选自《在岩石上漂浮》(江苏人民出版社1998年版)，张树昆、张昭理译。

20世纪50年代以来，随着计算机技术的发展，人工智能作为一门新兴科学也逐渐形成。从这门科学诞生之日起，在哲学社会科学领域，就始终进行着“电脑”能否取代“人脑”的争论。这些争论的影响是巨大的，它甚至启发了科幻小说家的灵感，编造出许多机器人控制人类的故事。本文简明扼要地叙述了人工智能的由来和发展，介绍了人工智能的成就，特别是在与人脑的对比中揭示了人工智能的缺陷，指出电脑“不能对环境作出创造性的反应”，因而它是不能思考、没有思维的。作者在论述中，列举了许多生动有趣的事例，来说明计算机的笨拙和尴尬。阅读时应仔细体味。

1943年第一台电子计算机(电脑)建成了。它的名字叫“巨人”，使用了1500个电子管，用2台纸带打孔机编程，在第二次世界大战中整天忙着破译德国人的密码。很快，另一台使用了更多真空管的计算机也建成了。这些巨大的东西就是第一代的计算机。到了1947年，晶体管代替真空管制造出了第二代的计算机——更小，更快，功能更强。从那以后，就是集成电路带来的第三代计算机和使用大规模集成电路的第四代计算机。

在每个新的层次上，计算机的能力都得到了很大的提高。一些著名的物理、化学和工程问题(例如，将量子理论应用到原子和分子的结构上)在计算机面前迎刃而解。探索宇宙、原子能，甚至精确的天气预报都离不开计算机。但计算机能思考吗?这些机器真的有智慧吗?

当然，这取决于我们怎么定义智慧。在设计计算机的早期，这个领域的一位先驱阿兰·图灵〔阿兰·图灵(1912—1954)〕英国数学家。1950年发表《计算机能思考吗?》一文，设计了著名的图灵测验，通过问答的形式来测试计算机是否具有与人相等的智力。提出了计算机智能的判据。这非常简单，即在和某个人的远程交流中，这个人不能辨别与他交流的是人类还是机器。1957年达特茅斯学院〔达特茅斯学院〕美国的一所大学，一般译作达多马斯大学。的一批计算机专家认为，一台机器模仿人类越好，它就越“聪明”。由此而产生了一个新的科学名词“人工智能”。在这次会议中，还计划了未来计算机的大量事情。

 人工智能的成就

很多人认为，人工智能已经相当成功地制造出了智能机器。我们的计算机能和象棋大师来一盘精彩的对局。在1988年，最成功的下棋程序“深思”在一次比赛中击败了一名国际大师而取得了优胜(尽管它在第二年就被击败了)。如果你知道在通常的棋局中有10120种可能的走法，你就会认为这是一个不小的成就。这个数目比宇宙中所有的原子或从宇宙开始到现在的秒数还要多。计算机还能像任何一个医生一样开出复杂的处方。在一次接受《新英格兰医药》杂志的检测中，这些专家系统表现得比血肉之躯的医生还出色。另外一些专家系统被制造出来应用在不同的领域。它们被用来探矿、探伤、协助教育，或作为旅行代理、会计、律师。下面这段是一位年轻妇女与她的计算机医疗师之间的对话。这个计算机被设计为能识别一些关键词，并将对方的话转变为一个问句。

女：我的男朋友送我来这里的。

计算机(以下简称“机”)：你的男朋友送你来的?

女：他注意到，我大部分时间很压抑。

机：我很遗憾听到你有些压抑。

女：他是对的，我感到不高兴。

机：你认为来这里会帮助你不再感到不高兴吗?

女：很明显，我需要一些帮助。

机：对你来说，什么意味着你获得了一些帮助呢?

女：也许我能学会与我的母亲相处。

机：谈谈你的家庭。

女：我的母亲照顾我。

机：你的家里还有谁照顾你。

女：我父亲。

机：你父亲？

女：你有些像我的父亲。

机：你觉得有什么相似呢?

女：你不太有进取性。

机：什么使你认为我不太有进取性呢?

女：你不和我争辩。

机：什么使你认为我不与你争辩呢?

女：你怕我。

机：你认为我怕你会使你高兴吗?

女：我父亲认为我害怕他而使他很高兴。

机：当你想到你父亲时，你还想到了什么?

