人工智能的应用和超越人类(2)
但同时，人工智能也可能产生危险——包括自主型武器、对经济的破坏，甚至人工智能可以发展出自己的意志，一种与人类完全冲突的意志。因此，人工智能的崛起可能是人类遇到的最好的事情，也可能是最坏的事情，但目前还不知道答案。不过，人工智能的发明可能是人类历史上最大的灾难。如果不加以恰当管理，会思考的机器可能终结人类文明。
未雨绸缪，霍金不断发出这样的警告是可以理解的，但就目前的情况看，人工智能毁灭人类是想多了。现阶段，人工智能就连超越人类都非常不可能，遑论毁灭!
人工智能目前已经从大数据分析发展到深度学习的较高级阶段，即便如此，与人类自身的智慧相比，人工智能也是相形见绌。IBM公司的人工智能是目前所有人工智能中的佼佼者，其杰出产品首先是深蓝，于1997年战胜了国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫;随后是沃森接替深蓝，于2011年2月在美国最受欢迎的智力竞猜电视节目《危险边缘》中连续击败该节目历史上最顶尖的两位选手肯·詹宁斯和布拉德·鲁特，成为《危险边缘》节目新的冠军。
现在沃森已经致力于医疗和医药方面的人工智能服务，也被称为沃森医生。即便如此，沃森医生也没有被批准用于诊断和治疗疾病，只是因为其大数据和浩瀚的信息量可以充当医生的助手。
如果说沃森的智能还不足以说明问题，最近的一项研究更让人对人工智能有比较清醒和深入的认识。美国哈佛大学等机构的研究人员组织了一场别开生面的竞技比赛，让234名临床医生与23款疾病诊断APP(人工智能)进行比试。内科医生占这234名医生的大多数，但是也有家庭医生和儿科医生，一半的医生拥有美国居住权或者获得过奖学金。
组织者从人类诊断项目网站“人类Dx”中选取45个病例，包含高危病、普危病、低危病和19个罕见病例，这些病例的信息包括患者的病史，但不包括体检和其他检测的结果。
针对每一个病例，无论是医生还是智能APP都必须列出一种可能性最大的诊断，外加两种可能的诊断。结果表明，无论哪一种形式的诊断，医生的诊断都比人工智能要准确得多。在首次诊断中，医生的准确率为84%，智能APP的准确率为51%。在比较严重疾病的诊断上，医生的准确率为79%，智能APP准确率为24%，显示医生的诊断更为可靠。在不太严重的病情上，医生诊断的准确率为65%，智能APP诊断的准确率为41%。总体而言，医生在72%的时间里将正确的诊断结果列在第一位，但人工智能的这一数字仅为34%，在重病和罕见病的诊断上，医生更是把人工智能远远甩在后面。
毫无疑问，在大数据和快速分析上，人工智能占有绝对优势，例如沃森医生由90台IBM服务器、360个计算机芯片驱动组成，拥有2880个处理器核心，内装超过2亿页新闻、图书等资料。但是，在精确分析、逻辑推理、预见性、依靠经验和举一反三上，人类的智力远远超过人工智能。
在上述研究中人工智能没能战胜人类，但首次诊断的准确率已达到51%，而在2015年《英国医学杂志》进行相似的研究中人工智能的诊断准确率仅为34%。尽管人工智能诊断的准确率有了长足进步，但从上述方方面面来看，人工智能超越人类在现阶段还只是一种想象。因此，无论是沃森还是其他各式各样的APP人工智能，只能作为医生的助手，既不能单独行医，更不会战胜人类。
人工智能不仅仅是计算机技术
按照传统的定义，人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
这种解释的主要理论和假说源自图灵测试。这是由计算机科学和密码学的先驱阿兰·麦席森·图灵在1950年发表的一篇论文《计算机器与智能》中提出的。主要内容是，如果一台电脑能在5分钟内回答由人类测试者提出的一系列问题，而且其超过30%的回答让测试者误认为是人类所答，则电脑通过测试，即电脑拥有了人工智能。
从这个内容来看，人工智能不可能仅仅是计算机科学的问题，还必然涉及心理学、哲学、语言学以及人类情感和情绪。因为，人工智能的计算机，如沃森医生在面对病人时，必然要理解病人及其亲人的话语，需要解读每个人言语的表面意义和隐含语义，甚至要理解语音的不同，更要解读人的表情和情绪，才能准确诊断疾病，这些信息显然是不能靠数据、图片等来获取的。
