(请认真阅读,此处是重点)

机器人,职业,人工智能,有意识的计算机,超级智能,丰裕,失业的未来,“无用的”人类,稀缺性的终结,创造性的电脑,机器人霸主,无限的财富,劳动的终结,永不得翻身的下层阶级。

以上这些短语和概念,很可能每天都在你的动态资讯中出现一些。关于它们的描述,有时候是积极的、充满期待的,但更多时候是可怕的和反乌托邦的。按说,论述这些话题的专家全是聪明、见多识广之人,但他们对未来的预测可不是有点不同,简直是完全相悖。这种对立性着实令人费解:为什么埃隆·马斯克(Elon Musk)、史蒂芬·霍金(Stephen Hawking)和比尔·盖茨(Bill Gates)都忌惮人工智能(以下简称“AI”),并忧心忡忡地表示在不久的将来,AI会对人类的生存构成威胁?而为什么另一个同样杰出的群体,包括马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)、吴恩达(Andrew Ng)[1]和佩德罗·多明戈斯(Pedro Domingos)[2]在内,又认为“人工智能威胁论”给的理由太过牵强,几乎不攻自破。扎克伯格甚至称那些鼓吹末日将至的人相当不负责,当今人工智能领域最伟大的人物之一吴恩达亦表示,这种焦虑就像是担忧“火星上的人口过剩”,完全没有必要。埃隆·马斯克曾宣称人工智能是人类文明持续存在所面临的重大危机。在这之后,首席人工智能研究员和作者佩德罗·多明戈斯在推特上发了“一个字:唉”作为回应。两大阵营的成员都对自己的观点充满信心,同时对另一阵营的观点嗤之以鼻。

谈到机器人和自动化,情况与上述相同,专家们的意见大相径庭。有人说所有的工作都将被自动化取代,或者至少我们将进入永久性的经济大萧条,当一部分人通过他们高科技的、现代化的职业过上丰富多彩的奢华生活时,另一部分人工劳动力却因为没有能力和机器人竞争而失去工作。其他人对这些担忧不屑一顾,他们以自动化提高了工人生产率和工资的历史记录作为依据,推断未来更大的问题将是人力短缺。虽然这些群体之间的肉搏并不常见,但并不乏居高临下的谩骂。

最后,当开始思考计算机是否会变得有意识并被赋予生命这一问题时,专家们再一次分成了两派。一些人认为,计算机可以有意识是一个不证自明的事实,因此任何其他的观点都是愚蠢的迷信。另一些人则强烈反对,他们认为计算机和生物是两种截然不同的东西,从机器和生物的定义来看,“活机器”的概念是自相矛盾的。

对于那些全程关注这场辩论的人来说,最终只是感到困惑和沮丧。许多人在两派人的争论声中举手投降,他们总结说:如果处于技术前沿的人们都不能对将要发生的事情达成一致,那么还指望我们普通人做些什么呢?他们开始对未来惶恐,并由此认为这些令人不知所措的问题必然是无解的。

有没有解决这场辩论的出路呢?我认为是有的。当我们意识到这些专家之所以持不同意见,不是因为他们知道不同的东西,只是因为他们选择相信不同的东西时,事情就有了转机。

举个例子,有人预言我们将制造出有意识的计算机,并不是因为他们对“意识”的理解比常人更多,而是因为他们相信一个非常基本的理念:人类本质上就是机器。如果这一观点成立,那么我们最终可以造出一个机器人也就顺理成章。另一方面,那些坚持己见认为机器永远无法获得意识的人,也往往是因为他们不相信人类是纯粹的机器。

综上所述,本书的主题是:解构那些“有关机器人、工作、人工智能和意识等看法”背后的核心信念。我的目的是引导你看透这些棘手问题,细致入微地分析所有的信念假设,这些假设组成了专家们以满腔热忱发表的诸多观点。

这本书绝不是我对这些问题的个人思考,虽然我也没有刻意隐藏我的思考,但个人思考对于你如何阅读这本书来说并不重要。因为我的最终的目标是:你在读完这本书后应该彻底了解,对于以上提到的问题,你的信念将引导你走向何方,之后,当你再听到一些硅谷大拿、杰出的教授或诺贝尔奖获得者对“机器人、工作或人工智能”发表自信满满的声明时,你能够立刻透过现象,洞悉他们声明背后的信念。

像这样的旅程该从哪里开始呢?必然要从遥远的过去,甚至要从语言发明之际说起。我们在这本书中要解决的问题关乎现实、人类和心灵的本质,而不是关于晶体管、神经元和算法之类的技术问题。我们首先要弄清楚“人类是什么”,继而才能更明确地解决“机器人从人类手中夺走了什么工作”这类问题。如果我们本末倒置,就会出现困惑。

因此,我邀请你和我一起漫步,穿越10万年的人类历史,沿着时间的轨迹,一边讨论重大问题,一边探索即将到来的未来。本书是一次征程,感谢一路有你相伴。

拜伦·瑞希

得克萨斯州,奥斯汀

[1]吴恩达(Andrew Ng, 1976-),出生于伦敦,毕业于加州大学,计算机科学家,斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授,人工智能实验室主任,人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之一。

[2]佩德罗·多明戈斯(Pedro Domingos),美国华盛顿大学计算机科学教授,加州大学欧文分校信息与计算机科学博士,在机器学习与数据挖掘方面著有二百多部专业著作和数百篇论文。