机器人现在工作在海底探索沉船，在外空间研究我们邻近的行星。现在有数万名机器人在工厂工作，像简单的流水线一样做一些焊接、喷漆和加载模板的工作。在1985年，一台计算机控制的机械手做了第一例人脑外科手术。甚至还有一些计算机被设计为能学习一些知识来解决实际问题。这些学习系统已经创造了一些新的数学概念，“重新发现”了物理学的基本定律，增加了它们的词汇量，并通过与高手对局提高了它们的打牌水平。

 人工智能的缺憾

这是非常令人印象深刻的成就。的确令人印象深刻，除非我们想到了计算机都是依靠设计好的程序来作出反应的，除非我们想到了计算机做不到的事情。它们能写简单的故事，能理解通过线路传给它们的新闻报道。但当遇到了《圣经》中的一段话“精神是意志，而肉体是脆弱的”，一台分析语法的计算机把它解释为“酒是不错的，肉却是腐烂的”。没有一台造出来的机器能认出一张特定的面孔，跟得上一个4岁小孩的顺口溜，或借助任何工具环游世界。系鞋带——任何一个小孩轻而易举可以做到的事——远远超过了最聪明的计算机的能力。并且这当然不只是需要人工智能研究的尝试。

计算机对人类的这些“简单”的行为有无法形容的困难，这些事一点都不简单。我们脑中用来观察和平衡肌肉的部分比思考数学问题的部分要多。我们对我们的大脑如何完成这些丰功伟绩只有很少的了解。这就是麻烦所在。我们能教一台计算机下棋，因为我们知道下棋的规则和相关的战术。因此我们能给计算机编写一个下棋的程序。对于计算机医生和代理人也是这样的。但我们不知道人类的大脑是怎样看和听的。我们不知道它如何产生影像，接触信息资料，产生正确的肌肉反应——正确的身体运动。没有这些知识我们无法为计算机编写这样的程序，我们不能使它正确地听、看和活动。

所以看起来，智能归结到正确地编程，用所有必须的资料给计算机编程，它就能产生人类的行为。但说得容易，做起来难。看一看我们用了多少年才教会了计算机下棋。教它在一个不熟悉的、瞬息万变的世界中生存将难得多。让我们来看一看麻省理工学院的马文·闵斯基把一台计算机与一个机械臂和一个电视摄像机联在一起后发生了什么。他给它编程序，使它分析一个小孩子所搭的积木，并在积木被弄倒之后重新将它搭起来。这个装置记住了积木的形状，但它总试图从上往下搭，不停地将积木放到半空中。它的程序中没有万有引力定律。

这个趣事说明了一个重要的事实：知识就是力量。要一个计算机作出“普通的行为”，它就必须存储有关它周围世界数不清的数据。例如，如果一个小孩听说一只长颈鹿用一条手帕擦它的鼻子，他一定会立刻认为这是蠢话。一个计算机则不会，除非将有关长颈鹿、擦鼻子、手帕的足够的知识编入它的程序中，它才能符合逻辑地推断出这是不可能的。

有一位人工智能的研究者试图制造这样一台“普通行为”的计算机，向它灌输每个中学生都知道的知识。这个计算机需要有一个一亿句的程序，预计在1994年完成。但向计算机里输入大量信息和逻辑关系时有一个巨大的困难。计算机里装的东西越多，它思考的速度就越慢。还记得吗?我们5岁的小孩立刻就知道了长颈鹿不可能用手帕擦它的鼻子。一台智能计算机可能要花两个小时才能得出这个结论。而未来的机器人，装满了它要生存于这个世界所需要的所有资料，可能要花好几天或几个星期才能得到这个结论。这将使这个机器人的反应不能快到跳上一辆驶来的公共汽车。

但如果计算机能以极高的速度工作呢?现在的科技正努力办到这一点。现在已经出现了使用超大规模集成电路的计算机。更加革命性的计算机将使用激光代替电信号来进行计算操作。这项革新将使计算机的速度提高1万倍。

这些超级快速、超级博学的计算机能思考吗?一台计算机的程序能使它真正知道一只猫和一只狗到底是什么，并能辨认出一只猫和一只狗吗?计算机能创造出交响乐和诗歌吗?计算机的功能可以强到体验感情吗?在电影《终结者》和《终结者Ⅱ》中，未来世界被已经达到这个智能程度的机器人掌握和控制着，这些机器人已经能够“自我感知”了。自我感知是可能的吗?或者它永远只是科学幻想?计算机的工作方式与人类的工作方式有本质的区别。正如一个人工智能专家所说的：“机器注定了只能是一个最后的模仿者，但永远不会产生真正的思维。”是这样的吗?

