本書以“模擬論”化解種種對(duì)AI的質(zhì)疑；以通俗的語言、清晰的邏輯、有趣的歷史回眸和作者自己的工作體驗(yàn)引導(dǎo)讀者，撥開圍繞AI的重重迷霧，獲得必備的AI概念和知識(shí)，了解AI的學(xué)術(shù)派別以及目前的困境和發(fā)展趨勢(shì)。從而看清我們國(guó)家和教育、科學(xué)、企業(yè)界面臨的競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)，自覺建立歡迎AI與人類共生的科學(xué)心態(tài)，主動(dòng)投入自己“優(yōu)雅轉(zhuǎn)型”的歷史過程。
AI與生物進(jìn)化 人工智能（AI）再度崛 起，引世人矚目。AI已進(jìn)入 我們生活的方方面面，而它 的未來卻充滿了不確定性。 美國(guó)太空探索技術(shù)公司 （SpaceX）總裁、2019年 霍金科學(xué)傳播獎(jiǎng)獲得者埃隆 ·馬斯克說：“我們需要萬分 警惕人工智能，它們比核武 器更加危險(xiǎn)！”人工智能不 僅關(guān)系到每一個(gè)人，同時(shí)， 也是我們遇到的最困難、最 奧秘的問題之一。 對(duì)AI深有研究的馮天瑾 教授，曾編寫多部相關(guān)著作 ，如《智能機(jī)器與人》 （1983年）、《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 技術(shù)》（1994年）、《智 能學(xué)簡(jiǎn)史》（2007年）和 《計(jì)算智能與科學(xué)配方》（ 2008年）。2018年為中國(guó) 海洋大學(xué)的研究生開設(shè)AI系 列講座再次激起他編寫一本 關(guān)于AI科普著作的“內(nèi)心涌 動(dòng)”。這可以說是本書的起 因。 該書，不僅對(duì)AI的各種 學(xué)派進(jìn)行溯源分析，從亞里 士多德到辛頓，從東方的道 教到西方的萊布尼茨，從古 到今，從東方到西方進(jìn)行探 索，而且從哲學(xué)層次對(duì)AI的 實(shí)質(zhì)進(jìn)行了研究；AI是什么 ？它會(huì)思考嗎？AI與BI（生 物智能）之間的差異是什么 ？有不可逾越的鴻溝嗎？未 來的AI會(huì)威脅人類嗎？該書 通過種種拷問和作者親歷的 研究工作體驗(yàn)，帶領(lǐng)讀者做 了一次思想的遨游！這是一 本視野開闊、史料翔實(shí)、思 考深刻、富于啟發(fā)的、非常 精彩的關(guān)于AI的書。 AI經(jīng)過幾次大的起伏， 直到近年由于深度學(xué)習(xí)的優(yōu) 異表現(xiàn)，使AI在一些領(lǐng)域（ 如圍棋、醫(yī)學(xué)影像分析和蛋 白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)等）大放異彩 。但是，在一些根本性問題 上，AI仍然沒有突破。例如 ，AI難以實(shí)現(xiàn)“無監(jiān)督學(xué)習(xí)” ；不能自如適應(yīng)意外情況； 不具有深層次“理解力”，“ 舉一反三”能力十分有限； 由于我們對(duì)意識(shí)的起源和運(yùn) 行仍一無所知，AI也就沒能 呈現(xiàn)“機(jī)器意識(shí)”。或者說， 我們離真正全面實(shí)現(xiàn)人的智 能還有很遠(yuǎn)的距離。 我同意辛頓的看法：“歷 史上，人們都小瞧了生物系 統(tǒng)，特別是人腦的復(fù)雜性， 大大低估了模擬大腦的難度 ！”例如，AI符號(hào)主義學(xué)派 擅長(zhǎng)邏輯思維，它是串行處 理的，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則擅長(zhǎng)語 言與空間分析，它是并行處 理的。至今，AI的兩種基本 方法仍是分開的，而人腦則 將兩者密切結(jié)合，相互融合 。人腦是怎么做到的？直覺 與意識(shí)很可能是復(fù)雜神經(jīng)系 統(tǒng)中“涌現(xiàn)”出的智能，這又 是怎么才能做到的？?jī)H僅模 擬人腦的精細(xì)結(jié)構(gòu)就能做到 嗎？總體來說，AI目前遇到 的這些困難，可以歸結(jié)為“ 系統(tǒng)”性質(zhì)的困難。 對(duì)此，很多研究人員提 出要向人腦學(xué)習(xí)，開展腦科 學(xué)研究；沈宏梁教授2021 年提出，為什么不像人類學(xué) 習(xí)飛行一樣，不是去模仿鳥 的翅膀，而是去研究空氣動(dòng) 力學(xué)？ 我想，為什么不深入學(xué) 習(xí)生物及智能產(chǎn)生的機(jī)制呢 ？