探讨人工智能时，人脑的角色是什么？

人工智能机器人AlphaGo战胜世界围棋冠军，机器人编辑上岗撰写新闻稿，机器人翻译官正在代替人工外语翻译……近年来，人工智能迅速蔓延至社会的各行各业，帮助人类从烦琐的事务中解放出来，获得更多自由与闲暇时间。在未来，人工智能将使人类的智能得到大幅延伸与拓展，使人类智力所创造的价值实现最大化。人工智能对教育领域的贡献不容小觑，新一轮由人工智能引领的教育革命已经到来。教育是在一定社会背景下发生的促进个体的社会化和社会的个性化的实践活动。^[11]古往今来，教育一直以人与人之间交流互动的实际活动为媒介。随着人工智能与教育的相互融合，智能机器人以一种特殊的形式进入教学过程，不断促进教育成果的产生和效率的提升。当前的科技将机器人制造得拥有与人类相似的肢体，展现出与人脸相似的表情，那么机器人是不是人？人工智能帮助教师解决了许多机械化教学工作，节省了教育环节，但这些并不代表着人工智能将代替人，在人工智能时代，人类扮演着怎样的角色？人脑发挥着什么样的作用？人工智能最终能否拥有与人脑一样的思维？这一系列问题都需要更深层次的探索。

（一）强人工智能

早在20世纪60年代，美国著名计算机科学家西蒙就断言，在未来的20年内，机器将会代替人类做一切事情。然而，接近半个世纪的时间过去了，人工智能作为21世纪科技革命的突出技术，在各领域杰出的科学家、教育学家、心理学家和哲学家纷纷对其开展研究后，人工智能并没能达成科学家当年的预言。在今天，极其先进的人工智能机器人可以帮助人类完成复杂的数据计算、代替人类做各项精密的工作，却仍然无法拥有同人类一样的敏锐思考的能力。^[12]那么，在科学技术高度发达的背景下，未来的人工智能是否能够学会像人一样生活，是否能够获得像人脑一样的思维呢？科学家们早已考虑到这个问题，并对其进行了相关的研究。

有些科学家曾经预测，在未来的人工智能中，机器也将会具有一定的心智，并且具备自我意识和自由意志。其中的代表观点就是强人工智能。

“强人工智能”一词最初是由约翰·罗杰斯·希尔勒提出的。强人工智能观点认为，计算机不仅是用来研究人的思维的一种工具，只要运行适当的程序，计算机本身就是有思维的。强人工智能有真正推理和解决问题的能力，这样的机器将被认为是有知觉，有自我意识、自主学习、自主决策的能力，是人工智能发展所要达到的终极目标。斯蒂芬·威廉·霍金认为，强人工智能可能是人类即将面临的最大挑战，如果不对其加强管理，有思维的机器人可能会终结人类文明。因此，许多科学家都曾表示过对人工智能具有自我意识的忧虑。^[13]人工智能的革命就是以弱人工智能为起点，不断发展到强人工智能阶段，最后达到超人工智能的过程。汉斯·莫拉维克等人发现，与刻板认知不同，人类所拥有的高阶能力（比如推理）只需要非常少的计算能力，相反，一些无意识的技能和直觉却需要强大的运算能力。莫拉维克指出：“要让电脑如成人般下棋是相对容易的，要让电脑有一岁小孩般的感知和行动能力却是相当困难甚至是不可能的。”这一发现被称为“莫拉维克悖论”，它揭示了人工智能所进行的那些看似复杂的“智能任务”，其实与真正的人类智能并无可比性。

在现代，我们身边随处可见的，如苹果手机上的Siri、无人驾驶汽车、扫地机器人、人脸识别系统、物流运输机器人等都属于弱人工智能，弱人工智能为我们的生活带来了极大的便利，并且能够最直接地将研究成果应用到生产生活实践中，因此各国都为弱人工智能的研究投入了巨大的经费。尽管科学家们都十分希望创造一个具有和人类一样能够独立思考并具有自己的人格的人工智能，但这方面的研究一直没有突破性进展，因此强人工智能还仅仅存在于小说和科幻电影里。

那么，强人工智能到底离我们还有多远？美国未来学家雷蒙德·库兹韦尔曾经提出“奇点”理论，“奇点”是指人类与其他物种（物体）的相互融合。确切来说，是指电脑智能与人脑智能相互兼容的那个神妙时刻。该理论预言，在2045年，强人工智能会出现，并具有相当于幼儿的智力水平，这就是“奇点”时代。而在这个节点来临后的一个小时，强人工智能就能快速推导出爱因斯坦的相对论以及其他作为人类认知基础的各种理论；一个半小时后，强人工智能将进化为超级人工智能，其智能水平瞬间达到普通人类的17万倍。强人工智能技术强调的是让计算机具有自己的思维，而计算机在获得自己的思维之后，是否还会按照人类的思维方式和道德体系去思考，对于目前已有的科学研究成果来说依旧是一个未解之谜。^[14]

