中国科学院院士杨雄里：我曾认为人类智慧至高无上，如今人工智能的发展让我重新思考

文/赵芙瑶
12月22日，第十届以“智能涌现·发现未来”为主题的网易未来大会，在杭州正式启动。本次大会由杭州市人民政府和网易公司联合主办，杭州市经济和信息化局、杭州市商务局、杭州滨江区人民政府、北京网易传媒有限公司及网易（杭州）网络有限公司承办。

此次网易未来大会包括主论坛、AGI论坛、汽车科技论坛、灵感论坛、思想之夜等环节，大会广邀顶级学者、产业专家和行业精英一道，为您作答未来科技、人文艺术、时代个人在下一个十年无限精彩变化。
在12月22日的主论坛上，中国科学院院士、发展中国家科学院院士、中国脑科学计划的筹建者和推动者之一杨雄里带来了题为《人工智能与人脑智能》的主题演讲。

谈及智力，他表示对于智力这一高级复杂功能，重要的不是单个神经细胞的活动，而是整个神经环路各个部位细胞活动的整体模式。杨雄里用柴可夫斯基的《第一钢琴协奏曲》比喻神经环路的工作方式，说明单个神经细胞的活动类似于构成旋律的单个音符，而整体模式则是完整的旋律。
在讨论到目前火热的人工智能赛道时，杨雄里追溯过往，提到了人工智能的发展始于1956年，最初由美国计算机科学家J.McCarthy提出。杨雄里强调，随着科学研究的深入，人们逐渐意识到大脑和神经系统的工作原理具有独特性，这些原理对人工智能的发展有重要的启示。他举了IBM深蓝在1997年战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫的例子，指出深度神经网络的设计受到了大脑工作原理的启发。
值得一提的是，杨雄里引用了控制论专家N.Wiener的话，强调未来世界是对抗智力极限的挑战，而非舒适的安逸环境。在他看来，人工智能的发展不仅促进了人类的发展，也提出了新的挑战，如何使人工智能与现实的生态系统相顺应，限制其潜在的有害倾向，并缓和人类对这一挑战的反应至关重要。
以下为杨雄里演讲节录：
尊敬的各位领导、各位嘉宾，大家上午好！
非常荣幸受到邀请，在2023网易未来大会上和各位就“人脑智能和人工智能的关系和互动”这样的主题，谈一点自己最近的思考。只是一家之言，请各位批评指正。
首先，什么是智力，按照著名的儿童心理学家Piaget的表述，智力就是你在不知道该怎么办的时候所动用的东西。这样的表述，尽管它的用词非常简单，非常平实，但它准确表达了智力的科学含义，所以被广为引用。我们知道，智力是大脑的一个重要功能，我们的大脑包含数量高达860亿的神经细胞，而这些神经细胞按其生理学特性和形态学特性，又可以分成很多不同的类型。这些不同类型的细胞并不孤立存在，而是通过特殊的连接点，我们把它叫做Synapse（突触），形成一个神经环路，正是这个神经环路才是大脑实施功能一个基本的功能单元。
对于智力这么一种大脑高级、复杂功能来说，它是位于脑的不同的区域，实施某种特有功能的多种神经环路协同工作的结果。这个模式图显示，在实施某种功能时神经环路的活动状况，兴奋和抑制表现为不断呈现亮点起伏变化的图案。亮点表示神经细胞兴奋，亮点消失意味着该细胞活动中止。如果用音乐作比喻的话，可能更容易理解。这是柴可夫斯基《第一钢琴协奏曲》的第一乐章，大家都很熟悉，它给人以非常恢宏、荡气回肠的感觉，这种感觉是由于乐曲旋律所产生的。神经环路各个不同细胞活动的整合就相当于这个旋律，而单个神经细胞活动状态就相当于组成旋律一个音符。
什么是人工智能呢？大家知道，人工智能是在1956年时，最初由美国计算机科学家J.McCarthy首先提出的Artificial Intelligence（AI），其内涵就是“使机器表现出人所表现的智能行为”。在人工智能研究的初期，科学家对脑和神经系统是怎么工作并没有给予足够的关心，而只是引用了神经科学中一些简单的术语，如兴奋、抑制、整合等。随着科研的逐渐深入，人们认识到脑和神经系统的工作原理有其独到之处。由于在长期的演化过程中，外环境和内环境不断变化，机体要存活，必然要使它的控制系统（脑和神经系统）以经济的，灵活的，又有成效的方式进行活动。只有这样机体才能存活下去，才能繁衍后代。这就是说，长期进化的压力使得人类脑和神经系统具有某些特点，值得我们借鉴。Francis Crick是20世纪著名的生命科学家，在上世纪50年代和James·Watson两位对DNA双螺旋结构进行了开创性研究，1962年获得了诺贝尔生理或医学奖。Francis Crick在生命的后半期，主要从事脑的高级复杂功能研究，包括意识、感知等。他有一段名言：“在广泛的意义上，对于神经科学家来说，一条有用的工作守则是：演化要比他们自己高明得多”。
那么，我们看一下脑和神经系统的工作原理有何特色、特点呢？
首先大脑是以平行加工（parallel processing）的方式处理信息的。以视觉系统为例，外界物体通过眼睛的光学介质在视网膜上成像。这个光学像经视网膜神经回路加工后，编码成电信号，之后由视神经100万条神经纤维，把光学信号的强度、颜色等信息传递到我们视觉中枢，形成视觉。这样的传递方式显而易见比传统计算机的串行传递方式的传递速度要高得多。不仅如此，它还具有高度的容错性，即一百万条神经纤维中即使有一部分出了问题，也并不影响形成整体图像视觉。
