人工智能VS人类智能 神经管理专家有话要说

　　本文由东莞屹鑫减速机转载：自AlphaGo两次战胜世界围棋冠军李世石的消息传出后，不少人开始恐慌，“AlphaGo已经赢了两局了，好可怕。”“机器人进步这么快，人类未来堪忧啊！”“人工智能的时代已经来了，再不努力，就等着被取代吧！”......

　　那么，人工智能真的会取代人类吗？人工智能VS人类智能，到底谁更厉害？

　　作为国内最早将神经科学引入到管理科学领域的学者，浙江大学管理学院神经管理学实验室主任马庆国教授最早提出了“神经管理学Neuro Management”的概念，并长期从事神经管理学、行为决策与决策神经科学等领域的研究。对于近日AlphaGo战胜人类的事件，他表示，剩下的几局AlphaGo可能还会赢，但这并不代表人工智能在未来能够完全取代人类。

　　

　　不同类型的人工智能，“威力”不同

　　马庆国教授表示，人工智能主要分为A、B两种不同类型，其中，A类是真正意义上的人工智能，它本身没有创造性，需要人事先设定好所有“规则”。当遇到问题时，它并不能像人类一样根据周围环境想办法。比如，人在过河的时候发现没有桥，会想出很多方法来解决过河的问题，例如找木头搭建简易桥。但计算机没有这样的能力，除非人事先给它设定“在需要过没有桥的河时，应找木头搭建简易桥”。但是，如果周围没有可以搭建简易桥的木头呢？人可以想其他办法，计算机就不行了。

　　当然，也可以给计算机设定一些有具体执行方案支撑的“抽象一点规则”，但计算机就只能在支撑“这些抽象一点的规则”的具体方案中，找“对策”。

　　没有创新造性，是A类人工智能的“死结”，也是它和人类智能最大的差别。在创造性这一点上，A类人工智能永远跟不上人类智能。

　　而对于另一种类型的人工智能，马庆国教授把它称作B类人工智能。他说，B类人工智能是指解决问题的方案，是可以穷极计算的，例如，围棋博弈就是这种情况。你我在比赛中出什么招，理论上是可以穷举计算的（把双方出招过程算完）。如果计算机可以快到“你的招一出来，计算机把后面可能的变化都算完了”，它直接就能找出最优方案，所以从这个层面来说，人是绝对打不过机器的。

　　“机器的计算速度非常快，哪怕3-5亿亿次的计算，天河2号计算机它一秒钟就可以算完了，而人根本无法做到。”

　　尽管计算机可以计算的如此之快，但还是不够解决人们不陌生的大规模的计算问题。例如，“货郎担问题”：有n个城市，已知城市间的距离，要找出一条最短的路线（一个城市只能到过一次），如何找出这条最优路线？5个城市，人可以用手工慢慢算，15个城市，人的手工就不行了（15的阶乘次），25个城市，一般的计算机就不行了。

　　尽管计算机可以计算的如此之快，但还是不够解决人们不陌生的大规模的计算问题。例如，“货郎担问题”：有n个城市，已知城市间的距离，要找出一条最短的路线（一个城市只能到过一次），如何找出这条最优路线？5个城市，人可以用手工慢慢算，15个城市，人的手工就不行了（15的阶乘次），25个城市，一般的计算机就不行了。

　　因此，马庆国教授认为，除了要看计算机的速度，还要靠算法。穷举法是最笨的办法。在我们运筹学里的优化中有很多算法是尽量避免穷极计算的。分支定界法（branchandbound）虽然与穷举法废油本质区别，但毕竟会节省很多计算次数。也就是说，人类在创造各种技术提升计算机速度外，也凭自己的智力想出来更多的算法，包括给计算机设定有可执行计算的支撑的“抽象规则”。

　　“这就是B类人工智能，随着计算速度的增长，它一定可以战胜人，因为人没有那样的力量快速做这样的运算。”

　　AlphaGo愈战愈勇，但始终做不到创造性

　　马庆国教授分析称，AlphaGo的算法是深度学习(DeepLearning)算法+蒙特卡罗（MonteCarlo）方法，它不是完全靠计算机的速度，因为在技术进步的每个时间点上，计算速度是有极限的，就算是在最快的速度下，也不可能穷尽。所以还必须要有算法。也就是说，AlphaGo的成功是计算机的速度+算法，而这个算法是深度学习加上蒙特卡罗，理解为某一种随机的算法，二者的结合是把人算法的智慧加上算法，最后求优化。

　　“AlphaGo不是穷极算法，因为要节省计算次数，穷极算法来不及算，所以它不能保证100%赢。”马庆国教授说，只有穷极算法，或者类似准穷极算法，才能够一步步精确的把最优算法找出来，那样才是机器准赢。如果漏掉了一些东西没算，那就也有可能输，但是这是小概率事件，非常少，因为它这个算法中还有一个功能叫学习。

　　“假设这次输了，他会把输和赢作对比，把这个算法进行自我改进，他的这种学习能力是一个逐渐增强的过程，比赛越多越会赢。而且无论是对方输，还是自己输，他都会总结经验，因此会越来越厉害，但始终做不到创造性。”

　　“假设这次输了，他会把输和赢作对比，把这个算法进行自我改进，他的这种学习能力是一个逐渐增强的过程，比赛越多越会赢。而且无论是对方输，还是自己输，他都会总结经验，因此会越来越厉害，但始终做不到创造性。”

