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馬斯克們擔心的超級人工智能，和你手機里的小冰有什么區別？

和《終結者》里發射核彈，奴役人類的“天網”不一樣，現在和大家密切相關的人工智能實際上還很弱。

在中文聊天機器人里最流暢的微軟小冰，能做的事情大概是和你聊上幾十個回合，猜一猜你心里想的哪位名人，最后給你唱首歌。但她距離和你成為真正的朋友還有距離。

智能助手里最厲害的 Google Assistant，可以從聊天記錄你整理日程，給你提前選擇好出行路線，或者告訴你搜過的某個航班的動態。但是它還沒辦法按照你交代的提綱幫你記篇日記。

懂得語言最多的 Google 翻譯或是微軟翻譯，他們能翻譯世上幾乎所有語言，甚至懂的瓦雷利亞語和克林貢語。但對于一個沒有學習過的新語言，它們是無能為力的。

換句話說，現在的 AI 人工智能，最多算是某種特定功能的自動工具。按照嚴格的“人工智能”來理解，它們是人工的、但還沒有智能。按照人工智能業界的定位，他們可以稱為“弱人工智能”。

在這些基礎人工智能之上，可以實現通用人工智能，最后達到超級人工智能的層次。

但其實雖然有這個層次的分野，但我們最多知道“通用人工智能”大概是能和人類一樣思考和學習，能夠舉一反三，甚至產生獨立意識。但究竟什么是超越人類的超級人工智能，現在還只是幻想。

而且所謂人工智能，這個東西不是一開始就和人類的“智能”有關。最大的問題是，現在還沒人知道人腦怎么工作，也沒有關于如何模擬人腦思考的算法。

Palm 創始人、硅谷著名科技創業者，同時也是腦科學家的杰夫·霍金斯的故事很好的說明了人工智能研究的局限。

霍金斯在 1979 年進入英特爾之后，萌發了了對腦科學的強烈興趣。但當時的主流研究對大腦一無所知。1979 年 9 月的《科學美國人》雜志做了一份關于大腦的專刊，DNA 的發現者之一佛朗西斯·克里克博士在刊中寫道：人類現在對大腦幾乎一無所知。克里克說，腦科學研究不僅是沒有理論，連框架都沒有。

受啟發想投入腦科學研究的杰夫·霍金斯申請麻省理工人工智能實驗室的學習，來開始對腦科學的研究。作為一個計算機科學研究者，他當時認為人工智能和人類的智能，也就是大腦的科學是密不可分的。

但麻省理工人工智能實驗室拒絕了杰夫·霍金斯的申請。麻省理工當時認為，人工智能只是計算機科學，和大腦關系不大。

做公司賺到錢的霍金斯 2002 年在加州成立了紅木神經科學研究所，專門從事腦神經科學方面的研究。他在演講中說道，腦科學研究非常重要，只有明白了大腦怎么運作，才能制作擁有智能的機器。

但目前的人工智能研究依然是在對人腦一無所知的前提下工作的。現在的人工智能，無論是小冰這樣的聊天機器人，還是特斯拉 Model S 這樣的自動駕駛機器，都是按照“輸入數據——產出行為”這種模式來研究的。

一年來熱度最高的人工智能項目，圍棋人工智能 AlphaGo 的研發過程比較典型的展示了所謂“弱人工智能”如何學習。

AlphaGo 基于一個算法，這個算法讓機器知道圍棋的基礎規則，但它增強棋力的方式需要很多樣本，也就是下棋的棋譜。在一開始 AlphaGo 是通過模仿人類的棋譜來學習的，但 AlphaGo 最大的突破在于開發了“增強學習”的模式，讓機器自己對弈，產生更多的棋譜，同時讓這些樣本產生足夠多的差異而不至于收斂，最終 AlphaGo 達到超越人類的成績。

可以看出，AlphaGo 的學習過程和人類是截然不同的。

主持發布小冰的時任微軟全球執行副總裁陸奇 圖片來源：好奇心日報

2016 年 8 月，《好奇心日報》在微軟小冰的發布會上采訪了時任微軟全球執行副總裁的陸奇。在問道關于現在生物學家還不清楚人類如何思考的當下，計算機科學界如何完成人工智能的研發這個問題，陸奇這樣的回答可以說明問題。

