人类的智能和智力主要是通过遗传和学习来传递，这也决定了人和动物有情感、情绪、情商，但人工智能没有。也许，这就是人工智能的弱点。

撰文/张田勘(北京学者)

在今年五月击败柯洁之后，AlphaGo并没有停止自己的发展。谷歌下属公司Deep mind在《自然》杂志上发表了一篇论文，正式推出阿尔法元——人工智能围棋程序的最新版本。据称，阿尔法元无需任何人类知识标注，在历时三天，数百万盘的自我对抗之后，它可以轻松地以100比0的成绩击败AlphaGo。

如果按时间和渊源关系来看，阿尔法元是青出于蓝而胜于蓝，也许这正是一种自然规律。阿尔法元以100:0的战绩击败Alpha Go，而且是无师自通，抛弃人类经验;自我训练，从零开始;采用新的强化学习的算法，并给该算法带了新的发展。人类的确要“不寒而栗”一阵子。

阿尔法元摆脱了大数据，证明其新算法才更符合围棋的算法和智慧，那是否意味着阿尔法元会必然击败和抛弃人类呢?答案是否定的，仅从阿尔法元学习途径来看，就不可能。因为它是在人类给定的规则下，自主发现新知识，纠正人类的错误，并且速度惊人。从总体上看，阿尔法元还是在遵循人类给予的规则并接受人的指导。即便在围棋的博弈领域，人类已经无法战胜自己创造的人工智能，也并不意味着人工智能将主宰天下。

算法、平台和数据三要素决定了人工智能的发展，其中算法极为重要，但算法是模仿人的大脑功能而运作的。大脑的算法是什么?大脑的单个神经元和所有神经元组成的神经回路是如何工作的?大脑的其他重要功能，如认知、记忆、识别的机理，以及在大脑的所有功能中，神经网络的反馈起到了什么作用，目前研究人员还琢磨不透，知道得并不多。

眼下，许多人工智能应用程序都不存在反馈。大多数模仿的人工神经网络中的电子信号是从一个节点传递到下一个节点，但一般不会逆向传递。即便人工智能有“反向传播”，而且模拟的循环神经网络确实存在着逆向连接，从而有助于节点处理随时间变化的输入，但循环神经网络反馈深度和广度远没有达到大脑的处理水平。

对大脑中部分视皮层的深入研究发现，只有5%-10%的突触在接收眼睛的输入，其余的都在监听来自上一级的反馈。也就是说，生物大脑真实的神经网络活动是监听上一级的反馈，小部分才是在接收外界的信息。就像幼儿园的小朋友只要在现实中认识一只猫，就会在后来认识所有的猫，但是，如果要教会AI认识猫，则需要向程序输入成千上万的猫，以及成千上万个不是猫的动物。

生物活体大脑的学习和识别为何远胜于人工智能，现在科学领域并不清楚，寄希望于研究活体动物的大脑神经来揭秘。例如，一项名为皮层神经网络机器智能的项目投资1亿美元来重建大鼠的一小块大脑，通过逆向工程还原其中的每一个细节的功能和结构，从而理解大脑的学习和认知。

普华永道的报告预测，从目前到2030年，人工智能将促使全球生产总值增长14%，意味着至2030年人工智能将为世界经济贡献15.7万亿美元。

原因在于，人工智能不仅以智能自动化来提高生产率，解决需要适应性和敏捷性的复杂任务，而且能提高资本效率，并且推动许多行业的创新，全面开辟崭新的经济增长空间。

人类可以设计和利用人工智能，以帮助创造人类文明，促进经济发展，但是人工智能不可能发展到全面超越和战胜人类。因为，从本质上，人工智能的基因是meme基因，是通过非遗传的方式，特别是模仿而得到传递和扩展。但是，人类的智能和智力主要是通过遗传和学习来传递，这也决定了人和动物有情感、情绪、情商，但人工智能没有。也许，这就是人工智能的弱点。■ (本文转载自光明网)