▲ 约瑟夫·利克莱德（J. C. R. Licklider）
四肢瘫痪的人是否拥有重新行走的可能？
对于“硅谷钢铁侠”马斯克来说，一切皆有可能。
近日，马斯克在华尔街日报CEO理事会论坛发言时表示，希望2022年能在人类身上使用“脑机接口”Neuralink设备，让有特定脊髓损伤的人、四肢瘫痪患者重新动用身体功能。
▲ 芯片的组成
什么是脑机接口？简单来说，就是将一枚硬币大小的芯片通过手术设备植入颅内，与人脑相连，达到人机共生的目的。
▲ 模拟芯片植入过程
而此前其团队已经在猴子身上成功试验了这一装置。
人机共生的概念，可以追溯到1960年，由约瑟夫·利克莱德提出。自此之后，全球的科学家都在对此研究上，乐此不疲的进行着一遍又一遍的实验。
今天talk君想跟大家分享来自科幻作家、中国科普作家协会会员杨平的演讲，探讨人与机器之间的关系到底是什么？强人工智能发展到最后，将成为人的对手？帮手？亦或统治者？
一刻讲者
杨平
科幻作家；
中国科普作家协会会员
“人机融合的进程从我们戴上手环的那一刻就已经开始了”
我今天的讲座主要内容是讲人机重合，我想从一句话开始。上个月雨果奖获得者中国著名作家刘慈欣又获得一个克拉克想象力服务社会奖，他在获奖感言中未来像盛夏的大雨在我们还来不及展开伞的时候就扑面而来，这句话表达他的焦虑，面对科技浪潮涌来时的焦虑，其实这种焦虑不光是他有，我们每个人多多少少都有，举个例子也是现在非常热的，人工智能，人工智能也叫AI，它是我们希望用这样的计算机技术能够制造出一种机器，这种机器可以像人类一样做出反应。对于人工智能的讨论其实已经有100多年的历史，在漫长的讨论过程中我们主要讨论的是人和机器之间控制权的争夺，讨论的是人工智能是人类的帮手还是人类的对手还是人类的统治者。有一种观点认为当人工智能发展到一定程度之后会超出人们能够理解的范围，会脱离人们的控制，甚至它和人类的关系会重新审视，我们根本无法确定它在那个时候会采取什么态度，它有可能是对人类友好有可能是敌对的，这个时候是奇点到来的时刻，奇点什么时候会到来？有一种观点认为奇点在2050年会到来，但是更多的人尤其是很多在人工智能行业内的专业人士他们认为这个时刻到来还非常遥远，我们现在还不用太多的担心这个问题。
既然我们把人工智能看成一个帮手，这就需要谈到人工智能中的两个概念，强人工智能和弱人工智能，什么是强人工智能？
想象这样一个场景，一个人工智能和一个小孩在下棋，这个人工智能的能力很强，它在下棋过程中占了上风，小孩眼看就要输了，这时候我走过去跟这个人工智能说他只是个小孩，我就说了这么一句话，结果这个人工智能听了我这句话之后就重新改变了他下棋的方法，最后人这个小孩获得了胜利，如果真的有这样的人工智能的话这个机器就非常厉害了。我们看到它有好几个特点，第一它下棋很厉害，第二它能够听懂我的话，而且它可以听出我话中的弦外之音，第三它还可以把我的话与下棋这两种行为之间连接起来，这是完全不同的两件事情，并且重新制定它的下棋的策略，重新制定它的行为的策略，这是一个非常强大的人工智能。它是不是我们所说的强人工智能呢？其实还差一点，如果这个人工智能能认识到它自己的存在，认识到它与周围的东西是不一样的东西，认识到它与人类是不同的东西，我们该称它为真正的强人工智能，强人工智能有可能脱离人类控制，但是它也有可能会成为人类很好的帮手。
有强人工智能就有弱人工智能，比如人脸识别、语音识别、语音模拟，2016和2017年横扫了人类围棋棋手的阿尔法围棋，他们都属于弱人工智能，我们把所有人工智能都称为弱人工智能，因为它们只能在特定领域完成特定的工作。强人工智能和弱人工智能差别在什么地方，弱人工智能如何往前继续推进，我们现在的局限在什么地方呢？
今年创意工厂的人工智能执行院长指出现在的人工智能有两大局限，我们知道当初战胜李世石的人工智能程序叫阿尔法狗，阿尔法狗是怎么学会下棋的，首先通读了人类的所有为期棋主，更重要的是它和自己下了很多盘，它下了数千万盘，通过这样一次一次自己跟自己下，它慢慢从完全不会的棋手变成了高手，哪个人能自己下几千万盘呢，这是不可能的事情。它的算法它的数据结构都经过了大幅度的提高，它的能力非常高，它从零基础的人工智能成长为跟阿尔法狗相同水平的人工智能也下了490万盘，现在的人工智能学习方式完全依赖于大量的数据而且是优质的大数据学习，但是是不是所有领域都能这么做呢？其实不是，比如航天领域，航天领域中我们从开始到现在已经发射了很多的航天器上天，但是这个数量相比刚才提到的百万千万级的数量仍然是很少的数量，差得非常大，航天领域怎么应用人工智能怎么训练人工智能让它进行学习这是现在很大的问题，因此我们考虑怎么解决大数据依赖的问题。
第二，跨领域的表示推理很难进行，比如我今天来到这里演讲看到各位领导和嘉宾，我有个感知，这是我作为人的感知，但是如果是个人工智能的话它会怎么来感知呢？它会把这个东西分成很多不同的任务，比如这个大厅的长宽高叫三维空间检测，比如各位的脸想认出谁是谁，不同的人，这叫人脸识别，比如我在这里走来走去一不小心掉下去了，这是不行的，因此这里还需要有一个边缘检测任务。这些都是完全不同的任务，而且这些不同任务之间的数据算法是不能互通的，都是完全独立的。
