我为什么不在乎人工智能

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,然而其实我并不在乎,也不看好人工智能。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,人脸识别对于警察和间谍机关,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”,取代很多人的工作,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:输出一堆像素或者音频,输出一个个的单词文本。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)。

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。比如这样一个句子:“我并不完全反对去游泳这个提议。” 我问你,一个不能正确 parse 句子的机器,它如何知道你到底想去游泳,还是不想去?这个机器很可能看到“完全”,“反对”,“游泳”,…… 然后就根据关键字做出判断,认为你不想去游泳。它有可能会考虑那个“不”字,可是这个“不”字在句子里的位置,决定了它否认的结构。没有语法分析,你就不可能正确的理解它到底在否定什么。

制造自然语言的 parser 有多难?很多人可能没有试过。没想到吧,我做过这事 :) 在 Indiana 的时候,我为了凑足学分,修了一门 NLP 课程,跟几个同学一起实现了一个英语的 parser。你可能想不到有多困难,你不止需要深刻理解编程语言的 parser 理论,还得依靠大量的例子和数据,才能解开人类语言里面的各种歧义。我的合作伙伴是专门研究 NLP 的,什么 Haskell,类型系统,category theory,什么 GLR parsing 之类…… 都弄得很溜。然而就算如此,我们的英语 parser 也只能处理最简单的句子,还错误百出,最后蒙混过关 :P

经过了语法分析,得到一棵“语法树”,你才能传给人脑里语言的理解中心(类似程序语言的“解释器”)。解释器“执行”这个句子,为相关的名字找到对应的“值”,进行计算,才能得到句子的含义。至于人脑如何为句子里的词汇赋予“意义”,如何把这些意义组合在一起,形成“思维”,这个问题似乎没有人很明白。至少,这需要大量的实际经验,这些经验是一个人从生下来就开始积累的。我们制造的机器完全不具备这些经验,我们不知道如何才能让他获得经验,也不知道这些经验在人脑里面是什么样的结构,如何组织的。所以机器要真的理解一个句子,真的是登天一样的困难。

这就是为什么 Hofstadter 说:“一个机器要能理解人说的话,它必须要有腿,能够走路,去观察世界,获得它需要的经验,它必须能够跟人一起生活,体验他们的生活和故事……” 最后你发现,制造这样一个机器,比养个小孩困难太多了,这不是吃饱了没事干是什么。

机器对话系统和人类客服

各大公司最近叫得最响亮的“AI 技术”,就是 Siri,Cortana,Google Assistant,Amazon Echo 一类含有语音识别功能的工具,叫做“个人助手”。这些东西里面,到底有多少可以叫做“智能”的东西,我想用过的人都应该明白。我每一次试用 Siri 都被它的愚蠢所折服,可以让你着急得砸了水果手机。那另外几个同类,也没有好到哪里去。

很多人被“微软小冰”忽悠过,咋一看这家伙真能理解你说的话呢!然而聊一会你就发现,小冰不过是一个“网络句子搜索引擎”。它只是按照你句子里的关键字,随机搜出网上已有的句子。大部分这类句子出自问答类网站,比如百度知道,知乎。一个很简单的实验,就是反复发送同一个词给小冰,比如“王垠”,看它返回什么内容,然后拿这个内容到 Google 或者百度搜索,你就会找到那个句子真正的出处。人都喜欢自欺欺人,看到几个句子回答得挺“俏皮”,就以为它有智能,而其实它是随机搜出一个句子,牛头不对马嘴,所以你才感觉“俏皮”。比如,你跟小冰说:“王垠是谁?”,她可能回答:“王垠这是要变段子手么。”

心想多可爱的妹子,不正面回答你的问题,有幽默感!然后你在百度一搜,发现这句话是某论坛里面黑我的人说的。小冰只是随机搜索出这句子,至于幽默感,完全是你自己想象出来的。很多人跟小冰对话,喜欢只把其中“符合逻辑”或者“有趣”的部分截图下来,然后惊呼:“哇,小冰好聪明好有趣!” 他们没有告诉你的是,没贴出来的对话,很多都是鸡同鸭讲。

IBM 的 Watson 系统在 Jeopardy 游戏中战胜了人,很多人就以为 Watson 能理解人类语言,具有人类级别的智能。这些人甚至都不知道 Jeopardy 是怎么玩的,就盲目做出判断,以为 Jeopardy 是一种需要理解人类语言才可以玩的游戏。等你细看,发现 Jeopardy 就是很简单的“猜谜”游戏,题目是一句话,答案是一个名词。比如:“有个歌手去年得了十项格莱美奖,请问他是谁?” 如果你理解了我之前对“识别系统”的分析,就会发现 Watson 也是一种识别系统,它的输入是一个句子,输出是一个名词。一个可以玩 Jeopardy 的识别系统,可以完全不理解句子的意思,而是依靠句子里出现的关键字,依据分析大量语料得到的拟合函数,输出一个单词。世界上那么多的名词,到哪里去找这样的语料呢?这里我给你一个 Jeopardy 谜题作为提示:“什么样的网站,你给它一个名词,它输出一些段落和句子,给你解释这个东西是什么,并且提供给你各种相关信息?” 很容易猜吧?你只需要把这种网站的内容掉一个头,制造一个神经网络,输入句子,输出名词,就可以制造出可以玩 Jeopardy 的机器来,而且它很容易超越人类玩家(为什么?)。其实为了验证 Watson 是否理解人类语言,我早些时候去 Watson 的网站玩过它的“客服 demo”,结果完全是鸡同鸭讲,大部分时候 Watson 回答:“我不清楚你在说什么。你是想要……” 然后列出一堆选项,1,2,3……

