魏坤琳国际保险节演讲实录（一）

第三届国际保险节

2018年7月8日9:00

上海世博会议中心

魏坤琳

如果说工业革命替代了人的肌体，那么人工智能革命还要代替一部分大脑。人工智能会让我们更关注学习的过程是什么，让我们思考什么是人，什么是智能。现实中人工智能已经或很快就会带来冲击，甚至有人提出如何让AI附能保险，怎么让机器更懂我们、更懂顾客。

7月8日，北京大学心理学系教授、博导魏坤琳出席第三届国际保险节时发表题为《人类智能和人工智能》的主题演讲。

相信看过《最强大脑》的人都知道这个名字，“科学判官”魏坤琳将从多维的角度帮助我们更深刻地了解和理解人工智能和人类的智能，去掉一些认知上的疑惑。

由于魏坤琳的演讲信息量非常大，比较烧脑，小编呕心整理成4部分内容进行推送，敬请持续关注。以下为第一部分内容。

我今天想跟大家讲的是人工智能。因为现在很火，人们好奇人工智能究竟会怎么改变我们的生活。我看了很多人对未来的一些预测，其实从个人层面上我不赞成很多的预测，但它的确会改变我们的生活。今天我希望通过这个演讲能够让大家对人工智能和人类的智能有一个深刻的了解，去掉一些认知上的疑惑。这是我在北大内部的演讲内容，我希望大家能够上我的思路。

友情提示，内容较多，需要烧脑。然而，我今天并不是想给大家讲解很多的知识点，而是想促进大家能够更多的思考这个问题。

人工智能将在各个方面超过人类？

在过去几年，我们一直在被媒体重复渲染，人工智能可以在各个方向上面超过人类。举几个例子，最早的时候是在国际象棋上，我们人类下不过电脑；

到围棋的时候，虽然我们认为围棋非常复杂，是人类最复杂的智力游戏，然而还是下不过；

还有IBM知识系统Watson，有点像国内的只是节目《一战到底》，大家看看谁的知识多，人类和机器PK发现又输了；

我们国内的节目《最强大脑》中有人工智能和人类的顶尖选手，共同进行视觉的辨识能力的比拼，结果还是输······

大家有没有注意到，最近有一个突破，卡耐基梅隆大学的人工智能和人类玩策略性的游戏，就是打牌。打牌其实跟保险非常像，你获得的信息是不全面的、模糊的、带有不确定性的，这时候人还可以做出最优的决策。但很不幸，人工智能再一次把人类击败了。

这意味着什么？是不是我们人类在每个领域都会被人工智能超过？其实，上面讲的所有例子用到的几个能力，都是人脑级的能力。比如，Watson用的是记忆能力，围棋、象棋用逻辑运算，而逻辑运算和记忆很难分开；比如策略的使用，策略的使用其实特别接近我们做企业管理或管理国家，面对的问题经常是不确定的信息，也只有不确定信息和多方面信息，但是我们能做出最优的决策，人工智能好像也做的不错。

几个关于人工智能的错误认知

到底在哪些方面人工智能做的比较差？什么时候人工智能又将超越我们呢？

我经常得到的问题是这样，比如现在人工智能只能够做我们人类要求做的事，一些孤立的事，解决一些局部的问题，那么它很难超越我们，这是第一个观点；

可能你也听过其他的观点，说人工智能没有创造力，人才有创造力；

第三，人工智能不懂情感，人才懂情感；

第四，说人工智能没有意识，只有人才有意识。

然而，我今天会颠覆所有的说法。我们先把用在人身上的词：意识、创造力、情感等逐一解释，再来说人工智能，这样更透彻。

CHC智力模型

首先，我们如何衡量自己的智力。人类衡量自己的智力看起来特别复杂，实则简单粗糙。我们采用应用最广的人类智力模型——CHC模型，一共四个区域：

第一个区域是流体智力，是推理能力、短时记忆能力、长时记忆的提取能力、存储能力，这些是大脑进行运算时的能力；

第二个区域的几个能力，包括习得性的知识、读写知识、数理知识；

第三个区域是你的反应速度、处理信息速度、知觉加工速度、决策速度等等；

人和人之间是有差异的，我反应的速度和你不一样，这是智商最重要的维度之一。我有时候算的比你快一点，看的比你多一点，就懂的比你多一点，这是一个积累效应；

第四个区域是感知运动能力，我们总觉得四肢发达头脑简单，实则感知运动能力也是智力的体现。

看了这些条目你会发现，人类在衡量自己的智力的时候，其实把智力进行了降解，分成了各个模块，这些模块是可以更客观衡量的。那么，谈人工智能应该怎么面对这个问题呢？

什么是智能？

先定义一下什么是智能，智能这个词其实是比较抽象的。比如我们先用一个定义来解释，只能是人类面对障碍时，根据理性规则或者遵循事实来做出决策，从而达到目的的能力。其实解释的还是很抽象。那我们继续解构一下，智能还包括推理能力、计划能力，包括抽象思考、问题解决、快速学习、理解复杂问题、从经验中学习等等能力，听起来还是有点抽象。

