阿里郎：杂谈人脑电脑

看了人机围棋大战的报道，拜读了风头的四篇大作，凡草的两篇论述，受教之余，也有一点感想。可惜我一向动作迟钝，尚未动笔，网上的热点早已变更。这次借漫人的连载再掀热潮，赶快来凑个热闹。不过我对围棋一窍不通，也没有学过人工智能与神经网络，只是愚脑千虑之一得。

我看计算机，尽管是近几十年来发展最快的领域，不管是硬件方面几百个CPU联营、内存达百亿计，还是软件方面系统日新月异，新的算法层出不穷，它的最基本的功能却仍然如程咬金，只有三板斧：0+0=0，0+1（=1+0）=1和1+1=10。所有其它的工作，都必须将对象和处理原则预先变成0和1的组合，也即量化了，再交给CPU；运算结束后再转换回去。即以围棋为例，棋子在棋盘上的位置，可以简单地用设置坐标的方法量化。最后计点定胜负，也可以对有限的几种图形规定相应的点数来处理。而落子应对方面，按韩姥姥的介绍，则依赖算法的评估功能，取具有最大胜率（那是一个数值）的走法。如果要比较计算能力及记忆能力，现代的电脑早已让人脑望尘莫及。计算机在象棋或围棋对弈中战胜人类本该是意料中事。但棋艺就能很好地评判智能吗？现实生活中的大多数现象，并不那么容易量化，即使大幅度简化之后建立一个数学模型，由于参量太多，现代的计算机也无法实时运行。比如经济学的模型、股市的模型，近十年来高薪聘用了多少理工科的尖子毕业生，利用大型计算机，也无法给出令人满意的结果（相对来说，现在的气象预报的模型就相当准确。）要靠电脑来建立新的模型更是匪夷所思。

对人类来说，下棋是一件复杂的脑力劳动，中国历史上琴棋书画更是知识分子的特长与专利。但是评估一个人的智力，除了记忆能力（包括已学知识）和计算能力（包括逻辑能力），另一项重要指标是学习能力。现在的“人工智能”也正在提高计算机的学习能力上下大功夫。我读到的所有介绍人机对弈的文章都提到了新的计算机（程序）具有学习能力，不过语焉不详。给电脑输入以往的棋谱，让它与棋手较量，电脑学到了什么？它肯定记录了各种布局下可以采用的落子位置，增加了（或修正了）对各种应对的胜负后果的预测的正确性（或精确性），但它能修改程序中评估功能的量化表吗？人类“吃一堑，长一智”，这“一智”长到什么程度是没有限制的；但是电脑的程序容许电脑改动程序（或子程序、或数据库）的范围肯定是有限的，甚至是非常有限的，因为这是保证系统的安全性所必须，但这同时也就限制了电脑的学习能力。

我们生活在一个多元-多维的世界，我们的成长过程伴随着学习从更多的角度去考察一件事，学会在权衡了更多方面的因素之后再作出决定。而随着年龄的增长，我们在衡量各种因素时的权重又在不断变化。电脑能进行多维的学习吗？电脑能自行修正权重吗？对第一个问题，如果人类提供电脑多维的输入信号，也即为电脑量化了多维的因素，设定了各个因素的处理方案，那它是可以学习的，只要它有足够的内存和计算能力。但电脑本身没有增加输入端子的能力，不会量化新的参数，更没有加接传感器、改接输入电缆或任何硬件的能力。从电子技术的角度看，让计算机（机器人）改变自己的硬件设置，犹如我们在一台运行中的电脑的母板上焊接新的存储器，结果只能是毁了这台电脑，甚至引起更大的灾难。对第二个问题，我虽然不知道实情，却高度存疑。在处理单纯的技术问题上，改变权重的影响可能不是那么大；但在处理其它类型的问题上，改变权重可能是生命攸关甚至影响人类命运的大事。阿西莫夫的“第零原则”不就因此可以轻易地被背弃了吗？这是又一个限制电脑学习能力的因素。

我们知道人类的大脑皮层有感觉神经和运动神经两大区域，分别处理来自感觉系统的输入信号和送到运动系统的输出信号。在人机对弈的比赛中，基本没有涉及运动系统。我们在做人脑与电脑的比较时，也普遍专注于记忆和推算的思维领域。过去知识分子讥笑运动员“四肢发达，头脑简单”，运动员们的头脑简单吗？以篮球比赛中的突破上篮为例，在2-3秒的时间内，上篮的运动员起跳，腾空，他要随时观察对方防守队员（可能不止一个）的位置、速度、高度；要从记忆中提取他（们）的臂展长度、弹跳能力、留空时间、习惯性的防守动作及恶意小动作的资料，从而调整自己的进攻策略：是自行投篮还是回传，并选择出手的方法和时机：正面上还是过框后反转投；他要估计自己与篮板、球框的相对位置，决定球出手时的速度，角度和旋转度；他要留心裁判员的哨音和同伴的呼叫；他要预计落地的位置和角度，决定随后的保护动作。我相信他的大脑在这几秒钟内的工作量并不会少于围棋选手一次落子前的工作量。更不用说他的大脑-小脑还同时控制着全身几百块肌肉的协调动作，维持着他在空间的平衡与升降前行。现代的电脑（加伺服机构）还远不能实现类似的运动控制。无人汽车只控制贴着路面的两维运动，控制对象也就是油门、刹车和方向盘（一维的转动），二者任务的复杂程度不在同一数量级。

仅从这几条出发，我觉得不仅现有电脑的功能还远不能与人脑比，即便假以时日，电脑要超越人脑所需要解决的问题本身，就超出人类现有的知识水平，而现有的电脑也不能解决这些问题。