一場(chǎng)象棋對(duì)弈正在進(jìn)行。一邊，加里·卡斯帕羅夫（Garry Kasparov）喉頭一緊，就如同面對(duì)著一盤被人吐過口水的早餐，卒下到f5。另一邊，深藍(lán)（Blue）則保持著沉默，而它正是那個(gè)“吐口水”的家伙，車下到e7：看住卡斯帕羅夫的后。這已經(jīng)是雙方對(duì)弈的第六盤，但早在第二盤輸給深藍(lán)時(shí)，卡斯帕羅夫的意志就已經(jīng)被擊潰。在此之后，雙方陷入了兇猛的鏊戰(zhàn)。卡斯帕羅夫下了最后一手棋——主教下至e7，干掉瞄準(zhǔn)后的車。深藍(lán)作出回應(yīng)，卒下至c4?？ㄋ古亮_夫很快意識(shí)到自己的后已經(jīng)落入深藍(lán)的圈套，而這盤棋也已經(jīng)失去了獲勝的希望。

卡斯帕羅夫在20步之內(nèi)就選擇投降。1997年5月11日，IBM公司研發(fā)的深藍(lán)（Blue）成為第一套擊敗人類國(guó)際象棋世界冠軍的AI方案。

恍如隔世，如今你已經(jīng)能夠在筆記本電腦上下載到比深藍(lán)更強(qiáng)大的國(guó)際象棋AI。

從ESPN拍攝的紀(jì)錄片《人與機(jī)器》當(dāng)中，我們可以看到加里·卡斯帕羅夫坐了坐肩，無(wú)奈地離開棋桌。​

AI的故事

幾十年以來，我們一直在講述關(guān)于AI的故事：人與機(jī)器間的關(guān)系、創(chuàng)造者與其造物間的關(guān)系，以及人類大腦與計(jì)算機(jī)芯片間的關(guān)系。無(wú)論我們對(duì)于人工智能抱持著強(qiáng)烈的憂慮（例如擔(dān)心其偷走我們的工作，自動(dòng)駕駛汽車造成致命錯(cuò)誤，以及產(chǎn)生自我意識(shí)的無(wú)人機(jī)到處殺人），還是采取更為各級(jí)的謹(jǐn)慎態(tài)度（例如擔(dān)心其會(huì)接管整個(gè)世界并把人類變成寵物），這一切都擁有著同樣的恐懼根源：人們擔(dān)心人工智能不會(huì)認(rèn)同我們自己的目標(biāo)與價(jià)值觀。更可怕的是，我們一直在告訴自己，我們與人工智能之間的關(guān)系就如一盤對(duì)弈：零和游戲——一方獲勝，一方落敗。

卡斯帕羅夫曾經(jīng)再度要求復(fù)賽。他指責(zé)IBM公司的員工則暗中幫助深藍(lán)，而他在1997年輸?shù)舻倪@場(chǎng)比賽，實(shí)際上已經(jīng)是1996年對(duì)弈落敗后的一場(chǎng)復(fù)賽。

IBM公司對(duì)此表示拒絕。他們關(guān)閉了深藍(lán)，而后打包行李回到家中。（安息吧，深藍(lán)，1989年至1997年）。

然而，卡斯帕羅夫由此獲得了啟發(fā)：人類是否能夠與人工智能攜手共進(jìn)？就在接下來的一年，即1998年，卡斯帕羅夫舉辦了全球第一屆“半人馬象棋賽（Centaur Chess）”。這里的半人馬借用了西方神話中的比喻，只不過其含義由半人半馬變成了半人半AI。

