江旋:“我是國際象棋國家隊的隊員。1996年第一次人機大戰(zhàn)的時候，我的偶像‘棋王’卡斯帕羅夫以4∶2戰(zhàn)勝計算機‘深藍’。2016年和李世石比賽的時候，我們想（電腦）不會贏的，結果贏了，然后今年柯潔又輸了……我們下棋的感覺很受傷。”

日前2017未來論壇在北京召開。在論壇的一場腦科學研討會上，一位職業(yè)象棋隊員承認自己被AlphaGo（阿爾法狗）“傷害”了。

事實上，他的偶像們也被傷害了。

10月19日，谷歌人工智能團隊發(fā)表論文，稱AlphaGo的“進化版”——AlphaGo Zero僅僅花了40天時間，就自學成才戰(zhàn)勝了它的前輩——今年5月以3∶0完勝柯潔的AlphaGo Master。

柯潔對此感嘆道：“對于AlphaGo的自我進步來講……人類太多余了。”

上周，“機器人美女”索菲亞（Sophia）被沙特正式授予公民身份，這應是人類歷史上的首次。近期，描述人類與復制人之間愛恨情仇的《銀翼殺手2049》上映。數十年間，人工智能（AI）青出于藍，人類作為“萬物之靈”的自信轟然坍塌，人腦到底差在哪里？

人會一直輸，但機器會贏？

《紐約客》雜志10月23日刊的封面，描繪了一個讓人心驚膽戰(zhàn)的場景：機器人像人類一樣做派，在大街上昂首闊步，而“渺小的人類”蹲在路邊，正在向它們乞討。

這是一個有點讓人膽戰(zhàn)心驚的場景。你無法預測它會不會發(fā)生，是在10年后抑或是100年后發(fā)生。

在上述的腦科學論壇上，一群頂尖的科學家們想要挽回人類的尊嚴——他們談論對人腦的研究，更多的是基于人腦和人工智能關系的探討。當然，研究大腦的科學家們最終是想告訴人們，根本不用擔心這個世界會馬上被電腦控制，人腦比電腦不知道要強多少倍。

例如，谷歌云人工智能和機器學習首席科學家李飛飛安慰了前述“受傷”的象棋隊員。“圍棋選手可以感覺到很受傷，但是你覺得機器會受傷嗎？機器會像每一個人一樣體會到不同的傷嗎？這是人腦和電腦的區(qū)別。”

有趣的是，清華大學生命科學學院教授羅敏敏“打擊”了他。“人會一直輸，機器會贏下來。只要設定一個任務，或者是某種形式固定的事，機器都會做得比人好。”羅敏敏說，“機器最終也會有意識和情緒，取決于你如何定義這個情緒，當然，你永遠不可能找出一個和人一樣的人工智能。”

劍橋大學教授史蒂芬·霍金說，人工智能一旦脫離束縛，就會以不斷加速的狀態(tài)重新設計自身，而人類由于受到漫長的生物進化的限制，無法與之競爭，將可能被人工智能取代。

“我相信生物大腦可以達到的和計算機可以達到的，沒有本質區(qū)別。”按照霍金的邏輯，《紐約客》所描述的場景的到來似乎不可避免。

不過，讓人類稍微安心的是，腦科學家們正在努力“防止”這一天的到來。

“在人腦這個系統(tǒng)，僅大腦皮層就有一百多億個神經元，每個神經元平均有一千個輸入、一千個輸出；而機器的三極管就是三個輸出輸入。人腦比單一的晶體管更強大。”斯坦福大學教授、美國國家科學院（NAS）院士駱利群在論壇上說道。

