人工现实

从许多方面来看，Facebook都是一家逐渐走向成熟的公司，同Google类似，Facebook也有许多看上去似乎不着边际的想法，从无人机网络到人工智能，我们来看看Facebook的未来之路究竟想怎样走。

按照Facebook的理念，他们要打造的是一个使人与人之间关系更加金紧密的通道，但是目前要实现这个目标，Facebook显然还有些问题亟待解决。

一、基础设施的问题，这个世界上还有许多地区没有处在互联网的覆盖范围之内，也有许多地区的互联网设施十分落后，要等待政府解决这些问题，不知道需要多少时间;

二、随着移动互联网的发展，信息也越来越变得碎片化，更加凌乱。作为沟通工具的Facebook需要一个更加自然的交互方式来处理这些海量而零散的信息，否则用户很容易被陷入到这些信息的海洋之中无所适从。

三、虚拟现实技术的发展，让Facebook这样的沟通工具能够提供更加人性化的服务，如何通过虚拟现实技术，让人与人之间的沟通变得更加真实，这是Facebook面临的另一个难题。

如果能够解决以上三点，Facebook就可以实现人与人之间更加深度而无国界的交流，为了实现这个目标，Facebook也采取了一系列的举动，我们不妨来看看。

一、基础设施方面，Facebook首先设立了四个计算中心，所有的组件均由Facebook自己的工程师来完成，不仅大大的提高了效率，而且仅在硬件层面就可以为Facebook节约不少的资金。而且这个项目已经完全开源，任何人都可以参照Facebook的设计来构建自己的计算中心，这一点也在业界引起了广泛的好评。在软件层面上，Facebook则开源了他们的PHP虚拟机HHVM，并且在F8开发者大会上正式开源了React Native，这时最新的用JavaScript语言开发原生APP的尝试。

为了解决网络的覆盖问题，根据调查现在有约28亿人是生活在互联网的覆盖范围之外的，不是无法在这些区域架设基站，而是这些地区多是人口密度极低的区域，无论如何想办法，架设基站都是很不划算的一件事。对此，Fcebook给出的解决方案大大的超出了人们的想象，竟然是无人机。这些无人机的机翼均采用了太阳能能源设计，会在18公里的空中飞行，每次起飞最长可以在空中翱翔3个月，为这些无法架设基站的偏远地区带来移动网络信号。

二、自然语言交互，在这方面Facebook所依赖的则是人工智能的发展，通过一种被称为Memory Network的方式来模拟人类大脑的思考方式，即时的学习当前情况并给予回答，目前这种方式已经能够使电脑读懂《魔戒》并以类似人类的方式回答其中的各种问题。

在视觉识别方面，Facebook的DeepFace系统已经超越了FBI的NGI系统，对照片识别的准确率可以高达97%。

在未来，Facebook将通过人工智能分析用户的喜好，筛选出用户喜欢的信息，使用户免受自己不喜欢的信息干扰。

三、虚拟现实技术，其实这项技术在上世纪80年代就已经被提出了，但是一直发展缓慢，其原因就在于直到今天，虚拟现实的硬件水平才刚刚达到有意义的最低标准，例如屏幕的显示，目前才刚刚可以达到在6寸的显示面积中达到1920x1080以上的像素;延迟到目前也才刚刚达到在20毫秒之内，可以完成次世代级别的画面渲染。而所有这些部件也只有在目前，才能达到让消费者勉强接受的价格水平，并且能保证消费者使用后有进入另一个世界的基础效果。

当虚拟现实技术成为现实，Facebook就可以完成另一种用户体验，让位于不同位置的用户在一个共同的虚拟场景里完成他们想共同做的事情。而这种体验，才是人与人之间交流的最终本质。

人与平台的融合，也许这才是Facebook想要达到的最终目标吧。

作者：云起　|　来源：iDoNews专栏

AlphaGo在代表最高水平的智力游戏围棋与人类顶尖选手对决，但凡虚心一点的科学家都明白，这不过是个100万美金的超值广告。

而从媒体到普通民众，都担心某一天AI具备自我意识后，在高速进化中全面超越人类。

这根本是孤陋寡闻的恐慌。

哲学上有一个悬而未决的问题，意识和智能产生自大脑，但是意识和智能能够理解大脑本身吗?