然而，如果人類自身無(wú)法在國(guó)際象棋領(lǐng)域擊敗人工智能，那么人類+AI的組合是否在水平上低于純AI？計(jì)算機(jī)會(huì)不會(huì)反被人類所拖累，就如兩人三足比賽當(dāng)中一方太弱而導(dǎo)致成績(jī)不佳一樣？2005年，受卡斯帕羅夫半人馬象棋賽啟發(fā)而組織的在線國(guó)際象棋錦標(biāo)賽試圖回答這個(gè)問題。他們邀請(qǐng)各類參賽者——包括超級(jí)計(jì)算機(jī)、人類象棋大師、人類+AI混合 團(tuán)隊(duì)——共同爭(zhēng)奪大獎(jiǎng)。

不出所料，人類+AI的組合擊敗了人類選手。但更令人驚奇的是，人類+AI這一“半人馬”組合同時(shí)也擊敗了純計(jì)算機(jī)選手。

這是因?yàn)椴煌谀欠N毫無(wú)科學(xué)依據(jù)可言的互聯(lián)網(wǎng)智商測(cè)試，現(xiàn)實(shí)世界中的情報(bào)往往以多維形式存在。（這就是所謂‘g因素（g factor）’，也稱‘一般智力因素（general intelligence）’，其在不同認(rèn)知任務(wù)中對(duì)個(gè)體實(shí)際表現(xiàn)的影響僅占30％到50％。其雖然是一種重要的維度，但卻絕非唯一維度。）舉例來說，人類大師們更擅長(zhǎng)深遠(yuǎn)的國(guó)際象棋布局策略，但卻無(wú)法提供充足的算力以思考數(shù)百萬(wàn)種可能的落子方式——與之相反，人工智能則長(zhǎng)于可能性推衍與計(jì)算，但對(duì)大局觀卻不甚了然。由于人類與人工智能在各自的層面上皆極為強(qiáng)大，因此當(dāng)二者結(jié)合為“半人馬”時(shí)，其足以擊敗純?nèi)祟惻c純計(jì)算機(jī)選手。

不過人工智能是否會(huì)憑借著穩(wěn)健的發(fā)展，最終在我們?nèi)祟愃瞄L(zhǎng)的智力維度上做得更好？答案也許是肯定的，但機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域有著一條所謂“沒有免費(fèi)的午餐”定理。這條定理認(rèn)為，沒有任何用于解決問題的算法（或者說‘智能’）能夠解決所有可能問題中的全部潛在可能性：相反，智能必須采取專門化形式才能獲得更強(qiáng)大的解決能力。也就是，松鼠智能專注于模擬松鼠，人工智能專注于模擬人類。如果您希望搞清楚如何把松鼠從籠子里逗出來，首先需要了解一點(diǎn)——即使是松鼠，在某個(gè)方面也會(huì)比人類更聰明。而這也代表著一種充滿希望的信號(hào)，即人類將在未來繼續(xù)立足特定維度領(lǐng)先于計(jì)算機(jī)。

現(xiàn)在，除了人類與人工智能以協(xié)作方式解決技術(shù)問題之外（即如何利用人工智能+人類的優(yōu)勢(shì)克服人類+人工智能的劣勢(shì)），我們還需要解決另一個(gè)道德問題：我們?cè)撊绾未_保人工智能共享我們?nèi)祟惖哪繕?biāo)與價(jià)值觀？

答案非常簡(jiǎn)單：如果不能擊敗對(duì)方，就嘗試加入對(duì)方！

在接下來的文章當(dāng)中，我們將講述AI的一位被遺忘的“表親”——IA，即智能增強(qiáng)。長(zhǎng)久以來，人們思考的一直是人類大腦如何對(duì)抗人工硅腦的問題。但在IA層面，我們需要探討的則是如何讓人類大腦與人工硅腦共同合作。事實(shí)證明，現(xiàn)實(shí)世界中的大部分實(shí)際問題都站在國(guó)際象棋比賽的對(duì)立面上：