羅敏敏也提到近期在做的幾個有趣的實驗：腦袋里面有一個區(qū)域是用來調控動物運動和覺醒的，他們把動物這個腦區(qū)的信號提取出來，轉化為光信號，注射到另外一個動物的腦區(qū)里。隨后，他們發(fā)現(xiàn)“源”動物在運動的時候，接受了注射的動物都會跟著動，這就是腦與腦之間的直接的信息交流。此外，腦袋里還有一個區(qū)域主要負責控制捕食行為。在刺激小鼠的這個腦區(qū)之后，動物出現(xiàn)了瘋狂的捕食攻擊，只殺不吃。這些實驗說明，大腦里面顯然存在著一些非常特殊的地方。

人類大腦的復雜和神秘散發(fā)著獨有的魅力，吸引著一代又一代的研究者。

經典再續(xù)，《銀翼殺手2049》上映。人類對擁有智慧的機器人心懷擔憂由來已久。

駱利群介紹，在學習神經科學的過程中，科學家們會在不同的層次上研究大腦，比如有的人會去研究某一些蛋白質是怎么樣運作的；有的人在研究突觸，在大腦中超過一百萬億的突觸讓神經元進行聯(lián)系；有的人在研究大腦中的網絡是如何在行為中進行傳導的，等等。這些對大腦不同層次的研究和整合，是過去的十年中最令人激動的進展之一。

值得注意的是，眾多學科的研究，如物理學、醫(yī)學、歷史學，都在和腦科學或多或少地產生關聯(lián)。而計算機科學和腦科學的聯(lián)系就更加緊密了。

人工智能中的突破性技術“深度學習”，主要就是模擬了人腦對新事物的反應。人腦有大量被稱為神經元的腦細胞，人之所以能夠進行思維，就是因為這些神經元互相聯(lián)結，處理各種信息。同樣，如果用機器模擬神經元，并建立人工神經元聯(lián)結網絡，這樣的人工神經網絡就能夠進行思維。

不過，對于這種思維方式是否能夠達到和人腦相同的程度，科學家們給出了有趣的回答：“我們可以放很多存儲在計算機的系統(tǒng)中，但是并不一定可以對個體的經驗進行存儲。”耶魯大學心理學教授圖爾克-布朗尼（Nicholas Turk-Browne）說。

他舉例道，你要是問我特朗普的電話號碼是多少，我會說不知道。但如果問一臺計算機，它會怎么回答呢，要么會說需要建立一個數據庫，要么說需要搜索自己的數據庫。

圖爾克-布朗尼認為，人工智能主要是仿真和模擬人類的能力。對人類大腦的學習和記憶能力的研究，可以幫助我們進一步發(fā)展人工智能系統(tǒng)的能力。

在AlphaGo對弈人類棋手不斷獲勝時，也有很多的討論圍繞人工智能的“理解力、創(chuàng)造力、情感”幾個方面展開：人工智能可以在計算能力上超越人腦，但是，在理解力這些更加深層次的能力上，現(xiàn)在可能都還比不上三歲孩童。

此前，IBM研究院首席運營官范德布洛克(Sophie V.Vandebroek)博士對第一財經記者表示，人工智能是需要不斷學習的一個過程，要達到和人類具有相同的理解和推理能力，還有很長的一段路要走，“我認為我們（IBM）沒有一個具體的時間表”。

沙特授予機器人蘇菲亞以公民身份。

被稱為“深度學習教父”的杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）前一段時間也提到，深度學習已經進入了瓶頸期。一些科學家開始研究其他技術路線的可能性，比如遷移學習。簡單來說，遷移學習是機器學習的一種方式，更加適合不具備大量數據基礎的中小公司。

金沙江創(chuàng)投董事總經理、未來論壇理事丁健對第一財經記者表示，“腦科學是人類未知領域里最大的一塊，也是離我們最近的一個領域。它的每一個進步都能帶給我們驚喜”。同時，他認為技術的發(fā)展也在促進腦科學研究的進步。不過，從投資的角度來看，對于前沿科技的投資中，人才儲備是至關重要的。所以，他對于腦科學的關注目前還在興趣階段。

“深度學習（和人腦相比）太原始了。人腦才是更加智慧和神奇的。擔心電腦超過人腦，至少目前還不可能。”丁健說道。