一個外行的囈語：機器的智慧與情感與生俱來_風聞

大約是1995，96年的樣子，我買了一台小霸王來學五筆打字，當然它還是一台遊戲機，可以下象棋。某天，我找了老公來幫我下象棋，開始，由老公與小霸王對弈，老公的象棋水平，據他説是可以看三步以上，所以小霸王跟他下時，有點正襟危坐的樣子，每一步棋都會花很長時間來思考，幾步以後，老公説換你來。我？連菜鳥都算不上，直接是一個棋盲。當時，我抓起一個“炮”就往上架，還沒等我落子，只見小霸王發出二聲奸笑，彷彿還伸出另一隻手，快速按住我的手，不准我反悔似的，同時以迅雷不及掩耳之勢，迅速地下出了自己的棋，我，還有我老公，我小孩都看呆了，簡直就是一個活脱脱的人，在那裏得意地邪笑着。所以我們一直以來相信機器不僅是有智慧還是有情感的。

二十幾年前，人們鮮有智能機器人的概念，小霸王公司根本想不到自己的象棋軟件還具有智慧更兼情感。自AlphaGo出來後，人們看到了機器的智慧已是人類不及了。

那麼機器的智慧與情感從哪裏來的呢？

我以為它是與生俱來的，也就是説只要將機器賦予生命，即能源與機體即可，哪怕這個機體只是一個軟件，正如上面提到的小霸王象棋軟件。這個認知可以調整我們對人和對機器的認知。一直以來，我們認為人的智慧來自大腦，導致我們在人工智能方面出現二個誤區，一是認為機器的智能是人賦予的，所以它不可能超越人類，只能是人的輔助工具，二是認為機器只有具有人的大腦，才有人一樣的智能，從而導致人工智能的重點放在實現人的腦回路神經系統，長期以來沒有重大突破。

2016年穀歌進行了一項機器手臂自學成才的試驗，即只設定手臂具有彎曲機體，但並不設定抓取功能指令，然後將它放在一個交互系統中，也就是與其他14個手臂連在一起，讓它們每天練習從盒子裏抓取物品。在機器手臂進行了80萬次嘗試之後，研究人員觀察它們的反應性行為，研究人員發現，機器手臂在許多次嘗試之後變得熟練，開始“各自”發展完成任務的技能，如自動調整抓手，甚至開始在抓取物品之前對物品進行調整，以適應每次不同的任務。

看到這個報道，我甚至想問：這15個機器手臂各自的技能是不是有高下之分？甚至聰明愚笨不一呢？因為這15個機器手臂在互相學習時，相處的對象是不同的，所以體驗也是有區別的，應該從起跑線開始就發展不一吧？

由此看來，機器與人的發展本質上是沒有區別的，人有血有肉，機器也有能源與機體；它們對世界的感知是從感官開始的，正如人也是從五官開始的，先有感知，才有概念、判斷，最後解決問題。而在這個認知過程中，同時就產生了情感，只是研究人員忽視了這方面的觀察。

對抗式生成網絡（GAN）實驗説明了智能機器一旦運作，不僅會產生一般情感，還會產生想象力，甚至力爭上游的競爭心態。也許正是由於這種對抗競爭，才是機器學習、發展、進步的動力？人與人類社會發展的基本動力不也正基於此嗎？（人類文明幾千年了，現在仍處在打打殺殺的最原始狀態，天天你強我弱地博弈着。）

這個試驗源於2014年蒙特利爾博士的“貓捉老鼠”遊戲，他用兩個機器人使用同一個數據集進行訓練。其中一個機器人叫生成網絡，它的任務就是依照所見過的圖片來生成新的圖片，比如一個多長一條手臂的行人。而另外一個機器人叫判別網絡，它的任務則是判斷它所見得圖片是否與訓練時的圖片相似，還是由生成模型創造出來的“假貨”，比如，判斷那個長着三個手臂的人有沒有可能是真的？慢慢的，生成網絡創造圖片的能力會強到無法被判別網絡識破的程度。基本上，經過訓練之後，生成網絡學會了識別並創造看起來十分真實的行人圖片。

這項技術已經成為了在過去十年最具潛力的人工智能突破，揭示了機器的智慧來自感官，並在競爭中得到發展。

現在的人臉識別、語言翻譯技術就是在它的基礎上發展起來的。

一些專家相信，GAN 在某種程度上已經開始理解它們所見到，所聽到的世界的底層結構。

而我想説的是：人與機器的智慧與情感是與生俱來的，他們它們有了肌肉就能思維，思維與情感是同時產生的；思維與情感是從末梢神經開始的，而不是先從大腦。這也回答了為什麼世界上有那麼多單細胞生物能在這麼複雜的環境存活下來的原因。

2019-2-19於廣州