《互联网进化论》作者：人工智能威胁论还只是杞人忧天

人类社会每一次重大的技术变革都会导致新领域的科学革命，大航海时代带来了达尔文的进化论，工业革命为其后的物理学大突破奠定了基础。那么，以1969年互联网诞生为代表的互联网革命，对人类意味着什么？将带来怎样的科学突破？8月26日，《文化纵横》、南都观察联合主办的“一期一会”邀请计算机专家、《互联网进化论》作者刘锋畅谈新科学革命的前夜与人类的未来。澎湃新闻整理了讲座的主要内容，以飨读者。

互联网的类脑结构

近20年来互联网带来的新应用和新功能，比如3D打印机、复印机远程操控、远程医疗手术，以及中国水利部门安放传感器收集气象信息，还有谷歌的“街景”服务，说明互联网朝着与人类大脑高度相似的方向进化，它将具备自己的视觉、听觉、触觉和运动等神经系统，也将会拥有自己的记忆、中枢和自主等神经系统。我们是否能用神经学中发现的结构，去预测互联网的未来发展方向？

另一方面，人脑至少在数万年以前就进化出所有的互联网功能。科学实验证明大脑中也拥有谷歌一样的搜索引擎，Facebook一样的SNS系统，IPv4一样的地址编码系统，思科一样的路由系统……神经学和脑科学是否可能借助互联网的帮助去揭示大脑的秘密？

2008年，我们（中科院的相关研究团队）发表论文《人类工效学》，提出互联网向类脑结构进化的观点，并绘制了互联网云脑的示意图。后又先后在2010年发表论文《复杂系统与复杂网络》，在2012年出版著作《互联网进化论》，进一步论述互联网云脑理论。

近年来，我们又将物联网、云计算、大数据、工业互联网、机器人、人工智能、虚拟现实等新技术纳入到这一模型中，试图用互联网云脑结构解释科技前沿与热点，并试图预测互联网未来的发展方向。

在这一模型中，互联网与当前的前沿科技都可以联系起来。比如物联网是互联网大脑的感觉神经系统萌芽；云计算是互联网大脑的中枢神经系统萌芽；工业4.0、工业互联网、无人机、智能驾驶、3D打印，本质上是互联网大脑的运动神经系统的发育和萌芽；大数据是互联网大脑信息的基础。同样的思路也可以用来分析边缘计算、移动互联网、大社交网络、云反射弧与人工智能等前沿科技。

人工智能的历史与当下

1956年夏天，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批年轻科学家聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题时，首次提出了人工智能概念。

此后近60年时间里，人工智能经历了若干次高峰和低潮。20世纪60年代出现了一次热潮，可能比今天还要热闹，当时人们觉得人工智能与机器人的发展可能最终会取代人类。到了20世纪80年代，日本的第五代计算机和神经网络的研究也引发过一次热潮。但随着1992年日本第五代计算机计划无果而终，随后人工神经网络热潮也在20世纪90年代退烧。一些算法虽然得到了改进，但找不到用武之地，没有办法影响产业界。

一个技术如果得不到产业界的应用，是很难有爆发的，比如我们现在经常提到“模糊数学”，其创始人起初在美国一直不得志，直到日本产业界将其算法应用到洗衣机和冰箱而大获成功，各种荣誉才纷涌而至。同样的道理，人工智能在20世纪90年代经历了“AI之冬”，这个冬天持续了将近十年之久，直到2006年加拿大多伦多大学教授杰夫·辛顿（Geoffrey Hinton）提出了“深度学习”算法，情况才开始转变。

“深度学习”如今已成为了一个火热的概念，深度学习算法是对20世纪40年代诞生的人工神经网络理论的一次巧妙升级，它最大的革新是可以有效地处理庞大的数据。但十年前它在提出之初并不被重视，直到互联网公司将其挖掘出来。首先是微软做了一段时期的应用，后来推给了谷歌。2011年，谷歌建立了以深度学习为基础的谷歌大脑，与基于互联网的海量大数据进行交互，它的威力才终于爆发出来，人工智能进入了一个新时代。

