搜索引擎到人工智能的终极演进-国土报中文版

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首先，脑-机接口的雏形——搜索引擎

脑-机接口(Brain-computer interface，也称脑-机接口)主要研究我们如何通过思维直接与外部机器进行交互，并通过建立一个连接大脑与机器的统一标准来实现“用思想控制机器”的终极梦想，这是人工智能的重要技术支撑。在电影《黑客帝国》和《阿凡达》中，意识被用来控制虚拟世界中的阿凡达。俄罗斯的“全球未来2045”预测，科学家将在2020年通过脑-机接口控制有意识的机器人；雷库兹韦尔认为，30年后，人类可以将自己的意识上传到电脑上，实现“数字永生”；这些终极人工智能是通过脑机接口实现的。

搜索引擎到人工智能的终极演进

那些梦幻版本的目标仍然离我们太远。对于绝大多数互联网用户来说，最近的脑机接口应用是搜索引擎。从本质上讲，脑机接口为我们提供了一种主动与外界环境互动的方式，从意识的源头——大脑开始，实现与外界最直接的接触和互动。搜索引擎和脑机接口有两个共同点。

1.意识与外界的积极联系

脑-机接口将我们最初的意识动机——神经冲动——传递给外界并获得反馈。当我们使用搜索引擎时，我们也首先产生意识，然后将其转换成关键词并输入搜索引擎。后者通过搜索使我们的意识与外部信息相匹配，并在反复调试后为我们找到一个准确的答案。因此，搜索引擎承载着我们主动接触外界的意愿，通过有价值的反馈解决我们的问题，充分体现我们自觉的主动性。

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这也可能是搜索工具和其他互联网服务的本质区别。当浏览网页、观看视频或查看社交工具时，我们都处于被动信息接收者的位置。我们看到的实际上取决于对方展示的内容。然而，使用搜索工具是一种积极的行为。我们需要大脑思考和人工输入，我们需要根据获得的信息进行调整，直到最终的搜索结果满足我们最初的动机。我们可以不假思索地使用其他互联网服务，但是我们不能不假思索地搜索互联网。当我们在搜索框中输入关键词时，这种行为就是当它发生时，这已经反映了我们的主动意识。因此，与其他互联网工具相比，搜索引擎需要我们使用更多的大脑和手，而这些相对繁琐的操作实际上是我们意识在行为上的转变。

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2.信息传递和互动的过程

脑-机接口在掌握大脑原理的基础上，建立了大脑与外界物体之间统一的交互规则，使大脑与外界完美连接，其最终目的是为信息传递提供理想的通道。我们的神经系统也可以被视为通过生物电交换信息的“计算机”结构。相互连接的神经元通过电信号相互交流，并通过神经递质传递信息，从而形成具有不同功能的多层神经回路和电子回路。因此，电信号成为大脑和外部智能机器接受和交流的通信媒介。

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对于搜索来说，关键词是我们和搜索工具之间的交流媒介。借助关键词编译器，实现自我意识与搜索引擎的沟通，形成意识生成、关键词转换、搜索、信息获取和动机满足的信息闭环。

总之，搜索工具反映了我们有意识的主动性，为我们创造了一种与外界互动的有效方式，这与脑机接口在这方面没有什么不同。虽然它在技术和效率上与理想的脑机接口有很大的差距，但它已经成为我们的智能助手。因此，我们可以将广泛使用的搜索引擎视为未来高级脑机接口的雏形或初级状态。换句话说，当前的搜索引擎是最有前途的互联网服务形式，它将演化为脑-机接口，实现人工智能。

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第二，搜索引擎向人工智能进化的必要因素

类似于人机界面的搜索引擎有着天然的优势，但是如果你想在机器学习和人工智能的道路上走得更远，你需要以下条件。

1.关注战略数据，而不是“大数据”

如果把要实现的人工智能比作大脑，那么互联网就是人脑的血管，是一个覆盖所有部分的网络系统，数据和信息是为大脑活动提供能量的最重要的血液，也是机器学习的必要输入和研究基础。百度“大数据引擎”结构底部的“开放云”服务正在实现这一功能。

就数据采集而言，我们不能漫无目的地追求大而完整的数据，因为大数据追求的“n = all”全样本是无法实现的。同时，大数据样本不能解决样本偏差问题，但会导致大量小数据问题。搜索引擎应该更多地关注过滤和有价值的战略数据。例如，最近麻省理工学院的大数据挑战是基于波士顿交通；谷歌的大数据功能始于预测流感；百度的“大数据引擎”首先选择了医疗、交通和金融领域作为大数据战略的具体应用方向。搜索引擎在个人电脑方面已经积累了足够的经验。随着手机和其他可穿戴智能设备的爆炸式增长，搜索引擎将获得更具战略性、细分化和情境化的数据。“百度迁移”、“景区舒适度预测”和“城市旅游预测”是百度以细分战略数据为切入点的成功案例。

