谷歌的AlphaGo和韩国棋圣李世石的人机围棋进行了一场巅峰对决，最终以AlphaGo 4-1的压倒性胜利告终。这场比赛的结果不仅向全世界展示了人工智能的强大实力和巨大应用潜力，也在人类社会引发了大量的恐慌和焦虑。以下文章与边肖编辑和分享的关于人工智能和伦理的相关论文相关。欢迎阅读！
人工智能与伦理论文(上)
人工智能最终会超越人类智能吗？
[摘要]美国谷歌公司的AlphaGo与韩国象棋大师李世石进行了一场人机围棋巅峰对决，以AlphaGo 4-1的压倒性胜利而告终。这场比赛的结果不仅向全世界展示了人工智能的强大实力和巨大应用潜力，也在人类社会引发了大量的恐慌和焦虑。人们开始认真思考：人工智能会给人类社会带来哪些进步和挑战？机器最终会超越人类的智力吗？要回答这些问题，首先需要了解人工智能的本质和基本原理。本文首先简要介绍了人工智能领域最显著的研究成果――深度学习卷积神经网络，然后讨论了机器学习的本质和基本原理。接下来，通过对人脑认知机制最新研究成果的概括性介绍，揭示了机器智能与人类智能的本质区别，并比较了两种智能的优缺点。本文通过比较利弊，试图找到上述问题的答案。
关键词]人工智能AlphaGo神经突触机器学习模式识别
【中国图书馆分类号】TP18【文献识别码】A
10.16619/j . CNKI . rmltxsqy . 2016 . 07 . 002
2016年3月9日至15日，谷歌开发的围棋软件AlphaGo与韩国象棋大师李世石进行了5场人机对决，AlphaGo以4比1的比分取得压倒性胜利。这场比赛的结果，不仅震惊了整个围棋界，也让很多人工智能领域的专家学者们大跌眼镜，让人工智能走出象牙塔，成为很多普通人业余时间的热门话题。这次人机围棋峰会，不仅向全世界展示了人工智能的强大实力和巨大应用潜力，也引起了人类社会的大量恐慌和焦虑。人们开始认真思考以下问题：机器智能最终会超越人类智能吗？人工智能将如何改变人类社会？未来的智能机器会像电影《终结者》中描述的那样试图主宰甚至毁灭人类吗？要回答这些问题，首先需要了解人工智能的本质和基本原理，然后讨论其发展规律和前景。目前人工智能最前沿的分支是机器学习的分支。本文首先对机器学习中最引人注目的分支——深度学习卷积神经网络的研究成果进行了简要概述，然后讨论了机器学习的本质和基本原理。接下来，通过对人脑认知机制最新研究成果的概括性介绍，揭示了机器智能与人类智能的本质区别，并比较了两种智能的优缺点。本文通过对比机器智能与人类智能的优缺点，试图找到上述问题的答案。
深度学习卷积神经网络
在过去的几年里，深度学习卷积神经网络取得的成就足以让它成为人工智能皇冠上最耀眼的明珠。基于深度学习卷积神经网络的语音识别系统将语音识别的准确率提高到了产品级，从而为人类、计算机和各种智能终端之间的交互提供了一种全新的、更加便捷的方式。将深度学习卷积神经网络应用于图像内容和人脸识别，科学家已经实现了与人类视觉系统相当的识别精度。击败韩国棋圣李世石的Google Go软件AlphaGo取得如此辉煌的战绩，深度学习卷积神经网络也起到了关键作用。接下来，我们给出一个
脑神经科学领域的大量研究表明，人脑由大约1011个神经细胞和1015个神经突触组成，这些神经细胞及其突触构成了一个巨大的生物神经网络。每个神经细胞都与其他神经细胞相连，并通过突触传递信息。当通过突触接收到的信号强度超过一定阈值时，神经细胞就会进入激活状态，通过突触向上层神经细胞发送激活信号。所有与意识和智力有关的人类活动都是通过特定区域神经细胞的相互激活和协同工作来实现的。
