松尾豐（MATSUO YUTAKA）

東京大學大學院工學繫研究科綜合研究機構、知識的結構化中心、技術管理戰略學專業副教授。1997年畢業於東京大學工學部電子信息工學科。2002年於同校博士課程結業，獲工學博士學位。同年起，任產業技術綜合研究所研究員。2005年10月起，任斯坦福大學客座研究員。2007年10月起任現職。2002年獲人工智能學會論文獎。2007年獲信息處理學會長尾真紀念特別獎。先後任人工智能學會總編，首屆網絡學會研討會代表。專業方向為網絡數據挖掘、人工智能、大數據分析。



鹽野誠（SHIONO
MAKOTO）

經營共創基礎（IGPI）合伙董事、總經理。IGPI新加坡CEO。慶應義塾大學法學部畢業。華盛頓大學法學院法學碩士。

先後任職於高盛證券、貝恩公司（Bain & Company），以及日本活力門（LiveDoor）。也經歷過創業。目前主要向政府以及通信、媒體、技術和娛樂等領域的企業提供戰略建議。同時兼任政府方面的項目驗證審查委員。著有《專業大腦的制作方法》《真正的創業：年輕人能力培養與創業的戰略技術》《20歲的“事業”與“工作”入門》等。

推薦序一 智能+時代的來臨

推薦序二 在人工智能面前，你是宇宙派還是地球派？

前言

第1章 人工智能和網絡

第1節 判斷“人工智能”的基準是什麼？

第2節 人工智能的可怕之處在於預測的精確度

第3節 漸漸能夠看清人工智能的強項與弱項

第4節 具有創造力的計算機會出現嗎？

第5節 核心在於“相似”的判斷

專欄1 如何制造人工智能？

第1章 問題

第2章 政治與經濟

第6節 漸漸能夠看清“預測”的結構

第7節 深度學習真有那麼厲害嗎？

第8節 靠預測股價真的能搶占先機嗎？

第9節 大數據創造新的國家

第10節 大數據是屬於誰的？

專欄2 什麼是高介數國家？

第2章 問題

第3章 人與人工智能

第11節 大腦可以原樣復制嗎？

第12節 自己的“意識”能夠放入網絡嗎？

第13節 “厭倦”是機器沒有的特性

第14節 人能夠更多地引導出海豚的“智慧”嗎？

第15節 人工智能會擴展“人”的領域嗎？

專欄3 網絡高度化的另一個方向

第3章 問題

第4章 社會

第16節 不放過任何犯罪行為的社會終將到來

第17節 大數據和人工智能體現不平等

第18節 自動駕駛也並不都是好事

第19節 通過比較生命的價值做出判斷

第20節 與人類共存的機器應該擁有感情嗎？

第21節 經濟活動的實時變化要開始了

第22節 對機器人來說壽命是必要的

第23節 計算機懂得愛嗎？

專欄4 從歐幾裡得空間到拓撲空間的映射

第4章 問題

第5章 教育

第24節 人類應該學什麼，怎麼學？

第25節 如何輔助學習好的孩子和學習差的孩子？

第26節 教育真的會變得扁平化嗎？

第27節 人工智能會提高“現在的年輕人”的水平？

第28節 醫生和顧問也會被排名嗎？

第29節 人工智能設備會從可穿戴式發展為人體接續式嗎？

第30節 如何維持作為人類的尊嚴？

專欄5 人工智能的“青年之心”

第5章 問題

尾聲 未來不再遙遠

對談後記 松尾豐

對談後記 鹽野誠

作者介紹

人工智能還能做這樣的事？

下將棋的對手、自動駕駛、掃地機器人――它們的內在其實是“聰明的程序”。

鹽野：我平時經常會給企業經營者提供企業戰略方面的建議。聽他們說，近不管是哪個行業，今後在業務上都會受到人工智能和大數據的巨大影響。而且，在經營戰略的擬定過程中，數據分析也變得越來越重要了。我所就職的咨詢公司也開始錄用和培養數據分析師。我知道松尾老師您一直在做關於人工智能和大數據的研究，所以今天想向您請教這方面的知識。

