近日果殼空間邀請到一位神秘嘉賓~
問題來了：Ta 是 誰？
看下面這部影片，猜猜看咯！
（圖片略大，耐心加載完，有驚喜！）
難道是新朱莉，艾麗西亞·維坎德？
果殼實驗室的技術宅們肯定享受不到這樣的福利T_T 有機會也會被「美麗也是技術活」的美姐們給搶去…
不過技術宅也有技術宅的偶像，這不5月19日，就邀請倫敦帝國理工學院的默裡·沙納漢教授，也就是電影《機械姬》的人工智慧技術顧問來到果殼實驗室舉辦線下沙龍，並接受了採訪。
△ 教授在實驗菌的邀請下，興致勃勃地玩起了泡泡
人工智慧的三個發展階段分為三部分，分別是弱人工智慧（Artificial Narrow Intelligence ，ANI），強人工智慧（Artificial General Intelligence，AGI），和超人工智慧（Artificial Superintelligence，ASI）。
從1997年「深藍」使用樹形檢索戰勝西洋棋冠軍，到2016年「阿爾法狗」使用深度學習，增強學習，和蒙特卡洛算法擊敗世界圍棋冠軍，這已是當今世界最先進的人工智慧技術，但仍處在最初級的弱人工智慧階段，因為只能處理單方面事情。
比如阿爾法狗可以給出程序設計者和專業圍棋手都不是明白的妙手，但它只能下圍棋。不像是對手李世石除了可以玩圍棋外，還可以聊天和陪伴等。
而如何從弱人工智慧進化到強人工智慧呢？教授說到，硬體方面的計算能力最低需要每秒達到一百萬兆浮點計算，也就是10的18次冪。而現在全世界最強大的超級計算機「天河二號「運算能力也才達到每秒33.86千萬億次浮點運算。所以說強人工智慧的硬體起碼需要比「天河二號「強33倍。
除了計算能力外，強人工智慧還需要知道如何使用這些計算能力。現在計算機上運行的兩個最前沿的人工智慧軟體是「機器學習」和「計算機視覺」，但是還不夠，強人工智慧需要更多的軟體。
這些軟體需要有創新能力（creation），常識（common sense），和抽象概念（concept）。阿爾法狗只知道在圍棋領域的創新，無法在其它領域創新；阿爾法狗除了下圍棋，並不具有其它常識，比如圍棋在這個世界的地位和意義；阿爾法狗還需要有總結抽象概念的能力，去和外界交流想法。
現在大概有三條通往強人工智慧的路：
一是傳統的機械方法，比如人並沒有製造出類似於鳥類的撲翼系統，而是通過固定翼的飛機翱翔天空；
二是複製大自然，也就是完全複製人類大腦；再一個是兩者的結合。
如果有一天我們達到了強人工智慧，那距離超人工智慧就不遠了。因為超人工智慧最重要的一點就是可以自我改進。一旦超人工智慧意識到它的本質是以電子工程為基礎以後，它將會突破這些限制，比如加速硬體的升級，通過加大儲存信息種類來增加對外面世界的認知等等。
那一刻，便是「奇點」的到來。
1.請問你是如何被邀請成為電影《機械姬》的技術顧問的？
電影的導演亞歷克斯·加蘭從我上本書《Embodiment and the Inner Life》中得到一些啟發，於是給我發了封郵件。在郵件中說這本書清晰了他對人工智慧和自我意識的認識，並邀請我一起吃午飯。於是接下來我和導演吃了好幾次午飯，對一些臺詞做了評論，並研究電影的邏輯是不是正確等。
2. 請問你覺得你對電影《機械姬》最大的貢獻是什麼？
很難量化出來，可能更多的是在人工智慧和自我意識的理解上對導演有影響吧。比如機器人的自我意識，我們人類如何對待一個有了自我意識的機器人。雖然電影最後機器人傷害了人類，但最初她是一個受害者。她被囚禁在了一個封閉的空間，沒有自由。但是看電影的觀眾並不覺得這有什麼問題，人類往往會原諒人類所犯下的錯誤。
3. 請問你在倫敦帝國理工學院進行哪些方面的教學和研究呢？
搜索我名字的時候，出現的結果是「認知機器人教授」。那是因為在授予教授頭銜時，我的研究領域是機器人。而我現在主要是研究人工智慧，同時我還在教「計算機神經網絡」的課。
4. 那你當初是怎麼喜歡上機器人這個專業的。
小時候讀艾薩克·阿西莫夫小說時產生的興趣，於是我決定進入這個領域。高中的時候自學了編程，大學到博士便一直以計算機科學為專業。
5. 你現在最感興趣的領域是什麼？
我現在最感興趣的領域是深度強化學習 (Deep Reinforcement Learning) 。增強學習 (Reinforcement Learning) 的原理是通過試驗和犯錯，從錯誤中學習。然後再和深度學習 (Deep Learning) 的人工神經網絡結構相結合，就是「深度強化學習」了，這也是AlphaGo的核心技術。