所以近来的这一次人工智能热潮，与互联网密不可分。与其说是人工智能热潮、人工智能时代，不如说是互联网人工智能的热潮与时代。今天引导人工智能的发展的全是互联网或IT行业巨头，如谷歌、Facebook、微软、因特尔、IBM，以及中国的百度、腾讯和阿里巴巴。

我们前面说，互联网在进化的过程中形成了类脑结构，这并非一蹴而就的，而是在科学探索和商业创新两个动力源的驱使下逐步发育的。互联网云脑的各个神经系统发育不均匀，导致了波浪式的高峰，往往是一个技术或模式成熟后，下一个技术或模式才有爆发的基础。如果没有社交网络、物联网、云计算的成熟，也不会有从这两年突然在全世界爆发的这一轮人工智能热潮。这一次人工智能热潮本质上是互联网进化过程中又一次波峰式浪潮，它产生离不开之前的互联网应用和技术奠定的基础。

人工智能的现实应用与智慧城市

人工智能与互联网的中枢神经系统结合之后，诞生了这五六年来我们不断听到的互联网巨系统，有些直接被命名为“大脑”，如谷歌大脑、百度大脑，IBM的叫做沃森系统，还有阿里云、亚马逊云、腾讯云等。

人工智能与互联网的听觉神经系统结合之后，产生了科大讯飞、云之声等声音识别企业和产品。人工智能与互联网的视觉神经系统结合之后，产生了格林深瞳、Face++等图像识别类公司和产品。这些公司的创始人几乎都来自科学界，依托互联网大数据，将他们的算法应用于互联网的不同情境。

而人工智能与互联网的运动神经系统结合则产生了更多的应用，比如无人驾驶汽车、无人机。人工智能与互联网的神经纤维系统，也就是我们的线路或运营商结合，还有更大的发挥空间。

人工智能与大社交网的结合，催生了百度的度秘、微软的小冰等系统。这些系统都需要嵌入到社交网络才有生命力，所以它们才向微博、微信寻求合作。这里可以看到神经网络型组织的巨大威力。

而人工智能的下一个热点，不仅仅是与上述行业或互联网神经系统的结合。大脑有最核心的两个要素，其一是神经网络，其二是反射弧。我们所有的智能都需要用反射功能来表现，所以我们提出一个概念叫云反射弧。这对于互联网或者人工智能下一步的发展至关重要，我们预判未来的三到五年，云反射弧的问题将会提到议事日程上来，比如科大讯飞的语音识别如何与自动驾驶结合。

2008年，IBM领导人提出智慧地球的概念，在此概念基础上产生了智慧城市的设想，今天中国很多城市都在大力推进智慧城市的建设。智慧城市的产生本质上是互联网的触角与现代的城市建设相结合，必须要依托互联网才能发展。根据我们最新的研究，智慧城市也具有类脑结构。

首先城市具有神经网络。城市之所以变得智慧，相互之间必须产生联系，分裂是无法产生智慧的，这就需要神经元的交互，也就是神经网络，城市同样也需要中枢、感觉、运动、视觉等神经系统，建设自己的云计算中心和大数据中心。

其次是云反射弧。城市的交通、安保、金融、旅游、社区，可以用反射弧的效率评估其智慧程度，比如发生火灾时能否快速传递信息给119，然后迅速出警。我们目前的方式是居民自行报警，但在智慧城市里通过温度传感器就能发现异常，然后迅速传递给消防部门。进一步的智能化同样与人工智能相关，比如无人消防车自动驾驶到火灾现场。

人工智能的进化方向

互联网云脑的架构在21世纪20年代会开始清晰，并随着科技、社会的发展不断深入和扩张。在这一趋势下，人通过自己创造的技术和工具向着互联网大脑的方向进化。“人”这个要素将互联网的进化和生物的进化连接了起来。