早在1943年，美国心理学家W.S .麦卡洛克和数学家W. A .皮茨在他们的论文中提出了生物神经元的计算模型(简称M-P模型)，为人工神经网络的后续研究奠定了基础。M-P模型的结构如图1(a)所示。它由N个加权输入、一个输出、一个偏移B和一个激活函数组成。N个输入代表来自较低N个突触的信息，每个权重w)代表相应突触的连接强度。激活函数通常采用S形曲线的sigmoid函数(见图1(b))来模拟神经细胞的激活模式。
早期的人工神经网络大多是基于M-P神经元的全连接网络。如图2所示，这种网络的特点是属于同一层的神经元之间没有连接；当前层中的一个神经元与上一层中的所有神经元相连。然而，人们很快发现，这种全连接的神经网络不仅识别准确率低，而且应用于各种识别任务时难以训练。当神经网络超过四层时，传统的反向传播算法无法收敛。
1983年，日本学者Fukushima教授基于Hubel-Wiese的视觉认知模型提出了卷积神经网络(CNN)。早在1962年，Hubel和Wiesel通过对猫视皮层细胞的深入研究，提出高级动物视觉神经网络由简单细胞和复杂细胞组成(如图3)。神经网络底层简单细胞的感受野只对应视网膜的特定区域，只对该区域特定方向的边界线有反应。通过将具有特定方向的简单细胞聚类，复杂细胞具有大的感受野并获得某些不变性特征。上层的简单细胞以高共生概率聚类复杂细胞，导致边界特征更加复杂。视觉神经网络通过简单细胞和复杂细胞逐层交替出现，实现了提取高度抽象和不变的图像特征的能力。
卷积神经网络可以视为第一个实现上述Hubel-Wiesel视觉认知模型的网络计算模型。如图4所示，卷积神经网络是由卷积层和采样层交替组成的多层神经网络，每一层都由多个将神经元排列成二维平面的子层(称为特征图)组成。每个卷积图层和上面的缩减像素采样图层通常具有相同数量的特征地图。卷积层X的每个神经元负责对输入图像(如果x=1)的特定小区域或x-1个下采样层的特征图进行卷积运算，而下采样层Y的每个神经元负责对y-1个卷积层对应的特征图的特定小区域进行Max Pooling(只保留该区域神经元的最大输出值)。卷积运算中使用的卷积核系数是通过学习和训练自动获得的。卷积层中属于同一特征图的神经元都共享一个卷积核，负责学习和提取同一图像特征，对应于Hubel-Wiesel模型中具有特定方向的简单细胞。卷积层不同的特征图负责学习和提取不同的图像特征，对应Hubel-Wiesel模型中不同类型的简单细胞。下采样层Y中神经元的Max Pooling操作等价于Hubel-Wiesel模型中复杂细胞对同类型简单细胞的聚类，Hubel-Wiesel模型是对人脑视觉皮层中复杂细胞的简化模拟。20世纪90年代初，贝尔实验室的Yann LeCun等人成功地应用卷积神经网络实现了高精度的手写数字识别算法。他们提出的LeNet系列都达到了商业识别精度，被当时的美国邮政局和很多大银行用来识别信封上的手写邮政编码和支票上的手写数字。但由于90年代计算机内存有限，计算能力较弱，LeNet网络采用了浅层网络结构，每层使用的特征图数量很少。虽然在小规模图像识别中取得了很好的效果，但与传统的机器学习算法(如SVM、AdaBoost等)相比。)，它的优势不是很明显。此外，由于卷积神经网络具有很高的自由度，设计一个性能优异的网络需要灵感和丰富的经验积累，是一项具有挑战性的工作。因此，卷积神经网络在提出后的很长一段时间内都没有得到足够的重视和广泛的应用。