近，人工智能這個詞在我們耳邊出現的頻率越來越高。但是，它是如何構成，如何工作的，而我們又是在什麼情況下使用它的呢？我想，包括我在內，很多人都是不知道的。比如說，人工智能贏了將棋的專業棋手，領導人乘坐自動駕駛的汽車――像這樣消息，我們經常聽到。再舉個我們身邊的例子，幾年前電器商們推出了能夠自動打掃衛生的掃地機器人。聽說這些東西都安裝了人工智能，那麼人工智能是否就是計算機程序呢？

松尾：沒錯。就是計算機的程序。程序一詞有許多定義。人工智能裡安裝的，是那種“看上去好像是做出了聰明舉動的程序”。不過，它們所做的“舉動”各不相同。

鹽野：原來如此。掃地機器人的身體裡面原來有計算機。

松尾：是的。有計算機，程序纔會工作。這個程序是人類設計的。掃地機器人的動作，或者說它在房間裡怎麼行動，都是由程序決定的。如果房間不一樣，它的動作還會發生變化。這是因為根據房間的形狀改變動作這一點，也是程序裡設計好的。

鹽野：也就是說，設計程序的人已經把命令機器人“這樣過來，這樣回去”的內容放在裡面了？

松尾：是的。像這樣的規則有很多，根據不同情況會使用不同的規則。這樣機器人就能夠應對各種各樣的狀況。

鹽野：我覺得汽車的自動駕駛非常難。因為人開車是需要有駕照的。雖然雷達會在環境不斷變化的情況下，感知周圍的事物並且進行分析，但是很可能車子剛開出去就遇到突然衝出來的路人。遇到這種情況，你們也會像命令掃地機器人“這樣過來，這樣回去”一樣，事先在程序裡設計好對應方法嗎？

……

教會計算機“行為”

鹽野：松尾老師，您在東京大學從事有關人工智能的研究，具體都有些什麼呢？

松尾：對於人工智能的具體研究內容，人們有各種各樣的觀點。不過大體上可以分為三類。首先我們在研究中調查，對人工智能來說什麼樣的數據是可用的，什麼樣的數據又是有效的。這是針對數據本身的研究，網絡研究和大數據研究就屬於這類。那麼接下來我們應該如何應用這些數據，又應該用什麼樣的方法來制訂規則呢？這就要涉及計算機自動學習規則的方法。這類研究主要有機器學習和數據分析研究。在第三類研究中，我們思考利用制訂規則的繫統和“算法”

能夠實現什麼樣的應用。這是關於實際應用的研究。例如數據的輸入口和處理，以及輸出口。基本的內容就是這些。

鹽野:那麼規則到底是如何制訂的呢？現在人工智能下將棋這個話題很熱門，您可以介紹一下它是怎麼運行的嗎？

……

如何定義“人工智能”？

鹽野：剛纔我們了解了傳統程序和人工智能的區別，那麼研究界是根據什麼來定義“人工智能”的呢？

松尾：人工智能是一個非常有趣的領域。本來它就源於人類純樸的好奇心和對知識的探求心。因為計算機的計算速度非常快，人們不禁開始思索，說不定計算機會變得比人還要聰明。這種想法其實就是人工智能的開端。1956年召開了“達特茅斯會議”。會上誕生了人工智能（AI）這一詞彙。隨著種種研究的進行，人們發現人類的智能並不是那麼簡單的東西。人類是非常

聰明的，有人就認為，計算機不可能變得比人類更聰明。

發展至今，人工智能產生了兩大流派。一派較為傳統，以實現類人高級智能，甚至比人類更為聰明的智能為目標，被稱為“強AI”。另一派被稱為“弱AI”。這一流派認為雖然以現有的技術無法制造出高級智能，但是比普通計算機稍微聰明一點的智能是可以實現的。他們致力於開發具有這種構造的人工智能。