非零和游戲——雙方皆能獲勝。

在接下來的各章節(jié)中，我們將討論IA的過去、現(xiàn)在與未來——我們?nèi)祟惾绾螛?gòu)建起各類工具以擴(kuò)大自身智能優(yōu)勢(shì)，同時(shí)克服自身智能弱點(diǎn)。另外，我們還將介紹人類在藝術(shù)與工程技術(shù)等各個(gè)領(lǐng)域如何與人工智能開展合作。最后，本文將就如何設(shè)計(jì)人類與人工智能間的良好合作關(guān)系——即如何成就“半人馬”——提供一些粗略的看法。

通過攜手合作，人類與人工智能將由“死對(duì)頭”變成“好伙伴”。

IA的故事

道格·恩格爾巴特（Doug Engelbart）將一支筆粘在一塊磚上，并用其進(jìn)行書寫?？磥硭芮宄撊绾?ldquo;有效”分配冷戰(zhàn)期間的軍事研究經(jīng)費(fèi)。

1962年，也就是卡斯帕羅夫組織半人馬象棋賽的數(shù)十年之前，當(dāng)時(shí)互聯(lián)網(wǎng)還沒有被發(fā)明，甚至第一臺(tái)超級(jí)計(jì)算機(jī)也還沒有出現(xiàn)。當(dāng)時(shí)，道格·恩格爾巴特正在研究我們的工具會(huì)如何塑造人類的思維方式。當(dāng)時(shí)，道格的大多數(shù)同行們只是將計(jì)算機(jī)視為一種加快計(jì)算速度的方法。然而，他卻看得更深更遠(yuǎn)——他意識(shí)到，計(jì)算機(jī)將成為一種增強(qiáng)人類思維能力的方式。

人類通過自身造物增強(qiáng)自己能力的作法早已不是什么新鮮事。我們沒有鋒利的爪子或牙齒，因此我們的祖先使用矛與箭來增強(qiáng)自己的攻擊能力。我們?nèi)鄙購(gòu)?qiáng)大的記憶能力，因此我們的祖先使用算盤及紙筆增強(qiáng)自己的認(rèn)知能力。這些工具不僅使人類的生活變得更為輕松，同時(shí)也徹底改變了人類的生活方式。 這一點(diǎn)在書寫方面體現(xiàn)得尤為明顯：其不僅僅是一種記錄信息的方式，更成為數(shù)學(xué)、科學(xué)、歷史、文學(xué)藝術(shù)以及其它現(xiàn)代文明支柱的根基。

正因?yàn)槿绱?，道格才把鉛筆綁在一塊磚頭上，借以證明一種觀點(diǎn)。在我們?yōu)樵鰪?qiáng)人類智力所創(chuàng)造的所有工具當(dāng)中，書寫可能是最重要的一種。然而，當(dāng)他對(duì)鉛筆進(jìn)行“放大”時(shí)，即將其綁在磚塊上，書寫單詞將變得極為困難。而如果低層次的書寫就如此艱難，那么更高層次的書寫衍生成果更將成為無(wú)根之木——包括組織思維、探索新的想法與表達(dá)，并將其全部拆分成最基本的組成形式。而這正是道格的結(jié)論所在：一種工具并不會(huì)“單純”讓事情變得更簡(jiǎn)單——它的實(shí)際起效方式實(shí)際上涉及新的思維方式、生活方式乃至存在方式。

道格·恩格爾巴特投入了多年時(shí)間追逐這一理論，并于1968年12月9日向全世界展示了一套新型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)——其能夠?qū)⒅橇Ψ糯笏季S引入日常生活。而這一事件正是廣為人知的“展示之母（The Mother of All Demos）”，其讓整個(gè)世界第一次看到計(jì)算機(jī)鼠標(biāo)、超文本、視頻會(huì)議以及實(shí)時(shí)協(xié)同工作等等。沒錯(cuò)，這一切發(fā)生在1968年，比第一臺(tái)蘋果Macintosh機(jī)的誕生早了16年，比Skype的出現(xiàn)早了35年，更比Google Docs早了44年。