更为复杂的是，就连人对人的表情都有可能不会准确地解读，遑论人工智能对人的表情的解读。查尔斯·达尔文在《人与动物情感表达》中提出人类有6种基本表情，厌恶、愤怒、害怕、高兴、悲伤和惊奇，并且无论什么种族都具备这样的表情，而且表情所表达的意义是一致的。
但是，美国心理学家卡洛·克里维利等人在2016年10月17日发表于《美国国家科学院院刊》的文章中指出，当你的眉头紧锁表示不高兴时，他人的眉头紧锁未必是表示不高兴，反而是相反，可能表示愉快。这是研究人员对巴布亚新几内亚超布连原住民进行表情和心理研究的一个结论。
超布连原住民有6万人，依赖园艺和渔业生存，在历史上与巴布亚新几内亚以及外部世界相互隔绝。研究人员对来自不同村落的72名9～15岁青少年展示了一些在心理学上有固定和共识表情含义的照片，请其中约一半的超布连青少年将这些表情和名单中的情感相关联，其中包括高兴、伤心、愤怒、恐惧、厌恶或是饥饿。另外一半的人则被分配了不同测试。结果发现，超布连人一般会将笑脸与高兴相匹配。不过，他们对其他表情代表的感情意义却存在不同理解。例如，超布连人对于愁眉不展的表情代表的情感具有不同的理解，对皱鼻子、噘嘴等中性表情的理解也是如此。
有一种面部表情含义在超布连人中有相近的理解，这就是睁大眼睛、张开嘴唇倒吸一口气的表情，他们与西方人对这种表情含义的理解不同，西方文化几乎普遍认为这代表着恐惧和顺从，但超布连人认为这种表情看起来是愤怒和威胁。
也就是说，文化不同，种族不同，对人的表情所代表的意义就有理解的不同。面部表情的含义并非像过去认为的那样具有普适性。甚至连肢体语言也不具有普适性，例如，新西兰毛利人的仪式化舞蹈代表威胁的意义，而非庆祝和欢快。
即使以普适性的面部表情所表达的意义为准，当一名阑尾患者尚未出现经典的反跳痛之时，仅仅依靠其手捂住腹部的疼痛位置和其痛苦的表情，有经验的医生就有可能诊断出是阑尾炎，但是，人工智能的沃森医生和其他智能APP软件未必能诊断出来。
从医学是社会学的角度看，任何一名患者不仅仅是患有疾病，更是一个有着丰富感情和生活经历的人，医生会通过了解患者的情感和生活经历不仅准确地解释疾病，还能读懂疾病以外的东西，如一些性病症状是患者所不愿意透露的，医生和智能APP发现其中的差异和真伪也是不一样的，医生的解密能力比APP的解码能力更强。
所以，人工智能及其应用不只是需要计算机技术，还需要心理学、哲学、文化人类学、民俗和对人类语言的深层解码，如对语言的比喻、讽刺和言外之意的理解。
【责任编辑】张田勘 (郭兴)
未雨绸缪，霍金不断发出这样的警告是可以理解的，但就目前的情况看，人工智能毁灭人类是想多了。现阶段，人工智能就连超越人类都非常不可能，遑论毁灭!
人工智能目前已经从大数据分析发展到深度学习的较高级阶段，即便如此，与人类自身的智慧相比，人工智能也是相形见绌。IBM公司的人工智能是目前所有人工智能中的佼佼者，其杰出产品首先是深蓝，于1997年战胜了国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫;随后是沃森接替深蓝，于2011年2月在美国最受欢迎的智力竞猜电视节目《危险边缘》中连续击败该节目历史上最顶尖的两位选手肯·詹宁斯和布拉德·鲁特，成为《危险边缘》节目新的冠军。
现在沃森已经致力于医疗和医药方面的人工智能服务，也被称为沃森医生。即便如此，沃森医生也没有被批准用于诊断和治疗疾病，只是因为其大数据和浩瀚的信息量可以充当医生的助手。
如果说沃森的智能还不足以说明问题，最近的一项研究更让人对人工智能有比较清醒和深入的认识。美国哈佛大学等机构的研究人员组织了一场别开生面的竞技比赛，让234名临床医生与23款疾病诊断APP(人工智能)进行比试。内科医生占这234名医生的大多数，但是也有家庭医生和儿科医生，一半的医生拥有美国居住权或者获得过奖学金。
组织者从人类诊断项目网站“人类Dx”中选取45个病例，包含高危病、普危病、低危病和19个罕见病例，这些病例的信息包括患者的病史，但不包括体检和其他检测的结果。
针对每一个病例，无论是医生还是智能APP都必须列出一种可能性最大的诊断，外加两种可能的诊断。结果表明，无论哪一种形式的诊断，医生的诊断都比人工智能要准确得多。在首次诊断中，医生的准确率为84%，智能APP的准确率为51%。在比较严重疾病的诊断上，医生的准确率为79%，智能APP准确率为24%，显示医生的诊断更为可靠。在不太严重的病情上，医生诊断的准确率为65%，智能APP诊断的准确率为41%。总体而言，医生在72%的时间里将正确的诊断结果列在第一位，但人工智能的这一数字仅为34%，在重病和罕见病的诊断上，医生更是把人工智能远远甩在后面。
