俗話說，有一千個讀者，就有一千個哈姆雷特，人工智慧（AI）之於我們亦是如此。對於何為人工智慧這一問題，並未出現某個舉世公認的答案。通常，人們僅憑直覺來認知人工智慧，以致其結果常模稜兩可。於是，當有的人對人工智慧推崇備至時，其它一些人卻將其視為異端邪說，唯恐避之不及。
鑑於此，筆者將在本文探討整個社會對人工智慧的認知誤區，並將其與專業研究人員和計算機科學家眼中的人工智慧進行對比分析。首先，筆者有必要在此向那些非專業人士澄清一下，何為人工智慧的真實樣貌，並且更為重要的是，人類對其的那些想象又是純粹的空中樓閣。
面對人工智慧，不論人類是莫名恐懼抑或是盲目崇拜，都可能被某些心懷不軌的人利用以操控整個社會，而這也正是筆者最為擔憂的一點。
一方面，無論是政界、商界，還是媒體行業的業界名人，都在不遺餘力地圍繞人工智慧編造各種聳人聽聞的虛假“情節”，以從中牟取私利。然而另一方面，事物的真相卻又常常淹沒在浩如煙海的專業典籍之中，拒普羅大眾於千里之外。
何謂“智慧”
智慧是人類獨有的特性嗎？通常，人們會說某些狗比其它狗更聰明（或者說智慧），或者認為狗比豚鼠更聰明。那麼由此看來，一隻普通的動物同樣可以擁有智慧。
既然狗擁有智慧，那麼鳥呢？還有蚯蚓，或者是植物的情況又如何呢？如何對此作出明確的界定呢？目前，業界對於人工智慧的定義五花八門，但相較而言，筆者更為偏向其中一種（引自維基百科）：
“感知或推斷資訊，並將其轉換為能夠應用於某一特定環境或背景下的適應性行為的能力。”
以上定義看似合理，但仍有人質疑到，如果依照此定義，那麼即使是植物也享有智慧，更何況是計算機呢？
實際上，這一定義總體上符合人工智慧研究人員的一般認知。然而對於普通人而言，當他們真正談及人工智慧時，往往並不會考慮到動物或者植物。當人們發覺計算機也能像植物、豚鼠，甚至是一隻狗那樣智慧地運作時，大部分人也並不會為此而欣喜若狂。
同理，人們也並不會在意槍支的製造者賦予了槍支何種職能，又為其編入了何種程式。槍，生來本就是為了殺人，並且它也的確這樣做了，然而卻無人擔憂未來槍也可能會發展出自我意識，隨即殺害所有人類（畢竟這是人類預先賦予它的使命）。
不得不承認，大部分人對人工智慧的認知僅停留在“人形智慧”層面，並且他們所擔憂或期待的也只是人工智慧能否自發產生動機。
無與“人”比
動機的重要性不言而喻，而人的動機則更有異於其餘一切動物，並且正是這一獨特性使得人類獨一無二。
英國著名數學家、計算機科學之父阿蘭·圖靈（Alan Turing）曾建議到，由於直接給“人”下定義幾乎是不可能的，因此可以這樣認為：
“如果它走起來像鴨子，叫起來也像鴨子，那麼它就是一隻鴨子。”
換言之，圖靈提議，如果人類面試官在詢問某一電腦程式一連串問題之後，仍無法分辨其為機器還是人類，那麼該程式透過測試。一旦透過圖靈測試，也就意味著該程式就是一個完全意義上的人工智慧，幾乎已無異於人類。實際上，即使通過了圖靈測試，也依舊無法表明該程式就能如人類一樣作出複雜決策，同樣難以斷定其能否自發產生未經預程式設計的動機。
尤其值得注意的是，一個書面形式的面試所能涉及的人類經驗極其匱乏。因為我們人類生活在一個瞬息萬變的世界之中，一舉一動皆會立即產生真切的結果或影響。例如，“是否走入暗巷”就是一個極其複雜的決策，並且影響該決策的眾多因素也無從得知。日復一日，人們都在一知半解的情況下作出種種決策。如果成功的定義是生存下來，那麼我們人類絕對是大獲全勝，因為人類不僅得以倖存，而且蓬勃發展至今。
“價值製造機”
人類何以如此，至今仍眾說紛紜。但多數學者認為，這一切都得益於人類為事物賦予價值的傾向。
人類如同一臺“價值製造機”，以計算機都無法比擬的速度來為事物賦予價值。如果突然聽到某個聲音，人類能夠在170毫秒內立即作出反應。相較之下，當我們在谷歌點選某一網路連結後，第一個位元組的資料載入至瀏覽器的平均耗時也要200毫秒左右；而要等到整個頁面載入完畢，則需要花費長達500毫秒。
