近日，《關(guān)于“雙一流”建設(shè)高校促進(jìn)學(xué)科融合加快人工智能領(lǐng)域研究生培養(yǎng)的若干意見(jiàn)》發(fā)布。人們不禁問(wèn)道：人工智能的時(shí)代真的到來(lái)了嗎？它會(huì)不會(huì)取代人類？我們應(yīng)該如何做準(zhǔn)備？人工智能新型人才應(yīng)該具備哪些素養(yǎng)？

針對(duì)這些問(wèn)題，清華大學(xué)未來(lái)實(shí)驗(yàn)室首席研究員、數(shù)字化先進(jìn)制造研究中心主任、英國(guó)謝菲爾德大學(xué)智能制造專業(yè)終身教授馬兆遠(yuǎn)，在其新書《人工智能之不能》中做了一番冷靜的講解。

1956年夏，約翰·麥卡錫（John McCarthy）和馬文·明斯基（Marvin Lee Minsky）等科學(xué)家在美國(guó)達(dá)特茅斯學(xué)院開(kāi)會(huì)研討“如何用機(jī)器模擬人的智能”時(shí)，首次提出“人工智能”這一概念，標(biāo)志著人工智能的誕生。從那以后，研究者們發(fā)展了眾多理論和算法，人工智能的概念也隨之?dāng)U展。2006年，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)算法取得重要突破，人工智能順勢(shì)迎來(lái)新一輪投資界和工業(yè)界的追捧。

廣義的人工智能指人所創(chuàng)造的、代替人從事某些思維行為的設(shè)備。它可以是算盤，可以是計(jì)算器、計(jì)算機(jī)，以至于超算中心上基于算法行為實(shí)現(xiàn)了類似于人類邏輯推理。從狹義講，從2006年開(kāi)始的這一波人工智能浪潮，是在已有科技的基礎(chǔ)上因?yàn)樯疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的突破而獲得的發(fā)展。

20世紀(jì)80年代，個(gè)人電腦的普及帶來(lái)了人類對(duì)人工智能的第二次恐慌，1997年計(jì)算機(jī)“深藍(lán)”戰(zhàn)勝了國(guó)際象棋特級(jí)大師加里·卡斯帕羅夫（Garry Kasparov），電影《終結(jié)者》和《機(jī)械戰(zhàn)警》都是這個(gè)時(shí)期的代表作品。2006年以后隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，人類迎來(lái)了對(duì)人工智能的第三次恐慌。美劇《西部世界》和電影《機(jī)械姬》就代表了這一階段人們對(duì)技術(shù)發(fā)展可能超越人類智慧的隱隱恐慌。美國(guó)未來(lái)學(xué)家雷·庫(kù)茲韋爾（Ray Kurzweil）提出奇點(diǎn)理論，被互聯(lián)網(wǎng)人追捧，人們擔(dān)心，到2049年，人工智能就可能超過(guò)人類，從此絕塵而去，人類會(huì)被機(jī)器人奴役，地球會(huì)被機(jī)器人統(tǒng)治。

人類天生具備的“秘密武器”

的確，在某些特定任務(wù)上，計(jì)算機(jī)已經(jīng)表現(xiàn)出了遠(yuǎn)超人類的能力。然而，在執(zhí)行通用性任務(wù)時(shí)，如回答問(wèn)題、感知以及醫(yī)療診斷，人工智能系統(tǒng)的能力變得越來(lái)越難以評(píng)估。

從認(rèn)知的方式上來(lái)講，人類的認(rèn)知過(guò)程與我們現(xiàn)在談?wù)摰娜斯ぶ悄苁遣灰粯拥?。?jīng)典邏輯不能突破哥德?tīng)柌煌陚涠ɡ?，但是，人卻具有這樣的能力。

人類有一種認(rèn)識(shí)相對(duì)準(zhǔn)確結(jié)論的直覺(jué)方法，這種方法與計(jì)算機(jī)式的方法不同，我們可以認(rèn)知新的事物和了解新的問(wèn)題，而不受哥德?tīng)柌煌陚涠ɡ淼南拗?。就?jì)算機(jī)的有限邏輯而導(dǎo)致的其內(nèi)在不完備而言，人卻從來(lái)不會(huì)受到這樣的困擾，因?yàn)槿颂焐哂型黄朴邢捱壿嫷哪芰Γ苍S這構(gòu)成了我們通常意義上說(shuō)的感性。這也許是我認(rèn)為這一代人工智能無(wú)法超越人類思維的數(shù)學(xué)邏輯層面的本質(zhì)原因。

社會(huì)需要的是終身學(xué)習(xí)者

我自從做了物理學(xué)教授，就越來(lái)越覺(jué)得工程的重要。我深深地覺(jué)得我們應(yīng)該去找到人類與機(jī)器的差別，至少它應(yīng)該影響我們今天的教育內(nèi)容。誰(shuí)都不想我們今天教給孩子們的技能，十幾二十年后他們長(zhǎng)大了才發(fā)現(xiàn)機(jī)器做得比他們要好得多。

我憑著直覺(jué)感到，在車間伴隨著時(shí)時(shí)思考并探索和嘗試的動(dòng)手能力，力學(xué)的、電學(xué)的、材料的，是無(wú)法輕易被機(jī)器取代的，相反，坐辦公室的工作，卻很容易被機(jī)器取代。

我一直沒(méi)有找到好的證明，直到有一天，跟我的導(dǎo)師基思·伯內(nèi)特（Keith Burnett）先生聊起未來(lái)的工廠所應(yīng)該營(yíng)造的氣氛。人們希望能夠在未來(lái)工廠營(yíng)造一種游戲的氛圍，讓年輕人以打游戲通關(guān)的心態(tài)從事創(chuàng)造性的工作。人工智能催化的以數(shù)字產(chǎn)業(yè)為主的知識(shí)研發(fā)目前還很難覆蓋手工業(yè)。比如，涉及基于大量操作經(jīng)驗(yàn)而形成的直覺(jué)，這是目前人工智能很難與人進(jìn)行比照的方向。因此，在制造業(yè)中，高級(jí)技術(shù)工人在工作過(guò)程中，所具有的結(jié)合數(shù)字化和制造業(yè)流程本身特點(diǎn)的技能，在人工智能時(shí)代會(huì)顯得尤為重要。

傳統(tǒng)工程教育容易造成工程教育活動(dòng)的開(kāi)展而忽視學(xué)生個(gè)體身心發(fā)展規(guī)律，忽視學(xué)生工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)構(gòu)建以及工程實(shí)踐中學(xué)生的組織和溝通能力的培養(yǎng)。

突破常規(guī)而有所創(chuàng)新說(shuō)起來(lái)也不難，但用到自己身上很難。當(dāng)我們比較了人工智能和人的根本區(qū)別，也比較了經(jīng)典系統(tǒng)和量子力學(xué)所預(yù)示的系統(tǒng)之間的差別，我們發(fā)現(xiàn)人類社會(huì)的發(fā)展趨勢(shì)是我們不再那么需要服從紀(jì)律的勞動(dòng)力，這些勞動(dòng)力可以輕易地被機(jī)器人取代。相反，社會(huì)對(duì)人的科學(xué)素養(yǎng)和人文底蘊(yùn)要求越來(lái)越高。這包括人對(duì)世界的認(rèn)知能力和人與人之間的溝通能力，也包括人對(duì)自身的感悟能力。社會(huì)需要的是具有創(chuàng)造力、充滿好奇心并能自我引導(dǎo)的終身學(xué)習(xí)者，需要他們有能力提出新穎的想法并付諸實(shí)施。