现在的探索就是怎么来打通这个任务之间不同的隔阂， 如果能够成功的话，未来我们就真的有可能将一个领域内的人工智能训练好之后就可以让它很快在另一个领域学习，而不需要在另外一个领域内重新培养，这样人工智能的发展就变得更快，这有可能会造成我们在前面所说的人工智能听了我的话之后它就可以改变自己行为的策略，从而再实现跨领域的表示和跨领域的推广。这是人工智能的现状和未来可能会突破的方向。
除了人工智能之外，我们下一个热点、下一个突破的点或下一个方向是什么？我们现在很难来确定具体是什么，但是有一个趋势我们基本可以比较确定，就是人机融合的趋势。比如我们现在所说的人工智能是完全在计算机领域内研发的，但是我们在未来希望包括人工智能和其他各种各样的高科技可以和人更紧密的结合起来，到了那个时候我们不再把机器和人看做是两个东西，而是把它看做是一体看做是一个东西，这就是人机融合的未来。这样一个事情现在是不是已经开始了呢？其实它已经开始了。
我们都很熟悉谷歌眼镜这个东西，它可以拍照片，我们可以通过它来查一些信息。可能很多人还戴着手环，手环可以监测身体的状态，我们也可以通过它来查询很多信息，这些都可以通过芯片实现。当然这是很基本的，我们还可以往前进一步分享。
假如这个芯片可以和人的意识结合起来，如果人的意识可以和芯片进行通信的话，它又会是什么样子？如果到了这个时候，电子科技和生物科技的结合就成为了一个必然，到了这个时候我们不能再只关注堆积的电路板，我们还要关注人体，我们还要关注人的大脑，这正是人机融合目前的短板所在。我们现在可以知道人的大脑由很多的神经元组成，这些神经元之间的通信组成了我们的意识组成了我们的思维，我们也知道人的大脑中分成不同的区域，每个区域大概是什么功能我们也能知道，但是我们没有办法实现可应用的研究，我们并不知道内部到底确切是怎样工作的。
比如我们可以对人的神经系统进行改造，我们可以把芯片植入到人的体内，当有信号从神经元传递过来的时候我们可以截获神经传递过来的信号并且对它进行修改。比如我们走在路上看到街道，我们看到路边有一辆的车，红色车正在出手，有一个出手的价格可以直接映在视觉感知当中，我们要去什么地方找什么人，这些东西都可以在我们视觉中标记出来，就像我们现在在手机上所应用的现实增强的技术，在以后可以直接在我们的视觉感知当中应用。不仅如此，我们还可以修改其他的感知，桌上都有矿泉水，我们可以通过数字化的方式编写味觉，这个水可能是咖啡味的，可能是果汁味的，可能是牛奶味的，这些都可以来编写，我们还可以屏蔽掉我的痛觉，比如我的牙坏了，系统就可以知道哪颗牙出问题了，但是我不会感觉到疼，因为痛觉可以屏蔽。
除了对感知的修改之外，我们还可以让大脑获取信息的方式更加便捷，我们的大脑可以随时与网络连在一起，我们可以随时在线，不会再有街道上的低头族了，不需要拿着手机边走边玩，整个网络都可以成为我们的数据来源，网络上的数据库可以随时在线查阅，整个互联网就是我的记忆我的知识的大的储藏库，我们每个人相当于整个互联网的终端机，那个时候我们人和机器就更紧密的联合在一起，这种结合不光是我们刚才说的神经改造的问题，在人的肢体上在人的体型上外形上额可以有很多改造，如果我身有残疾的话，我可以换一个智能的义肢，这样就不会再有残疾人的出现。可以想象一下，那个时候的人肢体一部分是机器一部分是肉体，生物和电子怎么能精确的区分呢？我们很难精确的区分，因此我们只能把它看做一个个体，这就是人机融合体的未来。
是不是有人觉得恐怖？这很正常，一种新的技术到来的时候我们总会感到恐怖，我们会感到不适应、一种陌生感，但是回过头来想一想其实科技对人的改造已经有很长的历史，我们通过农业技术通过军事技术通过医疗技术通过各种各样的技术的发展已经使人体和几千年前的人体和原始时候的人体已经完全不一样，我们的寿命从二三十岁已经延长到了七八十岁，这就是很明显的改变，植入到体内的设备也不是陌生的东西，我们有假牙，我们有心血管疾病的时候还要在血管内放入支架，这些都是植入到体内的东西，我们为什么没有对这些东西感到恐惧呢，因为这些东西更多的是为了保护我们为了治疗我们为了使我们身体变得更加健康我们活得更长，但是我们刚才所提到的这些东西可能会对社会对个人产生非常大的影响，我们就需要对这些东西进行深入的审思。
也许我们可以想另外一个思路，我们真的害怕我们的隐私被人获取吗？恐怕也不是，我们真正恐惧的是我们的隐私被滥用，因此如果我们能够想一个办法建立一种集中式的隐私管理的方式，我们就可以把被滥用的可能性大大降低，也许我们可以构建一种跨企业的大数据平台，在这里面所有的用户隐私都在这里面被击中存放，而供应商和用户之间没有直接的联系。这就是我们可能的一种做法，当然这只是对大数据的单独例子。未来我们要面对的问题非常多，我们可能都需要通过这样的方式思考它可能的风险，并且想出解决的办法。
人机融合的进程从我们戴上手环的那一刻就已经开始了，我们与其恐惧 、害怕，不如正面面对。在这个过程中，要想办法让人类提高幸福感、生活品质，同时我们要面对它所带来的各种各样风险。思考这些东西，现在就该开始！
谢谢大家！
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