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近年，人工智能技術(shù)愈發(fā)火熱，機(jī)器人正在實(shí)現(xiàn)越來(lái)越多的功能。據(jù)《華爾街日?qǐng)?bào)》消息，NII (日本國(guó)立情報(bào)學(xué)研究所)最新研發(fā)的人工智能(AI)技術(shù)已經(jīng)可以在日本高考中考取511分的成績(jī)。日本大學(xué)入學(xué)考試總分為950分，而日本全國(guó)高考平均水平為416分，這就意味著這款“考試機(jī)器人”有80%的幾率被日本441家私立大學(xué)及33所全國(guó)性大學(xué)錄取。無(wú)獨(dú)有偶，在即將于北京召開(kāi)的2015世界機(jī)器人大會(huì)上，將會(huì)舉辦機(jī)器人足球明星表演賽，屆時(shí)，RoboCup機(jī)器人足球世界杯的國(guó)際、國(guó)內(nèi)冠軍聯(lián)隊(duì)都將登場(chǎng)，展示機(jī)器人的體育能力。

隨著技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器人變得“能文能武”，許多對(duì)于人類來(lái)說(shuō)復(fù)雜的事情對(duì)于他們都很簡(jiǎn)單。不過(guò)，在一些需要思考與憑感性認(rèn)知的問(wèn)題上，機(jī)器人卻顯出了其“短板”。

一、文能上考場(chǎng)，武能上球場(chǎng)，人工智能技術(shù)愈發(fā)成熟

日本這款機(jī)器人AI項(xiàng)目被稱為“東大機(jī)器人項(xiàng)目（Todai Robot Project）”，由日本NII研發(fā)。其最終目的是希望這款名為“Torobo坤”的考試機(jī)器人能夠在2012年通過(guò)日本頂級(jí)學(xué)府東京大學(xué)的入學(xué)考試。這一項(xiàng)目始于2011年，有超過(guò)100名的研究人員參與其中。“Torobo坤”從2011年開(kāi)始參加高考以來(lái)，連續(xù)兩年的得分都低于平均分?jǐn)?shù)線。此次511分的高考成績(jī)是這一項(xiàng)目啟動(dòng)以來(lái)的最高成績(jī)，這次考試包括數(shù)學(xué)、英語(yǔ)、歷史等一系列科目。而且有趣的是，在這款“考試機(jī)器人”的高考成績(jī)中，數(shù)學(xué)和歷史分?jǐn)?shù)很高，而物理成績(jī)較差。雖然它能夠回答許多物理問(wèn)題，但其語(yǔ)言組織能力還不夠。

在今年，中國(guó)的科大訊飛公司也加入了“東大機(jī)器人項(xiàng)目”的研究。該項(xiàng)目負(fù)責(zé)人、NII教授荒井紀(jì)子表示，科大訊飛在今年五月發(fā)郵件表示欲與NII共同開(kāi)發(fā)考試機(jī)器人。荒井紀(jì)子說(shuō)：“中國(guó)將推出一個(gè)國(guó)家級(jí)的項(xiàng)目，此項(xiàng)目為開(kāi)發(fā)出能夠通過(guò)大學(xué)入學(xué)考試的機(jī)器人，中國(guó)為此付出了巨大的努力，已經(jīng)做出了前三年的預(yù)算，此預(yù)算相當(dāng)于3個(gè)十億日元”。中國(guó)開(kāi)發(fā)機(jī)器人的目的，是使機(jī)器人在高考中能夠通過(guò)中國(guó)一流大學(xué)的入學(xué)考試。

