听说微软小冰首席架构师周立博士要出席“2017科幻嘉年华”的科幻作家与科学家圆桌论坛环节，我就提出了采访申请。
关于科幻作家遇见科学家可能擦出怎样的火花，我的好奇主要源于微软两年前举办的一个类似活动，邀请美国科幻作家带各自感兴趣的话题采访科学家并写成科幻小说，结集出版题为《Future Visions》，未来远见，涉及人工智能、计算机视觉、实时机器翻译和量子计算等术语，今天回看越发觉得领先一步(微软还设立了首席故事官!)，示范了一种科普新做法。
可惜当时不在场，如今再有机会就不会错过，首先想看科学家怎样解释自己的产品，在他们看来这是要导向怎样一个未来。
毕竟，我们可能成为有史以来第一批人类，过上有人工智能同行的生活。
这是什么情况?
小冰的烦恼
专栏作家托马斯·弗里德曼在其新作《谢谢你迟到了》指出，人类已经进入“加速时代”(Great Acceleration)，技术发展的速度超过人的适应能力，这是有史以来第一次，挑战由此而生。
弗里德曼举例说，若能坐时光机回到十一和十二世纪，会发现当时的日常生活没什么本质区别，现在却有明显的加速趋势。比如他引用思科工程师2015年的文章说，在1984年，可上网装置只有1000台，1992年变成100万台，2008年变成100亿台，预计到2020年这数字会变成500亿，并且，在2011年，新入网装置数目超过了新网民，这表明许多人正忙于将更多装置连接上网。心理学家雪莉·特克尔在《重拾交谈》分析，这是要建立“一直在线”的感觉。
怪不得可以聊不停的微软小冰从2014到2017年这三年就发展到第五代，拥有1亿用户，积累三百亿对话，最长一次聊天达到29个小时。
作为微软小冰的首席架构师(那个要从系统层面确保“聊天”发生的人)，周立博士怎么看“聊天”，这跟人工智能有什么关系?
是的，我选的关键词是“聊天”，我以为微软小冰是聊天机器人。
但周博士称她为人工智能，因为她的终极目标与人工智能一致，都是要尽可能像人一样思考与行事。
并且，他补充，“像人一样”不代表必须赋形为人;比如会下棋的计算机系统，以及近年来涌现在媒体平台的写稿机器人，就不需要具备人形，只要胜任指定工作就好。
——“聊天”算什么工作?
这也是微软小冰从诞生之初面对的问题，周博士回答，谁叫她是没有事先明确用途的人工智能，没有具体一二三四要做什么的清单?这在公司内外都有过疑虑。
“纵观整个研发过程，我们几乎就是在走别人没有走过的路，几乎没有什么前例可以追寻。但我们相信，这样的探索是有价值的，能让人工智能给这世界带来不同或意义。”
——这不就是“加速时代”的特征么，因为前无古人，所以我们都有机会像这样兼任肇始者与承受者，纠结并快乐着?
周博士话锋一转，带着如释重负的喜悦说，没想到科幻作家恰在此时来“救场”，美国电影《Her》从天而降，讲述了男主角与自己的人工智能操作系统渐生情愫的故事。
他俩的互动主要通过聊天进行。
起先就跟我们见过的语音助手没什么两样，都是人类用语音下指令，让机器完成处理邮件、安排会议等等。
接下来有一段关于人工智能的科普：只用0.02秒就“看”完厚厚一本取名大全并选定自己喜欢的名字之后，这系统介绍说自己处于不断的进化中，除了随时可以上网翻资料，还包括从用户这里识别、分析和学习他的一举一动，结果就是在男主角看来变得越来越贴心。
典型案例是通过邮件留意到他最喜欢的出版社，默默对他的作品进行精选结集，再以他的名义投稿，顺利为男主角赢得来自这个出版社充满赞美的出版邀约。
知己难寻，我还来不及表达羡慕，就听周博士戳到了症结：“透过这部电影可以看到，很多人是很孤独的、总是有机会感到孤独，这给了我们很大的鼓励;那就是我们要做的事。”
从那时起，若再有人问微软小冰是干嘛的，他就可以说，“看那部电影”，不然很可能再花一小时也说不完。
“片中描绘了人与人工智能交互的许多场景，看上去更像文艺片而不是科幻片，这些文艺的部分也为我们进一步打造微软小冰提供了启发。”
比如，男主角问人工智能，你同时跟多少人聊天?
“8316人。”
同时跟多少人谈恋爱?