当然,我并不是说这些产品完全没有价值。我用过 Siri 和 Google Assistant,我发现它们还是有用的,特别是在开车的时候。因为开车时操作手机容易出事,所以我可以利用语音控制。比如我可以对手机说:“导航到最近的加油站。” 然而实现这种语音控制,根本不需要理解语言,你只需要用语音识别输入一个函数调用:导航(加油站)。个人助手在其它时候用处都不大。我不想在家里和公共场所使用它们,原因很简单:我懒得说话,或者不方便说话。点击几下屏幕,我就可以精确地做到我想要的事情,这比说话省力很多,也精确很多。个人助手完全不理解你在说什么,这种局限性本来无可厚非,可以用就行了,然而各大公司最近却拿个人助手这类东西来煽风点火,夸大其中的“智能”成分,闭口不提他们的局限性,让外行们以为人工智能就快实现了,这就是为什么我必须鄙视一下这种做法。

举个例子,由于有了这些“个人助手”,有人就号称类似的技术可以用来制造“机器客服”,使用机器代替人作为客服。他们没有想清楚的是,客服看似“简单工作”,跟这些语音控制的玩意比起来,难度却是天壤之别。客服必须理解公司的业务,必须能够精确地理解客户在说什么,必须形成真正的对话,要能够为客户解决真正的问题,而不能只抓住一些关键字进行随机回复。另外,客服必须能够从对话信息,引发现实世界的改变,比如呼叫配送中心停止发货,向上级请求满足客户的特殊要求,拿出退货政策跟客户辩论,拒绝他们的退货要求,抓住客户心理,向他们推销新服务等等,各种需要“人类经验”才能处理的事情。所以机器能不但要能够形成真正的对话,理解客户的话,它们还需要现实世界的大量经验,需要改变现实世界的能力,才可能做客服的工作。由于这些个人助手全都是在忽悠,所以我看不到有任何希望,能够利用现有的技术实现机器客服。

连客服这么按部就班的工作,机器都无法取代,就不用说更加复杂的工作了。很多人看到 AlphaGo 的胜利,以为所谓 Deep Learning 终究有一天能够实现人类级别的智能。在之前的一篇文章里,我已经指出了这是一个误区。很多人以为人觉得困难的事情(比如围棋),就是体现真正人类智能的地方,其实不是那样的。我问你,心算除法(23423451345 / 729)难不难?这对于人是很难的,然而任何一个傻电脑,都可以在 0.1 秒之内把它算出来。围棋,国际象棋之类也是一样的原理。这些机械化的问题,其实不能反应真正的人类智能,它们体现的只是大量的蛮力。

纵观人工智能领域发明过的吓人术语,从 Artificial Intelligence 到 Artificial General Intelligence,从 Machine Learning 到 Deep Learning,…… 我总结出这样一个规律:人工智能的研究者们似乎很喜欢制造吓人的名词,当人们对一个名词失去信心,他们就会提出一个不大一样的,新的名词,免得人们把对这个名词的失望,转移到新的研究上面。然而这些名词之间,终究是换汤不换药。因为没有人真的知道人的智能是什么,所以也就没有办法实现“人工智能”。

生活中的每一天,我这个“前 AI 狂热者”都在为“人类智能”显示出来的超凡能力而感到折服。甚至不需要是人,任何高等动物(比如猫)的能力,都让我感到敬畏。我发自内心的尊重人和动物。我不再有资格拿“人类”来说事,因为面对这个词汇,任何机器都是如此的渺小。

纪念我的聊天机器人 helloooo

乘着这个热门话题,现在我来讲一下,十多年前我自己做聊天机器人的故事……

如果你看过 PAIP 或者其它的经典人工智能教材,就会发现这些机器对话系统,最初的思想来自一个叫“ELIZA”的 AI 程序。Eliza 被设计为一个心理医生,跟你对话排忧解难,而它内部其实就是一个类似小冰的句子搜索引擎,实现方式完全用正则表达式匹配搞定。比如,Eliza 的某个规则可以说,当用户说:“我(.*)”,那么你就回答:“我也$1……” 其中 $1 代替原句子里的一部分,造成一种“理解”的效果。比如用户也许会说:“我好无聊。” Eliza 就可以说:“我也好无聊……” 然后这两个无聊的人就惺惺相惜,有伴了。