2012年，加拿大多伦多大学的Geoffrey Hinton教授团队提出了一种深度卷积神经网络(简称AlexNet)，其规模远大于传统的CNN。该网络有五个卷积和缩减采样图层以及三个全连接图层。每个卷积和下采样层有96384个特征图，网络参数达到6000多万。使用AlexNet，Hinton团队在最具影响力的国际图像内容分类大赛(2012 ImageNet ILSVRC)中取得压倒性胜利，将1000张图像的Top-5分类错误率降低到15.315%。在这次比赛中，获得第二名、第三名和第四名的团队都采用了传统的机器学习算法。三个团队的Top-5影像分类错误率分别为26.17%、26.98%、27.06%，相差不到1个百分点。但与第一名相比，他们的分数低了10多个百分点，差距非常明显。目前，深度卷积神经网络(Deep CNN)相对于传统机器学习算法的优势还在不断扩大，传统的学习方法在很多领域还无法与深度CNN抗衡。
机器学习算法的基本原理和本质
在几千年的科学探索和研究中，科学家们提出了许多数学模型来描述自然界和人类社会中的各种事物和现象。这些模型可以分为以下三类。
归纳：由几个参数(变量)组成，每个参数都有明确的物理意义。这种模型确实能揭示所描述对象的本质和规律，很多数学和物理规律都是典型的归纳模型。
预测模型：使用具有大量参数的通用函数来拟合用户提供的训练样本。一般通用函数的参数不具有任何物理意义，模型本身只能用来模拟或预测一个具体的事物或现象，而不能揭示所描述的事物或现象的本质和内在规律。大多数当代机器学习算法都是基于预测模型的。例如，单隐层全连接神经网络使用的数学模型是：
上式中，x代表神经网络的输入，代表神经网络的参数集，m是隐层神经元的个数。这个数学模型就像橡皮泥一样，可以通过改变它的参数集塑造成任何形状。给定一个训练样本集，分别代表训练样本I和人为赋予样本的标签(标签表示样本的类别或某种属性)，用T进行训练可以得到一个优化的参数集，使神经网络能够很好地拟合训练样本集T。当一个新的未知样本X出现时，我们可以利用训练好的神经网络来预测它的标签y，显然，神经网络的参数集的规模与神经元的数量和输入X的维数成正比，所有的参数都没有物理意义，模型本身也不具备揭示所描述对象的本质和内在规律的能力。
直推模式：没有明确的数学函数，利用收集的大数据来预测具体投入的标签。这类模型认为针对某事物或现象收集的大数据是对该事物或现象的客观描述。大数据的规模越大，对事物或现象的描述就会越全面、越准确。当一个新的未知样本X出现时，我们可以在大数据中找到X的K近邻，根据K近邻的标签或属性来决定X的标签或属性。很明显，由于不需要定义明确的数学模型，相比其他模型，直接模型是最简单直接的，但由于依靠大数据来确定未知样本的标签，直接模型往往需要更高的计算量和使用成本。同样，直接模型也不能用来揭示事物或现象的本质和内在规律。
需要指出的是，随着互联网用户数量的不断增加和互联网技术的快速进步，利用互联网获取内容或用户大数据变得越来越简单和廉价，利用直推模型预测某件事情或现象变得越来越流行。比如，很多互联网搜索引擎利用各个网页的点击率来提高搜索网页的排名准确率，这就是直推模式在互联网内容搜索领域的成功应用。
综上所述，机器学习算法的本质是选择一个普适函数来建立预测模型。利用用户提供的训练样本训练模型的目的是选择最优的参数集，使模型能很好地拟合训练样本集的空间分布。通过训练得到的预测模型，实际提取训练样本集的空间分布，并编码到其庞大的参数集中。利用这个训练好的预测模型，我们可以预测出新的未知样本x的标签或者属性，今天的大部分机器学习算法都是基于这个原理，谷歌的AlphaGo也不例外。