“工程學屆有一個想法，認為就算人類知道鳥兒如何飛翔，但發明飛機也不是對鳥的模仿。”他說，計算機工程學可以建立一個系統，模仿人類學習知識，產生行為的過程，就是人工智能。

換句話說，現在的人工智能還只是對智能行為的模仿。如果用一個人來作比方，弱人工智能注重行為，也就是你和他說一句話，他回答了，那么智能行為成立。但如果要開發一個通用人工智能，這個“人”即使在你不對話的時候也會思考，就像你我躺在床上冥想一樣，這時候即使不說話，你的智能依然存在。

總的來說，通用人工智能還是距離現在比較遙遠的東西。至于更高級的超級人工智能，我們只能從人類的基礎上加以幻想：你下一道命令，說“預測一下戰爭的走向”，接下來這個 AI 從互聯網上檢索內容，分析將領的性格，新聞的趨勢，經濟情勢的變化，歷史上類似戰例的結果，最后在一秒內得出一個報告。這大概可以算是超級人工智能。

研究緩慢也是反對者認為馬斯克們想多了的原因。畢竟，現在硅谷還只是造出更多更快更好用的“工具”，看上去并沒有更接近“智能”。

馬斯克們目前的倡議是建立一個系統來評估智能程度，同時真的針對人工智能災難進行技術預案，同時建立一個類似“機器人三定律”的規則來規定人工智能的行為。監管介入在這里也是必不可少的。

在預防人工智能作惡這件事上，馬斯克們有些事沒有說出來

OpenAI 吸引投資、拉小公司入伙。在呼吁監管、預防人工智能威脅意外，它們做的另一件事情是集合小公司的力量，在 AI 的研發上縮短和大公司的距離。

從最初的參與者就能看出來。

OpenAI 有一個高尚的使命，防范人工智能研發走偏。但全球最大的五個科技公司，蘋果、Google、Facebook 沒有一個參與其中。

微軟和亞馬遜出現在支持者名單里，只是因為它們的云計算平臺被用于 OpenAI 參與者的計算。

這五個公司各自擁有超過十億用戶，掌握海量數據，并且都組建了至少數百人的團隊研發人工智能。

而 OpenAI 參與者都是對人工智能研發有訴求，但相對這些巨頭，又相對缺少數據和資本的公司。

馬斯克的特斯拉汽車，最重要的賣點就是自動駕駛 圖片來源：The Daily Beast

伊隆·馬斯克自己的公司特斯拉重點放在自動駕駛上面，人工智能是非常依賴的未來。

奧爾特曼作為孵化器 YC 的老板，旗下孵化了數十家市值規模在幾十、幾百億不等的創業公司，其中有眾多人工智能項目，比如聊天機器人 msg.ai，開源的深度學習算法 Skymind。

另兩位參與者，LinkedIn CEO 霍夫曼和彼得·蒂爾都是著名的投資人。尤其是蒂爾，他自己的創業公司 Palantir 是一家和大數據以及人工智能相關的數據公司，主要業務是幫助政府執法機構分析潛在威脅等等。而且作為 Deepmind 的早期投資人，也就是開發AlphaGO，后來被 Google 收購的那家公司，他擁有的股份超過 25%，甚至遠遠超過了創始人哈薩比斯。

風險投資機構 Andreessen Horowitz 曾說，在人工智能等前沿領域，大公司擁有的資源可以讓他們吸引更多的研究者，比如 Google、Facebook、亞馬遜、微軟，甚至后來的蘋果。對于現在的人工智能研究者來說，用來訓練人工智能的數據非常寶貴而稀有，小公司聯合起來能縮短和大公司的差距。

沒什么比一個非盈利的開放聯盟更適合一起分享數據。

他們可能確實擔心有一天人工智能毀滅世界。但像平常一樣，商業領袖們站隊也都沒有違背公司的利益。