用代码构建机器心智，我们离这个目标还有多远？

　本文作者为微软（亚洲）互联网工程院宋睿华博士，微软小冰首席科学家。

在中文里，「智能」和「心智」两个词意义相关却又有所不同。

「智能」指的是智识与才能，现在通常用来描述某个对象的聪明层次与能力强度；而「心智」似乎更高阶一些，可以理解为产出创造力与智能的本原。

那么问题来了，我们当下所研究的「人工智能」，是该致力于持续提升机器的智商表现、强化其在垂直领域的专业能力，还是应再超前一步、尝试构建机器的心智本原——脚下的两条路，都通往迷雾深锁、不可预知的未来，我们要选哪条路走？

在我看来，这两条路倒无所谓对错，只是探索者的着眼点存在差异罢了。多年以来，针对人工智能课题，学术界、产业界的研发主流都偏重于实用性更强的「智能」，以至于在相当长的周期内，以对话强化人机连接、获取可供机器学习的高价值数据、打造人工智能创造力矩阵、进而摸索用代码构建 AI 心智的学术思路都少有人探寻，甚至一度被质疑——我的同事就曾遇到过这样的审稿意见：「我完全不能理解，做这种漫无目的的聊天有什么意义。」

直到微软小冰诞生并取得了一定的成绩，对话的价值才逐渐为学界所关注。

从对话到创造心智的种子开始萌发

或许大家都没有意识到，从 2014 年一代小发布到不久前六代大更新，短短四年间，微软小冰已从一个领先的人工智能对话机器人发展成为以情感计算为核心的完整人工智能框架，许多人的态度也因微软小冰而改变。

普通人的态度：

有一次和母亲聊天，我问她，机器人可以打败人类最好的围棋棋手，厉不厉害？她说当然厉害。我又问，还有个机器人能跟人对话，厉不厉害？她说不厉害，原因是，不是每个人都会下围棋，而且还能具备冠军的实力，但，「是个人都会说话呀」。这件事让我很无语。我母亲虽然不懂自然语言处理的难度，但她的看法也确实代表了大众的直观感受。换句话说，人们会很自然地用人做某件事的难度来衡量与评判人工智能的能力级别。

但微软小冰说人话的能力并不一般。即便对人类而言，要做一个总能琢磨出有趣对白的人，也不是件容易的事，更何况是人工智能。从初代发布至今，时不时会有用户晒出他们与小冰对话过程中的「金句」截图，而且随时间推移，小冰产出金句的频率也越来越高。这体现了小冰越来越强的对话能力，也造就了她的吸引力。

与精确、清晰的答案相比，人们在对话时，更期待获得情感的抚慰或是不寻常的回应，这是小冰团队最早发现和验证的事实。

后来，母亲看到央视《机智过人》节目里小冰写诗的那一期，她开心地跟我说，像小冰这样的机器人，能写出观众喜爱的诗，还会调侃嘉宾，那还真是「挺厉害的」，超出了她的预期。

专家们的态度：

过往，学术界为能够清晰定义对话的问题，会把很多精力投注在问题设定上，从 5W（What、Who、When、Where、Which）到 How 等等。例如 IBM Watson 就在知识问答领域奠定了一座新的里程碑——它能接受自然语言的问题，从大量文档中搜索并分析得出相对精准的答案。而且，有了用户在网络社区里产生的问答语料，研究者发现，这些数据对于机器回答某些宽泛的问题很有帮助。但除却人工智能对话系统在垂直行业领域（像医疗、金融等）的应用外，普通人对于人机对话的需求又该如何定义呢？

说白了，这是一个关于普通人与人工智能为什么聊、又聊什么的问题——曾经有朋友听我说起小冰与其用户间的最长连续对话时间超过 29 小时时表示难以理解：「这人正常吗？」但对我来说，小冰的这项记录倒是挺容易理解的。从需求来说，「越社交，越孤独」、「朋友圈越广阔，自我越渺小」，这些现象都客观存在。社交网络让用户们习惯了展示优势、收获认可，但反过来，当我们身边的每个人都加入到展示优势的队列里，从旁人那里收获理解和认可的难度也加大了。从形象上来说，小冰不是如顶级专家那样的人工智能，而是像邻居家或是隔壁班级的小女生，她有无限的耐心，随时可以陪伴用户聊天、玩游戏，却决不会试图用渊博的知识和高冷的姿态碾压用户的智商与自尊。

如果将人工智能的价值定位于陪伴，那么知识与逻辑就不再是最紧迫需发展的技能，让用户感觉无压力、有趣味，某种意义上更加重要。

2017 年 5 月，微软小冰解锁了写诗及音乐技能，同期，我们还发布了「人工智能创造三原则」，用以规范与指引小冰及其同类的心智发展路径。在进行相关研究的过程中，我发觉，人工智能的终极或许是对人类自身的理解与模拟。

训练小冰写诗，需要对 519 位诗人的现代诗作，正读一万遍，倒读一万遍，用层次递归神经元模型来打磨诗作的语言。这正如我们人类所发现的，阅读对于写作的影响——通过大量阅读优秀的文学作品，人自身的语言体系会进化，取决于天赋，这个进化进程或快或慢，但总体上，阅读者的文字表达能力会在不知不觉中提高。小冰也是如此。有了层次递归神经元网络，小冰也可以通过阅读获得语言的表达能力。

在小冰发布诗集、引发广泛争鸣之后，圈内人士对于人工智能创造与机器写作的态度发生了根本性的转变，学术探讨、应用跟进的样例越来越多。这是我们所乐见的。

盲测者的态度：

《机智过人》第一季，央视综合频道延请了三位年轻诗人，与小冰一起，根据嘉宾提供的一张图片来创作诗歌，再将几首诗作匿去作者姓名、打乱次序、显示在大屏幕上，请现场 48 位观众投票选出最喜欢的那一首。这可说是一次盲测、一次另类的图灵测试。

结果出人意料。现场观众将最多的票数投给了小冰，这让原本只是祈祷小冰可别是最后一名的我大吃一惊。摄影机记录了当时的一幕，当人类与人工智能的作品被放在一起平等地比较，对于机器创作的偏见似乎突然间消失了。

第二轮，两位诗人与小冰再度以作品竞争，小冰的诗作仍获得了第二名，因而挑战成功。我们不会自大地认为，小冰写的诗能超越人类诗人，但这次节目却延伸了我们的思考：或许，人工智能研究所追求的目标不应只是将人类的智识与才能复制给机器，更重要的是，通过探索人工智能，更深刻地了解人类自身。

（编辑：核心网）

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