生物最重要的演化機(jī)制是 “進(jìn)化”，這也是智能產(chǎn)生的 重要機(jī)制。如何在AI的產(chǎn)生 中應(yīng)用“進(jìn)化”機(jī)制呢？智能 是生物的基本特性之一，它 是生物對(duì)環(huán)境不斷“學(xué)習(xí)”的 結(jié)果；生物因進(jìn)化而發(fā)生、 發(fā)展，智能也是因進(jìn)化而發(fā) 生、發(fā)展。因此。“學(xué)習(xí)的 進(jìn)化”應(yīng)是智能產(chǎn)生的機(jī)理 。人類復(fù)雜的大腦是進(jìn)化的 結(jié)果，而低等生物的大腦結(jié) 構(gòu)并不是很復(fù)雜，我們何不 從比較簡(jiǎn)單的結(jié)構(gòu)開始，通 過進(jìn)化而得到復(fù)雜的結(jié)構(gòu)呢 ？與直接模擬大腦功能相比 ，是否更符合智能產(chǎn)生機(jī)理 的要求呢？ 我們知道，AI也在“進(jìn)化” ，但是，我強(qiáng)調(diào)的是這個(gè)“ 進(jìn)化”必須是生物進(jìn)化類型 ，它有別于現(xiàn)有的“進(jìn)化”。 對(duì)生物進(jìn)化來說，它具有“ 隨機(jī)變異”導(dǎo)致“結(jié)構(gòu)改變” 。結(jié)構(gòu)改變的結(jié)果，應(yīng)是記 錄過去“學(xué)習(xí)的結(jié)果”，同時(shí) 也改進(jìn)了“學(xué)習(xí)方法”（選擇 與優(yōu)化）。這種進(jìn)化目前似 乎研究得還不夠。在這種進(jìn) 化的推動(dòng)下，系統(tǒng)進(jìn)入復(fù)雜 系統(tǒng)，就可能“涌現(xiàn)”出直覺 和意識(shí)等。所以，將進(jìn)化理 論與復(fù)雜系統(tǒng)理論相結(jié)合是 很有意義的探索。 現(xiàn)在，我們已經(jīng)走到一 個(gè)新的節(jié)點(diǎn)，AI并不成熟， 還有很長(zhǎng)的路要走，仍然需 要我們大膽設(shè)想與探索。對(duì) AI而言，仍然是：機(jī)遇與風(fēng) 險(xiǎn)并存！ 中國(guó)科學(xué)院院士 清華大 學(xué)自動(dòng)化系教授 李衍達(dá) 2021年10月6日
馮天瑾，1938年生于湖北省紅安縣。1962年畢業(yè)于武漢大學(xué)物理系，分配到山東海洋學(xué)院工作。1990-1992年赴荷蘭、比利時(shí)從事Al理論與應(yīng)用研究。1993-1998年任中國(guó)-荷蘭政府級(jí)合作項(xiàng)目中方首席科學(xué)家，中國(guó)海洋大學(xué)信息學(xué)院副院長(zhǎng)、電子工程系主任；1998-2004年任國(guó)家863/CIMS示范工程青島市專家組組長(zhǎng)，美國(guó)IEEE高級(jí)會(huì)員。獲國(guó)家發(fā)明專利3項(xiàng)，發(fā)表論文120余篇，出版著作6部。
開場(chǎng)語
第1章 生物靈性的探索
1.1 AI是什么學(xué)科？
1.2 探索與模擬生物靈性
第2章 思維邏輯與符號(hào)主義
2.1 思維邏輯的模擬
2.2 專家系統(tǒng)與知識(shí)工程
2.3 人與機(jī)器比棋藝
2.4 機(jī)器翻譯
第3章 AI聯(lián)結(jié)主義
3.1 進(jìn)入大腦
3.2 多層前饋NN
第4章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部行為
4.1 窺視NN內(nèi)部
4.2 編碼-解碼器
4.3 阿爾法圍棋革命
第5章 深度學(xué)習(xí)·AI復(fù)興
5.15 0年磨一劍
5.2 模擬腦皮層的“深度”與“可塑”
5.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）
5.4 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）
5.5 深度學(xué)習(xí)方法再探
第6章 現(xiàn)代物理學(xué)介入
6.1 現(xiàn)代物理學(xué)的生命視野
6.2 腦電磁場(chǎng)理論
第7章 AI哲學(xué)與探索
7.1 人與機(jī)器
7.2 科學(xué)模擬論
7.3 否定AI可行性論點(diǎn)的邏輯缺陷
第8章 未來AI與人類
8.1 名家之三類預(yù)言
8.2 AI的威脅是什么？
8.3 投入AI歷史潮流
結(jié)束語
附錄
參考文獻(xiàn)
致謝
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