就像IBM的深藍(lán)戰(zhàn)勝卡斯帕羅夫的2007年5月一樣，2016年3月注定也要載入人工智能的發(fā)展史冊(cè)：來(lái)自Google DeepMind的人工智能程序AlphaGo以總比分4：1的成績(jī)戰(zhàn)勝了前世界冠軍李世石。

　　號(hào)稱(chēng)“人類(lèi)最后智力驕傲”的圍棋也被人工智能攻破了，一時(shí)間人工智能與機(jī)器人威脅論刷爆了微博、微信及各路新聞媒體。大家都在擔(dān)心著某一天自己的工作會(huì)被人工智能搶去，又在某一天人類(lèi)會(huì)被人工智能機(jī)器人統(tǒng)治。那場(chǎng)比賽中有個(gè)細(xì)節(jié)，不知大家是否注意：這個(gè)已經(jīng)在“人類(lèi)最后智力驕傲”上碾壓人類(lèi)的AlphaGo，卻連挪動(dòng)一枚小小的棋子都需要人類(lèi)幫助才能完成。

　　可能有人會(huì)說(shuō)，這都不是事，圍棋都已經(jīng)戰(zhàn)勝人類(lèi)了，給AlphaGo裝上機(jī)械手讓它自己下棋也不過(guò)是分分鐘事。然而，事實(shí)真的是這么簡(jiǎn)單嗎？

　　對(duì)機(jī)器人來(lái)說(shuō) 簡(jiǎn)單動(dòng)作比復(fù)雜推理更難實(shí)現(xiàn)？

　　回答這個(gè)問(wèn)題之前，先讓我們來(lái)看個(gè)由人工智能和機(jī)器人科學(xué)家發(fā)現(xiàn)的與常識(shí)相佐的現(xiàn)象：
　　計(jì)算機(jī)在智力測(cè)試或者下棋中展現(xiàn)出一個(gè)成年人的水平是相對(duì)容易的，但是要讓計(jì)算機(jī)有如一歲小孩般的感知和行動(dòng)能力卻是相當(dāng)困難甚至是不可能的。這便是在人工智能和機(jī)器人領(lǐng)域著名的莫拉維克悖論。

對(duì)機(jī)器人來(lái)說(shuō) 簡(jiǎn)單動(dòng)作比復(fù)雜推理更難實(shí)現(xiàn)？
　　莫拉維克悖論（Moravec's paradox）由漢斯·莫拉維克（Hans Moravec）, 羅德尼·布魯克斯（Rodney Brooks）,馬文·閔斯基（Marvin Minsky）等人于20世紀(jì)80年代提出。莫拉維克悖論指出：和傳統(tǒng)假設(shè)不同，對(duì)計(jì)算機(jī)而言，實(shí)現(xiàn)邏輯推理等人類(lèi)高級(jí)智慧只需要相對(duì)很少的計(jì)算能力，而實(shí)現(xiàn)感知、運(yùn)動(dòng)等低等級(jí)智慧卻需要巨大的計(jì)算資源。

　　語(yǔ)言學(xué)家和認(rèn)知科學(xué)家史迪芬·平克（Steven Pinker）認(rèn)為這是人工智能研究者的最重要發(fā)現(xiàn)，在“The Language Instinct”這本書(shū)里，他寫(xiě)道：經(jīng)過(guò)35年人工智能的研究，人們學(xué)到的主要內(nèi)容是“困難的問(wèn)題是簡(jiǎn)單的，簡(jiǎn)單的問(wèn)題是困難的”。四歲小孩具有的本能─辨識(shí)人臉、舉起鉛筆、在房間內(nèi)走動(dòng)、回答問(wèn)題等，事實(shí)上是工程領(lǐng)域內(nèi)目前為止最難解的問(wèn)題。隨著新一代智慧設(shè)備的出現(xiàn)，股票分析師、石化工程師和假釋委員會(huì)都要小心他們的位置被取代，但是園丁、接待員和廚師至少十年內(nèi)都不用有這種擔(dān)心。

　　與之相似，Marvin Minsky強(qiáng)調(diào)，對(duì)技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，最難以復(fù)刻的人類(lèi)技能是那些無(wú)意識(shí)的技能?？傮w上，應(yīng)該認(rèn)識(shí)到，一些看起來(lái)簡(jiǎn)單的動(dòng)作比那些看起來(lái)復(fù)雜的動(dòng)作要更加難以實(shí)現(xiàn)。