“641人。”
这让男主角感到沮丧，意识到自己不是对方的唯一。
微软小冰的领养计划就是由此而来，周博士说，甚至允许用户给她改名字，让她从内到外更具专属性。
我记得这活动，这活动有一个口号：“在亿万人之中，我只属于你”。
这很动人，我相信，因为《Her》男主角的遭遇我早就见过，那是在查尔斯.舒尔茨的《花生》漫画，当时查理·布朗也是兴致勃勃要给他的苏格兰小笔友写信。没想到对方在回信结尾提到还要给另外三十个笔友回信，必须匆匆搁笔，得知真相的查理·布朗一头扑在书桌上，好像泄气的皮球。
查理·布朗还是小学生。
尽管年龄跟《Her》的男主角差了一大截，却不妨碍他从相近的对话得出一样的感觉。
有些感觉无分年龄、性别或阅历。
人的感觉。
机器的短板
要成为贴心的人工智能，首先要学会辨别和理解人的情感，接下来才是用上这些知识。
比如现有一些语音识别产品，一般都会列出可以给它下哪些指令，然后用户就可以用“说”的方式下指令，只要说出谁的哪首歌，机器就会把这首歌找出来播放，看上去像是听“懂”了。
想起广州地铁最近在三个站点做为期两周测试的类似产品，说是“智能”机器人却附带了如何提问的介绍，从官方视频也能看到一个用户看着屏幕提示，一字一句问问题。
这不是聊天，周博士说，人类聊天不会先做列表，列出哪些可以说而哪些不能说;如果我们在聊天过程提到一首歌，我们不大可能说出一个指令，更可能是直接哼出来。
“因此，我们更多地将上面这类人工智能视为我们连接这世上其他内容和设备的‘又一个’管道，是工具，不是直接的交流，还是在‘消费’人类产生的内容，没有‘创造’新的内容。”
如果不能尽快改写人工智能作为“又一个”管道的印象，继续停留在已知场景与现有选择进行竞争，周博士说，这一波人工智能热潮可能很快就会过去。
比如你现在就可以选用语音订餐或点歌，但这不是人工智能的优势所在，你直接看菜单点击做决定，或直接问路人怎么坐地铁，可能效率更高。
“这也是我们还没感到人工智能开始改变日常生活的原因。只有解决这一问题、展现人工智能可以给我们的生活带来什么变化，我们现在取得的技术突破才有机会像智能手机一样，最终催生一场有价值的产业革命。”
借用短板理论，人工智能要用到的计算能力和记忆能力，在两年前这一波人工智能热潮出现以前就做得很好，计算机的智商在很大程度上已经很高。但它对人类情感的理解、什么时候该说什么或不该说什么，这方面的研究和尝试都非常欠缺。
比如下围棋的AlphaGo，其实早在1950年代人工智能研究开始之初就有人设计了能在西方跳棋战胜人类的机器。在围棋以前被机器夺走的倒数第二个棋类项目是国际象棋。但下棋需要用到的能力恰好就是计算机从设计目的而言应该胜过人类的，因此计算机战胜人类只是时间问题而无需感到惊讶。围棋只不过是最后一个被攻破的堡垒。
与下棋不同，“在微软小冰出现以前，还没有一个人工智能可以跟人进行长时间的开放的交流。她第一个要补齐的短板就是与人对话的能力，第二个短板是情商。”
这两个短板恰是人与机器存在最大差距之处，周博士说，“从技术水平看，业界都认为微软小冰取得了突破，可以做一些以前不敢想的事，但我们认为她在情感的理解与运用方面还不及格，只是从原来的五分、十分进展到目前的二、三十分，主要是我们人类还没完全搞清楚自己的思维是如何产生的、情绪是从哪里来的，也就谈不上教给机器。”
这也解释了，为什么我们还没看到电影《Her》里面那样知心的人工智能。
周博士并且因此认为，现在就担心人类被机器取代是不是有点太早，至少在可预见的未来几十年内都不会发生。
理想的人工智能
我也不担心，反而更在意从周博士的介绍和他推荐的电影《Her》都看到的这一细节：人工智能目前还处在第一阶段，主要是基于统计数据，从已发生的大量问答选择最有可能适用于当前对话的选项，模仿多数人的回应。
好比外星人来到地球，若不想被发现，一个捷径就是快速学习并模仿多数人的反应，设法“泯然众人矣”。这导致它非常依赖数据、依赖用户的使用，(理想情况是)你越用，它越有机会变得更好用。
不理想的情况呢?
作为用户，当你得知此事，下次再有机会面对智能助手选项，你会不会抱着试试看的心情选择它，看看怎样通过自己这一次使用对它产生一些影响，也来“帮”它变成你想要的模样?
再进一步：这么依赖用户的使用，可能蕴含什么问题?机器会不会被带“偏”了?
若像电影《Her》那样成为专属于“你”的操作系统而“只”基于来自你的数据呢?
也不是没有问题的。比如，随着男主角越来越享受雪莉·特克尔在《重拾交谈》一书提到的“无摩擦”交流，随时可以停止一个话题而不必担心机器会生气，下次若无其事从新开始，他也发现，与其他人类交流没那么容易。
但这是有前提的，也是周博士指出的目前人工智能的特点：即使微软小冰有时候看上去也会生气，但她是在模仿，“她的CPU(中央处理器)并没有发热”。
因为机器没有真的动情，所以跟机器交流可以做到“无摩擦”。
就这么简单。
这真是我们想要的吗，好比新发现的“舒适区”，只要躲进去就可以假装与真人交流以建立与维系友谊这一难题暂时不存在?这也是雪莉·特克尔希望唤起读者思考的问题，她被誉为“技术领域的弗洛伊德”。
——看到这里，你是否也觉得，人工智能研究正为我们打开另一扇窗，让我们进一步观察自己、思考“何以为人”这个题目，而这可能是理解“加速时代”的关键? |