谁知道?从这点来看，我们只能不断提高计算机的能力，等待着真正智能的出现。我们还能继续研究人脑，通过对这个只有3磅半重的组织的研究来揭示人类的思维之谜。

人脑

神经系统学家对人脑的了解越多，他们就越惊叹于它的复杂性。它被称为宇宙中最复杂的结构。试想一下，你在街上看见了你的一位朋友时发生了什么?每秒有20亿个神经脉冲通过视神经传入大脑，进入几十个不同的脑区域。你的大脑把这个图像与所有你见过的数百万个人、狗、猫、椅子、树等的图像进行比较。当有一个图像与之吻合后，你与那个人的共同经历也从你的记忆中涌现出来。信号传入泪腺，流下一滴眼泪来。另一个过程指挥你的胳膊和手举起来向她打招呼。喉头、嘴唇和声带的肌肉也正确地运动，于是你叫道：“嘿，苏珊。”这一切发生在不到两秒钟内。

显然，人脑充满了大量高效的工序。这些工序由1 000亿2 000亿个被称为神经元的神经细胞构成。这些神经元的末端有很多细小的分支，一端称为末梢，另一端称为树突。有些神经细胞拥有8 000个树突和末端分支。这些末端分支使得神经细胞能与其他的神经细胞联系。一个标准的神经细胞与其他的细胞有10万个联系。这样就形成一个由数千万亿个相互联系的神经网络，并使得一个神经脉冲有几乎无数个传输的路径。

人脑就是通过这个惊人的微观网络开展它的工作的。每个神经元接收到数千个刺激信号，并立刻决定是中止它还是将信号传给它众多的邻居。在这个过程中，将有数千亿个不同的传输方向。这是人脑与电脑的根本不同。一个电脑基本上是一维的：它操作一个计算，然后是第二个和第三个，是一种线性的形式。它不能同时操作大量不同的工序，并将它们综合平衡而得到一个完整的结果，但人脑能有效地像数千万台电脑同时工作一样地运转。

人脑功能单元是神经元，在电脑中则是硅晶体管。简而言之，一个晶体管就是一个快速打开和关闭的开关，它在与它相连的电路中产生电脉冲。这就产生了电脑存储和调用数据的语言。

神经元则是完全不同的东西，它的信号本质上是电化学性质的。这意味着，电脉冲是通过化学物质——神经液——传播的，神经液是神经元本身所拥有的秘密。存在有几十种不同的神经液。神经元对每种神经液有不同层次的反应。它们不是简单的开或关，而是对接触它们的神经液显示出不同程度的敏感性。人脑的复杂性又一次极大地掩饰了它毫不费力的操作。

今天的电脑设计者试图重复人脑的基本构造。他们将许多电脑互联在一起，使它们能同时平行地工作。新墨西哥州的国家实验室已经建立起了可能是最强有力的超级电脑。它的名字叫TF—1，使用了1 024个单独的处理器。困难不是将它们连起来，而是开发硬件和软件程序使它们能有效地共同工作。有一些研究者看到了使用硅晶体管智能的困难，他们在特殊的表面上培养神经元以创造一个人造生物工作网络。

在所有人工智能与人类智能的区别中，最主要的不同可以归结为一个词：人脑是“活”的。它是一个动态的系统，能对瞬息万变的环境作出反应。例如，人脑可以记住相当于500本百科全书的知识并能立刻将其中的一部分回忆起来。神经学家认为神经元是靠改变它们的分子结构来做到这一点的。但到底它是怎样改变的仍是一个谜。有一点是清楚的：神经元总是在改变它们的结构和行为，没有两个神经元是完全一样的。

那么，电脑和由电脑操纵的机器人能思考吗?回答是一个字：不!它们不能对环境作出创造性的反应。人工智能装置仍然只比综合逻辑机好一些，它们盲目地遵守建立在它们之内的规则。人脑与之有多大的区别呢?正如艾萨克·阿西莫夫所说的：“这是人脑的伟大之处——它能做我们无法写出规则的事情。”