关于通用人工智能的思考

摘要

一、当前的人工智能

二、真正意义上的人工智能

三、通用人工智能对工作的影响

参考文献

摘要

本文结合人工智能当前的发展对通用人工智能进行展望，并回答以下问题：达到人类水平的通用人工智能会不会到来？如果会到来，大概会在什么年代？在未来50年内，哪一个工作的主力会被AI替代，这个工作被AI替代的核心原因是什么，AI能带来什么样的好处？这个大规模替代大概会在什么时候发生？这个工作被AI替代的同时，会不会带来新的工作机会和内容？

一、当前的人工智能

人工智能也可以称其为机器智能，其概念最初是在20世纪50年代中期Dartmouth学会上提出的[1]。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

当前人工智能在技术应用方面得到了较大的探索，包括符号计算、模式识别、机器翻译、机器学习、问题求解、逻辑推理和定理证明、分布式人工智能、计算机视觉等方面[2]。例如，深蓝在国际象棋中击败了Garry Kasparov，Alpha Go击败了世界上最好的围棋棋手李世石。

但是目前的人工智能取得的成功都是十分有限的，深蓝和Alpha Go都是高度专业化的、目的单一的机器，深蓝不会下围棋而Alpha Go也不会下国际象棋。它们的智能范围非常狭窄，也不能泛化，只能称之为专用人工智能，与真正意义上的通用人工智能相去甚远。

二、真正意义上的人工智能

人类所期望的人工智能，是达到人类水平的智能机器，凡是人可以做到的事情，它们都能做到。这实际上是把人放在了“上帝”的位置，人工智能体则是“上帝”创造出的“生命”。

具备人类智慧的通用人工智能是否会出现，这涉及一个哲学问题——人类究竟有没有自由意志。如果有，那么人类可能真的是万物之灵了，达到人类水平的智能体估计也只有上帝能造得出了；如果没有，那么生命与非生命、智能与非智能之间便没有明显的边界，达到人类水平的通用人工智能的到来便有一丝可能性。

按照唯物主义的观点，人脑是一个复杂的物质系统，人类意识只是这个系统中电信号与神经递质传递的结果，本质上是一种错觉。从这个角度分析，人脑的功能存在被实现的可能。目前人工智能领域最为主流技术是深度学习，也即深度神经网络，通过利用数据训练神经网络的模型参数实现对已知数据与位置数据的分类、预测等操作[3]。虽然神经网络存在很多局限，也有人认为这不是一种真正的智能，但本文认为这种技术与人类的智能在本质上是一致的，人脑也是通过大量的数据训练出来的！例如，人害怕毒蛇这一现象，看似是一种天生的本能，而实际上却是远在几万年前我们的祖先被毒蛇咬过，对毒蛇的恐惧被写到了基因里面（准确一点应该是不具备害怕毒蛇基因的人在自然选择中逐渐被淘汰了）。这就是用数据来训练模型的过程，大自然也是这么做的！

但是通用人工智能的出现不会特别快，人类目前对人脑的认知仍处于十分浅显的程度，神经网络还是用数学工具对人脑的简单建模，想要彻底实现人脑的功能，还是要依赖于基础科学的突破。然而，自上世纪中期以后，基础科学几乎没有实质性突破，仿佛是被三体人的“智子”锁死了，本文预计通用人工智能的出现，至少还需要再等半个世纪，即2070年以后。

三、通用人工智能对工作的影响

纵观历史发展，技术革新都总会给社会就业结构带来一系列改变，例如18世纪60年代英国发起的第一次工业革命，机械化的生产逐渐代替手工，生产效率大大提高，但也直接导致了我国的小农经济和小手工业者破产。被视为第四次工业革命的人工智能也不会例外，在给人们带来便利的同时也必然会造成一部分社会成员失业。

本文认为随着自动驾驶技术的不断完善和推广，大城市的司机行业会首当其冲。人工智能是按照程序运行的，对规则会百分之百遵守，从而具有更高的驾驶安全性；与之相比，人往往由于各种心理原因对规则的遵守不是很到位，时而导致交通事故的发生。另外，大城市的交通基础设施相对完善，对人工智能来说道路的复杂程度低，有利于自动驾驶的部署。而且自动驾驶的实现不一定需要通用人工智能，专用人工智能也可以做到很好，所以大城市的司机被人工智能取代应该会发生在通用人工智能出现之前，本文预计在2050年左右。

人工智能引起失业的同时也会带来一些新的就业机会，类似于现在的信息技术服务业，本文预测以后会出现一个行业叫人工智能服务业，从事人工智能产品研究和开发将的工作岗位将会炙手可热。其实现在的AI算法工程师岗位已经有了类似的苗头，这种趋势将会进一步持续下去。

参考文献

[1] 邹蕾, 张先锋. 人工智能及其发展应用[J]. 信息网络安全, 2012(02): 11-13.

[2] 朱祝武. 人工智能发展综述[J]. 中国西部科技, 2011,10(17): 8-10.

[3] 李航. 统计学习方法[M]. 北京: 清华大学出版社, 2012.