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在接下來的幾十年當(dāng)中，“展示之母”中囊括的種種奇跡開始慢慢進(jìn)入尋常百姓家。個(gè)人計(jì)算機(jī)將計(jì)算能力帶給了普通民眾，這打破了以往政府及大型企業(yè)對(duì)計(jì)算資源的獨(dú)占。瑞士一家粒子物理實(shí)驗(yàn)室在此基礎(chǔ)之上搞出了一種叫“萬(wàn)維網(wǎng)”的小玩意，其能夠讓人們通過所謂“網(wǎng)頁(yè)”分享知識(shí)，甚至允許用戶利用所謂“超鏈接”將不同知識(shí)片段關(guān)聯(lián)起來。

史蒂夫-喬布斯曾將計(jì)算機(jī)稱為專供人腦使用的“自行車”。請(qǐng)注意這里的“自行車”比喻——他并沒有用汽車來指代。這是因?yàn)樽孕熊嚳梢宰屓祟惖纳眢w移動(dòng)得更快; 但與汽車不同的是，自行車仍然由人力進(jìn)行驅(qū)動(dòng)（當(dāng)然，對(duì)大家的健康也更有好處）。機(jī)械帶來效率提升，但其核心仍然在于人。這就是一種人機(jī)合作方式——或者說，一種“半人馬”產(chǎn)物。

看起來，這場(chǎng)智能增強(qiáng)浪潮推進(jìn)得相當(dāng)順利。

但如今，情況發(fā)生了變化。

時(shí)至今日，很少有人聽說過IA——特別是相較于其廣受關(guān)注的表親AI。其中的關(guān)鍵絕不僅僅在于語(yǔ)言學(xué)范疇。道格-恩格爾巴特希望讓計(jì)算機(jī)成為智力與藝術(shù)創(chuàng)造力的載體; 但如今，我們的計(jì)算設(shè)備在設(shè)計(jì)上已經(jīng)很少關(guān)注創(chuàng)作，而更多關(guān)注消費(fèi)。我們忘記了人工智能并不會(huì)認(rèn)同我們的價(jià)值觀——甚至非AI技術(shù)也不再支持我們的價(jià)值觀，甚至在某些情況下正顛覆這些重要的認(rèn)知觀念。

我們?cè)鞠Ｍ麨樽约旱拇竽X提供一輛自行車，但如今我們的大腦卻成了躺在車?yán)锏膽腥恕?/p>

不過幸運(yùn)的是，IA的故事并沒有就此結(jié)束。近年來，IA得到的關(guān)注正日益升溫。不過頗為諷刺的是，這主要是由于人們擔(dān)心人類將“落后于人工智能”——埃隆-馬斯克創(chuàng)立Neuralink的原因也正在于此。這家公司正在研究如何制造植入物，從而將大腦與計(jì)算機(jī)直接對(duì)接起來。然而，正如道格-恩格爾巴特與加里-卡斯帕羅夫所反復(fù)強(qiáng)調(diào)的，人類并不需要利用直接性腦機(jī)接口來增強(qiáng)自己的智力水平。進(jìn)化已經(jīng)為我們提供了這樣的接口——眼睛、耳朵、手和身體，而且其效果相當(dāng)不錯(cuò)。作為人類，我們完全可以跨上自行車——而非將機(jī)械植入身體。

但正如IA所表明，智能增強(qiáng)的組合并一定非得是人類加機(jī)器，也不一定IA加AI。在過去一個(gè)世紀(jì)當(dāng)中，AI與IA的故事一直彼此獨(dú)立——而在接下來的十年當(dāng)中，二者很可能相互糾纏并彼此抵押貸款以。

“半人馬”的誕生之路

再次回到加里-卡斯帕羅夫的故事。還記得2005年面向超級(jí)計(jì)算機(jī)、人類大師以及人類+人工智能“半人馬”的國(guó)際象棋比賽嗎？在前文中，我忘了說明最終是誰(shuí)贏得了大獎(jiǎng)。