毫无疑问，在大数据和快速分析上，人工智能占有绝对优势，例如沃森医生由90台IBM服务器、360个计算机芯片驱动组成，拥有2880个处理器核心，内装超过2亿页新闻、图书等资料。但是，在精确分析、逻辑推理、预见性、依靠经验和举一反三上，人类的智力远远超过人工智能。
在上述研究中人工智能没能战胜人类，但首次诊断的准确率已达到51%，而在2015年《英国医学杂志》进行相似的研究中人工智能的诊断准确率仅为34%。尽管人工智能诊断的准确率有了长足进步，但从上述方方面面来看，人工智能超越人类在现阶段还只是一种想象。因此，无论是沃森还是其他各式各样的APP人工智能，只能作为医生的助手，既不能单独行医，更不会战胜人类。
人工智能不仅仅是计算机技术
按照传统的定义，人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
这种解释的主要理论和假说源自图灵测试。这是由计算机科学和密码学的先驱阿兰·麦席森·图灵在1950年发表的一篇论文《计算机器与智能》中提出的。主要内容是，如果一台电脑能在5分钟内回答由人类测试者提出的一系列问题，而且其超过30%的回答让测试者误认为是人类所答，则电脑通过测试，即电脑拥有了人工智能。
从这个内容来看，人工智能不可能仅仅是计算机科学的问题，还必然涉及心理学、哲学、语言学以及人类情感和情绪。因为，人工智能的计算机，如沃森医生在面对病人时，必然要理解病人及其亲人的话语，需要解读每个人言语的表面意义和隐含语义，甚至要理解语音的不同，更要解读人的表情和情绪，才能准确诊断疾病，这些信息显然是不能靠数据、图片等来获取的。
更为复杂的是，就连人对人的表情都有可能不会准确地解读，遑论人工智能对人的表情的解读。查尔斯·达尔文在《人与动物情感表达》中提出人类有6种基本表情，厌恶、愤怒、害怕、高兴、悲伤和惊奇，并且无论什么种族都具备这样的表情，而且表情所表达的意义是一致的。
但是，美国心理学家卡洛·克里维利等人在2016年10月17日发表于《美国国家科学院院刊》的文章中指出，当你的眉头紧锁表示不高兴时，他人的眉头紧锁未必是表示不高兴，反而是相反，可能表示愉快。这是研究人员对巴布亚新几内亚超布连原住民进行表情和心理研究的一个结论。
超布连原住民有6万人，依赖园艺和渔业生存，在历史上与巴布亚新几内亚以及外部世界相互隔绝。研究人员对来自不同村落的72名9～15岁青少年展示了一些在心理学上有固定和共识表情含义的照片，请其中约一半的超布连青少年将这些表情和名单中的情感相关联，其中包括高兴、伤心、愤怒、恐惧、厌恶或是饥饿。另外一半的人则被分配了不同测试。结果发现，超布连人一般会将笑脸与高兴相匹配。不过，他们对其他表情代表的感情意义却存在不同理解。例如，超布连人对于愁眉不展的表情代表的情感具有不同的理解，对皱鼻子、噘嘴等中性表情的理解也是如此。
有一种面部表情含义在超布连人中有相近的理解，这就是睁大眼睛、张开嘴唇倒吸一口气的表情，他们与西方人对这种表情含义的理解不同，西方文化几乎普遍认为这代表着恐惧和顺从，但超布连人认为这种表情看起来是愤怒和威胁。
也就是说，文化不同，种族不同，对人的表情所代表的意义就有理解的不同。面部表情的含义并非像过去认为的那样具有普适性。甚至连肢体语言也不具有普适性，例如，新西兰毛利人的仪式化舞蹈代表威胁的意义，而非庆祝和欢快。
即使以普适性的面部表情所表达的意义为准，当一名阑尾患者尚未出现经典的反跳痛之时，仅仅依靠其手捂住腹部的疼痛位置和其痛苦的表情，有经验的医生就有可能诊断出是阑尾炎，但是，人工智能的沃森医生和其他智能APP软件未必能诊断出来。
从医学是社会学的角度看，任何一名患者不仅仅是患有疾病，更是一个有着丰富感情和生活经历的人，医生会通过了解患者的情感和生活经历不仅准确地解释疾病，还能读懂疾病以外的东西，如一些性病症状是患者所不愿意透露的，医生和智能APP发现其中的差异和真伪也是不一样的，医生的解密能力比APP的解码能力更强。
所以，人工智能及其应用不只是需要计算机技术，还需要心理学、哲学、文化人类学、民俗和对人类语言的深层解码，如对语言的比喻、讽刺和言外之意的理解。
【责任编辑】张田勘 (郭兴)