有些清华的老朋友也许还记得,十多年前在清华的时候,我做了一个聊天机器人放在水木清华 BBS,红极一时,所以我也可以算是网络聊天机器人的鼻祖了 :) 我的聊天机器人,水木账号叫 helloooo。helloooo 的性格像蜡笔小新,是一个调皮又好色的小男孩。它内部采用的就是类似 Eliza 的做法,根本不理解句子,甚至连语料库都没有,神经网络也没有,里面就是一堆我事先写好的正则表达式“句型”而已。你输入一个句子,它匹配之后,从几种回复之中随机挑一个,所以你反复说同样的话,helloooo 的回答不会重复,如果你故意反复说同样的话,最后 helloooo 会对你说:“你怎么这么无聊啊?”或者“你有病啊?” 或者转移话题,或者暂时不理你…… 这样对方就不会明显感觉它是一个傻机器。

就是这么简单个东西。出乎我意料的是,helloooo 一上网就吸引了很多人。一传十十传百,每天都不停地有人发信息跟他聊。由于我给他设置的正则表达式和回复方式考虑到了人的心理,所以 helloooo 显得很“俏皮”,有时候还可能装傻,捣蛋,延迟回复,转移话题,还可能主动找你聊天,使用超过两句的小段子,…… 各种花样都有。最后,这个小色鬼赢得了好多妹子们的喜爱,甚至差点约了几个出去呢!:P 在这点上,helloooo 可比小冰强很多。小冰的技术含量虽然多一些,数据多很多,然而 helloooo 感觉更像一个人,也更受欢迎。这说明,我们其实不需要很高深的技术,不需要理解自然语言,只要你设计巧妙,抓住人的心理,就能做出人们喜爱的聊天机器。

后来,helloooo 终于引起了清华大学人智组研究生的兴趣,来问我:“你这里面使用的什么语料库做分析啊?” 我:“&%&¥@#@#%……”

自动编程是不可能的

现在回到有些人最开头的提议,实现自动编程系统。我现在可以很简单的告诉你,那是不可能实现的。微软的 Robust Fill 之类,全都是在扯淡。我对微软最近乘着 AI 热,各种煽风点火的做法,表示少许鄙视。不过微软的研究员也许知道这些东西的局限,只是国内小编在夸大它的功效吧。

你仔细看看他们举出的例子,就知道那是一个玩具问题。人给出少量例子,想要电脑完全正确的猜出他想做什么,那显然是不可能的。很简单的原因,例子不可能包含足够的信息,精确地表达人想要什么。最最简单的变换也许可以,然而只要多出那么一点点例外情况,你就完全没法猜出来他想干什么。就连人看到这些例子,都不知道另一个人想干什么,机器又如何知道?这根本就是想实现“读心术”。甚至人自己都可以是糊涂的,他根本不知道自己想干什么,机器又怎么猜得出来?所以这比读心术还要难!

对于如此弱智的问题,都不能 100% 正确的解决,遇到稍微有点逻辑的事情,就更没有希望了。论文最后还“高瞻远瞩”一下,提到要把这作法扩展到有“控制流”的情况,完全就是瞎扯。所以 RobustFill 所能做的,也就是让这种极其弱智的玩具问题,达到“接近 92% 的准确率”而已了。另外,这个 92% 是用什么标准算出来的,也很值得怀疑。

任何一个负责的程序语言专家都会告诉你,自动生成程序是根本不可能的事情。因为“读心术”是不可能实现的,所以要机器做事,人必须至少告诉机器自己“想要什么”,然而表达这个“想要什么”的难度,其实跟编程几乎是一样的。实际上程序员工作的本质,不就是在告诉电脑自己想要它干什么吗?最困难的工作(数据结构,算法,数据库系统)已经被固化到了库代码里面,然而表达“想要干什么”这个任务,是永远无法自动完成的,因为只有程序员自己才知道他想要什么,甚至他自己都要想很久,才知道自己想要什么……

有句话说得好:编程不过是一门失传的艺术的别名,这门艺术的名字叫做“思考”。没有任何机器可以代替人的思考,所以程序员是一种不可被机器取代的工作。虽然好的编程工具可以让程序员工作更加舒心和高效,任何试图取代程序员工作,节省编程劳力开销,克扣程序员待遇,试图把他们变成“可替换原件”的做法(比如 Agile,TDD),最终都会倒戈,使得雇主收到适得其反的后果。同样的原理也适用于其它的创造性工作:厨师,发型师,画家,……

所以别妄想自动编程了。节省程序员开销唯一的办法,是邀请优秀的程序员,尊重他们,给他们好的待遇,让他们开心安逸的生活和工作。同时,开掉那些满口“Agile”,“Scrum”,“TDD”,“软件工程”,光说不做的扯淡管理者,他们才是真正浪费公司资源,降低开发效率和软件质量的祸根。

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。

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