起初，卡斯帕羅夫認(rèn)為最終獲勝者實(shí)至名歸——畢竟雖然要求使用的是一臺(tái)普通筆記本電腦，但人類大師在與之配合的情況下當(dāng)然有實(shí)力擊敗世界級(jí)超級(jí)計(jì)算機(jī)。但在比賽結(jié)束后，卡斯帕羅夫仍然對(duì)結(jié)果感到錯(cuò)愕——根本沒有什么人類大師，最終的冠軍是兩位根本不懂下棋的門外漢加三臺(tái)普通計(jì)算機(jī)。這三臺(tái)計(jì)算機(jī)運(yùn)行著三款不同的象棋游戲AI，而在這些AI對(duì)下一步的意見出現(xiàn)分歧時(shí)，則由人類“教授”計(jì)算機(jī)進(jìn)一步對(duì)決策進(jìn)行研究。

正如卡斯帕羅夫所提到，“Weak human + machine + better process was superior to a strong computer alone and, more remarkably, superior to a strong human + machine + inferior process.（低水平人類+低水平機(jī)器+更佳處理方式，在水平上要高于單純只是性能強(qiáng)大的計(jì)算機(jī); 更重要的是，前者同樣壓倒了高水平人類+高水平機(jī)器+低水平處理方式的組合。）”

古希臘神話中的半人馬是一位女神生下的偉大造物; 而Netflix公司原創(chuàng)劇集《馬男波杰克（Bojack Horseman）》中的半人馬則是個(gè)沮喪的酒鬼，常常傷害周遭的每一個(gè)人。盡管二者都屬于半人半馬的生物，但前者仍然比后者更為成功。這也給我們帶來了關(guān)于人機(jī)協(xié)作中的重要一課：當(dāng)著手創(chuàng)建人類+人工智能組合時(shí)，其中最困難的部分不是“人工智能”，也不是“人類”，而是“+”。

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那么，我們?cè)撊绾螢槿祟惣叭斯ぶ悄苷业阶罴训膶?duì)接方法？我們?cè)撊绾螌⑷祟惻c人工智能的各自優(yōu)勢(shì)結(jié)合起來，從而克服雙方固有的弱點(diǎn)？要完成這項(xiàng)目標(biāo)，我們首先需要確切了解人類與人工智能各自的長(zhǎng)處與短板。

無(wú)論是好是壞，人類的本能在數(shù)千年間一直沒有發(fā)生太大的變化。如果大家希望了解人類所擁有的獨(dú)特而普遍的優(yōu)勢(shì)，那么不要著眼于知名人士——孩子才是最好的選擇。即使年紀(jì)尚幼，兒童們也已經(jīng)熟練掌握了直覺、類比、創(chuàng)造力、移情以及各種社交技巧。有些人可能質(zhì)疑稱這些只是所謂“軟技能”，但事實(shí)上我們能夠開發(fā)出一套擊敗世界冠軍的象棋AI，卻無(wú)法讓其以人類方式進(jìn)行五分鐘的完整對(duì)話。這證明雖然這些技能似乎確實(shí)偏“軟”，但其卻是對(duì)過去35億年不斷進(jìn)化的一種總結(jié)與濃縮。

而在人類的弱項(xiàng)方面，對(duì)學(xué)校進(jìn)行一番調(diào)查就能得出結(jié)論。人類智能往往需要多年的培訓(xùn)才能獲得各類最為基本的能力：算術(shù)、計(jì)算、記憶、邏輯以及數(shù)字運(yùn)用等等。需要強(qiáng)調(diào)的是，即使是計(jì)算能力最弱的手機(jī)，也能在這些方面輕松碾壓最睿智的人類大腦。（這更讓我們好奇，人類的學(xué)習(xí)能力如此低下，為什么孩子們居然還幼稚地認(rèn)為上學(xué)毫無(wú)用處……）