6. 為什麼我們需要研究人工智慧呢？
這需要分短期和長期來看。短期的話，比如現在有幾千種應用背後有人工智慧的技術，像Siri等語音助手，對於英文的語音識別已經非常成熟了，這些應用將會大大的方便我們的生活。還有自動駕駛汽車，這將會減少車禍的發生。在醫療領域將會迎來一場革命，人工智慧將會對採集到的各項身體數據進行分析和建模，找到最適合於這個人的個性化解決方案。
長期來說，人工智慧將會從事些更加困難的問題。比如幫助你了解這個世界；和你交談，真正的了解你的需求，成為你的朋友等等。
7. 成為朋友？那你的意思是人工智慧的未來會是類人機器人嗎？
過去我對類人機器人非常感興趣，認為如果要了解人類，機器就必須是和人差不多的。但是我最近認為，類人機器人只是一個小眾的市場，很多人工智慧產品都不是人形的。最突出的例子就是自動駕駛汽車了，它是機器人，但不是人形的機器人，它是汽車形狀的機器人。還有營救機器人，從火災或地震現場把被困的人營救出來。你不需要它是人形的機器人，你希望它越小越好。或者醫療機器人，你希望能把它注入到身體裡，去尋找癌細胞或者血栓等，也是越小越好。
8. 你認為人工智慧實現時，有什麼參考標準或定義嗎？
好難回答的問題，可能那一天如果真的到來，人類便會意識到。意識到人工智慧就在我們的身邊，做著和我們一樣的事情。
9. 你為什麼認為人工智慧一定會實現呢？
因為我們認為人類的大腦可以做到。大腦雖然非常複雜，但它依然是物質，遵循物理的法則。據我所知，我們可以複製所有的物理法則，計算機可以模擬大腦中所有的過程。當然了現在有了新的爭論，從數學角度上說，真實物理世界是連續數學，電子世界是離散數學。數學上本質的差異的確容易引起爭論，人工智慧到底能不能複製人腦。但我個人認為，計算機可以複製大腦中任意的工作過程。我們現在只是不知道如何複製大腦，這是工程領域的限制，並不是理論的限制。
10. 現在對大腦的研究如何和人工智慧進行結合？
可以理解為從哪種層級去複製大腦。量子的層級？還僅僅是腦電波的層級就可以了。現在還沒有一個準確的答案，但是我認為腦電波已經足夠了。當然，這還屬於科學假說的階段。我們對大腦模擬的程度已經非常成熟，但也要取決於你想要哪種層次的模擬。量子層級的模擬我們可能並不需要。
11. 為什麼你覺得能不能感到疼痛是一個很重要的標準？
疼痛意味著痛苦，因為動物會感到痛苦，所以人類對動物越來越好。如果人工智慧也能感到痛苦，這將決定人類對待人工智慧的態度。
12. 人工智慧可能會遇到些道德問題，請問該如何解決呢？
我們可以用程序來約束它，就跟法律來約束人類似的。人工智慧帶來的種種道德問題，並不是人工智慧引起的，它只是將人類一些沒有解決或者平時忽視的問題呈現了出來。如果我們人類解決了這些問題，只要把解決方案寫入程序中，讓人工智慧去執行就可以了。當然，這個過程做比說困難多了。
13. 你認為人類對人工智慧最大的誤解是什麼？
第一點是每當人工智慧在技術上取得突破的時候，人們就會覺得人工智慧馬上就要到來了，我們的生活很快就要像電影裡演的一樣了。而實際上，人工智慧離我們還有一段距離才能達到；另外被誤解的一點是人類會覺得人工智慧會和人類一模一樣，不僅僅是外觀，還有行為方式。
14. 那能預測一下人工智慧何時實現呢？
強人工智慧還需要很長時間，可能是10年以後，也可能100年以後。5~10年間，弱人工智慧技術將會不斷的提升人類生活質量。在2025年到2040年期間，可能會出現一些強人工智慧技術，但機率還是非常渺茫的。2040年到2100年期間，強人工智慧的實現可能性會增加，但技術上會存在一些不穩定性。到2100年，強人工智慧的發展將會達到一個新的高度。 而在更遙遠的下一階段，人工智慧可能會向超級人工智慧方向發展，即其行為和思考將超越人類。
15. 如果想學習人工智慧這個專業，那我該如何開始呢？
先要學會編程，所以計算機科學這個專業會是一個很好的入門。同時數學和物理專業的思維方式也很重要，我剛剛招的一位博士就是物理專業的。
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