摘要：
人機(jī)大戰(zhàn)，塵埃落定，許多人驚呼：機(jī)器戰(zhàn)勝了人類，人工智能已經(jīng)到達(dá)了取代人類的奇點(diǎn)。不可否認(rèn)的是，計算機(jī)早在記憶存儲、數(shù)值計算方面遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過人類，如今在解決部分復(fù)雜問題的優(yōu)化上也戰(zhàn)勝了人類。但這些突破都是點(diǎn)上，機(jī)器并沒有達(dá)到全面的優(yōu)勢。人工智能等于創(chuàng)造力嗎？
文｜馮建峰（復(fù)旦大學(xué)類腦智能研究院院長）
邱江（西南大學(xué)心理學(xué)部教授）
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智能圍棋Alphago以四比一戰(zhàn)勝九段高手李世石，令幾乎所有的圍棋高手和智能專家都大跌眼鏡，賽前一邊倒的預(yù)測和賽后一邊倒的公眾輿論形成了巨大反差，許多人驚呼：機(jī)器戰(zhàn)勝了人類，人工智能已經(jīng)到達(dá)了取代人類的奇點(diǎn)。但是，正如亞歷山大波普在《人論》中對顯微鏡技術(shù)這樣評價，“我可以觀察螨蟲，但卻不能理解蒼穹”，所有的狂呼都需要更冷靜審慎的分析，這是人類最終不斷超越自我最重要的科學(xué)態(tài)度。這里面臨的一個基本問題是：什么是智能，人類的智能如何衡量。
而所有爭論的終極疑問由此開啟：人工智能，等于創(chuàng)造力嗎？
當(dāng)下，經(jīng)常聽到的評論是今天的阿爾法圍棋贏了人類，但它產(chǎn)生不了牛頓和愛因斯坦。換言之，它還沒有智能，因為它沒有創(chuàng)造力。那么智能是創(chuàng)造力嗎？學(xué)術(shù)界，尤其是心理學(xué)和認(rèn)知科學(xué)界，對此也有多年硏究。智能和創(chuàng)造力都是個體重要的心理能力，二者關(guān)系十分復(fù)雜，目前主要有三種觀點(diǎn)：一是認(rèn)為智能包含創(chuàng)造性；二是認(rèn)為創(chuàng)造性包含智能；三是認(rèn)為創(chuàng)造性與智能局部重疊。吉爾福特最先提出智能包含創(chuàng)造力的觀點(diǎn)，在其智力結(jié)構(gòu)模型中提出創(chuàng)造力是智力的組成部分。吉爾福特將智能從三個維度（操作、內(nèi)容、結(jié)果）上進(jìn)行考察，操作維度包括認(rèn)知、記憶、發(fā)散思維和聚合思維等，其中的發(fā)散思維與聚合思維，與創(chuàng)造性關(guān)系密切。斯滕伯格則認(rèn)為，創(chuàng)造性包括智能、知識、思維方式、個體、動機(jī)和環(huán)境，智能是創(chuàng)造性的一部分。
還有一種觀點(diǎn)認(rèn)為，如果創(chuàng)造力是對刺激情境做出的適當(dāng)且不同尋常的反應(yīng)能力，而智能是解決問題的能力，那高水平解決問題就是創(chuàng)造性。創(chuàng)造性和智能關(guān)系十分復(fù)雜，如果我們還沒法定義和衡量我們自己的智能，當(dāng)然談?wù)摪柗▏宓闹悄芗撼饺祟愐簿蜔o從談起。
在第四局對戰(zhàn)中，李世石在進(jìn)入讀秒前后下出了“神之一手”，讓AlphaGo的腦子也短路了。這個在給人們帶來信心的同時，也讓人們更加堅信人類所獨(dú)有的“直覺”“頓悟”等創(chuàng)造性思維的價值。
1896年，高爾頓最早提出對“創(chuàng)造性”進(jìn)行系統(tǒng)的研究。一個具有創(chuàng)造力的人往往能超脫具體的直覺情景、思維定勢、傳統(tǒng)觀念和習(xí)慣勢力的束縛，在習(xí)以為常的事物和現(xiàn)象中發(fā)現(xiàn)新的聯(lián)系和關(guān)系。模仿力和創(chuàng)造力是兩種不同的能力，就像動物能模仿、不能創(chuàng)造，人工智能同樣也不具有創(chuàng)造性。人工智能只是按現(xiàn)成的程序來解決問題，而人類卻擁有提供解決問題的新方式和新途徑的能力——即創(chuàng)造性。創(chuàng)造性思維在廣義上是一種高級的思維活動，也就是個體在已有知識經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，利用多角度思維活動進(jìn)而產(chǎn)生具有新穎獨(dú)特特點(diǎn)和對社會具有使用價值的產(chǎn)品過程。而在狹義上，創(chuàng)造性思維是針對個體而言的，也就是產(chǎn)生對某一個體而言具有新穎獨(dú)特特點(diǎn)和實用價值的任何思維過程。總之，創(chuàng)造性應(yīng)該包含兩個關(guān)鍵要素，即“新穎性”和“適用性”。
一般認(rèn)為，創(chuàng)造性包括發(fā)散思維和聚合思維。發(fā)散思維即對一個開放式問題產(chǎn)生多種解決方法的能力，而聚合思維是指對一個問題產(chǎn)生單一的正確答案的能力。常用的發(fā)散思維測量工具，有托蘭斯創(chuàng)造性思維測驗和一物多用任務(wù)；聚合思維測量工具，則是遠(yuǎn)距離聯(lián)想任務(wù)和復(fù)合遠(yuǎn)距離聯(lián)想任務(wù)。此外，還有猜謎語任務(wù)、字謎任務(wù)、創(chuàng)造性成就問卷和人格問卷測量法等重要的測量工具。迄今為止, 發(fā)散思維測驗仍然是測量創(chuàng)造力的第一選擇。