說完了人類的長(zhǎng)處與短板，下面來看看人工智能的優(yōu)勢(shì)與缺點(diǎn)。老實(shí)說，預(yù)測(cè)人工智能在未來能夠或無(wú)法執(zhí)行哪些具體任務(wù)的作法其實(shí)非常愚蠢。三十年前，沒人能預(yù)測(cè)到我們會(huì)開發(fā)出自動(dòng)駕駛汽車。（現(xiàn)在我們開始暢想未來可能出現(xiàn)的飛行汽車。）由于無(wú)法作出更為具體的預(yù)測(cè)，因此我們只能根據(jù)目前的實(shí)際情況，大致思考人工智能所具備的相對(duì)優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)。

很明顯，計(jì)算機(jī)更擅長(zhǎng)計(jì)算。其能夠處理數(shù)以萬(wàn)億計(jì)的數(shù)據(jù)，掃描海量數(shù)據(jù)點(diǎn)，并考量數(shù)百萬(wàn)種可能性。數(shù)字處理可能也正是人工智能的優(yōu)勢(shì)所在——但數(shù)字同時(shí)也是其最大的弱點(diǎn)。具體來講，考慮到“成本函數(shù)”，即明確存在質(zhì)量更佳或更差的答案，那么我們最終只能訓(xùn)練出一種人工智能方案。也正因?yàn)槿绱?，人工智能才?huì)在國(guó)際象棋與圍棋比賽當(dāng)中順利擊敗人類大師——在這類對(duì)抗當(dāng)中，勝負(fù)體現(xiàn)得非常明確。但在對(duì)話、創(chuàng)造發(fā)明、制作藝術(shù)品、進(jìn)行商業(yè)談判、作出科學(xué)假設(shè)等方面，人工智能的表現(xiàn)則令人尷尬——因?yàn)槠錈o(wú)法簡(jiǎn)單由差到好對(duì)答案進(jìn)行排序。在這類任務(wù)當(dāng)中，人類才是最合適的解決選項(xiàng)：因?yàn)槲覀儠?huì)提出“為什么”、“如何”或者“如果……會(huì)怎樣”等延伸性問題。

換句話來說，人工智能更擅長(zhǎng)選擇答案，而人類更擅長(zhǎng)選擇問題。

2005年在線象棋大賽中勝出的人類+人工智能團(tuán)隊(duì)正是基于這樣的思路選擇了“+”的實(shí)現(xiàn)方法。兩位業(yè)余人士向三臺(tái)普通計(jì)算機(jī)提出問題，而在計(jì)算機(jī)給出不同的答案時(shí)，人類進(jìn)一步調(diào)整問題的深度引導(dǎo)其重新思考。事實(shí)上，棋盤并不是人類+人工智能惟一大獲全勝的領(lǐng)域。從藝術(shù)到工程技術(shù)，近年來“半人馬”已經(jīng)在眾多層面廣泛興起：

2002年，Sung-Bae Cho創(chuàng)造一款工具，允許用戶與人工智能一同創(chuàng)造出時(shí)尚設(shè)計(jì)。這款工具能夠模擬整個(gè)設(shè)計(jì)進(jìn)化過程——但僅限禮服設(shè)計(jì)。該AI通過隨機(jī)生成各種禮服設(shè)計(jì)以實(shí)現(xiàn)“遺傳變異”，用戶則憑借自己的審美取向挑選將在下一次迭代中得以“保留”的禮服樣式——也就是充當(dāng)“自然選擇”機(jī)制。

2016年，莫里斯-康提（Maurice Conti）展示了另一個(gè)進(jìn)化AI與人類合作的實(shí)例。其能夠創(chuàng)建出一款四軸飛行器方案——人類負(fù)責(zé)為人工智能設(shè)定目標(biāo)與限制（例如盡可能減輕機(jī)體重量、保持堅(jiān)固性、設(shè)置四臺(tái)推進(jìn)器等），而人工智能則開發(fā)出一臺(tái)四軸飛行器機(jī)體作為答案。接下來，人類能夠設(shè)定更多目標(biāo)或限制條件對(duì)人工智能的設(shè)計(jì)成果作出修改。