　　人工智能不可能消灭人类

　　随着人工智能的迅猛发展，不少人开始担忧，人类未来可能会被人工智能取代。而且早在2014年，著名物理学家史蒂芬·霍金也表示，运用人工智能技术制造能够独立思考的机器威胁人类的生存。他对此非常担忧，认为：“人工智能的全面发展可能导致人类的灭绝。”

　　而马庆国教授却表示，他根本不担忧，并表示，没有这种可能性。

　　他说，再发达的人工智能也解决不了创造性的问题，它只能做到“你告诉他干什么，他就干什么”。“当然，人们可以从逻辑上说，创造性也是有规则的，我设计了这个规则，这个机器人不是有规则了吗？但事实上，那还是你设计的规则，在你的规则范围内创造的那个规则，他仍然不能创造。”

　　马庆国教授认为，真正的智能（人类智能）是根本说不清楚的，有些人想得出办法，也有些人想不出办法。但想办法是计算机做不到的，所以他不认为人工智能可以这么快的消灭人或者消灭人类智能。

　

　　人工智能和人类智能最大区别在于工作方式

　　对于人工智能与人类智能的区别，马庆国教授表示，人类脑真实的智能（人类智能）和计算机（人工智能）最大的区别在于大脑工作方式。

　　他说，尽管计算机也叫电脑，但它和人脑的工作方式完全是两回事。无论是存储，还是计算，大脑都是靠神经元、树突、轴突以及突触等相互衔接的结构，从神经元前面来的信号，到后面出去也有几十个甚至上百个连接方式。而不同的连接方式在工作中形成了不同的意识。“当然，关于意识的产生，这也只是我的推测。”

　　此外，马庆国教授还表示，人类大脑虽然有一个记忆区，但根本没有计算机所谓的硬盘器，它的记忆方式跟工作中的脑信号、神经介质等很多东西连在一起，非常复杂。

　　人工智能VS人类智能，神经管理学资深专家马庆国告诉你谁更厉害！

　　目前人类大脑的记忆与工作方式等方面的研究并不完善，所以世界各国不断的实施脑科学实验计划，最新的就是2014年奥巴马政府对此做出的计量投资，他的投资有以下四个目标：

　　第一个目标是脑的基地，比方说老年痴呆等这一类的病该怎么治疗？

　　第二个目标是弄清楚所有的神经网路工作图。这个目标有点离谱，因为这个比基因测试可能还要复杂的多。而且人和人之间还有差异，和基因那种稳定性相差很大。

　　第三个目标是工作方式，计算机要仿脑怎么仿？我们国家十三五规划里把这个叫做类脑，我们过去提出来的叫做仿脑计算。

　　第四个目的是弄清楚意识是如何产生的。这很奇怪，大脑本身是个物质的东西，通过运动竟然产生了意识。而意识在哲学上就是精神世界了。这点至今还未揭秘。

　　最后，对于AlphaGo战胜人类的事件，马庆国教授表示，从脑科学和计算科学的角度，AlphaGo只不过是我们科学进步的一个台阶，而且是一个小的台阶，它依赖于计算能力，也就是速度；依赖于计算方法，但是方法计算起来非常难，最终也是依靠速度。因此，人工智能计算更好的出路是仿脑计算，还有很长的路要走。浙江大学管理学院神经管理学实验室也一直关注着仿脑计算方面的研究。

　　附：相关简介

　　1、学者个人简介

　　马庆国

　　浙江大学管理学院教授，博士生导师。“中国管理科学与工程学会”常务副理事长，浙江大学管理科学与工程国家一级重点学科学科带头人，兼任信息技术与管理方向带头人，浙江大学管理学院神经管理学实验室主任，浙江大学技术创新与科技产业发展研究中心主任，浙江大学一级教授。曾任国务院学位委员会管理科学学科组成员、国家教育部管理工程指导委员会委会、中国长江三峡工程论证专家组成员、教育部“中国长江特聘教授”第一、二、三届管理科学组评委，中国价值工程协会筹委会主任委员和国家人事部博士后科研流动站管理科学与工程组评委。近年来，主要从事神经管理学、神经工业工程。安全工程科学等新兴交叉领域前沿研究，是国内最早将神经科学引入到管理科学领域的学者。曾主持多项国家和省部级重点研究课题，获省部以上奖励10余项，在SCI、SSCI国际期刊以及国内权威和核心期刊上发表论文100余篇。

　　研究领域为神经管理学，行为决策与决策神经科学，神经工业工程，神经营销学，工程管理。

　　2、浙江大学管理学院神经管理学实验室简介

　　浙江大学管理学院神经管理学实验室建立于2006年，并于2009年正式成为校级实验室，是国内最早从事神经管理学和神经经济学研究的专业实验室。

　　实验室主任马庆国教授最早提出了“神经管理学”（Neuromanagement）概念。神经管理学是运用神经科学和其他生命科学技术来研究经济管理问题的国际新兴前沿领域。目前的主要研究领域包括：决策神经科学、神经经济学、神经工业工程学、神经营销学，神经社会学，以及其他在诸如金融、信息技术使用等方面的应用性研究。

　　实验室坐落于浙江大学玉泉校区邵逸夫工商管理楼四楼，目前已经完成两期建设，拥有70导脑电ERP设备2台，40导移动便携ERP设备1台，生物反馈仪设备一套，配置标准的神经学和行为学实验室2间，可实现双人联机博弈ERP实验。三期建设目前在积极筹备中，包括建立战略性合作fMRI（功能性核磁共振）研究。