爱因斯坦说：如果给我60分钟拯救地球，我首先要花59分钟思考这是一个什么问题。人工智能会拯救人类，还是改变或摧毁人性？

　　我们不知道。

　　但我们可以从寻找值得思考的问题开始。

　　从1956 年“人工智能”AI术语在达特茅斯会议首次被提出算起，经历了两次发展低谷的人工智能终于跨过应用的门槛。按照AI前辈Nils Nilsson 的定义：人工智能就是让机器智能化；智能化意味着能够举止得当，并对所处环境有先见之明。让机器智能化，它首先在语音和图像、深度学习和自动化机器人等应用领域显示拟人的能力。

　　牛津大学“人工智能研究中心”的Nick Bostrom 假设四种发展前景：AI为工具（tool），AI为专业领域的专家系统（oracle），AI为超人的任务执行者（genie），AI为具备超级智慧的独立主体（sovereign）。以AI未来发展的可能性，当前应用开发只能算最基本的尝试。即便如此，依据AI几何级数爆炸发展的内在特征，我们可以切实地预想，AI 成为超级智慧主体实为大概率事件。

　　如果人类还想左右AI未来发展，如果我们力求避免有机人种生存危机，它只有两个最佳时间点。一个是61年前，在达特茅斯会议为全人类做出决议，彻底关闭AI研究。另外一个就是今天。今天，在AI发展的胚胎期，我们仍然有机会全面审视各种情境，并潜移默化地设置AI未来命运和使命。

　　以《易经》和“耗散结构”的观点看AI，它必然是一个从混沌现象、抽象概念到系统现象的“成、住、坏、空”过程。丰田研究所的Gill Pratt 形容当下AI 阶段为“寒武纪爆炸期”（Cambrian explosion）。约5亿年前的寒武纪, 地球出现复杂生命结构的脊椎动物。从此，地球生命繁衍和进化进入爆发性茂盛增长。当下AI 发展正处于从混沌到概念的“寒武纪爆炸期”。一切皆有可能，一切尚能想象与左右。待到技术路径已经清晰，看到的（系统现象）早已经发生（在概念层次），体会的已经无法改变。为了未来无悔，现在就得扩张讨论AI现状与发展，并探索什么是值得思考的问题！

　　这里选摘了与第四范式创始人、首席执行官戴文渊的部分对谈。在与他的思想碰撞中，我看到了节节升腾的VC维（AI术语，模型的抽象度与数据的丰富度组合而成的思维高度）。

　　Q：你们常挂在嘴边的一个热词是“VC维”。 简单地讲，一个企业VC维越高，人工智能应用水平越高。它到底是一个怎样的概念？

　　A：VC维理论是由Vapnik 和Chervonenkis于1960 年代至1990年代建立的统计学习理论，它反映函数集的学习能力。VC维越大则模型或函数越复杂，学习能力就越强。举个例子，如果人类的智商水平可以用大脑的脑细胞数来衡量，那么机器的智商水平就可以用VC维比喻来衡量，即超高智商的人工智能，需要超高维度的机器学习模型来实现。

　　Q：为何VC维会成为热词？人的智商有极限，机器VC维会有怎样的极限？

　　A：这和我们对计算机模型认识的突破有关。简单地讲，过去模型很难兼顾深和宽二个维度，数据特征的多元性、多样性越高，模型拟合度越低，可靠性越低。现在我们的研究突破这个二难悖论，提高机器学习的模型维度。我们比喻VC维是人工智能的IQ，是机器智商。它便流行起来。极限在哪儿？我们还在探索中。

　　Q：VC 维是否也为通约比较人工智能企业提供了一个“公分母”？

　　A： 对，VC对AI是很关键的。就好像我们判断一个生物聪明的程度，我们会说脑容量，人为什么比狗聪明，是脑容量比狗大，狗比昆虫聪明，脑容量大。换到人工智能情境下，脑容量或智商用一个统计学概念来解释就叫VC维。这个VC维甚至可以解释生物的脑容量。未来，我们可以把生物的脑容量和机器的脑容量做一个对比，形成一个统一的度量标准。未来，所有的企业都是AI 公司。公司A和公司B比，谁厉害，用VC维衡量一下就得了。

　　Q：这也衍生出一个新问题。知识自动化时代，一个超级先进的算法科学家可以抵百千个中等人才？

　　A：现在这个市场对于AI 科学家还没有那么清晰的定义。可能有的时候会看学校品牌背书，说你是MIT毕业的，斯坦福毕业的，可能会觉得比其他学校毕业的会好一点，清华毕业是不是会比非985好一点。在我看来并不是这样，刚才我们也提到，A公司比B公司强是因为A公司的VC维比B公司要来得高，那么就是说如果A公司能造出一个大脑的脑细胞比B公司更大，集体和团队的综合VC维也可以更高。所以，我们找的人并不主要看他的背景，他的出身怎么样，我们关注的是你有没有做过一些世界上AI大的系统。因为我们需要系统知识来写千百条规则。

　　Q：除了逻辑能力外，VC维是不是也强调感知能力很强，例如情商很强？

　　A：对，我们可以去努力做越来越强的机器大脑，让它变得越来越聪明，但是聪明人并不等于知道要做什么。例如，我去过意大利，一个特别的国家，用我们的思维去看意大利，会有许多疑惑。比方说开一个饭店，这个饭店做得挺好，很多人排队，如果这个事情在中国，我肯定会想我开第二家店。但是在那边，大家不会这么去想，大家想得更多的是在追求精细独特化。它就是一个感性和人文的规则，不能只用理性效率规则去衡量。

　　Q：人有时态观，过去、现在和未来。但在闭环算法中， 过去是可以改变的， 现在和未来可以是基于被改变的过去基础上的投射。让我夸张一点， 人工智能可能让我们没有未来，一切未来都是现在的决策，都是对过去的修正。好处是预测性加强了，坏处是说它把整个成长过程的朦胧也消除了?

　　A：您说得很对，机器到这个阶段可以拥有的这种能力，曾经有人问过我，他说如果说基因测序完了以后，能告诉你你只剩四年的寿命，你是想听到这句话还是不想听到这句话，其实结果不一定是我想知道这件事情，我宁愿朦朦胧胧的。这就归结到另外一个政治哲学问题，机器并不能去决定说什么是好的，或者什么是不好的，是要人告诉它。我们在走向新范式阶段的时候，人更需要思考你要让机器干什么，不要让机器干什么。

　　Q：假设哪天人工智能会自我输入了，那就可能产生自我意识?

　　A：对，我不能排除，只能说现在不具备。我不能排除一定没有，我相信随着科学的发展，总有一天我们会建立起理论模型，让机器具有自我意识。

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