2016年，Zhu等人創(chuàng)作出一款繪畫工具：用戶可以粗略為其勾勒出輪廓，而人工智能則以照片級(jí)精度填充其中的空白。這是人類與人工智能通過圖片進(jìn)行的首次藝術(shù)性“對(duì)話”。舉例來說，用戶可以在底部繪制一些綠線，人工智能則回復(fù)幾份照片級(jí)精度的草地紋理供用戶選擇。接下來，用戶在畫面上方繪制黑色的三角形，人工智能則將其進(jìn)一步具象為草地后的高山。在人與機(jī)器這樣的一來一往之間，藝術(shù)品逐漸成型。

在以上各半人馬實(shí)例當(dāng)中，人類皆以設(shè)定目標(biāo)及約束條件的方式選擇問題，而人工智能則負(fù)責(zé)生成答案，且通常會(huì)顯示出多種可能性以實(shí)時(shí)回應(yīng)人類提出的問題。然而，這絕不只是一種單向?qū)υ挘喝祟惪梢蕴岢龈鼮樯钊氲膯栴}、挑選及合并答案，同時(shí)利用人類直覺以指導(dǎo)人工智能對(duì)現(xiàn)有答案作出針對(duì)性調(diào)整。

因此，如果您希望利用人工智能增強(qiáng)人類智能，首先應(yīng)該想到《星際迷航》當(dāng)中柯克船長(zhǎng)與斯波克大副這對(duì)組合——直覺與邏輯的結(jié)合，將超越任何一方作出的獨(dú)立判斷。

由于人類+人工智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)正是這樣一種新興領(lǐng)域——事實(shí)上，將其稱為“領(lǐng)域”甚至有點(diǎn)為時(shí)過早，叫作“處女地”可能更加準(zhǔn)確——其中自然存在著大量有待解決的問題。例如：1）人類應(yīng)負(fù)責(zé)提出哪些類型的問題？在前文提到的各項(xiàng)案例當(dāng)中，這些問題通常表現(xiàn)為“哪些潛在解決方案能夠切實(shí)契合特定目標(biāo)與約束條件”？2）人類與人工智能該如何交流？我們甚至不必使用文字甚至代碼; 在繪畫案例當(dāng)中，人類與人工智能僅憑圖像就可完成溝通！3）多位人員或多套人工智能之間該如何協(xié)同工作？之前提到的所有案例皆是單人對(duì)單AI的組合，但2005年半人馬象棋錦標(biāo)賽的獲勝者則為兩個(gè)人加三套人工智能——我們?cè)撊绾螌⑵鋽U(kuò)展至數(shù)十、數(shù)千甚至數(shù)百萬(wàn)人與/或機(jī)器？

人工智能會(huì)選擇答案，而人類負(fù)責(zé)選擇問題?？紤]到未來幾十年可能出現(xiàn)的技術(shù)發(fā)展成果與陷阱，我們?nèi)祟愖匀幻媾R著新的挑戰(zhàn)：

接下來該采取怎樣的行動(dòng)？

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我們的故事

過去幾十年來，人工智能的故事一直受到廣泛關(guān)注——它到底會(huì)成為新的英雄，還是顛覆世界的惡棍？早在1997年，人工智能就在國(guó)際象棋領(lǐng)域擊敗了加里-卡斯帕羅夫。而在2011年和2016年，人工智能又在競(jìng)猜節(jié)目《Jeopardy》與圍棋領(lǐng)域擊敗了頂尖答題高手。如今，很多人擔(dān)心人工智能會(huì)最終接管我們的工作崗位，甚至取代人類。與此同時(shí)，IA的故事則可悲地被人們所忽略。從道格-恩格爾巴特的“展示之母”開始，技術(shù)方案逐漸由創(chuàng)造性工具轉(zhuǎn)化為消費(fèi)性工具，而IA的想法也遭到遺忘。為了讓大腦偷懶，人們卸掉了自行車的輪子。