除了“學(xué)霸屬性”的AI機(jī)器人，還有“體育健將屬性”的AI機(jī)器人。這幾天，中國(guó)男足又成為各大媒體及輿論調(diào)侃的對(duì)象，球迷們紛紛感嘆此生出線無(wú)望。但與之相比機(jī)器人球隊(duì)的表現(xiàn)卻出人意料。早在2001年，中國(guó)科大就組建了機(jī)器人足球藍(lán)鷹隊(duì)（WrightEagle）。與男足不同的是，這支機(jī)器人足球隊(duì)是全球最為優(yōu)秀的隊(duì)伍之一，也是我國(guó)第一支RoboCup（Robot World Cup機(jī)器人世界杯足球錦標(biāo)賽）團(tuán)隊(duì)。在歷次國(guó)家級(jí)和國(guó)際級(jí)比賽中取得了輝煌戰(zhàn)績(jī)，特別是在2D仿真機(jī)器人足球與仿真機(jī)器人足球這兩個(gè)比賽項(xiàng)目上遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于其他隊(duì)伍，甚至取得過(guò)世界冠軍的好成績(jī)。2008年，我國(guó)組建了第一支NAO機(jī)器人球隊(duì)，當(dāng)年就獲得了機(jī)器人世界杯比賽的亞軍。

說(shuō)起RoboCup的來(lái)源，可以回溯到1992年。當(dāng)時(shí)，哥倫比亞大學(xué)教授Alan Mackworth在其論文《On Seeing Robots》中，提出了讓經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的機(jī)器人來(lái)進(jìn)行足球比賽的假想。1993年，在東京舉辦了一場(chǎng)名為Robot J-League的機(jī)器人足球比賽，這場(chǎng)比賽就是RoboCup的前身。如今，RoboCup已舉辦了19屆，并成為了全球范圍內(nèi)最為頂尖的機(jī)器人賽事。RoboCup對(duì)參賽者的各方面素質(zhì)都有極高的要求，除了要求能夠通過(guò)對(duì)AI機(jī)器人的感知、學(xué)習(xí)以及決策能力的考驗(yàn)以外，還要求機(jī)器人能夠在人類足球規(guī)則內(nèi)完成比賽，與真實(shí)的賽事并無(wú)多大差別。RoboCup的終極目標(biāo)是希望通過(guò)舉辦大規(guī)模的機(jī)器人比賽，來(lái)促進(jìn)AI領(lǐng)域的研發(fā)與推廣。

能文能武，全方位發(fā)展的機(jī)器人讓我們感受到了人工智能技術(shù)的逐漸成熟。但是，在一些感性與需要思考的問(wèn)題上，機(jī)器人還是不能出色地完成任務(wù)。

二、不夠感性的AI仍需進(jìn)一步發(fā)展，強(qiáng)人工智能時(shí)代或?qū)⒌絹?lái)

雖然人工智能機(jī)器人技術(shù)愈發(fā)成熟，但是有些東西機(jī)器人還是無(wú)法進(jìn)行很好地理解，在一些需要憑借感性和直覺(jué)來(lái)做出分辨和選擇的事情上，機(jī)器人會(huì)顯得異常笨拙。比如機(jī)器人無(wú)法分辨陰影，無(wú)法判斷立體圖形，也無(wú)法從面部表情來(lái)判斷人的喜怒哀樂(lè)。在這一方面，人工智能機(jī)器人還遠(yuǎn)遠(yuǎn)未能達(dá)到要求。算機(jī)科學(xué)家Donald Knuth說(shuō)：“人工智能已經(jīng)在幾乎所有需要思考的領(lǐng)域都超過(guò)了人類，但是在那些人類和其他動(dòng)物不需要思考就能完成的事情上，它還差得很遠(yuǎn)”。

想要解決這一問(wèn)題，目前有兩種途徑。

第一，可以通過(guò)“人腦工程”等技術(shù)對(duì)人腦進(jìn)行模仿。人腦工程的核心是信息和計(jì)算機(jī)技術(shù)。該項(xiàng)目將開(kāi)發(fā)能夠?qū)崿F(xiàn)神經(jīng)信息學(xué)、腦部模擬和超級(jí)計(jì)算的信息和計(jì)算機(jī)技術(shù)平臺(tái)，以集合世界各地的神經(jīng)科學(xué)數(shù)據(jù)，并整合于統(tǒng)一的模型來(lái)模擬人腦，比對(duì)生物學(xué)數(shù)據(jù)并與全世界科學(xué)界共同分享資源。最終目標(biāo)是使神經(jīng)學(xué)家能夠?qū)⒒?、分子和?xì)胞與人類認(rèn)知和行為連接起來(lái)。近日，中國(guó)科技部，國(guó)家自然基金委等相關(guān)部門決定聯(lián)合啟動(dòng)“中國(guó)腦計(jì)劃”。此前，在人腦工程這一項(xiàng)目上，其他國(guó)家曾進(jìn)行了大量的投入。比如歐盟斥資10億歐元、美國(guó)投資30億美元支持本國(guó)的“人腦工程”項(xiàng)目研究。一旦這一項(xiàng)目成功，我們就可以使機(jī)器人以更加貼近人類的方式進(jìn)行思考。但是，由于人類大腦固有的復(fù)雜性以及技術(shù)存在的瓶頸，這一項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)還有待時(shí)日。

