机器智能是否会超越人类
相信大多数对人工智能感兴趣的人，既对当前人工智能的快速发展，机器已能在许多领域代替人类完成各种工作，造福于人类而欢欣鼓舞，但另一方面也在关心人工智能的发展是否会使机器最终取代我们的工作，使人类被机器边缘化，甚至被机器所取代、所奴役。机器智能是否最终会超越人类的问题也是人们普遍关心的问题。本篇我就来回答一下这个问题。
其实，针对这个问题，在计算机学科内都一直存在着两种观点。一种认为再聪明的机器还是在人编写的程序下进行工作的，离开了人类为它们编写的程序，它们将一无是处，彻底地停摆，所以机器再厉害还是受控于人，机器是不可能超越人类的；而另一种观点是，机器虽然在人编写的程序下工作，但是由于程序中数据驱动机制(信息的延迟判断)的存在，程序其实是在动态地演变着的，在这样的演变过程中机器是会产生智能的。况且在很多领域智能机器已经超过了人类，照这样的趋势发展下去，机器超越人类也并非没有可能。那么这两种观点到底哪一种更加接近事实呢？
如果从头读懂本系列内容的读者，相信心里其实都会有一个与我基本一致的答案了，因为通过本系列对智慧的解读、对智能机制的刨析，我们会发现智能活动其实都是由简单的物理化学反应所组成，然后通过一系列的组合构造，就可以从低层的智能活动中演化涌现出高层的智能活动，在此过程中外部的信息被抽象整理形成概念，连接成知识，最终经验证体系化之后成为知识体系，也就是所谓的智慧。所以智能并不神秘，人类智能原本就是从无逐步演化涌现出来的。虽然其中的部分机制过去还不够了解，但一旦了解了，让机器（包括计算机）模拟并不是一件难事。也就是说机器可以具有智能在理论上是完全可能的。但在目前机器智能还存在着上下两个方面的限制，人类能否与机器协同突破这样的限制，才是我们未来应该着力研究和关注的方向。而在这一些边界突破之前，虽然机器智能能做很多看似很炫的工作，而其实质还是解决人类知识的细化，而不会获得实质性的新知。归纳起来，我的答案是机器是能够超越人类的，目前最主要的瓶颈在于机器能否增加感知信息的能力，这决定了机器智慧的宽度；而另一个瓶颈在于机器能否创造能在机器间传递结构化信息的机器自沟通语言，这决定了机器智慧的深度；如机器在今后的演化过程中一旦产生并掌握了这样的机器自沟通语言，则机器就会构建出更高层次的信息结构，此时机器超越人类也就成了必然。
其实，人类智慧的外化并不是现在才开始的，前几篇已经说明文字的发明才是智慧外化的开端，机器智能仅是这个趋势的延续。机器智能从诞生起就已经在某些领域具有了超越人类的能力，例如：计算的速度、存储的容量，在这两个智能的基础指标方面机器具有得天独厚的优势的。所以当我们再将智能的高层级能力（延迟判断、过程反馈、协同演化）赋予机器的话，那么机器智能在很多过去看来只有人类才能掌握的领域超越人类也就不足为奇了。现在的事实也说明，机器已经在一些领域掌握了超越人类的能力了，例如：数学证明、语音处理、图像识别、信息搜索、甚至在智能博弈（下棋）、艺术创造（AI绘画）领域机器智能部分地超越人类，取代人类的劳动都已不是天方夜谭了（很多白领从事的文字处理工作，看似知识劳动，其实只是知识的搬运工，是最容易被机器取代的劳动）。至于机器是否会取代、排斥人类，做我们人类的掘墓人呢？其实这里还涉及到我在下一篇将要介绍讨论的，机器智能研究的伦理边界问题。我认为只要我们为了人类的种族安全，坚守底线，只在人类伦理范围内进行研究，那么机器智能还是能做到与人类相安无事，相互促进的。
篇外：
有人认为机器智能是由我们人类编写程序而获得的，从这个逻辑上来讲，没有人类就不可能有机器智能，对于这一点，是无需否认的。但现代的复杂系统理论又告诉我们，系统都有层次性，高层是可以从底层的交互作用中涌现获得的，在古代道家学说中称其为“无中生有”，而人类的智能其实也是遵循此规律从荒芜的自然界中不断构造、组织化后脱颖而出的，机器智能未尝不可同样基于人类赋予的基础智能，在此基础上再不断演化提升，涌现构造出更加高度结构化的智慧。事实也是如此，机器智能是一种指数型增长的领域，看似进展很缓慢、很无趣，然后有一天就突然地爆发了。谷歌DeepMind做的AlphaGo，一开始水平远不如人类职业棋手，但有一天突然在知识匹配领域有了突破，就打败了欧洲冠军、然后是世界冠军；但这之后，他们又很快发现了机器在不断的自我博弈中，还会自组织不断地自我改进，于是他们又研发了AlphaZero这一款能自学习款，然后又轻松碾压了AlphaGo。
?
