什麼是智能？| 每周一本書

在總裁讀書會精品課上，易寶支付聯合創始人兼總裁餘晨為我們推薦了《生命3.0》這本書，這周小書僮陪你一起來精讀這本書。

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在宇宙大爆炸發生之後的138億年中，最不可思議的事情之一就是，荒蕪一片、了無生機的物質之中竟然產生了智能。這究竟是如何發生的？未來會變成什麼樣？從科學的角度出發，應該如何講述宇宙中智能的歷史與命運？為了解決這些問題，這一章我們先來探索智能的構成要素和基礎。那麼，說一團物質擁有智能，到底意味著什麼？說一個物體能記憶、計算和學習，又意味著什麼？

智能（intelligence）：完成複雜目標的能力。

這個定義很廣，足以涵蓋所有定義，因為理解力、自我意識、解決問題的能力、學習能力等都屬於我們可能會遇到的複雜目標。同時，這個定義還能將《牛津英語詞典》中的定義「獲得和應用知識與技能的能力」也涵蓋進去，因為你也可以將「應用知識與技能」作為一個目標。

由於可能存在許多不同的目標，因此，也可能存在許多不同的智能。所以，從我們的定義出發，用IQ這種單一指標來量化人類、動物或機器是沒有意義的。

假設有兩個電腦程式，一個只會下象棋，另一個只會下圍棋，請問哪一個更智能？

這個問題並沒有標準答案，因為它倆各自擅長的事情沒法進行直接的比較。

不過，假如存在第三個電腦程式，它能夠完成所有目標，並且，它在某一個目標上，比如下象棋，做得遠比前面所說的兩個程序都好，而且在其他目標上完成得也不比它們差，那我們就可以說，第三個程序比前面兩個程序更加智能。

對智能進行分類，還有一種方法，那就是用「狹義」（narrow）和「廣義」（broad）來進行區分。

IBM公司的深藍（Deep Blue）計算機雖然在1997年戰勝了西洋棋冠軍加裡·卡斯帕羅夫（Garry Kasparov），但它能完成的任務範圍非常「狹窄」，因為它只能下象棋，儘管它的硬體和軟體都令人印象深刻，但它甚至不能在井字棋遊戲中戰勝一個4歲的兒童。

谷歌旗下DeepMind公司的「DQN」人工智慧系統能完成的任務範圍稍微廣一點：它會玩幾十種經典的雅達利電子遊戲，並且玩的水平與人類的水平不相上下，甚至更好。

相比之下，人類智能的寬度可比它們廣多了，人類能掌握多如牛毛的技能。只要經過訓練，假以時日，一個健康的兒童不僅能夠學會任何遊戲，還能學會任何語言、運動或職業技能。將人類智能和機器智能做個比較，我們人類會在寬度上立馬勝出。

不過，機器在某些比較狹窄的任務上勝過了我們，這些任務雖然小，但數量卻在與日俱增。

人工智慧可以勝出人類的任務

想像一下，如果用地形來比擬人類的能力，就可以畫出一幅「人類能力地形圖」，其中低地代表著「算數」和「死記硬背」，丘陵代表著「定理證明」和「下象棋」，高聳的山巒代表著「運動」「手眼協調」和「社交互動」。

不斷進步的計算機性能就好像水平面，正在逐步上升，淹沒整個陸地。半個世紀以前，它開始淹沒低地，將人類計算員和檔案員逐出了歷史舞臺。

不過，大部分地方還是「乾燥如初」。現在，這場洪水開始淹沒丘陵，我們的前線正在逐步向後撤退。

雖然我們在山頂上感到很安全，但以目前的速度來看，再過半個世紀，山頂也會被淹沒。由於那一天已經不遠了，我建議，我們應該建造一艘方舟，儘快適應航海生活！

人類能力地形圖

註：這張「人類能力地形圖」是機器人專家漢斯·莫拉維克提出的，其中，海拔高度代表這項任務對計算機的難度，不斷上漲的海平面代表計算機現在能做的事情。

隨著「海平面」持續上升，它可能會在某一天到達一個臨界點，從而觸發翻天覆地的變化。

在這個臨界點，機器開始具備設計人工智慧的能力。在這個臨界點之前，「海平面」的上升是由人類對機器的改進所引起的，但在這個臨界點之後，「海平面」的上升可能會由機器改進機器的過程推動，其速度很可能比人類改進機器的速度快得多，因此，很快，所有「陸地」都會被淹沒在水下。

這就是「奇點」理論的思想。這個思想雖然十分迷人，但卻充滿爭議。

計算機是通用機器，它們的能力均勻地分布在一個寬廣得無邊無際的任務區域上。不過，人類能力的分布卻沒那麼均勻。在對生存至關重要的領域，人類的能力十分強大，但在不那麼重要的事情上就很微弱。

計算機先驅艾倫·圖靈曾有一個著名的證明，假如一臺計算機能實施一組最小的特定運算，那麼，只要給它足夠的時間和內存，它就能被編程以實施其他任何計算機能做的任何事情。超過這個臨界點的機器被稱為「通用計算機」（universal computers），又叫作「圖靈通用計算機」（Turing-universal computers）。

就這個意義而言，今天所有的智慧型手機和筆記本電腦都算得上是通用計算機。

類似地，設計人工智慧所需的智能也有一個臨界點，我喜歡將這個臨界點視為「普遍智能」的臨界點：給它足夠的時間和資源，它就可以具備完成任何目標的能力，並且完成得和其他任何智能體不相上下。

比如，如果普遍智能認為自己需要更好的社交技能、預測技能或設計人工智慧的技能，那它就有能力去獲得這些技能；如果它想要了解如何建造一個機器人工廠，它也完全有能力去獲得建造工廠的技能。換句話說，普遍智能具備發展到生命3.0的潛力。