首页>>技术前沿>>网站/软件行业动态有人听说我想创业，给我提出了一些“忽悠”的办法。他们说，既然你是程序语言专家，而现在人工智能（AI）又非常热，那你其实可以搞一个“自动编程系统”，号称可以自动生成程序，取代程序员的工作，节省许许多多的人力支出，这样就可以趁着“AI 热”拉到投资。
有人甚至把名字都给我想好了，叫“深度程序员”（DeepCoder = Deep Learning + Coder）。口号是：“有了 DeepCoder，不用 Top Coder！” 还有人给我指出了这方向最新的，吹得神乎其神的研究，比如微软的 Robust Fill……
我谢谢这些人的关心，然而其实人工智能的能力被严重的夸大了。现在我简单的讲一下我的看法。
机器一样的心
很多人喜欢鼓吹人工智能，自动车，机器人等技术，然而如果你仔细观察，就会发现这些人不但不理解人类智能是什么，不理解人工智能有什么局限性，而且这些“AI 狂人”们的心，已经严重的机械化了。他们或多或少的失去了人性，仿佛忘记了自己是一个人，忘记了人最需要的是什么，忘记了人的价值。这些人就像卓别林在『大独裁者』最后的演讲里指出的：“机器一样的人，机器一样的心。”
每当提到 AI，这些人必然野心勃勃地号称要“取代人类的工作”，“节省劳动力开销”。暂且不讨论这些目标能否实现，它们与我的价值观，从一开头就是完全矛盾的。一个伟大的公司，应该为社会创造实在的，新的价值，而不是想方设法“节省”什么劳动力开销，让人失业！想一下都觉得可怕，我创造一个公司，它最大的贡献就是让成千上万的人失业，为贪得无厌的人节省“劳动力开销”，让贫富分化加剧，让权力集中到极少数人手里，最后导致民不聊生，导致社会的荒芜甚至崩溃……
我不可想象生活在那样一个世界，就算那将使我成为世界上最有钱的人，也没有了意义。世界上有太多钱买不来的东西。如果走在大街上，我看不到人们幸福的笑容，悠闲的步伐，没有亲切的问候，关爱和幽默感，看不见甜蜜浪漫的爱情，反而看见遍地痛不欲生的无家可归者，鼻孔里钻进来他们留下的冲人的尿骚味，走到哪里都怕有人抢劫，因为人们实在活不下去了，除了偷和抢，没有别的办法活……
如果人工智能成功的话，这也许就是最后的结果。幸运的是，有充足的证据显示，人工智能是永远不会成功的。
我的人工智能梦
很多人可能不知道，我也曾经是一个“AI 狂热者”。我也曾经为人工智能疯狂，把它作为自己的“伟大理想”。我也曾经张口闭口拿“人类”说事，仿佛机器是可以跟人类相提并论，甚至高于人类的。当深蓝电脑战胜卡斯帕罗夫，我也曾经感叹：“啊，我们人类完蛋了！” 我也曾经以为，有了“逻辑”和“学习”这两个法（kou）宝（hao），机器总有一天会超越人类的智能。可是我没有想清楚这具体要怎么实现，也没有想清楚实现了它到底有什么意义。
故事要从十多年前讲起，那时候人工智能正处于它的冬天。在清华大学的图书馆，我偶然地发现了一本尘封已久的 『Paradigms of Artificial Intelligence Programming』（PAIP），作者是 Peter Norvig。像个考古学家一样，我开始逐一地琢磨和实现其中的各种经典 AI 算法。PAIP 的算法侧重于逻辑和推理，因为在它的年代，很多 AI 研究者都以为人类的智能，归根结底就是逻辑推理。
他们天真地以为，有了谓词逻辑，一阶逻辑这些东西，可以表达“因为所以不但而且存在所有”，机器就可以拥有智能。于是他们设计了各种基于逻辑的算法，专家系统（expert system），甚至设计了基于逻辑的程序语言 Prolog，把它叫做“第五代程序语言”。最后，他们遇到了无法逾越的障碍，众多的 AI 公司无法实现他们夸口的目标，各种基于“神经元”的机器无法解决实际的问题，巨额的政府和民间投资化为泡影，人工智能进入了冬天。
我就是在那样一个冬天遇到了 PAIP。它虽然没能让我投身于人工智能领域，却让我迷上了 Lisp 和程序语言。也是因为这本书，我第一次轻松而有章法的实现了 A* 等算法。我第一次理解到了程序的“模块化”是什么，在代码例子的引导下，我开始在自己的程序里使用小的“工具函数”，而不再忧心忡忡于“函数调用开销”。PAIP 和 SICP 这两本书，最后导致了我投身于更加“基础”的程序语言领域，而不是人工智能。
在 PAIP 之后，我又迷了一阵子机器学习（machine learning），因为有人告诉我，机器学习是人工智能的新篇章。然而我逐渐意识到，所谓的人工智能和机器学习，跟真正的人类智能，关系其实不大。相对于实际的问题，PAIP 里面的经典算法要么相当幼稚，要么复杂度很高，不能解决实际的问题。最重要的问题是，我看不出 PAIP 里面的算法跟“智能”有什么关系。而“机器学习”这个名字，基本是一个幌子。很多人都看出来了，机器学习说白了就是统计学里面的“拟合函数”，换了一个具有迷惑性的名字而已。
人工智能的研究者们总是喜欢抬出“神经元”一类的名词来吓人，跟你说他们的算法是受了人脑神经元工作原理的启发。注意了，“启发”是一个非常模棱两可的词，由一个东西启发得来的结果，可以跟这个东西毫不相干。比如我也可以说，Yin 语言的设计是受了九 yin 真经的启发 :P
