第17章 人工智能（第7/8页）

专家系统试图让知识形成逻辑层次，但众所周知，人类的大脑和传统的数据库非常不同。所以，人工智能的另一种实现方法——神经网络有更持久的价值。神经网络的设计者模拟神经系统在大脑中的功能，而不是让计算机整合一系列的规则。在神经网络的需求输入端和结果输出端，遍布着一系列的虚拟神经元。这些虚拟神经元有点儿像一座复杂的迷宫里的各种各样的通道。计算机一次可以走完所有通道，不同的通道有不同的权重，从而对最终决策产生或多或少的影响。

一开始，这些权重要么完全相同，要么是设计者确定的值。神经网络和生物的相似之处是，神经网络可以从“错误”中学习。如果在学习的过程中，人工智能程序做出了不合理的决定，那么它会自动更新与之相关的权重。一段时间之后，神经网络就会达到一个能给出正确答案的水平。简而言之，神经网络通过反馈优化输出。

毫不意外的是，现有的神经网络远比不上人类的大脑。大脑包含约1 000亿个神经元，每时每刻都有1 000万亿个节点把这些神经元连接在一起，而普通的神经网络只有几百或几千个类似的“节点”。人类大脑中的神经元可以和数千个其他神经元相连，但是神经网络中的节点只能和几个其他节点相连。神经网络的规模完全不能和人类大脑相提并论，所以神经网络只能应用于小范围的、有局限性的人工智能领域，通过学习过程获得信息。神经网络常被用于传统编程力不能及的领域，比如模式识别。

现在人们已经达成共识（不是在20世纪60年代），让计算机拥有Hal的智力不能只靠单纯基于规则的系统，类似神经网络的方法肯定要用到，但还需要一些其他思路和方法。在电影的结尾，Hal变成了一个孩童的样子，这意味着Hal还要经历一系列的学习过程。其实只要一台HAL 9000完整地实现学习过程，其他计算机就可以复制HAL 9000的智能，但Hal的内心独白表明编剧并没有这个计划。

“计算机能否拥有智能甚至意识”，或者它们能否不断地提升模拟人类智能的水平，就像象棋程序学习下象棋，依然颇具争议性。这一系列的问题更像哲学问题，也给予了人工智能领域的科学家以无限启发。我们目前还没有确切的答案。有人说，Hal拥有的并不是真正的智能，至少在定义上不是。Hal展示的反而是缺少智慧的行为，比如Hal信誓旦旦地说，“9000系列计算机不会出错”。严格来说，任何有血有肉或者机械的个体，都需要从错误中学习，这样才能收获智慧。

Hal自称完美确实是个问题。学习的第一步是犯错，犯错也是像Hal之类的计算机获得智能的必经之路。获得智能的过程必然伴随着犯错的过程，但这种智能不是传统的数学计算。在数学计算方面，人类可能犯错，计算机却不会，即便是老式计算器也几乎不会在数学计算上出错。但是，在做出决定和进行交流的过程中，错误是不可避免的，因为智能设备只能基于不完备的信息做出判断。只有在充分且完备的信息的帮助下，Hal声称自己不会出错才有可能成立；在现实世界中，自称完人则是愚蠢的表现。

正因为如此，Hal的杀人行为不只是不理智的，更是它缺少智慧的表现。在电影中，Hal必须执行命令，实施秘密行动。Hal因此饱受折磨，压力无从释放，以至于为了解决这个问题，Hal杀死了其他宇航员。但是，杀人并不是Hal严格执行命令的最佳方法。Hal缺少权衡利弊的智慧，这对于计算机程序来说并不难。

科幻作品不仅会像《2001太空漫游》电影里演的那样让计算机全权操控一艘宇宙飞船，有时候还会让计算机操控整个社会。计算机像个电子独裁者，试图构建一个德尔斐风格的政府。在詹姆斯·布莱什的《宇宙都市》系列作品中，宇宙都市远离地球，整座城市位于太空中，由叫作“市政议员”的计算机管控。作品对于这些计算机的描述有点儿滑稽。“市政议员”的概念比较落伍，它们是些大型的金属盒子，需要行驶在轨道上，并且通过物理连接才能交换、整合信息。它们之间没有网络，但却成功实现了一种良性独裁。

虽然每个城市都由人类市长管理，但这些“市政议员”计算机将判定人类市长是否尽职尽责。如果人类市长玩忽职守，“市政议员”计算机就可以简单地处决或者流放这名市长。布莱什试图制造一种联合效果，利用计算机刚正不阿、诚实正直的本性来确保政治体系的平衡。与此相反的是德尔斐体系，这个体系在约翰·布伦纳的作品、介绍当代信息技术概念的小说《冲击波骑士》（The Shockwave Rider）中被描绘得淋漓尽致。布伦纳利用计算机快速传递信息、进行数据处理的特性改变了民主的本质。政府更像网络投票和赌场的结合体，它会整合大众的反应，并对投注赔率进行考量。