為了進(jìn)一步剖析智能問題，讓我們先來看一下阿爾法圍棋練習(xí)了什么絕招來戰(zhàn)勝李世石的。在它的算法中，本質(zhì)上用了兩個人工神經(jīng)元的多層網(wǎng)絡(luò)和一個搜索算法。這兩個人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)用了深度學(xué)習(xí)算法，一個從上世紀(jì)80年代發(fā)展起來的學(xué)習(xí)理論。具體實現(xiàn)上，用了一些概率論里常用的方法如貝葉斯估計和蒙特卡洛樹搜索方法等，輔之以一個寵大的有16萬盤棋、共有3000萬幅圖構(gòu)成的五至九段棋手以往比賽棋譜，作為訓(xùn)練例子。除了有教師的學(xué)習(xí)算法之外，阿爾法圍棋還首次引進(jìn)了強(qiáng)化學(xué)習(xí)，一種基于有教師學(xué)習(xí)和無教師學(xué)習(xí)之間的學(xué)習(xí)算法。
阿爾法圍棋算法的本質(zhì)在于縮小它的可能搜索空間。直接窮舉一盤圍棋的可能所有結(jié)果，是一件不可能的事，這需要計算10的170次方的可能性。通過上述被稱為決策和取值的2個人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，把需搜索的可能性，即寬度和深度降了下來，從而使阿爾法圍棋戰(zhàn)勝李世石成為可能。因此，阿爾法圍棋實現(xiàn)的是一種準(zhǔn)優(yōu)化算法，這達(dá)到了智能嗎？值得我們憂慮嗎？或者說，我們的智能是一種優(yōu)化算法嗎？
為回答這問題，也許我們可以回顧一下人工智能的發(fā)展簡史。它的第一次高潮在1957年由Frank Rosenblatt發(fā)表的單層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)—感知機(jī)帶來。但在1969年明斯基等人嚴(yán)格證明了感知機(jī)僅能解決簡單的線性問題，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究隨之陷入低潮。第二次高潮是在1980年，當(dāng)時筆者還在北大數(shù)學(xué)系做碩士。記得是BP網(wǎng)絡(luò)和Hopfield網(wǎng)絡(luò)盛行一時，BP網(wǎng)絡(luò)的提出者之一是今天深度學(xué)習(xí)的倡導(dǎo)者Geoff Hinton。第二次高潮延續(xù)了十來年，由于缺乏創(chuàng)新，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)再次冷卻下來。近幾年來，隨著大數(shù)據(jù)和計算機(jī)能力的提高，Hinton本人的持之以恒努力終于再次得到回報。他提出的深度學(xué)習(xí)算法(其實早在80年代他就在做類似的工作)，能比人還精確地識別人臉，能標(biāo)注圖形。這次阿爾法圍棋也主要用了他的算法。
深度學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)了智能嗎？我們來看看它的工作原理?；谥Z貝爾獎的工作，我們知道人類初級視覺層的工作原理。一個物體投射到我們的瞳孔后，我們的視覺系統(tǒng)開始分解它成為各個非常簡單的影像單元，經(jīng)過幾層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不斷投射，最后匯總于高級腦皮層進(jìn)行更為復(fù)雜的加工和處理，融入了其他腦功能，如注意力、情感、決策等。今天的深度學(xué)習(xí)，以人工的方式模仿了這些初級視皮層的多層結(jié)構(gòu)，在海量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，在一些特殊領(lǐng)域如人臉識別等，取得了傲人成果。但這是某一特殊領(lǐng)域的特殊應(yīng)用的成功，與人類智能全面性還相差甚遠(yuǎn)。
今天的阿爾法圍棋，給我們?nèi)斯ぶ悄艿难芯繜o疑會帶來巨大推動作用。計算機(jī)早在記憶存儲、數(shù)值計算方面遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過人類，加上今天的阿爾法圍棋又在解決復(fù)雜問題的優(yōu)化上戰(zhàn)勝人類。但這些突破都是點(diǎn)上，這些機(jī)器并沒有達(dá)到全面優(yōu)勢，阿爾法圍棋尚且需要一個人坐在棋盤前，優(yōu)雅地拿起棋子，把該子放在棋盤上。就光這一點(diǎn)，己是今天智能機(jī)器人很難企及的。隨著2013年啟動的歐洲腦計劃和美國腦計劃的推行，以及呼之欲出的中國腦計劃，我們對大腦的理解會進(jìn)一步深入，也會進(jìn)一步推動類腦智能方面的研究，從而為人類生活的方方面面帶來福音。
原載上海觀察（微信號：shobserver），《知識分子》獲授權(quán)刊載。
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