AlphaGo打败李世石后，大家都说人类智能最后的高地也被人工智能占领了。人类2000多年积累的围棋智慧，被一个程序轻易打败。未来人工智能会不会取代人类成为这个星球的主人？学术界对人工智能的安全性进行了研究。就智能技术的底层逻辑而言，与人类智能还是有明显区别的。认识世界分为三个步骤：1.第一步：观察通过观察世界发现事物之间的关系，并根据观察到的规律指导自己的行动。比如，观察鸡鸣后天亮，听到鸡鸣就可以起床。2、第二步：干预通过预测环境变化的结果，选择对自己有利的行动方案。比如爬树只能摘果子，但是树太高了，很危险。如果用长棍打树枝，果实也可能掉落。我为什么不找一根长棍子呢？3、第三步：想象、反思、理解是什么原因导致反思导致已经发生的结果，我可以采取什么行动来促进或避免类似的结果，这样比较容易理解。这就是“因果关系阶梯”的三个步骤。我们人类显然处于第三步，一些会使用工具的动物，比如黑猩猩，处于第二步，而大多数动物处于第一步。那么目前的人工智能在哪里呢？无论是大数据分析还是深度学习算法，其底层逻辑都是通过大量的外部数据寻找特定目标的相关性。大数据分析显示，美国每次飓风袭来，沃尔玛草莓曲奇的销量都会大幅增加。戚风和草莓曲奇的销量有很强的相关性，所以在不知道具体原因的情况下也能有效引导。沃尔玛股票。可见人工智能目前还处于第一层次，但高效的数据数学能力使其成为超级观察者，使用的数理逻辑也很简单，就是条件概率，P(Y/X)，也就是当X发生时，Y发生的概率。当这个概率比较大的时候，人工智能就认为两者是强相关的。我们经常会收到一些推送信息，也是基于上述逻辑，有时甚至会成为我们的烦恼。我在网上给朋友的孩子买了礼物，然后不断收到孩子各种信息的推送。如果我们不了解行为背后的原因和事物之间的联系逻辑，就会降低采取有效行动的概率，就无法客观地认识世界，人类就无法发展技术达到现在的水平。如果要把因果关系和概率联系起来，那么人工智能至少要踏入第二步，用数学语言来描述，就是P(Y/do(X))，即主动增加概率的X事件，观察事件Y发生的概率是否会增加。在心理学和社会学中，人类采用的随机双盲实验就是采用这种逻辑，而APP通常采用A/B界面测试来获取用户反馈。不知道人工智能能否实现这个目标。不是简单的改变条件这么简单，而是预测改变那些条件可能会达到预期的效果，然后行动去验证自己的想法。就第三层认知能力而言，目前人工智能的底层逻辑是做不到的。我们人类的认知能力在四万年前有了一次大的飞跃，从第二步到第三步。证据就是斯塔德尔洞穴中的狮人雕塑，这是迄今为止人类发现的最古老的雕塑。虚构的生物雕塑，我们不知道远古先民为何创造它，但人类自此发展出一种想象不存在事物的能力，这是一切哲学理论、科学探索和技术创新的原型。与任何解剖学进化一样，这种认知能力的飞跃对我们这个物种来说非常重要。在狮人雕塑制成后的10,000年里，所有其他原始人物种都灭绝了。人类继续以惊人的速度改变自然世界，利用我们的想象力生存、适应并最终接管世界。从想象的反事实来看，我们获得的独特优势是灵活性，反思和改进我们行为的能力，更重要的是愿意为过去和现在的行为负责。古往今来，我们都受益于反事实推理。有人说，人工智能的发展即将走到一个奇点。奇点之后，会产生通用人工智能（类人智能）。我想说的是，除非人工智能的底层逻辑是建立在因果关系上，否则它还是建立在相关性逻辑上。从原理上讲，基本不可能达到人类智能的水平。当然，哲学界有一种说法，僵尸，看似与人类智能无异，其实是基于大数据处理的人工智能，无法区分。著名的“中文房间”思想实验也反映了这一思想。但是如果是这样的话，我觉得需要的数据量会非常大，可能这个数量级比可见宇宙中的原子数还要多，同时所有的数据都必须存储和计算在一个物理范围小，否则无法保证计算速度，我想你不会考虑一个每次都要思考几分钟来回答你问题的人工智能作为一个正常的伴侣。或许科技的发展可以做到这一点，但我想这辈子都很难看到。