针对某一事物或现象收集的训练样本是对该事物或现象的直观描述，其中包含了大量与之相关的先验知识。例如，ImageNet ILSVRC国际图像内容分类大赛提供的训练样本集，拥有1000个类别超过一百万幅彩色图像。每一类对应一个自然界常见的物体，如汽车、飞机、狗、鸟等。包含了这个物体从不同场景、不同角度拍摄的约1000张彩色图像。用这个训练样本集训练的深度卷积神经网络，实际上是把每一类对象的共同特征和个体差异提取出来并编码，记忆在其庞大的参数集中。当新的未知图像出现时，神经网络可以利用编码在参数集中的先验知识来准确地识别和分类输入图像。
同样，在训练AlphaGo时，谷歌收集了20万场职业围棋高手的比赛，然后利用AlphaGo不同版本之间的自我对弈，生成了3000多万场比赛。3000多万场围棋比赛，包含了人类在围棋领域积累的最丰富、最全面的知识和经验。当一个新的棋局出现时，AlphaGo利用其庞大的参数集中编码的先验知识来预测胜率最高的棋步，以及这个棋步产生的最终胜率。因为AlphaGo已经研究并编码了超过3000万个游戏，所以它对每一步棋的胜负判断甚至比九个棋手都要准确。人类象棋大师输给AlphaGo并不奇怪。人类智能的本质和特征
迄今为止，人们对人脑及其高度复杂的智能知之甚少。学术文献中“智力”一词的科学定义有多种版本。即使是已经深入研究的少数认知功能(如人脑的视觉认知功能)的工作机制，也仍然存在各种假说和争议。在这里，我们列举了一些关于人脑智能的有代表性的、高度认可的假设和解释。
人类智能的本质是什么？这是认知科学的基本任务，也是基础科学面临的四大问题(西蒙)中最后也是最难的一个。每一门基础科学都有其特定的基本单元，如高能物理的基本粒子、遗传学的基因、计算理论的符号、比特信息论等。所以“人类智能的本质是什么”这个问题，在一定程度上取决于“认知的基本单位是什么”。众所周知，适合描述物质世界的变量不一定适合描述精神世界。所以，认知的基本单位是什么的问题，不是物理推理或计算分析可以解决的，只能通过认知科学的实验来回答。大量实验结果表明，认知基本单位不是计算理论的符号，也不是一点信息论，而是由知觉组织形成的“知觉对象”。比如实验表明，人的视觉系统在关注一只飞翔的鸟时，关注的是整只鸟(即一个感知物体)而不是鸟的某个特征(形状、大小、位置等。).虽然鸟类的特性在飞行过程中是变化的，但鸟类的本质是同一个感知对象，并保持不变。诺贝尔奖获得者卡尼曼认为，感性对象概念的直观定义，恰恰与形状和其他特征的变化相同。中国科学院陈霖院士领导的团队在拓扑性质感知理论发展30多年的基础上，提出了第一个感知对象的拓扑定义：感知对象的核心含义，即在变换下保持不变的整体同一性，可以在大范围内科学准确地定义为拓扑不变性质。需要指出的是，上述先大范围感知物体的概念，与人工智能领域普遍认可和采用的从局部到整体、从特征到物体、从具体到抽象的认知计算模型完全相反。因此在人工智能领域还没有得到足够的重视和应用。
认知科学领域的大量实验研究表明，人类的智力具有以下特点。
人类智能的目标不是精确。智能并不寻求在精神世界中客观准确地再现物质世界。上帝在设计人类智能的时候，不加思考地直奔“生存”这个终极目标：以最合理的成本获取最大的生存优势。人类大脑的平均能耗只有20瓦左右，与庞大的计算机系统相比只有九根牛一毛。人脑的重量虽然只有1400克左右，约占人体体重的2.3%，但其供血量占全身的15.20%，耗氧量超过全身的20%，已接近人体生理所能承受的极限。在资源极其有限的情况下，人脑通过以下方式实现最有效的资源配置，从而保证最有意义的生理和智能活动。