值得注意的是，在信息传递的关键部位，还通过多种方式进行了信号的调制。在这里所显示的，相邻的细胞形成一种所谓的交互性抑制。即两个相邻的细胞以相互抑制的方式发挥相互作用。这种调制使信号变得更加精确。
第二个特点，是脑结构和功能有很强的可塑性。这张图比较了训练有素的小提琴手和刚学小提琴演奏的新手控制运动的脑区诱发电位活动的情况，右边的柱状图所示，这种活动在训练有素的小提琴手要比新手强好多倍。
在微观上，如图所示，不管是突触的结构，还是对于同样刺激的电生理反应均可因刺激而发生变化，造成长时间增强或长时间压抑，这些特点使得神经系统的活动有很大的灵活性。可以这么说，如果大脑神经系统没有可塑性，我们连简单的学习和记忆都不可能。
随着人工智能研究进一步深入，人工智能算法的研究开始注意借鉴神经系统的工作原理，例如1997年，当时IBM深蓝赢了国际象棋冠军卡斯帕罗夫，那时所应用的深度神经网络，就借鉴了脑的工作原理：在脑的网络结构方面，它采用了多层次连接，在功能特性方面，考虑了神经环路很强的可塑性。另一方面，人工智能也加速了人类对脑的奥秘的探索。现在大家都很熟悉的“脑机接口”，就是用电极或者芯片构建人脑和计算机之间交互窗口，利用这样的脑机接口可以采集脑的电信号或者向脑输入信号，从而解析脑的高级功能，如语言的脑机制，以及意念交流、心灵感应等。
从人工智能整个发展进程来看，在初期的时候并没有引起人类社会很大的注意，我自己的感觉，最明显对人类社会的影响发生在1997年。20年后，AlphaGo又赢了第一流的围棋手。任何科学发展其实都是一把双刃剑。有些有远见的科学家早在几十年前就指出人工智能可能会对人类社会产生负面影响。如著名的控制论专家N.Wiener曾说过“未来的世界是一场要求更高的斗争，以对抗我们智力的极限，而并非是一张舒适的软吊床，我们可以惬意地躺在那里，等候我们机器人奴仆的伺候。”这个话说得非常超前。当人工智能融入人类社会已经成了现实，人类最初主要还是考虑人工智能可能产生的负面影响，当时提出的几个基本问题：1.如何使机器智力的载体与现今世界的生态系统相顺应？2.如何限制机器智力可能表现的有害倾向？3.如何缓和人类对面临这种挑战的过激反应？等等，都是针对如何努力消除人工智能所产生的负面影响。随着人工智能研究进一步推进，人们提出了一个更深刻的问题：人工智能是否有可能在将来全面超过人类智能，驾驭人类社会？
在相当长一段时间之内，对这一问题，我自己的观点是，人类智力是至高无上的。之所以当时持有这样的观点，主要是受了恩格斯一段论述的影响，我记得恩格斯曾说过，“人类的思维按其本性、使命，可能和历史的终极目标来说，是至上的和无限的”。但最近这一年来，我对这个问题的观点发生了变化，中间有两件事情很值得在这里提一下：在今年初我们要举行一次国际会议，International Retina Summit（视网膜国际高峰论坛），为此，我撰写了一份英文邀请信，当草稿拟完（如左图所示），我的手指不小心误碰了某一个按纽，突然间我的手机屏幕上出现了右边这么一个中文文件，我仔细一看，原来是我的英文草稿的译文。译文非常地道。这件事情要我本人来做，也得花一段时间，而那个软件几乎是在瞬息间就完成了任务。这令我想到，今后还需要培养同声传译的专家吗？
我之所以认为人类智慧是至高无上的还在于我曾坚信，体现人类智慧顶峰的科学和艺术作品，是不可能因为人工智能崛起而变得黯淡无光的。但在前不久又见到报道，美国一位教授编写了一套称为EMI的程序，能创作模仿德国作曲家巴赫风格的乐曲，但相当多音乐专家评论，这些乐曲的风格比巴赫自己的乐曲更像是巴赫的作品！
对人工智能发展新态势的了解，使我重新审视了我自己的观点。我逐渐领悟到，其实到现在为止，并不存在确凿的科学证据。可以使我们得出这样的结论：人脑的智慧是至高无上的。毋宁说，人工智能在将来的某一天全面超越人类智能的可能性是存在的，特别是考虑到人工智能发展只有几十年历史，假以时日，人工智能完全有可能搞出大的动静来！我们对这一点必须要有充分的思想准备，而目前对人脑智能、人工智能的讨论应该说还是在哲学的层面上，在科学上争论的哪一方都不具备确凿的，足够的证据来证明自己的论点是正确的。
恩格斯曾精辟地指出“随着自然科学领域中每一个划时代的发现，唯物主义也必然要改变自己的形式”。面对人工智能的迅速崛起，人类社会必然要改变其思维定势，因势利导，从容应对。
谢谢各位。
                    
               
               
               
               
               
               
                    
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