索罗斯在他著名的通俗著作《金融炼金术》开篇提到了一个问题，所有能被人类主观意识影响的东西，都不具备“客观性”(这句话请读三遍想三遍)，因为“反身性”原理，所有有人类参与和影响的活动，从金融投机所属的经济学到预测社会发展的历史和人文类科学，都不具备真正的规律。某种程度上它们本质上都是伪科学。

这句论断让笔者印象尤其深刻。从量子力学主宰的微观世界被验证了无数次的“不确定性原理”，到索罗斯的“反身性”原理，背后揭示了一个深刻的规则：人不能跳出“人的视角”去验证人。

“不畏浮云遮望眼，只缘身在此山中”

人工智能大家都在追风谈deeplearning，也就是程序员设计算法，训练计算机群从海量数据中习得 “特征”，也是这次AlphaGo不同以往围棋软件的地方，它能够与顶尖高手的大量切磋练习中“自动学习”提高技术。但是AlphaGo习得的那点“人工智能”与人类所真正代表的强人工智能相比，还有两个巨大的门槛。

第一个问题，归根结底，人是不是一部自动反应的机器?

《生活大爆炸》里有一个男主角叫SheldonCooper，他很萌，但却是对情境感知能力较差，并伴随着严重强迫症。

社交困难、沟通困难、固执或狭窄兴趣。类似SheldonCooper的人，在幼年时，会经常遇到这样的尴尬：

–孩子没有交作业，老师很生气，便讽刺地说道：

–老师：“狗把你的作业吃掉了吗?”

–孩子：“老师的狗会吃掉纸?”

孩童是因为不能理解老师的提问而保持沉默，并会认为老师有养狗、而且狗会吃纸。但老师想要表达的其实是“你忘记交作业了”，而孩童本身没有办法了解这类的隐喻。

世界上真实存在着这样一群人。现代精神病学指出，这是一种温和的自闭症叫阿斯伯格综合症(Aspergersyndrome)，不同于一般自闭症， Aspergersyndrome保有社交的意愿却缺乏相关的能力，他们看起来像“机器人”，但大多心智正常。

Aspergersyndrome 从某种程度上反映了人类心智并不神圣，是有迹可循的。而认知心理学的发展，却越来越向人们揭示一个可能的结论，无论是自闭症患者、阿斯伯格综合症患者、还是普通人，实际上都是基本自动的机器。

神经科学家安东尼奥·R。达马西奥所著述《SelfComestoMind》(自我在大脑当中是怎么生成的)中认为，通常人们混淆了 emotion(直觉情绪)和feeling(感受)。“我觉得怎么样，我觉得受委屈了，我觉得被尊重了”，这种“我的feeling”是杜撰的、虚假的。

一个比较典型的例子，这也是原来心理学经常引用的故事，在加拿大做的实验。在一个石桥上和一个铁桥上招募一帮人去谈恋爱，随机抽取一对一对去谈。石桥因为很坚固，有风也不会晃。铁桥是铁索桥，是吊桥，有风就会晃。因为一晃就会紧张，紧张恐惧是一个 emotion，恐惧来的时候又带来什么呢，内部是肾上腺素分泌;外部的表现，比如瞳孔放大，面部会发红，鼻孔会扩张，有各种各样的表现。

但是很有意思是，紧张的外在表现和爱情出现的外在表现是一致的。理论上讲，环境不应该对你是不是对对方有好感能够产生影响，不管你是在石桥上跟人谈恋爱，还是在晃动的铁桥跟人谈恋爱，理论上讲，你爱上对方的几率是差不多的。但一个很有意思的现象是，在晃动的铁桥上爱上对方的几率大大超过在一个稳定的石桥上，因为刚才讲的 feeling部分，就是这个自我部分，它不知道emotion 出了什么事儿，它只是去读取。它读取的数据是，原来所有的征兆，所有的征兆符合谈恋爱的特征，我就一定爱上对方了，我既然爱上对方了，我就一定要真的去爱她，因为如果我觉得我是，而又没有真的去爱的时候，又会出现另一个，叫做认知失调。这样的话，他就以为自己是这样的，就那样去做了。这是真实研究的成果。