人工智能為什麼突然變得聰明了呢？

……

人工智能真的會變得比人類還要聰明嗎？

松尾：我認為這個問題可以從兩方面來回答。首先，技術的進步一定會給社會帶來各種各樣的影響，因此對有的人來說工作會增加，對有的人來說工作則會減少。這不僅是人工智能帶來的影響。比如隨著網絡應用的擴大，一部分產業能夠更加發展壯大，當然反而規模縮小的產業也是存在的。

使用人工智能來提高人類判斷力的技術發展下去，必然會影響到一些職業。從宏觀上來看，如會計、法律和醫療等領域中，在與人類判斷力相關的方面，計算機的作用會變得越來越大。

另一方面，像霍金博士所擔心的事，以及盧德運動那樣的動亂，也是現在科學家們議論的焦點。雖然目前還隻是一個假設，但是如果一臺人工智能能夠制造出比自己稍微聰明一點的人工智能，而這一臺被制造出來的人工智能又能夠再制造出第三臺更加聰明的人工智能，如此不斷持續下去，那麼很快就會出現無限聰明的人工智能。

這就是所謂的“技術奇點” （Singularity）。有人認為一旦這一時間點到來，我們面臨的就會是一個完全不同的世界。

……

人工智能的“真正可怕之處”是什麼？

鹽野：明白了。也就是說計算機的混合型學習還很困難。要讓計算機變得那麼聰明還需要時間。但是我覺得，把人工智能添加到各式各樣的機器人或者汽車上，生活會變得越來越方便，我們人類的自由時間也會增加，這應該是件好事。不過，如果人類創造出的AI超過了人類本身，那就有點恐怖了。超越人類的人工智能也是電影裡經常出現的情節。

……

與人類共存的機器應該擁有感情嗎？

鹽野: 上節說到在不遠的將來，我們將進入人類選擇算法的時代。那麼，在根據算法進行決策的情況下，安裝了算法的機器人的自律程度到底有多高呢？據說軟銀集團發售的小辣椒機器人（Pepper）可以通過自己的判斷行動，還能識別人類的感情。此類機器人的繫數設定也是由人類來執行的嗎？我想，在考慮到人類與人工智能共存的情況，這一點是非常重要的。

松尾:重要的設計都是人類完成的。機器人的是非觀本身就不是機器人自己能夠決定的。人類的一些意識，如某種做法很狡猾或者應該為大家考慮等，或多或少都是與生俱來的。這些意識在我們制定社會繫統的時候，也是十分重要的價值判斷標準。

這是人類在作為生物，以及作為社會性的存在生存下來的過程中，漸漸培養起來的資質。或者說，這是人類在作為擁有這種價值觀的個體和種族生存下來的過程中，通過進化形成的。而這個進化的過程，機器人沒有經歷過。所以它們隻能根據人類安裝在它們身上模仿人類的程序來判斷是非。

鹽野:這麼說，因為人類是有肉體的，思維則是在人類擁有手和腳這些人體“裝置”的基礎上形成的，所以這一點也必須要讓機器人模仿和學習。

松尾:是的。為了獲得與人類非常接近的思想和概念，就必須讓機器人在形體上也和人類接近。例如，對人類來說，“危險”這個概念表示的是，人類的身體有很大概率可能受到傷害的狀態。但是機器人和人類就不一樣，也許對它們來說，電源將被撥掉的狀態纔是危險的。我想，對它們來說這個概念就是物理意義上的。

鹽野:所以對於機器人來說，“千鈞一發”這個詞就是指“剛纔差點就被撥掉電源，真是太危險了”這樣的狀態。



除了機器人的自律性之外，還有一點我也想確認一下，那就是它們的感情面。我想這個問題是很多人都想問的。如果我們繼續讓機器人不斷學習模擬人類的各個方面，那麼作為它們的輸出結果，會不會出現像人類感情那樣的東西呢？