對於電腦而言，載入網頁本來只是小事一樁，然而與我們人類的大腦相比，就顯得相形見絀。因為人類的大腦能以超兩倍於電腦的速度來判斷某一聲音是否具有威脅性（例如樹枝斷裂或者金屬碰撞的聲音），某一聲音又是否會給人以愉悅的感受（例如冰淇淋小推車上的鈴鐺聲或者孩童的笑聲）。更重要的是，在有效資料幾乎為零的情況下，人類大腦仍然能迅速作出反應。
判斷某一事物是好是壞，即為人類為事物賦予價值的行為，並且該行為通常是本能的、自發的，且不假思索的。但是如果被剝奪了這一反應，那麼人類連普通的“思考”也將無從進行。
比如一個人渴了，就會去想“喝什麼解渴”，以及“到哪去喝”。
假設對於“喝什麼”這一問題，他面前有兩個選項，分別是池塘水和清澈見底的井水。毋庸置疑，是人都會選擇井水。然而，倘若他是一個亡命之徒呢？並且如果那一汪池水廕庇於人跡罕至的深山老林，而那口井卻袒露在喧囂鬧市的眾目睽睽之下呢？此時轉念一想，他可能會選擇那汪池水。當務之急雖然是解渴，但是他更長遠的動機則是逃亡。緣何如此，主要是較之飲水乾淨與否，他更加重視自由與否，即在“人身自由”這一命題上賦予了更高的價值。
實際上，人類的動機全然取決於事物的價值。如果一隻狗渴了，它找到了什麼水就會喝什麼水，因為它的動機是存活，無關於價值。
然而此例就與“存活”無關：假如你面前有一個按鈕，按，它就會殺一個人，不按，它則會殺十個人。這時你可能會想，雖然按不按都不會威脅到自己的生命安全，但不容忽視的是，道德的呼喚始終迴盪在內心深處。因此，人類在評估各選項時，會為其賦予相應的價值，並以此指引著自己的思維走向。
“價值的來源”
價值何來，現今仍有待商榷。
部分人堅稱，價值源於信仰。虔誠的基督徒相信，價值反映著上帝的旨意。進化論主義者則宣稱，價值使人類得生，使自己得永生。
相較之下，舉世公認的觀點是，價值是顛撲不破的客觀真理。因為人類有價值，所以人類有價值，這是不證自明的道理。美國著名哲學家薩姆·哈里斯（Sam Harris）也曾如是說道：
“當我們相信某事物本身是客觀真理，或者合乎道德時，那麼我們同樣會相信，如果別人與我們處於同一境地，他們也會感同身受。”
事實上，仔細琢磨一下就會發現，這一說法並非放諸四海而皆準。一則，它未能解釋為何某些價值獨屬於某一類文化，而另外一些價值卻具有高度普適性。再則，它也並未說明價值的來源。因此，儘管目前也有人試圖從宗教和進化論的角度來理解，但人們仍舊無法摸清價值的運作規律。
正是這“神秘莫測”的價值，在人類與人工智慧之間劃開了一條難以逾越的意識鴻溝。回到上文“飲水”的例子，故事中的主人公受到飢渴的刺激而去找水，這是由於生理因素而產生的動機。在此情況下，如果某個人工智慧配備了合適的感測器，那麼它也能產生此類動機，例如電量過低則需要充電。
然而，是什麼促使人類去拍好看的照片並與愛的人分享呢？為什麼要與朋友探討政治話題呢？又是什麼驅使人類去看恐怖片，或者去學習某一項體育運動呢？上文的“按鈕問題”又作何解呢？如果沒有人類事先去進行價值分配，例如“一條生命的價值低於十條”或者“無論在何種情況下殺人都是不道德的”，那麼一個冷冰冰的計算機何以能作出如上決策呢？人類的道德感，人類瞬間進行價值分配的能力，都是在歷經數百萬年的優勝劣汰之後，才得以脫穎而出。反觀計算機，如果未經人類事先將道德準則編入其程式，那麼一臺計算機憑何能發展出自己的道德體系呢？
捫心自問，我們人類真心期待這一天的到來嗎？縱觀人類歷史，就會發現人類是在歷經成千上萬個世代的滄海桑田之後，才孕育出了光輝燦爛的現代文明。因此，我們人類真的想目睹人類智慧也重走這樣一條崎嶇坎坷的“文明之路”嗎？
當然，人類也可以給人工智慧“搭把手”，但即便如此仍無法忽視“意識鴻溝”問題：如果人類提前為人工智慧編入某些人類價值觀，那麼就能以此認為該人工智慧真的擁有了人類意識嗎？能夠自發產生動機嗎？顯而易見，筆者認為這是不可能的。