對(duì)機(jī)器人來(lái)說(shuō) 簡(jiǎn)單動(dòng)作比復(fù)雜推理更難實(shí)現(xiàn)？
　　在早期人工智能的研究里，當(dāng)時(shí)的研究學(xué)者預(yù)測(cè)在數(shù)十年內(nèi)他們就可以造出思考機(jī)器。他們的樂(lè)觀部分來(lái)自于一個(gè)事實(shí)，他們已經(jīng)成功地使用邏輯來(lái)創(chuàng)造寫(xiě)作程序，并且解決了代數(shù)和幾何的問(wèn)題以及可以像人類(lèi)棋士般下國(guó)際象棋。正因?yàn)檫壿嫼痛鷶?shù)對(duì)于人們來(lái)說(shuō)通常是比較困難的，所以被視為一種智慧象征。他們認(rèn)為，當(dāng)幾乎解決了“困難”的問(wèn)題時(shí)，“容易”的問(wèn)題也會(huì)很快被解決，例如環(huán)境識(shí)別和常識(shí)推理。

　　但事實(shí)證明他們錯(cuò)了，一個(gè)原因是這些問(wèn)題是其實(shí)是難解的，而且是令人難以置信的困難。事實(shí)上，他們已經(jīng)解決的邏輯問(wèn)題是無(wú)關(guān)緊要的，因?yàn)檫@些問(wèn)題是非常容易用機(jī)器來(lái)解決的。

　　根據(jù)當(dāng)時(shí)的研究，智慧最重要的特征是那些困難到連高學(xué)歷的人都會(huì)覺(jué)得有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，例如象棋，抽象符號(hào)的統(tǒng)合，數(shù)學(xué)定理證明和解決復(fù)雜的代數(shù)問(wèn)題。至于四五歲的小孩就可以解決的事情，例如用眼睛區(qū)分咖啡杯和一張椅子，或者用腿自由行走，又或是發(fā)現(xiàn)一條可以從臥室走到客廳的路徑，這些都被認(rèn)為是不需要智慧的。

　　在發(fā)現(xiàn)莫拉維克悖論后，一部分人開(kāi)始在人工智能和機(jī)器人的研究上追求新的方向，研究思路不再僅僅局限于模仿人類(lèi)認(rèn)知學(xué)習(xí)和邏輯推理能力，而是轉(zhuǎn)向從模仿人類(lèi)感覺(jué)與反應(yīng)等與物理世界接觸的思路設(shè)計(jì)研發(fā)機(jī)器人。莫拉維克悖論的發(fā)現(xiàn)者之一Rodney Brooks便在其中，他決定建造一種沒(méi)有辨識(shí)能力而只有感知和行動(dòng)能力的機(jī)器，并稱(chēng)之為Nouvelle AI。雖然他的研究早在1990年代就開(kāi)始，但是直到2011年其Baxter機(jī)器人還是不能像裝配工人那樣自如地拿起細(xì)小的物件。

對(duì)機(jī)器人來(lái)說(shuō) 簡(jiǎn)單動(dòng)作比復(fù)雜推理更難實(shí)現(xiàn)？

　　由美國(guó)國(guó)防部高級(jí)研究計(jì)劃局（Defense Advanced Research Projects Agency，簡(jiǎn)稱(chēng)DARPA）舉辦的機(jī)器人挑戰(zhàn)賽被稱(chēng)作“當(dāng)前人工智能中含金量最高的比賽”。雖然參賽隊(duì)伍都是來(lái)自全球的頂尖研究機(jī)構(gòu)，但是它的任務(wù)卻是諸如駕駛、進(jìn)門(mén)、打開(kāi)閥門(mén)、上下樓梯等對(duì)人類(lèi)來(lái)說(shuō)非常簡(jiǎn)單的任務(wù)，即便如此有些隊(duì)伍仍然無(wú)法完成比賽，機(jī)器人在比賽中摔倒更是家常便飯。

　　到那句有些哲學(xué)意味的話(huà)“困難的問(wèn)題是簡(jiǎn)單的，簡(jiǎn)單的問(wèn)題是困難的”。幾十年來(lái)，我們做出的機(jī)器人和人工智能，雖然在智力上已經(jīng)達(dá)到了很高的境界，但在看似簡(jiǎn)單的與真實(shí)物理世界交互的能力依然非常差。目前人工智能和機(jī)器人學(xué)亟待解決的問(wèn)題不是如何讓機(jī)器人學(xué)會(huì)越來(lái)越復(fù)雜的邏輯推理，而是讓機(jī)器人具備對(duì)物理世界最基本的感知與反應(yīng)。