## 人工智能，能婴儿乎？

这几天的一个新闻是 Google 的人工智能实验室 DeepMind ，在用 AlphaGo 打败李世石之后，又研发了一个人工智能系统，其在阅读唇语方面的水平，超过了人类专家。它的做法就是用5000个小时的 BBC 电视节目作素材，对演员说话时候的唇形变动进行数据分析，模式识别，反复训练，看着看着就会了。

这种模式的人工智能，我们现在已经很熟悉了。机器翻译也好，疾病诊断也好，基本都是这个思路。表面上看很厉害，其实背后并没有多少真正的“智能”，都是大数据训练的结果 —— 就好像一个棋手之所以下棋厉害，都是因为他背的棋谱多……非常，非常多。

可是如果没有那么多素材可以供你训练，你怎么办呢？从这个角度讲，一个4岁的人类小孩的智力就远远高于现在任何一个人工智能。

所以很多科学家关注的问题是，能不能让人工智能，模仿小孩的学习方式。

我们今天要说的是本周International Business Times （《国际财经时报》）上的一篇文章，Artificial Intelligence Has a Lot to Learn From Babies （人工智能可以从婴儿身上学到很多），作者是Samantha Olson。

这篇文章综述了一些人工智能在模仿人类学习模式方面的进展，以及加州大学伯克利分校的发展心理学家Alison Gopnik（艾莉森·高普尼克）对于幼儿学习模式的一个解释。

顺便说一句，这位高普尼克老师得算是个名人，她有本书叫《宝宝也是哲学家》出了中文版，而且她还经常在《纽约客》之类的媒体发表科普文章。也许我们将来还会讲到她。

如果你仔细观察过，小孩学习新东西的这个能力，实在是令人震惊。他们根本不需要什么大数据，什么多少个小时的训练，很多东西根本就是看一遍就会。你今天跟他说个新词，明天他就能用上，还用得挺好。

我有一个七岁的儿子和一个一岁半的女儿。我就发现，看小孩经常能收获惊喜。女儿看我做了一次把西瓜皮扔进垃圾桶的动作，马上就会了，以后每吃完一块西瓜自己就找垃圾桶……我说“我也没教你啊！”现在人工智能哪有这么厉害！

高普尼克说，孩子的学习模式不是靠数据积累，而是靠对周围人和环境的探索和测试。换句话说，这叫“贝叶斯方法”。

我在《智识分子》这本书里讲过“贝叶斯定理”。今天我们没必要关心数学细节 —— 小孩哪知道什么定理，但是他们天生会用这个定理！用一句话总结，贝叶斯定理的精神就是 ——

观点要随着事实发生改变。

你先根据已经掌握的少量信息，推测出一个假设。等新的信息来了，你就用新的信息验证这个假设。如果新信息符合这个假设，你就提高假设的可信度，如果不符合，你就降低假设的可信度。

比如你告诉小孩一个新单词，他一开始并不知道这个词的精确含义和用法，但他可以根据当时情境，先来个猜测。一有机会，他就会在不同的场合说出这个词，并且观察你的反应。如果你表示他用对了，他就会进一步确定这个词的含义，如果你告诉他用错了，他就会进行相应调整。这样不断地猜测、试探、调整猜测，就是贝叶斯方法。

高普尼克甚至说，一个15个月大的婴儿学习事物因果关系的速度，会比年龄比她大的孩子更快 —— 这是因为婴儿大脑的可塑性更强！之前掌握的信息越弱，你改变自己看法的可能性就越大。这就是为什么小孩学东西比大人快。

这篇文章提到，现在已经有不少科学家开始模拟婴儿的学习方法，去建立新的机器学习算法。比如最近《科学》杂志上有篇论文，就是用这个方法识别不同语言的手写文字。只要给这个新系统一两个例子，它就能对文字做出大致的判断，甚至能拆解笔画，重新组合，效果很不错。简直有点像最近一个新的科幻电影《降临》（Arrival）里面，人类语言学家在学习外星人文字的时候使用的方法。

目前世界上有好几个机构在研究让人工智能直接模仿人脑。麻省理工学院的一个实验室拿到了5年2500万美元的经费，一边研究人脑，一边研究人工智能。新西兰一个团队的项目负责人干脆就以自己女儿的大脑为样本搞了个虚拟婴儿！

但是人工智能仍然远远比不上一个婴儿。这篇文章也介绍了当前人工智能的几个重要短板。

首先，前面说的贝叶斯方法中，婴儿要做的第一步就是先提出一个猜测，可是目前没有一个人工智能程序可以做到主动猜测，都需要让人来做“猜测”这个动作。是在人已经列出了所有可能性的情况下，人工智能根据下一次的学习，来调整各种可能性的概率大小。

第二，孩子是有目标的主动学习，而人工智能完全是被动的。小孩想知道一个单词的含义，一定是发自内心地想要去了解，并且他知道学习到了什么程度就可以中止。而人工智能既不知道要学什么，也不知道该学多长时间 —— 全靠人类训导。

第三，还没有任何证据表明计算机模拟的人脑可以具备“意识”或者形成高级认知。

谁要是能在这三个方向上取得突破，绝对是大新闻……但是目前来说一点迹象都没有。

我真是非常期待人工智能在模拟人脑方面的进展，将来计算机到底能不能有自发的假设和自发的学习目标？我猜，很可能在长时间内都不会有什么突破。也许专家们低估了这些功能的难度。

再者，我们成年人也可以从婴儿身上学到很多东西。孩子学习用的贝叶斯方法，不就是我们常说的“实践出真知”吗？这不就是胡适说的“大胆假设，小心求证”吗？这不就是“刻意练习”中的“即时反馈”吗？

人工智能在向人类学习，但我们人类可不能向人工智能学习 —— 你没有办法用六周的时间看5000个小时的电视节目！人得发挥人类所长，还不如向婴儿学习。

在实践中学习新技能，数据有限先上手再说，“在战争中学习战争”，这个做法比较适合人类。

比如你要写小说。你不要等到读完500本小说、熟悉各种风格、学了一大堆小说理论再动手 —— 那是人工智能写小说的方法。你应该看过一两本小说，知道小说是怎么回事儿了马上就动笔开始写。别人反馈不好，你就慢慢改进，但是永远都大胆尝试新写法！

### 💡 精华要点
- 1. 孩子的学习模式不是靠数据积累，而是靠对周围人和环境的探索和测试。
- 2. 现在的人工智能仍然远远比不上一个婴儿。是因为婴儿要做的第一步就是先提出一个猜测，可是目前没有一个人工智能程序可以做到主动猜测，都需要让人来做“猜测”这个动作。

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