第一，主观能动性的选择性。精神世界不是物质世界的简单映射，而是非常扭曲和变形的。相对较小的手指、舌头和其他关键区域占据了感觉运动中枢的大部分皮质区域。同样，只有中央视野对应的视网膜具有较高的空间和颜色分辨率，而更广阔的周边视野只是对物体的突然出现或消失以及物体的运动更敏感。人类视觉处理的通常方式是，会在第一时间捕捉到周边视野的显著变化，做出应激反应，然后将中央视野移至目标进行后续处理。
通过人类知觉组织的选择性注意机制，我们可以直接感知输入信号中的大范围不变性质，而忽略大量的局部特征性质。大量的视而不见现象在实验室研究中表现为注意瞬脱、变化盲等。比如，虽然可以清楚地区分霓虹灯中的色块在颜色和形状上是不同的，甚至在空间和时间上是不连续的，但人脑还是把这些色块当成了同一个物体，产生了运动的感觉。研究表明，这种运动错觉本质上不是运动，其生态学意义在于对感知对象的不变提取。另一方面，人脑会主动补充被忽略的部分。但经验知识、语境等补充的信息，难免是错误的。所谓幻觉，就是精神世界和物质世界的错位。这些错觉的生态学意义在于，在资源有限的条件下，迅速而直接地形成稳定的知觉。这种机制不仅是人类想象力和创造力的源泉，也是各种精神和心理疾病的生物学基础。
第二，模块化的层次结构和分布式表示。目前，认知科学越来越依赖于脑成像技术的发展。根据功能模块化假说，大脑是由若干个在结构和功能上相对独立、专门从事特定认知功能的脑区组成的。这些模块形成了复杂的层级结构，通过层级之间的传递和反馈，主动调节输入信号。大量的脑成像研究实验也支持这一假设，尤其是视觉研究发现了非常细致复杂的功能模块及其层次结构。另一方面，分布式表征假说认为，认知功能的神经机制是一种相对大规模的分布式脑状态，而不是特定脑区的激活。目前认为人脑是一个模块化和分布式表达并存的自能系统。
第三，反应性活动和内源性活动。人脑不是一个简单的刺激-反应系统，很多内源性活动甚至多于反应性活动。人脑在所谓静息状态下的耗氧量和任务状态下的耗氧量差别不大。然而，几乎所有经典的认知科学研究都是基于刺激反应的实验范式。这种实验范式是让实验对象在特定条件下完成特定的认知任务，收集并分析其行为或生理反应，通过充分对比实验数据，建立人脑某种活动模式或认知机制的假说。内生活动长期以来被排除在认知科学研究的主流之外，因为它们只能通过内省来研究。随着脑成像技术的发展，功能连接已经成为分析静息状态下大脑自发活动的有力工具。特别是缺省网络的发现，开创了强调内源性活动的脑功能成像研究的新范式。默认网络被认为涉及心理认知过程，如警觉、自我意识、注意力调节、学习和记忆等。广泛应用于社会认知、自我意识、注意力、学习、发展和衰老机制的研究，有效促进了多种脑生物学指标的改善和脑疾病的治疗，包括阿尔茨海默病、帕金森病、抑郁症、精神分裂症和自闭症等。
因此，整合最新的研究
人类智慧的本质不是计算。人的智能体现在对外界环境的感知和认知，对观察到的事物或现象的抽象、记忆、判断和决策等方面。然而，这些智能并不是人类独有的。许多高等动物，如狗、猴子和猩猩，或多或少都有类似的能力。同时，计算也不是人类智力的强项。人类真正区别于其他动物的是逻辑推理能力、想象力、创造力和自我意识。有了这种能力，人类就可以想象和创造出自然界不存在的东西，比如汽车、飞机、电视、电脑、手机、互联网。这种能力是推动人类社会不断发展进步的源泉，是生物智能的圣杯。