我们回到达尔文的《进化论》，它可以说是人类历史上最伟大的理论之一，它是一种新的世界观或生命观，对后来的科学和人类领域产生了很大的影响。它至今仍影响主流科学界的观点，也就是生命的进化没有方向，人并不比老鼠、蚂蚁、蟑螂高级。它将生命的进化设想成一株不断成长的大树，所有的生物只是这棵树细小的分支。进化论排斥的目的论，人类也不是生命树主干的顶端。

但进化到底有没有方向，有没有等级之分，还是一个可以探讨的问题。诺贝尔奖得主约翰·埃克尔斯在其著作《脑的科学》中提到，通过解剖发现，我们的大脑是有层次的，一层一层地包裹着过去生物进化的痕迹，鱼类大脑结构外面包裹着两栖动物的结构，两栖动物的结构外面包裹着爬行动物的结构，爬行动物的结构外面包裹着哺乳动物的结构。这种层级包裹结构说明生命进化是有等级之分的，生命进化是有方向的。

我们认为，生物进化的方向是扩大种群的知识库和改造自然的能力，它的目标是对整个自然乃至宇宙的知识和改造。所以根据拥有的知识库和改造世界的能力就能划分生命的等级，这也是为什么人类比猴子高级，猴子比蚂蚁高级的原因所在。互联网是人类扩大知识库和改造自然的手段，符合人类进化的方向。

互联网自身的进化也是有方向的。我们曾做过一个智能模型，从输入、掌握、创造、输出四个维度出发，将智能分为七个等级，最后一个等级就是输入无穷大，掌握无穷多，创造无穷多，输出无穷大，类似宗教里全知全能的角色，但我们这里并非谈论有神论。而这也是互联网进化的终极方向，最终走向智慧宇宙、宇宙大脑，最终实现互联网、大脑和人类的结合。互联网进化与生物的进化，最终通过“人”达到了统一。

在此基础上，我们来讨论人工智能威胁论。人工智能与人类的关系最后是由三个方面决定的，即进化的方向、进化的速度和进化的动力。

讨论人工智能的伦理之前，首先要解决的是进化方向的问题。人类对于生物进化的方向仍然处于一个争论、探讨的阶段，主流科学界认为进化是没有方向的，如果人类没有进化的方向，人工智能也不知道进化的方向。但是，后续的恐惧和威胁，其实和进化方向的设定有关系。

作为研究者，我有必要明确地抛出我的观点，我认为人工智能进化方向是人类扩大知识和改造自然的有力工具，即在达到无穷的时间点之前，它依然是人类的辅助工具，不断把人类的智慧中相对低端或中端的领域分离出去，将一些重复性较高的领域分离出去，保留相对重要的功能，比如创造、发现，减轻智慧的压力，让人类更加纯净地轻装上阵，去发现、改造这个世界，所以我们不应恐惧人工智能。

而在进化的速度方面，人工智能可能在知识库的容量上超越人类的，但是在创造性，发现规律，甚至撒谎方面，它要么没有，要么找不到科学的路径。

而第三点是进化的动力。今天国际上非常知名的企业家在谈论人工智能威胁时都很奇怪，都将人工智能与其背后推动的程序员、产品经理和科学家分离开来。但其实人工智能系统的每一点进步都离不开程序员、科学家的推动，他们才是人工智能进化的动力。虽然现在有些人提出了“进化算法”的概念，但这只是人工智能研究领域的一个名词，并不代表人工智能系统已经可以在没有人类帮助的情况下自我演进。一个有目标的演进，即判断进化的方向到底对不对，就是它进化的动力，这个功能目前只有人类能发挥。而在解决这个问题之前，谈论人工智能威胁论还只是杞人忧天。

在此之前，机器人和人工智能都只是辅助人类扩大知识库和提升改造自然的能力的工具，可以代替人类跑去极寒之地或者严酷的外太空发现世界。在人工智能算法的帮助下，人类能够发现更多的规律，增强改造世界的能力，这是一种互补的关系。