人工智能全传

还有什么比耸人听闻的标题更能取悦报社编辑的呢？第二次世界大战结束后，第一台计算机建成，世界各地的报纸都争相报道这项神奇的发明——电子大脑。这些看起来可怕又复杂的机器有着令人炫目的计算能力，用它们处理海量的复杂算术问题，其速度和精确程度远远超乎人类想象。对于那些不了解计算机原理的人来说，能完成复杂算术任务的机器似乎拥有某种高级智能。因此，它被人们称为电子大脑，然而，名不副实(直到20世纪80年代，当我首次对计算机领域产生兴趣时还能听到这类说法)。事实上，这些电子大脑确实能承担许多对人类而言烦琐、复杂且困难的计算，但它们并没有智能可言。所以，了解清楚计算机最初发明出来是做什么的，以及它不能做什么，是理解人工智能局限的核心，也能让我们明白，为什么实现人工智能的宏伟目标如此困难。

请记住，图灵机，以及它的物理表现形式计算机，它们只是遵循各种指令的机器而已。这是它们存在的唯一目的——它们被设计出来就是做这个的，也只会做这个。我们给予图灵机的指令，现在被称为算法或者程序^[6] 。大多数程序员可能都不太清楚他们打交道的东西本质上跟图灵机类似，这也不怪他们——直接为图灵机编程简直是受罪，无聊、烦躁得令人生厌，一代又一代在编程路上吃尽苦头的计算机专业学生能够证明这一点。因此，我们在图灵机上构建更高级的语言，诸如Python、Java和C语言之类，让编程变得简单。高级语言的作用是向程序员隐藏机器语言中某些烦琐到可怕的细节，让编程变得容易一些。但从本质上来说，编程仍然是枯燥乏味、令人生厌的，这就是为什么学编程这么难，为什么计算机程序总是莫名其妙地崩溃，为什么优秀的程序员薪水总是这么优渥。

在本书中我不会教你编程，不过了解一下程序指令的作用以及电脑怎么按照步骤来执行程序也是有必要的。粗略地说，计算机能做的，就是按步骤执行一系列指令而已^[7] ，例如：

将A与B相加

如果结果大于C，则执行D，否则执行E

重复执行指令F，直到遇见情况G

所有的计算机程序都能归结为类似的指令列表，不管是Microsoft Word还是PowerPoint，不管是《使命召唤》还是《我的世界》，不管是脸书、谷歌还是淘宝，不管是浏览器还是手机App，抑或是支付宝、微信、QQ……全都能归结为类似的指令列表。如果我们要制造智能机器，它的智能最终必须缩减到遵从这些简单的、明确的指令上。这从本质上对人工智能提出了挑战：把这些简单的指令排列组合起来，真的可以产生智能行为吗？

在本章的剩余部分，我会深入挖掘这个问题，并试图明确它在人工智能发展历程上所产生的影响。然而，在讲述之前，我得先为计算机正名。本章截至目前，我向你描述的计算机似乎就是一坨无用的废铁，我觉得有必要强调一下它的伟大之处，以免误导大家。

首先，计算机的运算速度非常快，非常、非常、非常快。

虽然这点尽人皆知，但是我们在日常生活中很难直观地感受到。所以，我们来量化一下这个陈述。在我写这本书的时候，一台普通的台式机以全速运行，每秒可以处理1000亿条指令。

1000亿大概是银河系所有恒星的数量，不过这么说还是不太直观。所以，请你想象一下自己要通过手动执行指令来和计算机进行一次较量。你大概每10秒执行一条指令。你得做到不吃不喝、不眠不休(全年365天，全天24小时，每小时60分钟，每分钟60秒)，那么大概需要31 710年，你才能完成计算机1秒钟就能搞定的工作。

当然，除了速度慢得令人发指以外，跟计算机比起来，你还有一个最关键的劣势：你不可能在执行海量任务的时候保证不出错。相比人类，计算机的错误率极低。当然，程序崩溃是常见的，但那几乎全是程序员编写程序时出的错，而不是计算机本身的问题。现代计算机的处理器可靠性非常高，它们的平均无故障运行时间高达50 000小时，每秒钟都能忠实地执行数百亿条指令。

最后，虽然计算机只是遵循指令的机器，但并不意味着它不能做决定。计算机当然可以做决策，只是我们必须给出它做决策所需要的精准指令。计算机随后可以自行调整这些指令，只要我们指导它在何种情况下应该如何做——这就意味着，计算机可以随着时间推移改变其行为——它能够学习。