之前人们认为emotion就是 feeling，达马西奥研究发现不是，emotion不能改变，见到什么样的情况你就会产生怎样的反应，是下意识的，是不能控制的。而feeling是“我” 在作怪，受这个所谓的“我”来控制的，它首先读取emotion的数据，经过处理之后告诉“我”，我感受到了什么。

“处理”的过程十分关键，它能否被模拟，与实现真正的人工智能息息相关，这是人工智能已有部分答案(比如deeplearning )的第一个重大问题。而所谓的“我”，自我意识甚至自由意志都是幻觉，是假的，不存在。我们实际上是个基本自动的机器，99.9% 自动处理的机器，只不过这个机器有一个特别特殊的软件，就监控这个机器本身的“我”。

身体是遍布传感器(耳鼻口舌目身体，听觉嗅觉味觉触觉视觉)的硬件，又运行着一个产生“自我”的软件，从某种程度上来说，我们确实只是机器人。

但“自我意识”是如何产生的，目前还没有彻底搞清楚，也是人工智能最重要的、且尚无头绪的问题。

第二个问题，100%的正确诞生不了真正的智能

所见与真实有很大的狭隘和偏差。

普通人的视力系统就是一种用于获取和分析可见光的信息接收系统，倘若缺少一类，或是性能不足，就会发生：盲人无法感知光线、色盲缺乏分辨色彩的能力、健全人的眼睛看不见紫外线、红外线，分辨不出偏振光……但真正的，健全人看待世界的方式其实与盲人摸象别无二致。

一个已知的事实是地球面向太阳的区域每平方厘米每秒会穿过大约650亿个来自太阳的中微子，然而由于缺乏感知能力，不仅人类自身无法察觉。比如我们所谓的 “错觉”，错觉是在已获取信息的基础上，进行额外加工所获得的认知，有一个非常著名的例子就是卡尼萨三角形错觉;错误则是计划之外发生的随机突变。一些特殊的神经性疾病将使得我们感知到与常人完全不同的世界，例如拥有断续影像视觉(Cinematographic vision，一种罕见的精神异常现象)体验的人，大概会认同芝诺关于飞矢不动的论断所言非虚。

我们所谓的存在皆由我们的观察而得，而我们的观察方式存在先天性的漏洞。但奇妙的是，从感知、观察、形成概念、到逻辑推理均存在缺陷的人类，实现了真正的智能。

图灵开创了现代意义上的计算机科学，几乎同时代，美妙而强大的人工智能其实早在50、60 年代就开始研究了，但一直没有大的进展。之前的研究重点是精确的数理统计与创新算法，直到人们把眼光从线性系统放到非线性系统，从逻辑编排到混沌系统，从机器到人。才取得了一些有限的进展。比如模仿大脑神经元多层链路循环递进处理信息的方式，诞生了时下火热的深度学习。

计算机的发展，核心是逻辑门的堆叠带来的超高效率和超高准确性。100% 正确却诞生不了智能。非线性系统、混沌理论指导下，即使目前流行的分布式计算、并行计算，还没有真正有 “容错”的能力。模拟错误的信息输入，输出错误的模型，能在下一次模型实践中发现模型本身的错误或局限，在没有程序员没有旁人主动干扰指出中习得 “错误”，并从中学习进化。这需要部分抛弃冰冷的逻辑和理性，一场真正的哲学革命。

生命体是各种不同细胞的堆叠，涌现了意识、智能、情感、道德、乃至今天人类的一切，以至于反作用于现实世界本身。计算机实现强人工智能的一天，必然也具备意识、情感、道德等表面上与 “智能”无关的东西，那时候恐怕就不是一种机器和工具，变成活生生的生命体，而我们成为了造物主，成为了上帝。

宇宙的图像和大脑神经元的图像何其相似，真正人工智能的问世，笔者深信，那就是另一种创世。

作者：青山