人的智能與機器的智能的差別

我想講的就是，人的智能和機器的智能中間有一個鴻溝，人工智能的基礎是可以度量、可以描述、可以傳遞的數據，滿足這幾個條件數據在我們手里才能訓練。

如果我們去看一看，什么東西是可以度量、傳遞，哪些東西不可以。首先，在生物科學上，有一系列基本的人的生命感知，由生物科學已經決定了這些東西是無法度量的。我這里只舉幾個例子，如嗅覺、味覺、性欲，這些東西是無法度量的。無法度量的東西，無論你造出來的機器計算能力有多強，算法有多么優秀，因為它沒有感知，你造不出來一個機器人來代替品酒師品酒，因為生物科學告訴你這個東西是測不出來的，你也不能在網上傳遞嗅覺、味覺過去。

再一點，人的心理感知也是無法度量的。喜悅、厭煩、痛苦、抑郁、思念、懷舊、貪婪、野心等等，這些心理的內容是怎么演變的、為什么每個人是不一樣的等等，這些東西都是機器達不到的，因為數字是沒有的。

看一下現在對機器人、人工智能的社會訓練是怎么做出來的。當不存在這些原始數據的時候，它實際用的是刻畫某一些軟數據的其他參數，比如說文字、觀察某個行為的錄像，然后用機器識別錄出來的各種各樣的行為，用這個來學習。今天我們看到機器人了不起，指的都是這個方法。但是這里面有什么問題呢？第一個問題就是片面的，第二個問題是靜態的，靜態的意思就是你看到的是過去，你可不知道將來怎么樣。福特不做市場調查，因為當沒有汽車的時候，你無法知道消費者的反應；當沒有手機的時候，你也無法知道人們對手機的反應，沒人知道，因為人們沒有。

因此，深度學習的人工智能它最終不涉及學習人的智能的這些原始基礎要素。原因就是因為它缺少大量人的基本感知，這樣機器沒有可能通過學習來產生和人相似的效應反射。任何一個人工智能的機器設備或者機器人，它的第一重要、最終重要的是它自己的效應反射，即它的目的是什么，它活在世上干什么，但這個東西是沒有可能讓它學來的，學不來的原因是缺少原始基礎要素，因此只能是由設定它的人分配給它。

經濟學家從來并不真知道人的真正的效應函數是什么，我們永遠不知道，因此，人分配給機器的效應函數沒有可能是人的普遍函數，只能是在一個狹窄范圍內定義的、靜態的，即可預見的。因此從廣義上講，任何的人工智能設備或者機器人的目標函數，不是也不可能代替真的人的自身目標。這個概念其實早在西蒙獲得諾貝爾獎的時候就提出了，即“有限的理性”，這個概念一直影響到今天，而且是經濟學發展最前沿的東西。“有限的理性”是當初討論計劃、規劃的時候認識到的，我們永遠受這個概念的限制。今天我們討論機器人，你分配給機器人一個效應函數，它一定不會比你更好。

因此，結論性的意見就是你沒有辦法訓練源于人自身的原始偏好和動物性而產生出來的目標行為。今天我們見到的可以深度學習的人工智能，實際上只限于訓練模仿人在已知的環境里的行為。因為，你是靠已知的環境下收集的數據訓練的。例子就包括在市場中的消費行為、在自由環境里參加討論的那些人的社會行為，以及比如說面對一個知音者或一群知音者，音樂家的表演行為。你收集到的行為實際上是有限的，是限定在已有制度里的，你拿這個來訓練你的機器人，機器人會模仿在這個狀態是什么樣，一旦脫離了訓練的環境，沒有原始動力的人工智能實際上是沒有辦法的。

人工智能能干什么？

到底人工智能能干什么？能干的事非常非常多。剛才我們講的是它不能干什么，它能干的事兒就是它可以規劃，也可以執行。但是它能夠規劃和能夠執行的事的前提必須是，你的目標是清楚規定的。