世界上这么多 AI 研究者，有几个真的研究过人脑，解刨过人脑，拿它做过实验，或者读过脑科学的研究成果？最后你发现，几乎没有 AI 研究者真正做过人脑或者认知科学的研究。著名的认知科学家 Douglas Hofstadter 早就在接受采访时指出，这帮所谓“AI 专家”，对人脑和意识（mind）是怎么工作的，其实完全不感兴趣，也从来没有深入研究过，却号称要实现“通用人工智能”（Artificial General Intelligence, AGI），这就是为什么 AI 直到今天都只是一个虚无的梦想。
识别系统和语言理解
纵观历史上机器学习能够做到的事情，都是一些字符识别（OCR），语音识别，人脸识别一类的，我把这些统称为“识别系统”。当然，识别系统是很有价值的，OCR 是非常有用的，我经常用手机上的语音输入法，人脸识别对于公安机关显然意义重大。然而很多人因此夸口，说我们可以用同样的方法（机器学习，深度学习），实现“人类级别的智能”，取代所有的人类工作，这就是神话了。
识别系统跟真正理解语言的“人类智能”，其实相去非常远。说白了，这些识别系统，也就是统计学的拟合函数能做的事情。比如 OCR 和语音识别，就是输入像素或者音频，输出单词文本。很多人分不清“文字识别”和“语言理解”的区别。OCR 和语音识别系统，虽然能依靠统计的方法，“识别”出你说的是哪些字，它却不能真正“理解”你在说什么。
聊一点深入的话题，看不懂的人可以跳过这一段。“识别”和“理解”的差别，就像程序语言里面“语法”和“语义”的差别。程序语言的文本，首先要经过词法分析器（lexer），语法分析器（parser），才能送进解释器（interpreter），只有解释器才能实现程序的语义。类比一下，自然语言的语音识别系统，其实只相当于程序语言的词法分析器（lexer）。我在之前的文章里已经指出，词法分析和语法分析，只不过是实现一个语言的万里长征的“第0步”。
大部分的 AI 系统里面连语法分析器（parser）都没有，所以主谓宾，句子结构都分析不清楚，更不要说理解其中的含义了。IBM 的语音识别专家 Frederick Jelinek 曾经开玩笑说：“每当我开掉一个语言学家，识别率就上升了。” 其原因就是语音识别仅相当于一个 lexer，而语言学家研究的是 parser 以及 interpreter。当然了，你们干的事情太初级了，所以语言学家帮不了你们，但这并不等于语言学家是没有价值的。
很多人语音识别专家以为语法分析（parser）是没用的，因为人好像从来没有 parse 过句子，就理解了它的意义。然而他们没有察觉到，人其实必须要不知不觉地 parse 有些句子，才能理解它的含义。
举一个很简单的例子。如果我对 Siri 说：“我想看一些猫的照片。” 它会给我下图的回答：“我在网上没有找到与‘一些猫’有关的资料。”
这说明了什么呢？很多人可能都发现了，这说明了 Siri 无法理解这个句子，所以它到网上去搜一些关键字。可是这还说明一个更深层次的问题，那就是 Siri 里面并没有 parser，甚至连一个好的分词系统都没有，所以它连该搜什么关键字都不知道。
为什么 Siri 去网上找关于“一些猫”的信息，而不是关于“猫”的信息呢？如果搜索“猫”和“照片”，它至少能找到一些东西。这是因为 Siri 其实没有 parser，它里面根本没有语法树。它只是利用一些普通的 NLP 方法（比如 n-gram），把句子拆成了“我…想…看…一些猫…的…照片”，而不是语法树对应的“我…想…看…一些…猫…的…照片”。
这个句子的语法树，按照我之前做过的一种自然语言 parser 的方式，分析出来大概是这个样子。
傻机器的价值
我不反对继续投资研究那些有实用价值的人工智能（比如人脸识别一类的），然而我觉得不应该过度夸大它的用处，把注意力过分集中在它上面，仿佛那是唯一可以做的事情，仿佛那是一个划时代的革命，仿佛它将取代一切人类劳动。
我的个人兴趣其实不在人工智能上面。那我要怎么创业呢？很简单，我觉得大部分人不需要很“智能”的机器，“傻机器”才是对人最有价值的，我们其实远远没有开发完傻机器的潜力。所以设计新的，可靠的，造福于人的傻机器，应该是我创业的目标。当然我这里所谓的“机器”，包括了硬件和软件，甚至可以包括云计算，大数据等内容。
只举一个例子，有些 AI 公司想研制“机器佣人”，可以自动打扫卫生做家务。我觉得这问题几乎不可能解决，还不如直接请真正智能的——阿姨来帮忙。我可以做一个阿姨服务平台，方便需要服务的家庭和阿姨进行牵线搭桥。给阿姨配备更好的工具，通信，日程，支付设施，让她工作不累收钱又方便。另外给家庭提供关于阿姨工作的反馈信息，让家庭也省心放心，那岂不是两全其美？哪里需要什么智能机器人，难度又高，又贵又不好用。显然这样的阿姨服务平台，结合真正的人的智能，轻而易举就可以让那些机器佣人公司死在萌芽之中。
当然我可能不会真去做个阿姨服务平台，只是举个例子，说明许许多多对人有用的傻机器，还在等着我们去发明。这些机器设计起来虽然需要灵机一动，然而实现起来难度却不高，给人带来便利，经济上见效也快。这些东西不对人的工作造成竞争，反而可能制造更多的就业机会。利用人的智慧，加上机器的蛮力，让人们又省力又能挣钱，才是最合理的发展方向。
【全文完】
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