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　　一走进麻省理工学院计算机与人工智能实验室帕特里克·温斯顿教授的办公室，我就被墙上的一幅画吸引。那是米开朗基罗在西斯廷教堂天顶的壁画《创世记》的复制品：从天而降的上帝，将手指伸向亚当，亚当慵懒地斜卧着，似乎沉睡初醒，软弱中透着一些渴望，将自己的手伸向造物主。这是惊心动魄的一刻，上帝即将给人类的肉体注入智慧。谁能预见，亚当的子孙有一天也将试图模仿造物主的角色，把智慧注入机器，而拥有智慧的机器又将对人类怎样？

　　看出我的兴趣，温斯顿教授慈祥地说：“放心吧，到目前为止，我们还是独一无二，不可替代的。”——听了这话，我怎么更不放心了呢？

　　做访谈节目近20年的我，习惯于收集那些改变世界的人和事。2011年，IBM认知计算系统Watson在智力问答节目《危险边缘》中打败两位人类选手，震惊世界。同年，预言家雷·库兹韦尔所著的《奇点临近》大卖。其中，2045年“超级智能”将全面超越人类智能的预言，开启了巨大想象空间。

　　为什么人们对超级智能产生恐惧？因为这关乎人的本质。笛卡儿说：“我可以怀疑所有我看到的事物的真实性，但‘我怀疑’这个事实告诉我，我在思考，我有意识。而如果我拥有这个，我就必然存在。”——“我思故我在”。

　　AlphaGo与李世石九段人机大战的结果是AlphaGo以4：1胜出，而更让人们惊叹的是人工智能在打法上表现出原创性，突破了人类棋手的惯用套路！如果说当年击败卡斯帕罗夫的“深蓝”靠的是人类编程，让机器用蛮力“穷尽”所有的可能性，并做出选择；那么AlphaGo则是被赋予了深度学习的算法，经过海量的“训练”，自我优化的结果，其过程连设计师本身也被蒙在鼓里！

　　1956年的达特茅斯会议上，“人工智能”一词正式诞生，马文·明斯基、约翰·麦卡锡等人工智能先驱满怀激情地宣告：“我们将尝试，让机器能够使用语言，形成抽象概念，解决人类现存的各种问题。我们的研究基于这样的推测——学习的每一个方面和智能的任何特征，原则上都能被精确地描述，并被机器模仿。”

　　多伦多大学杰弗里·辛顿教授的深度学习理论和纽约大学扬·乐昆教授的卷积神经网络的研究，为语音识别、图像识别领域带来革命。在计算能力和大数据的助力下，深度学习算法如虎添翼。2010年，吴恩达在“谷歌大脑”项目中，用一万台计算机搭建了一个具有十亿个连接的神经网络。为了“唤醒”这个超级大脑，他们接入YouTube的视频，一周后，机器对“猫”的形象产生了极为活跃的反应，而在这之前，没有人“告诉”机器什么是猫。接下来发生的事就是历史性的了。

　　与科学史上之前的重大突破主要仰仗少数科学家不同，在人工智能诞生60年后迎来的“第三次浪潮”中，亿万普通人加入到“训练”机器的行列中。2009年李飞飞在斯坦福大学人工智能实验室发起的ImageNet项目，就吸引了全球167个国家五万余人，参与标注了1500万张图片，涉及22000个类别。科大讯飞的语音识别技术，仅在中国就有数亿用户，以不同的口音、不同的背景噪声参与语音识别和自然语言的“优化”。2016年，机器在语音识别上的表现已经超过了人类的平均水平。而微软开发的人工智能伴侣虚拟机器人“小冰”，在中国已经拥有了1亿用户、300亿对话量，使用者与小冰之间一次多达23轮的对话数据，提供了人类情感反应模式的海量信息，使之成为有史以来最大的一次“图灵测试”。

　　正是在这样的背景下，人工智能拓展了我们的感知和行动能力。在英国牛津，留存微弱光感的盲人瑞德·赛尔，凭借“盲人眼镜”，能够分辨运动物体的轮廓，实现独立出行。更让他欣喜的是，时隔十几年，他再次看清了女儿们的面庞，并能亲自动手为她们准备早餐；在美国加州，被中风击倒全身瘫痪并丧失语言功能的亨利·埃文斯，凭借人工智能技术，可以借助特殊制作的眼镜向电脑发射激光信号，收发邮件，并借助远程视频设备“参加”了侄子的婚礼……机器还在大举进入人类的艺术世界，甚至表现出不凡的“创作”能力。

　　在英国西南部的法尔茅斯大学，西蒙·科尔顿教授以人工智能“绘画傻瓜”为骄傲。“绘画傻瓜”不傻，它已经学习了上万种绘画方法和风格，还能根据每天的新闻，选取合适的“情绪”来进行创作。它创作的作品“椅子”曾成功在巴黎的画廊里公开展出。作为它的第一位收藏者，我花了500英镑从科尔顿教授手里买下了这幅画，已经有朋友双倍开价要向我购买呢！如果按黑格尔给艺术下的定义“美就是理性的感性表现”，那么“绘画傻瓜”的作品算得上是艺术吗？

　　（摘编自杨澜著，江苏凤凰文艺出版社2017年8月出版《人工智能真的来了》一书）