因此，人工智能會有非常大的革命，它產生在所有你能想象的、能明確規定目標任務的，這些領域它就能干。比如說下棋，下棋計算過程很復雜，但目標很簡單，就是贏了對方，但是人類碰到的事不是那么簡單。還有開車、開飛機、開船等等，甚至根據設計制造產品，甚至成體系地設計產品，只有規定的目標就行。在全面自動化的情況下，無人的工廠內，激勵機制自然也就消失了。

另一方面，當做與人有關的工作的時候，它可以是非常好的助理，它可以是非常好的助教、助理研究院員、金融分析師、醫生助理、律師助理、軍事參謀。為什么都是助理？因為它沒有辦法代替人。最近在美國做了個實驗，讓機器人去經濟學做助教，在不見面的前提下，一個學期過去之后，學生分不出來哪個是真人哪個是機器。但是它必須是助教不能是教授，因為有大量的重要地信息這個機器它沒有辦法知道。

因此，在最樂觀的情況下，整體來說，如果你有明確規定的狹窄的目標來執行，機器人都會做，包括戰爭，這是一個嚴重爭議的問題。在最樂觀的情況下，人工智能最終可以規劃和執行企業和軍事任務。

在這里我就想回到咱們最大的主題上，我想強調一下：第一，經濟任務和軍事任務和本質任務不同，因為軍事任務的目的簡單——打勝仗，而經濟任務的目的說不清楚了，經濟任務的目的是國民福利，不是經濟增長。什么叫國民福利？指全體國民的感覺合在一起，連我們人也搞不清，所以沒有可能使機器做。另外一個，企業治理和國民經濟本質是不同的。因為企業追求利潤，而國民經濟追求國民福利。

消滅市場與人工智能存在的基礎相悖

到底有沒有可能人工智能來了以后，計劃經濟就能代替市場經濟呢？答案非常簡單，我剛才已經把人工智能的基礎說清楚了，大數據從市場上來，你如果把市場消滅了，數據沒有了。你說，我現在收集了人類歷史上沒見過的無數的數據，我就可以不要市場了，就可以計劃了，那你搞錯了，因為你把市場消滅以后，你的基礎也就沒有了。

還有最重要的一點，當你把市場消滅后，如果你試圖用人工智能、大數據去解決資源配置也一定搞錯了。為什么？尤其是在跟創新相關的資源配置問題上，這些資源配置大量工作實在市場中由風險投資專家做的，因為他們掌握大量的軟數據，他可以憑他們的直接進行判斷。人工智能只能處理硬數據，沒有直覺所以不能產生這個判斷。

今天實際上人工智能的人才在哪？截至今年的第一季度，全球人工智能人才一共190萬人，其中中國5萬人，而這5萬人里面做這行達到十年的不到40%。有85萬人在美國，而美國的85萬人里，有十年以上經驗的占其中的71.5%。原因很簡單，在市場的環境下才有這么多的創新能力的人出來，你如果把市場的環境搞掉，創新是很難發展的。

最后我總結一下，大數據、人工智能和制度之間有非常深刻的關系，制度會深刻影響大數據和人工智能的發展，原因是因為大數據的收集處理會受到制度的制約，比如說哪些是合法的、是不是得到支持或者社會上有沒有反彈，比如說掌握技術有壟斷權的壟斷權的大公司是否侵犯隱私權等。

另一面，人工智能發展的本身，也受到制度的制約，比如說在發達經濟體里邊，人工智能要發展的時候，一系列行業要被淘汰，制度本身是如何面臨這個問題的。再有一點，一個社會平等或是不平等都會對人工智能發展造成巨大的影響，原因是因為人工智能的發展會造成巨大的不平等，一個更平等地社會會更有能力解決這個問題，而在一個不平等的社會則會引起非常尖銳的社會矛盾，阻礙人工智能的發展。

來源：澎湃新聞

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