接下来，我们举个实际的例子。假设有一条比较宽的海峡，大约宽两三公里。如果要度过这个海峡，我们将怎么解决这个问题。如果是其他生物，将很难解决这个问题。因为在进化过程中，很多动物的演化都被一些地理障碍所限制、所隔断，只能在当地继续进化，好比它跨越不了这样一个海峡。

人没问题，因为人类有智能。要横渡这样一个海峡，可以运用到我们积累的大量知识。比如，把树砍倒以后挖空做一个船，比如我们还有一些洋流的知识。人把树砍倒需要用到抽象的能力，我们需要知道这么高的树砍下来做的船是否足够长，可以装几个人。这是抽象的计划能力，是动物没有的，我们可以做到的，这就是人的智能。

人类有一种通用的能力，面对障碍时能做抽象的计划，能够一步一步的实现计划，能够基于已有的经验、知识快速给出解决方案，这就是智能的定义。

心智运算·运动

现在我要给大家一个观点：你的大脑做的所有事情，全都是运算。

我从一个最反直觉的例子开始，运动。我们觉得运动不是运算，做数学题才是运算，做精算师才是运算，因为要算数字，要进行量化的计算。但是为什么运动是计算？

比如，一个小孩八个月大时第一次伸手抓一个玩具。这是一个看似非常简单的运动，动物也可以完成。然而对于人来说，手臂上附着的肌肉，胳膊上有十几条肌肉附着。其中，每一条肌肉应该什么时候激活，激活的强度应该是多大，才能让手完成一个点到点的运动。这个过程就是一个运算的过程。人们手臂上的十几条肌肉必须结合在一起，在时间和空间上完美激活，才能完成一个最简单的点到点的运动。

然而，人们完成这个运动的时候是毫无意识的。你觉得很简单，对孩子来说很复杂，他先要学习，学习结束之后才变简单。这全都是运算，大脑代替你做了这个运算，而你完全没有意识到。

人脑如何控制运动？

首先告诉大家一个坏消息，科学家对这个问题的理解是最近几年才突破的。如果知道人脑怎么控制运动，我们就可以让机器的运动像人一样流畅，很明显现在机器人还做不到。

比如人类工程师能够做到的极限，最好的人形机器人的动作在我们看来连三岁小孩都不如，因为工程师不知道人脑是怎么工作的。人类的运动是非常厉害的，我们是第一种可以发明出新的体育运动的生物。

这些体育运动非常奇葩。比如棒球，棒球以每小时一百多英里的速度向你飞来，在棒球的高速运动下，我们只有一个五微秒到十微妙左右的时间窗口来击中这个球，这就是运算能力。我们发明棒球这项运动，因为我们的运动系统特别的强大，人类可以在人工智能面前在机器人面前赤裸裸的炫耀这一点。

在空中划出一道路畅的弧线

那么大脑是怎么做到这一点的呢？科学家是这样研究的。比如我们观察，一个手掌做从A点到B点的运动。如果大脑是通过控制整个手臂的各个关节来控制运动的话，包括肩关节和肘关节，点到点做直线运动在关节层面上两个关节走的是一条弧线，它的运动是一个线性关系。如果手掌的轨迹是一个弧线的话，那么两个关节的运动是呈直线的，它的变化趋势就是呈直线的，这在控制上是比较容易，两个关节都是同步增长角度的大小。

如果我换一个角度，如果手掌在点到点的运动轨迹是一条直线，那么关节的运动将呈现一个非线性关系。

那么对大脑来说哪个更难一点？是线性控制好还是非线性控制好？对于工程控制来说，肯定是线性控制要好一些，但是人偏偏不是这么做的。因为如果是线性控制的话，我手的运动轨迹应该是一个弧线，然而没有人拿咖啡杯的时候手部的运动轨迹是弧线，都是直线。

小贴士

以上内容为魏坤琳在第三届国际保险节上的发言，如须转载不可抹去“第三届国际保险节”字样，必须保留文内配图。

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