第二，可以通過(guò)“遺傳算法”模仿生物的進(jìn)化過(guò)程，讓人工智能在這一過(guò)程中慢慢擁有感性認(rèn)知的能力。遺傳算法（Genetic Algorithm）是模擬達(dá)爾文生物進(jìn)化論的自然選擇和遺傳學(xué)機(jī)理的生物進(jìn)化過(guò)程的計(jì)算模型，是一種通過(guò)模擬自然進(jìn)化過(guò)程搜索最優(yōu)解的方法。最初由美國(guó)Michigan大學(xué)J.Holland教授于1975年提出。并在《Adaptation in Natural and Artificial Systems》一書(shū)中做出了詳細(xì)的闡述。遺傳算法廣泛應(yīng)用在生物信息學(xué)、系統(tǒng)發(fā)生學(xué)、計(jì)算科學(xué)、工程學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、化學(xué)、制造、數(shù)學(xué)、物理、藥物測(cè)量學(xué)和其他領(lǐng)域之中。這一技術(shù)應(yīng)用在人工智能中的大概過(guò)程就是先建立一組自動(dòng)評(píng)價(jià)系統(tǒng)，之后通過(guò)類似生物繁殖的方式不斷運(yùn)作，優(yōu)勝劣汰，最終優(yōu)秀的程序會(huì)使人工智能愈發(fā)強(qiáng)大，這也是人工智能自我學(xué)習(xí)的原理之一。但是，真正的進(jìn)化需要幾億乃至幾十億年的時(shí)間，而通過(guò)技術(shù)用幾十年的時(shí)間達(dá)到幾億年的效果難度是極大的，這還需要技術(shù)的進(jìn)一步成熟。

但是，我們的身邊，人工智能其實(shí)無(wú)處不在。比如汽車的防抱死系統(tǒng)，手機(jī)上的語(yǔ)音助手、地圖導(dǎo)航，網(wǎng)上的翻譯軟件等等，都是人工智能，不過(guò)它們都屬于弱人工智能。弱人工智能觀點(diǎn)認(rèn)為不可能制造出能真正地推理和解決問(wèn)題的智能機(jī)器，這些機(jī)器只不過(guò)看起來(lái)像是智能的，但是并不真正擁有智能，也不會(huì)有自主意識(shí)。而我們現(xiàn)在正站在弱人工智能和強(qiáng)人工智能的臨界點(diǎn)上，雖然人類在時(shí)間軸上是無(wú)法看到未來(lái)的，但是改變確實(shí)在我們不知不覺(jué)中就悄然發(fā)生。2014年6月7日，人工智能軟件Eugene Goostman通過(guò)了“圖靈測(cè)試”，也讓我們意識(shí)到如果在強(qiáng)人工智能時(shí)代到來(lái)之后，我們會(huì)分不清人與機(jī)器，而這恰恰涉及到倫理問(wèn)題。

對(duì)于強(qiáng)人工智能時(shí)代的到來(lái)，我們還未完全做好準(zhǔn)備。但是，改變?cè)谇袑?shí)發(fā)生著，隨著技術(shù)的成熟，人工智能會(huì)在感性方面逐漸增強(qiáng)，我們應(yīng)該要學(xué)會(huì)適應(yīng)人工智能由弱到強(qiáng)的轉(zhuǎn)變，才有可能與之平等和諧地生活在一起。

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