 Deep Learning,…… 我總結出這樣一個規律:人工智能的研究者們特別喜歡制造嚇人的名詞,當人們對一個名詞失去信心,他們就會提出一個不大一樣的,新的名詞,免得人們把對這個名詞的失望,轉移到新的研究上面。然而這些名詞之間,終究是換湯不換藥。因為沒有人真的知道人的智能是什么,所以也就沒有辦法實現“人工智能”。


生活中的每一天,我這個“前 AI 狂熱者”都在為“人類智能”顯示出來的超凡能力而感到折服。甚至不需要是人,任何高等動物(比如貓)的能力,都讓我感到敬畏。我發自內心的尊重人和動物。我不再有資格拿“人類”來說事,因為面對這個詞匯,任何機器都是如此的渺小。


自動編程是不可能的


現在回到有些人最開頭的提議,實現自動編程系統。我現在可以很簡單的告訴你,那是不可能實現的。微軟的 Robust Fill 之類,全都是在扯淡。我對微軟最近乘著 AI 熱,各種煽風點火的做法,表示少許鄙視。不過微軟的研究員也許知道這些東西的局限,只是國內小編在夸大它的功效吧。


你仔細看看他們舉出的例子,就知道那是一個玩具問題。人給出少量例子,想要電腦完全正確的猜出他想做什么,那顯然是不可能的。很簡單的原因,例子不可能包含足夠的信息,精確地表達人想要什么。最最簡單的變換也許可以,然而只要多出那么一點點例外情況,你就完全沒法猜出來他想干什么。就連人看到這些例子,都不知道另一個人想干什么,機器又如何知道?這根本就是想實現“讀心術”。甚至人自己都可以是糊涂的,他根本不知道自己想干什么,機器又怎么猜得出來?所以這比讀心術還要難!


對于如此弱智的問題,都不能 100% 正確的解決,遇到稍微有點邏輯的事情,就更沒有希望了。論文最后還“高瞻遠矚”一下,提到要把這作法擴展到有“控制流”的情況,完全就是瞎扯。所以 RobustFill 所能做的,也就是讓這種極其弱智的玩具問題,達到“接近 92% 的準確率”而已了。另外,這個 92% 是用什么標準算出來的,也很值得懷疑。


任何一個負責的程序語言專家都會告訴你,自動生成程序是根本不可能的事情。因為“讀心術”是不可能實現的,所以要機器做事,人必須至少告訴機器自己“想要什么”,然而表達這個“想要什么”的難度,其實跟編程幾乎是一樣的。實際上程序員工作的本質,不就是在告訴電腦自己想要它干什么嗎?最困難的工作(數據結構,算法,數據庫系統)已經被固化到了庫代碼里面,然而表達“想要干什么”這個任務,是永遠無法自動完成的,因為只有程序員自己才知道他想要什么,甚至他自己都要想很久,才知道自己想要什么……


有句話說得好:編程不過是一門失傳的藝術的別名,這門藝術的名字叫做“思考”。沒有任何機器可以代替人的思考,所以程序員是一種不可被機器取代的工作。雖然好的編程工具可以讓程序員工作更加舒心和高效,任何試圖取代程序員工作,節省編程勞力開銷,克扣程序員待遇,試圖把他們變成“可替換原件”的做法(比如 Agile,TDD),最終都會倒戈,使得雇主收到適得其反的后果。同樣的原理也適用于其它的創造性工作:廚師,發型師,畫家,……


所以別妄想自動編程了。節省程序員開銷唯一的辦法,是邀請優秀的程序員,尊重他們,給他們好的待遇,讓他們開心安逸的生活和工作。同時,開掉那些滿口“Agile”,“Scrum”,“TDD”,“軟件工程”,光說不做的扯淡管理者,他們才是真正浪費公司資源,降低開發效率和軟件質量的禍根。

傻機器的價值


我不反對繼續投資研究那些有實用價值的人工智能,然而我覺得不應該過度夸大它的用處,把注意力過分集中在它上面,仿佛那是唯一可以做的事情,仿佛那是一個劃時代的革命,仿佛它將取代一切人類勞動。我的個人興趣,其實不在人工智能上面。那我要怎么創業呢?很簡單,我覺得大部分人其實不需要很“智能”的機器,“傻機器”才是對人最有價值的。所以設計新的,可靠的,造福于人的傻機器,應該是我創業的目標。當然我這里所謂的“機器”,包括了硬件和軟件。


只舉一個例子,有些 AI 公司想研制“機器傭人”,可以自動打掃衛生做家務。我覺得這問題幾乎不可能解決,還不如直接請真正智能的——阿姨來幫忙。我可以做一個阿姨服務平臺,方便需要服務的家庭和阿姨進行配對。給阿姨配備更好的工具,通信,日程,支付設施,讓她工作不累收錢又方便,讓家庭也省心放心,那豈不是兩全其美?哪里需要什么智能機器人,難度又高,又貴又不好用。顯然這樣的阿姨服務平臺,結合真正的人的智能,輕而易舉就可以讓那些機器傭人公司死在萌芽之中。


當然我不會真去做個阿姨服務平臺,我只是舉個例子。許許多多對人有用的傻機器,還在等著我們去發明。這些機器設計起來雖然需要靈機一動,然而實現起來難度卻不高,給人帶來便利,經濟上見效也快。這些東西不對人的工作造成競爭,反而可能制造更多的就業機會,可以說是利國利民。利用人的智慧,加上機器的蠻力,讓人們又省力又能掙錢,才是最合理的發展方向。


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風趣幽默的劉哲麟老師以“逢會必到,必有收獲”八字箴言,每次課程都以“學到不如悟到,悟到不如用到,唯有用到才是真正得道”作為結束語,以警示學員要學以致用。

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