人脑与人工智能模拟下的电脑，两者从本质上讲是完全不同的，其最大的区别在于，一些人类认为比较困难的事情，如微积分、策略规划、资源的最优配置，对于人工智能来说却十分容易。但一些对于人类来说非常简单的事情，如视觉、知觉、情感、意识，人工智能却难以实现。想要达到人类级别的智能，电脑必须要学习更深层次的东西，开发更多未知领域。“人工智能之父”马文·闵斯基认为，对技术人员来说，最难以复刻的人类技能实际上是那些无意识的技能。某种程度上，在人工智能领域，迄今为止已经攻克的逻辑问题反而是最无关紧要的，因为这些问题很容易通过机器进行解决。但人类的一些简单行为，实际更难实现。比如，一个几岁的幼儿就可以清楚地辨认出有血缘关系的亲人，以自发性的哭闹与喊叫来表达心情，但这些看似简单的人类本能行为，对人工智能来说却是长久以来始终攻克不了的难题。(www.xing528.com)

（二）强人工智能模拟神经网

美国IBM公司生产的“红杉”超级计算机能够模拟5300亿个神经元的活动，它的运算能力超群，持续运算测试达到每秒16324万亿次，其峰值运算速度高达每秒20132万亿次，令其他计算机望尘莫及。它在一小时内的运算量相当于67亿人不间断手工运算320年。尽管如此，它的运算能力依然达不到人类大脑的水平。美国斯坦福大学教授、“硅脑”研究实验室主任Kwabena Boahen表示，大脑的运算能力比超级计算机强，并不代表着算得更快，相反，就计算速度而言，大脑远不及超级计算机。

但大脑的强项在于大规模的并行化，即所有神经网络可以同时解决多个问题。而就传统的计算机平台而言，无论速度多快，都是按照步骤和顺序操作的，每一步只能解决一个问题。Boahen教授的研究方向就是用硬件和软件来复制大脑的计算能力。他的实验室最近取得的研究成果被称为“Neurogrid（神经网格）”，可以模拟100万个神经元的活动。Neurogrid并不是一台超级计算机，它不能模拟宇宙大爆炸，不能预报地震和飓风，也不能预测流行传染病，但是它能做到的，却能让它与众不同。

Neurogrid是首个能实时模拟100万个神经元活动的模拟平台，换句话说，它模拟人脑1秒的活动，仅需要1秒，几乎达到了与人脑同步。相比之下，“红杉”超级计算机模拟人脑一秒钟的活动却需要1500秒。这使Neurogrid成为研究人类大脑的有力工具，除了能够帮助探索研究人脑的正常活动，它还可以研究人脑中的一些疾病，例如自闭症、抑郁症、精神分裂等，用现有的传统技术很难实现对这些疾病症状的模拟。Neurogrid共有16块芯片，每块芯片上都有超过65000个“硅神经元”，这些神经元可以通过80个参数进行编程，以模拟不同类型的神经元。

而真正让Neurogrid与传统计算系统区别开来的，是它进行计算和通信的先进方式。大部分计算机都是通过数字信号来运行的，而大脑神经元活动的推动方式更类似于模拟信号。于是Neurogrid在计算时采用模拟信号，通信时采用数字信号，这样的方式更接近大脑。除了运算上的优势，Neurogrid在能耗上也遥遥领先。“红杉”的功耗高达8兆瓦，相当于160000个家庭的用电量，每年的电费耗资700万美元。而Neurogrid功耗为5瓦，仅相当于一个手机充电器。^[15]这意味着，以Neurogrid为代表类型的模拟平台具有巨大的竞争力和研究潜力。我们可以期盼，在不久的将来，人类通过它就能知晓人脑中蕴含的奥秘。

人工智能作为高新技术的产物，在促进人类社会进步、经济建设和提升人们生活水平等方面起到越来越重要的作用。我国人工智能技术经过多年的发展，已经居于世界前列。在安防、金融、零售、医疗、营销、教育、交通、制造、农业等领域实现相当大的规模效应。人工智能需要人脑的开发和高新技术的支持，因此，人工智能也可定义为人类的高仿版。虽然不能完全像人一样具有灵敏的反应和思维，但人工智能终究是人创造的，并且按照人类的思想进行开发。人工智能初创时的最主要目的是替人类完成烦琐的、存在风险的工作，所以人工智能是以人类的结构来设计开发的，开发人工智能的智慧离不开人脑。