王小川：没机器干得好就会被机器取代

第二个，人还有种能力是把学到的经验转移到其他事情上去，我们知道围棋选手第一思维会很缜密，第二下棋里面教会他做一种利益交换，下棋不是光把别人就打掉了，他是在想到底走先手还是走后手，局势里面互相之间能够得到一种平衡，人的思考会把一个经验转移到其他领域里面去，他有这样的变化，而今天的机器还远不到，所以你叫它有意识有智能，它只是在一个局限的环境里下棋的一个机器。

AlphaGo之后的发展，可能是转移学习

我再补几个细节的东西，你刚刚题目叫转移学习，就是把一个领域学习的知识运用到其他领域去，这是DeepMind在做的一件事情。这个团队是英国的，谷歌大概花了四亿英镑全资做的收购，当时20人，现在200多人了。我们刚刚看到这个机器通过用监督学习把人类历史的30万盘棋先学会了，像人一样，然后再自己跟自己下去超越人，所以它是先学习人再超越人，是这样一个路径，就把人类四千年来人经验的提升甚至人类在棋问题上的进化变成自己的一个基础，然后再去超越进化，这个时候谷歌还干了另外一件事情，它就想我如果不要去学习人之前下棋的方法，或者下棋的这样一个答案，我就让这个机器自己跟自己下，一开始可能很傻，这两个机器随机落子，但是最后也能告诉你输赢，然后这个时候说你输了你赢了，让它从一个白痴开始去进化，是否它最后也能变成一个下棋的高手？现在在做这件事情了，这个时候这样的一台机器以下棋为目标的时候，它已经脱离了人之前的一种经验，有可能它会进化出来一台跟人走棋风格完全不同的机器。

比如中原武学有很多流派，一个人说想把中原武学都学会了，然后再研发自己的杜门绝迹，但是大体上你是个中原人，但如果这个人从来没有在中原呆过，一开始只是武功为基础，在另外一个地方训练，那可能就需要西域的一种打法，如果说这个机器过一段时间如果它能够把这个计划做成，可能谷歌宣布跟柯洁再打一仗，那他压力就更大了，它面对的不是有人类经验的棋手，而是完全进化出来的一个棋手，它的风格跟你完全不一样，它的目的不只是赢棋了，而是好奇智慧和经验从零开始进化的时候，是否只有人类这一条道路。

从这个延伸下去我们再想另外一个问题，如果机器的目的不是赢棋或者输棋，它的目的是这个机器能够存活下去，甚至能够产生自己的繁衍，把这个当成目标，同时机器不只停留在19×19的棋盘上，而是变成你要生存在地球，或者一个实验室里面，我觉得它们就在创造生命了，生命的本质无外乎在这几千万年里面自己存在下去，所以人开始进化，发展出两条腿两条手，发展出眼睛鼻子，开始有智力，甚至有了情感，有了社会的道德。

人工智能的“生命意识”和预测未来

有可能，现在国外科学家在做这样的试验，所以从AlphaGo里面我们看到的不只是下棋的一个机器，不只是看到一个智能这个词，而是看到怎么在推动一种进化，而这种进化有目标，我一旦设立了目标设立了环境，如果我有合适的算法，我最后在这个环境或者目标下培养出来了一种能生存的能力，谷歌的AlphaGo是赢棋的能力，但如果它是生存的能力，它就变成一种我们认为生命，生命其实就是生存和繁衍，所以在AlphaGo的道路里面我们在国内只关心机器打败人，但是确实在技术里面它们做得更远。

这是很大的问题，我大概已经想了十五六年了，然后也有自己的一些答案。从理解生命的时候，我先讲一个研究生时候的事情，我当时的工作是搞计算机和生物信息，就搞基因的，所以我的毕业论文做的是基因测序。那会儿我就开始接触基因，我就开始理解到，发现基因的一个变化，从DNA变成人的过程中是一个机器复杂的过程，我们说苹果落地是特别简单的一件事情，或者说公司倒闭——所有的现象里都能预测它的未来怎么变，但是基因核心是能够把自己变成一个蛋白质，DNA上有很多基因，变成蛋白质，蛋白质后面就变成你身体的一个组成部分，或者是一种催化剂，称为有机催化，它比无机催化速度会快一万倍。在座各位如果上过中学，且没有把书本还给老师的应该知道这一部分。

我们理解人的身体是无时不刻不再变化，这种变化我们是否能够去给你一个DNA，然后计算出来这DNA最后长成什么样的生命，我们就好奇这个问题，以我十几年前的技术到今天的技术一样是不可解的，甚至AlphaGo的能力也做不到。我们其实给了你DNA之后你很难去预测它未来长成什么的样子。我们听过蝴蝶效应，蝴蝶效应就是指在一个混沌的复杂的系统里面，一点微弱的变化，误差就开始产生积累，最后就完全不一样了，这就是之前的一个情况。

但是这种情况下，我认为在基因里面也应该有蝴蝶效应，原始点的变化最后结果就不一样。每天上亿次的变化，我觉得不可思议的事情是最后一但DNA长成人了，可能三岁的小孩子，七岁开始换牙，然后长成成年人，最后还要衰老，还要长成男人女人，还长得不一样，而且还有亚洲人、欧洲人，甚至跟老爸老妈还长得挺像——这个事情其实在中间我发现，简单讲我们今天觉得特别自然一件事情，但是我们用计算机模拟，以它的变化去模拟的时候，你发现这件事情计算力是完全无法支撑的，我们通常认为只要一点变化，人最后就长“没”了，所以当时我特别好奇这样一个问题。做基因的时候我们实验室还有另外一个项目叫做告天气预报，我们今天能预测几天？