“潛在風險”
筆者並不是說，人工智慧就毫無任何風險可言。與人類研究的其它領域相同，人工智慧的應用一樣可能會產生種種意料之外的後果或影響。例如，如果應用人工智慧來幫人們管理自己社交媒體上的推送內容，那許多的無妄之災可能會接踵而至。
之所以會有各種潛在風險，並不是因為人工智慧存在什麼內在缺陷，而在於我們人類生活的這個世界本身。換言之，真正的風險來源於人類的決策過程，並且是無法避免的。無論人類是決定在澳大利亞引進海蟾蜍來滅蟲，抑或是應用人工智慧來自動炒股，各種橫禍很可能都會陸續找上門來。
“譁眾取寵”
試圖讓一隻狗來回答“按鈕問題”，這一場景幾乎難以想象。我們沒有理由相信一隻狗能解決某個倫理問題，也無法想象它能在某一選擇中再三考慮，猶豫不決。
同樣，在面對“按鈕問題”時，人工智慧與狗的表現其實相差無幾，半斤八兩而已。此外，也無任何證據表明人工智慧能夠像人類一樣自發進行價值分配，並由此發展出自己的道德原則。雖然在計算的速度以及問題預測的速度與精準度方面，人工智慧的表現的確大放異彩，但這又有什麼關係呢？
在國際象棋的棋盤上擊敗人類，的確展現了程式設計與計算機科學領域的突破性進展，但其對現實世界的影響卻微乎其微。雖然計算機能夠在一定規則的嚴格限制內同時計算大量的排列組合，但這並不意味著它就擁有了一般智慧或者有望發展出人類意識。
現今，計算機雖然能夠進行診斷並對病症進行分類，甚至其表現可能還優於人類醫生，但這並不值得大驚小怪。誠然，清單與決策樹的自動化對人類有很大幫助，因為在急救過程中，比起讓醫生臨時去翻閱資料，計算機的決策則要迅速得多。不可否認，如果沒有這些清單，人類將更加受制於各種認知上的偏見。
然而，如果就此認為人工智慧既然能夠對患者進行分類，也就同樣能夠判斷擋在車前的東西到底是紙箱還是騎腳踏車的孩子，那就大錯特錯了。
現今，許多新聞報道不過是在聳人聽聞，或者譁眾取寵罷了。在某些人眼中，蒼穹的陷落從未停止，昨日預言的最後審判（“千年危機”或者“紐約西區高速或於2019年淹沒於水下”）雖未能如期而至，但這並不妨礙他們今天繼續宣揚著末日將至。對於那些意圖譁眾取寵的理想主義者而言，亦是如此。他們無限憧憬著烏托邦式的世界，一次又一次地幻想人間天堂的降臨，雖然無一例外皆已化作泡影，但對於矢志不渝的信眾而言，相信的力量從未撼動。
事實上，人工智慧並不像其支持者所想象的如此美好而偉大，也沒有反對派所宣揚的那般神秘與危險。準確地來說，人工智慧不過是數學機率論的一個分支學科，但卻被大眾推上神壇。人工智慧並不像神那般無所不能，它也只有自己的一技之長。如同御宅族熱愛漫畫，或者收集控對自己蒐羅的物品侃侃而談，人工智慧也只會在自己的領域發光發熱。
簡言之，面對人工智慧，我們人類不必杞人憂天，也切忌大喜過望。
閱讀此文後，筆者希望讀者們能夠摒棄以往的過激情緒，以一顆平常心來對待人工智慧。
關於騰訊AI加速器
騰訊AI加速器是騰訊產業加速器的重要組成部分。其背靠騰訊產業生態投資，依託騰訊AI實驗室矩陣的核心技術，騰訊雲的平臺、計算能力以及合作伙伴豐富的應用場景，為入選專案提供課程、技術、資本、生態、品牌等層面的扶持；並與入選專案共同打造行業解決方案，推動AI技術在產業中的應用落地。
在前兩期AI加速器中，從全球2000+專案中甄選出的65個專案，整體估值662億+，融資總額高達70億+，70%的專案完成新一輪融資；其中騰訊投資樂聚機器人、工匠社機器人、Versa馬卡龍玩圖，並形成行業解決方案50+。
2019年8月16日，騰訊AI加速器三期名單出爐。TOP30專案從1500個報名者中脫穎而出，錄取率僅2%，三期專案總估值超200億。專案聚焦於金融、教育、安全、工業、機器人、IoT、雲計算、5G等。入選騰訊AI加速器三期，意味著正式成為騰訊智慧產業生態的合作伙伴，將與騰訊各智慧產業業務深度結合。