但現(xiàn)在，這兩條故事線終于開始匯合，并構(gòu)建起新的歷史： AIA — Artificial Intelligence Augmentation（AIA——人工智能增強(qiáng)）。IA能夠?yàn)锳I提供必要的人際合作能力，從而維持我們最深層的目標(biāo)與價(jià)值觀。作為回報(bào)，AI則可為IA提供一些新的“輪子”，從而為大腦重構(gòu)起“自行車”。

我真的很希望能為大家預(yù)測(cè)未來，但這樣的預(yù)測(cè)顯然只是在自欺欺人——畢竟盲目樂觀將與現(xiàn)實(shí)脫節(jié)，而盲目悲觀則會(huì)帶來不必要的絕望情緒。

另外，人工智能負(fù)責(zé)回答問題，而人類負(fù)責(zé)提出問題——重要的事情再說一遍。

舉例來說，IA也許能夠確保AI的目標(biāo)與人類目標(biāo)相匹配，但我們要如何對(duì)增強(qiáng)的人類目標(biāo)與非增強(qiáng)的人類目標(biāo)進(jìn)行匹配？如果解決不了這個(gè)問題，我們是否只是在用人類與人類2.0這種新的形式重新提出人類與人工智能間的差異問題？先不論人類與人工智能能否和諧相處，我們到底該如何讓人類與人類間順利協(xié)作？我們了解了如何創(chuàng)建工具來增強(qiáng)自己的智能，但是否能夠創(chuàng)建工具來增強(qiáng)自己的同情心？我們的社區(qū)會(huì)受到怎樣的影響？我們這樣做的意義與目的是什么？

我不知道——我承認(rèn)，對(duì)這一切我實(shí)在理不清頭緒。

然而，人類長(zhǎng)久以來一直在從自然界當(dāng)中借鑒經(jīng)驗(yàn)與教訓(xùn)。單是在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就明顯受到生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的啟發(fā)，遺傳算法也受到生物進(jìn)化過程的啟發(fā)。因此，如果要在自然界當(dāng)中找到能夠解決本文所提出問題的辦法，那很可能會(huì)是一種不太受人待見的方式——共生（symbiosis）。

所謂共生，源自古希臘詞匯，意為“共同生存”?；ǘ錇槊鄯涮峁┵囈陨娴酿B(yǎng)分，而蜜蜂反過來為植物授粉。當(dāng)我們吃下健康食物時(shí)，腸道當(dāng)中數(shù)以萬(wàn)億計(jì)的微生物將得到滋養(yǎng); 而它們反過來又幫助我們更好地消化食物。15億年前，當(dāng)細(xì)胞開始吞噬細(xì)菌——而非將其消化掉——時(shí)，細(xì)菌轉(zhuǎn)而成為細(xì)胞當(dāng)中的一部分——也就是我們?nèi)缃袼熘?ldquo;線粒體”，負(fù)責(zé)為其宿主提供能量。

共生向我們?cè)俅巫C明，即使擁有著不同的技能、不同的目標(biāo)甚至是身為不同的物種，仍然能夠?qū)崿F(xiàn)富有成效的合作。共生也向我們表明，這個(gè)世界的主流并不是零和游戲——人類不需要對(duì)抗人工智能、人類不需要對(duì)抗半人馬，人類也不需要對(duì)抗其他人類。共生能夠讓雙方共同成功，且這種成功并非源自相同，而是不同——共生，就是“+”的答案。

人類生活的新篇章已經(jīng)拉開序幕，而我們將以“共生”的形式書寫這段將被載入史冊(cè)的未來。

來源：JoDS

作者：Nicky Case

編譯：科技行者