智能给社会和人类带来的挑战是人有没有能力来匹配我们现在已经发明的智能的能量。如果给予人类超常的能力，就会突破社会限制，从而产生道德问题。近日，复旦大学生物学、计算机科学、语言学、社会学、逻辑学等多个学科领域的五位专家，围绕“人工智能”这一主题进行了讲述和探讨。

几位专家从各自的研究领域对人工智能的现状和发展做了阐述，从不同的角度对人工智能的未来发展进行展望并发表了看法。复旦大学教师教学发展委员会主任委员、国家教学名师、生命科学学院乔守怡教授担任本次公开课主持。

专家探讨：人工智能离现实还很遥远

　　人工智能的前景是可期待的

计算机科学技术学院的危辉教授首先用曹冲称象、司马光砸缸的例子向同学们解释了什么是智能，智能的心理学定义是人在不知所措的情况下所求助的东西。而人工智能就是人类设计出来的一种包含软件和硬件的机器，它能够解决某个人类需要运用理解、学习、决策、或问题求解等技能才能够解决的问题，而不是基于反射做出的反应。

随后，他回顾了人工智能发展的历史，指出人工智能发展面临的问题，比如人工智能研究有多个分支，但尚未形成统一的体系;人们更关注人工智能系统的作用，而忽视了其在理论体系中的科学价值究竟如何;现在很多研究只关注看得见的、容易解决的问题，趋向工具化。他指出若以科幻电影中的机器人角色为比较标准，人工智能离我们还很远。但即便如此，人工智能研究已经取得了很大进展，未来可以从神经科学、认知心理学、类脑计算模型中找到很多很好的想法。

生命科学学院的俞洪波教授从神经科学视角向大家展示了人脑工作原理，以及如何与计算机网络模型构造结合在一起。他展示了神经元系统在大脑接收外界信息并层层向上传递、处理过程中的重要作用，指出，现在人工智能的研究很多都在借鉴脑科学的成果。比如大脑处理信号是分层次的，那么计算机系统也应该分层次，在层次之间也有信息的整合和特征出现。他举了无人汽车、机器人等成功利用人工智能的例子，但仍然保持一个审慎的乐观，指出人工智能的研究还处于初级阶段，很多神经生物学的东西还没有用到，随着技术的不断进化，将带领我们进入人工智能时代。

社会发展与公共政策学院于海教授对人工智能持开放态度。他指出，智能给社会和人类带来的挑战是人有没有能力来匹配我们现在已经发明的智能的能量。如果给予人类超常的能力，就会突破社会限制，从而产生道德问题。而计算机现在探索的是人脑模拟，如果进入到模拟人的信仰、情感阶段，就会带来更多的社会文化问题，是否能把恶人改变为善人?或是相反?这些都是值得思考的问题。

　　人工智能离现实还很遥远

哲学学院的郝兆宽教授对人工智能相对没那么乐观。他认为至少到目前为止，我们还根本不了解大脑有关智能那部分的工作原理，尚未形成一个严格而科学的智能概念，所以人工智能还只是停留在经验的前科学层面上。他以图灵机为出发点，图灵机是现在所有物理计算机的计算模型，它的计算能力是现有架构物理计算机的能力极限。但哥德尔不完全性定理告诉我们，即使关于自然数的那些数学真理也不是图灵可计算的，甚至不是递归可枚举(半可计算)的。从这个角度看，人脑的智能至少在两个方面远超计算机：它能洞察机器不可计算的数学真理;而在可计算的那些领域中，智能则表现出巨大的效率。一台能战胜人类棋手的象棋计算机消耗的能量或许会超过一个小城市，但人类所需只是一杯咖啡两片面包而已。所以，人工智能要想成为真正的科学，那它*迫切的任务就不是以科幻小说的方式向公众描画虚无缥缈的未来，而是应聚焦于“智能”这个概念，就像上世纪二、三十年代的科学家们聚焦于“可计算性”这个概念一样。正是那场运动，奠定了计算机科学和可计算性理论以及计算复杂性这些科学的基础，也从根本上使技术上的**成为可能。

中文系的陈忠敏教授指出语言学的一些特点也对人工智能带来了不小的挑战。语言的层级包括“特征”、“音段”、“音节”、“语素”、“词”、“词组”、“句子”，语言单位每上升**，数量呈几何级倍数的增长。靠有限的低级语言单位的排列组合，能表达出无限多样的意思，就像元素周期表，只有一百多个元素，可以创造出无限多样的物质。他指出，人类理解语言，并不是像语音识别机那样直接地、客观地获取声学信号，从而来感知传递过来的声音，而是根据人们储存在大脑中既有的特定语言的记忆来匹配外来的声音，所以语言认知本身具有很强的主观性。人类接收语言信息还是个多通道接受的过程。人们除了用耳朵听，还用眼看、身体感觉等管道来接受语言信息，*终综合了多路管道送来的信息，再根据自己以往储存的记忆来感知到底是什么。语言认知这样复杂的、主观的过程对目前的人工智能带来巨大的挑战。

复旦大学“科学与文化”系列公开课是面向高校师生开放的教学活动。讲授者是来自不同学科领域的专家学者，每次课程聚焦一个主题，展现多学科的视角和观点。所选主题均适合不同学科背景的师生，意在拓宽学生科学的视野，启发和促进学生对交叉学科的认识。

点睛之句：

危辉：在了解了智能本质的基础上，我们要做的一件事情很重要的一件事情，让机器能够像人一样非常智慧的工作。我们前面还有很多技术空间，留给大家去做足够的**。

俞洪波：可以告诉大家的是我们已经到了一个突破的时代，但是路还非常遥远，大家不要过于担心这个未来。作为复旦大学的学生来说，你们不是应该固守，你们应该思考一些深层的问题，还有哪些是要我们来做的。

郝兆宽：在人工智能这个领域，我想*关键的是应该思考智能的本质是什么，如何形成一个严格而科学的智能概念。这需要逻辑、哲学，计算机、数学、生物等跨学科的共同努力。

陈忠敏：人类的语言跟非人类所谓语言的*重要区别是，它的规则很简单，但是这些规则是组合成不同级别的语言单位每上升**，数量呈几何级倍数增长。所以人类就是靠这些*小的东西，排列组合，能表达出无限多样的意思。语言认知的主观性不是其他动物具有的，也不是目前图灵式电脑所能驾驭的。

于海：从人脑模拟到人心模拟，人心模拟还涉及到非常微妙的价值判断、情感和智能模拟，作为科学，能不能做到改善人心，这是我们可以想象的。