可能两天还比较准，你要预测七天就很难了，要预测十天基本是不可能了。这种情况下我们要用多少数据？第一个，我们要把整个地球的数据都采集到，如果我只有中国的数据没有蒙古的数据，那蒙古的风一吹过来就发生变化了，所以全球协作，采集全球的数据。第二个，计算力极大，我们要把空间分成小格子，每个小格子里有温度、湿度、气压，用微分方程做迭代，预测后续的变化，这样一点点迭代去预测。在以前，我们大概八九十年代看新闻联播经常听见说美国超级计算机不能输出给中国，原因是你会拿计算机可能去算核弹或者导弹的方程，中国说“我冤枉啊，我是用来算天气预报的”。我们知道要模拟天气就需要巨大规模的计算，即便这种计算下我们可能也就计算几天后的情况，是不会太久的，但是你要知道，人类体内的基因变化或者带来人体的化学反应，它里面可能比一个地球的大气要复杂，而且这种基因驱动我们不止七天后的稳定性，它甚至注定你六十年后你会长成什么样子。所以这样一种力量让我产生了想去理解这种现象，怎么理解这种变化，所以我们认为说生命其实蛮奇迹的，它能够绕过世间很多的不确定性，比如生之前老妈喝一口水一个蝴蝶效应，你就长成水牛了吗？不会，或者说今天我不高兴，我打了你一拳，以后会有变化吗？它其实是能收敛回来的，所以我开始相信宇宙里有很多万事万物是能够去对抗环境的变化。

你看到DNA的时候还没有讲周围的家庭怎么样，一个国家怎么样就能知道你能长成什么样的结果，所以很神奇，一个局部的因在很长的时间里面带来一个确定性的结果，这是我当时对生命一个特别好奇的地方。后来我就发现说当我们去做科学研究的时候，科学是干嘛的，它有个定义，是我们用来解释过去或者我们用来预测未来。我觉得另一个词也是，比如迷信也是用来解释过去和预测未来。

在我们人类所谓的智慧里面，其实我们核心的一个工作就是能对过去的原因找到，对未来能够去做这样的一个预测，能预测，你就要想一个问题，未来是否是可预测的？它是否有确定性？以蝴蝶效应看，我们其实很悲观，我们世间万物有太多的不确定性，但是以生命的视角看，我觉得很多事情冥冥之中就会走到那个结果里去。未来如果它变成一个能确定事情的时候，我才有研究的基础，所以我就开始在想，宇宙中间到底什么事情时候是能够被确定的？先回到这个问题，而且是变成一种不是偶然现象，是一种必然的，甚至越来越确定，或者它确定的概率变高的，就开始研究什么东西确定？或者是这个宇宙里什么样的现象是越来越确定的？

“确定”如果换成专业词的话就叫“有序”，有序跟混乱是对应的，叫无序和有序，物理学里有个词叫熵——如果越确定那未来的可能性就越少，越有序，熵值就越低。如果未来越不可确定，可能性就越多，越无序，熵值就越高。定义熵之后我们有一个很悲观的叫热力学第二定律，就讲到封闭系统，熵值是单增的，也就是说一个封闭系统一定会走向无序的。但是事实上我们今天看到的还好，我们这个系统是开放的，它是不断有能量的注入甚至有物质的交换，不是一个封闭系统，就能开始产生有序，而且有些有序的系统或者子系统，它还能够影响周边让自己有序变得更多，这种现象我们怎么定义？后来我看一本叫做《复杂性》的书，这本书是诺贝尔物理学家、生物学家、经济学家一块做的，它里面定义生命，其实生命做定义我觉得很有意思，我问过好多人，在座各位每个人都觉得给你一个东西都能判断，这个有生命吗？你说不是，话筒是不是？只看一个手掌是么不是。但是人是一个生命，一棵树是一个生命，我们每个人都能够很容易判断生命，但当你定义生命的时候很困难，什么是呢？有意思？会说话？这显然是不对的，在这里面我找到了到迄今为止对生命解释最好的定义，用了两句话——第一句话是叫做“性状相对稳定”，就是你要表达它，它是什么东西它就是，它是四条腿不会突然变成六条腿，如果我砍了你一下，你可能流了血，但是你会开始愈合，就是你要在环境面前让自己回到原来的状态里，回到原来有序的确定性里面；第二句话叫做“能够自我复制”，就是能把自己的这种状态，这样一种确定性变得更多——满足这两条叫做生命，到目前为止我认为这样定义是不错的。

人工智能的发展实质是生命边界的探索

如果一个机器能够让自己存在，而且让自己产生复制，那就开始进入到生命的领地了。这是在今天话题里面蛮重要的一个观点——我们理解什么是生命。我相信大多数人可能没有认真的去定义过这个问题。

生命的本质我们看上去是奇迹，但是在宇宙里面是很广泛的，在地球上任何犄角旮旯里面都有生物，都有生命，特别寒冷的地方甚至就开始产生这样的一种繁衍。生命怎么产生的？有一个诺贝尔化学奖的人，他提出了好善结构理论，核心讲的就是在无序中间怎么能够产生有序，他甚至用数学方程式去证明这件事情。

（编辑：PHP编程网 - 襄阳站长网）

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