然而，目前人类对代表生物智能最高水平的上述能力知之甚少，对其机制的研究仍处于启蒙阶段。研究表明，这些能力并非基于计算，而似乎与联想记忆和人类丰富的精神世界有关。基于对脑信号的分析，发现在海马、海马旁回、杏仁核等脑区存在大量专门从事特定联想记忆的神经细胞。例如，上述大脑区域中有单个或一小簇神经细胞，它们会被所有与美国前总统克林顿有关的刺激信号激活，无论这些刺激信号是关于克林顿的图片、英文单词克林顿，还是克林顿本人的语音回放。显然，这些神经细胞并不是由某一模式的具体特征激活的，而是对应着克林顿的抽象概念。此外，脑成像研究表明，职业围棋手比业余棋手更依赖联想记忆系统下棋，而不是逻辑推理。其实围棋界最常见的棋手训练方式，就是把一个高手对局的关键部分拆解成很多生死题。棋手通过解决大量的生死问题来提高经验和联想记忆的效率。
机器智能和人类智能的优缺点
现代计算机具有强大的存储和计算能力。随着计算技术的不断发展和进步，这些能力的增长似乎还远远没有达到尽头。早在1997年，IBM的“深蓝”超级计算机就打败了国际象棋冠军卡斯帕罗夫。然而，这场胜利并没有在人工智能领域产生太大反响。原因是“深蓝”几乎纯粹是依靠强大的计算能力，遍历所有可能性，用“蛮力”取胜。“深蓝”遵循“人工智能就是计算加内存”的简单规则。由于围棋的搜索空间比象棋大得多，“深蓝”的制胜策略对围棋来说并不可行。与“深蓝”相比，AlphaGo最大的进步是从“计算加记忆”到“拟合加记忆”规则的进化。它利用深度卷积神经网络的普适功能，通过学习拟合人类两千多年来积累的所有经验和制胜模式，并编码到神经网络庞大的参数集中。对于当前棋局中任何可能的走法，经过训练的神经网络都可以预测其优劣，通过有限次数的模拟搜索，计算出最终的获胜概率。这样的策略不需要搜索象棋的所有可能性，而更像是人类棋手使用的策略。但由于AlphaGo对每一步棋和最终胜率的预测都是基于围棋界两千多年来形成的完整知识库，其预测比人类最优秀的棋手还要准确。李世石输给了人类象棋大师而不是机器系统。所以AlphaGo赢是合理的。
与机器相比，人类智能最大的优势是逻辑推理能力、想象力、创造力和高效率。人类大脑的功耗只有20多瓦，处理许多感知和认知任务(如图像识别、人脸识别、语音识别等)的准确性。)不亚于拥有巨大内存和万亿次运算的超级计算机。虽然在不久的将来，机器智能很可能在国际象棋比赛中超越人类，但现有的机器学习框架无法模拟人类的想象力和创造力。所以，在目前的情况下，机器智能全面超越人类智能的预言不会成为现实。
随着机器学习算法的不断发展和进步，计算机凭借强大的存储和运算能力，学习人类几千年发展进化中积累的完备知识的能力越来越强，凭借完备的知识库预测和判断复杂事务的准确率将全面超越人类。可以推断，未来几十年，不仅那些简单重复的体力劳动将被机器完全取代，那些需要对复杂事务进行评价和判断的工作也将被机器取代，比如金融投资、企业管理、军事指挥等。可能会让位于机器智能。甚至整个国家都可能越来越依赖机器智能来预测政治、经济、外交发展趋势，制定最佳的政策方针和发展规划。实际上，许多发达国家的智库一直在使用各种评估和预测模型，为政府提供对各种事物的预测和判断，并提出政策建议或解决方案。
但目前的机器学习框架还不能模拟人类的想象力和创造力，科研和发明仍将是人类的优势。不难预测，在人类社会未来的发展中，会有越来越多的人从事科学研究和新产品的设计开发。社会上的每个人都会被要求拥有越来越高的知识、智慧和创造力。没有这些能力的人将无法找到满意的工作，逐渐成为社会底层的穷人阶层。理解和解决科技快速发展带来的社会挑战仍然是人类需要面对的任务，机器无法代替人类解决这些问题。
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