松尾:這個問題的答案很難一口斷定。不過我們能夠使機器人模仿人類做出似乎擁有感情的樣子，或者也能夠把某種獎勵繫統安裝到機器人身上，從而使它們做出類似人類情感的反應。

鹽野:有感情的獎勵繫統嗎？

松尾:比如“如果這樣就會高興”的情緒，當然還有“如果這樣就會難過”。

我們可以把這些感情輸入人工智能中，隻要設定好高興和難過時相對應的動作，就能得到它們或喜或悲的“表現”。但是從感情的本質來說，這些動作就沒有什麼意義了。感情是在通過進化植入我們身體中的東西。“看上去似乎有用感情”對於人類來說是沒有意義的。這個程度充其量不過是會哭的小海豹機器人。其實，如果我們把機器人的感情面和自律性聯繫起來看就很有意思，兩者的結合正是本質上的進化。

鹽野:確實如此。這與戲劇論中內在性的問題很像。例如，結婚與戀愛的不可分關繫，兩者間的緊密聯繫也是到了現代纔形成的。本來，在人類歷史上，也有很長一段時期，我們僅把婚姻作為勞動力的保障。我們要把這種現代人類的人情世故教給人工智能，或者說按照現代人類的思維來設計它們的獎勵繫統。

松尾:是的。其實，大量投入機器人，讓它們形成自己的社會也未嘗不可。一旦機器人的社會生活延續了好幾代，那麼在與其他機器人合作時，或者幫助了其他機器人的時候，會感到愉悅，也就是說擁有這樣獎勵繫統的機器人生存下來的可能就比較高。因此到了那個程度，也許它們就能與人類產生情感上的共鳴。

鹽野:原來如此。我記得好像有個實驗把很多小機器人放在一起，結果發現它們會集體行動。機器人社會是不是類似這樣的呢？

松尾:不是的。這個實驗隻不過是在設定好的情況下觀察機器人的行為，和機器人自主產生感情和獎勵繫統並沒有關繫。

鹽野:那麼，是不是可以把感情和獎勵繫統通過編程的方式植入大量的機器人，然後把它們放置到某個大草原上，觀察它們經過幾代的發展呢？

松尾:是的。我們可以把感情和獎勵繫統作為進化中的隨機變量植入機器人，制造出可能擁有各種感情和各種獎勵繫統的機器人，並把它們“放歸田野”，讓它們建立起各種各樣的村落，經過了幾代發展，我們會發現，某個村子發展出了非常利己的獎勵繫統，村子裡的機器人從不互相幫助，而另一個村子裡的機器人在其他機器人有困難的時候會伸出援手。兩個村子間發生戰爭的時候，我想應該是互相幫助的纔能夠生存下來。

這時如果我們調查一下互助村莊裡的機器人，也許會發現這裡的機器人出現了進化，它們在其他機器人有困難時會產生同情感，或者在與其他機器人合作時會產生愉悅感。這樣一來，通過集體生活，機器人也會漸漸形成和人類相同的社會形態。

鹽野:我感覺作為人類，對這個模擬過程的觀測行為本身，似乎就帶有神的視角。剛纔您說的這些機器人是不是一定要有物理意義上的實際形體呢？如果以程序的形式，也能進行這樣的實驗嗎？

松尾:可以。在程序中也能進行同樣的實驗。

鹽野:或者也可以給多個機器人設定某些參數後，再加入隨機變量。這也是一種實驗的模式。

松尾:現在的人工智能技術中，深度學習發展得很快。但是這僅僅局限於個體的智能。在深度學習中，有一種被稱為超參數的、決定繫統自身行動的數值。這些重要的參數，形成了人類賦予人工智能的結構。但是，也許這些參數本來也應該是由進化決定的。如果確實如此，那麼我們就可能需要多次重復剛纔的機器人村莊實驗，纔能在這個過程中慢慢調整所謂的超參數。