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2.搜索引擎的数据挖掘优势

当信息爆炸的时代到来时，拥有信息不再重要。重要的是如何快速找到所需的信息。搜索引擎在这方面有天然的优势，是解决信息量和信息(有价值的)获取效率之间矛盾的唯一途径。搜索引擎的数据挖掘会产生更明显的结果。例如，在智能程序中击败人类的沃森，因为“大量数据加上搜索匹配”而具有学习能力。

互联网搜索惊人的效率与传统的信息搜索方法形成了鲜明的对比。因此，每个理性的人在获取信息时都会优先使用互联网搜索工具，在享受搜索带来的高效率时贡献个人信息，这样搜索工具就能更好地了解我们，从而为我们下次提供更高效、准确、个性化的搜索服务。随着信息获取速度和准确性的提高，我们也将更频繁地使用搜索工具来贡献更多的个人数据……这就形成了杰夫·贝佐斯提出的“飞轮模型”，一个封闭的良性循环过程。

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这种良性循环给搜索工具带来了越来越多的用户习惯和数据量。更重要的是，当数据积累到一定程度时，搜索引擎会掌握足够多的用户个人标签和行业标签，并在多维信息整合后形成用户和行业的准确定义，从而通过自身的数据积累和挖掘为用户和行业提供更智能的信息服务。这个过程应该是李彦宏在“大数据引擎”会议上提到的“技术变革的临界点”，也应该是王金口副总裁所说的“百度多年来深度技术积累的质变过程”。定义个人的各种标签是标准的数据元素。用标准化标签为所有用户标记以进行统计分析的过程就是会上提到的“量化自我”。百度“大数据引擎”相关负责人也提到，除了个人电脑侧搜索工具的积累，手机和可穿戴智能设备的增长也加速了数据量的增长，这将贡献更多能够“量化自身”的数字标签。

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因此，搜索引擎在数据挖掘方面的优势不仅体现在其自身的算法和计算能力上，还体现在对用户信息的定量分析和数据挖掘上，并在此基础上提供更智能的信息服务。值得一提的是，这些有价值的标签只有经过长期的积累和长期的用户沉淀才能获得，正如人们只有经过长期的交流才能深刻理解对方一样，机器对用户的理解也是基于长期的无数次的互动，而用户的理解程度决定了机器学习的核心算法。因此，已经占据市场领先地位的搜索引擎在这方面将具有明显的优势。

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3.技术奇点的出现

搜索引擎收集战略数据并进行数据挖掘后，将是实现人工智能-机器深度学习的最后阶段。搜索引擎实现了从传统搜索到人工智能的过渡，不仅因为积累的数据已经达到了定性的水平，还因为硬件存储、云计算、超级计算和人工神经网络等相关技术的成熟。

搜索引擎凭借其独特的优势可以成为这一技术变革的领导者，并且已经开始了相关的准备工作。谷歌早就收集了必要的技术，通过独立研发和收购实现人工智能，包括谷歌大脑；模拟人脑神经系统并具有学习功能，由16，000个处理器组成；将获得的深层思维机器学习技术应用于语音和文本搜索，以更好地理解人类自然语言；机器深度学习的领导者杰弗里·辛顿被置于他的指挥之下。百度也是中国第一家提出机器学习(百度大脑)并成立相关研究机构(idl、百度深度学习研究所)的互联网公司；提出“青年帅计划”招募青年科学家；它拥有超越天河二号的超级计算能力；已经建立了世界上最大的具有200亿个参数的深层神经网络。这些技术，加上搜索引擎自身积累的数据优势，将成为它们在人工智能领域领先的重要驱动力。

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4.机器学习的正确道路

在前一篇文章“隐藏的强大潜流:终极智能的群体进化路径”中，提到了通向终极人工智能的两条路径。首先，从理论研究开始，在充分掌握人类智力的原理后，它将通过技术被复制；第二，从基础技术和具体应用出发，结合人类大脑不同阶段的研究成果，我们可以得到相应的人工智能水平，进而通过漫长的技术进化提高智能水平。

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如果采用第一种方法，在完全理解大脑的原理之前，仅仅模拟大脑结构是没有意义的。因此，这种方法不适合那些想不断为用户提供服务的搜索引擎公司。加州斯坦福大学的Andrew ng完成了世界上最大的人工大脑，拥有110亿个神经连接，但是Google brain engineering的两名研究人员指出，这台神经网络计算机甚至没有达到老鼠的智力水平。

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持续了10年、耗资数十亿欧元的欧盟人脑项目，并不是为了完全掌握人脑的原理并模拟它。相反，它总是强调在每个阶段的研究成果应该付诸实践，一些类似人类的智能系统或应用可以通过模仿一些人脑的原理来创造。对于面向用户的搜索引擎尤其如此，它应该选择第二种自下而上的分布式智能实现模式。每一次技术创新都是基于用户的实际需求，每一次技术进步都代表着机器智能的进一步发展。在收购deepmind之后，谷歌明确表示不会首先将其应用于机器人部门，而是从基本的语义识别开始。百度还将深度学习技术应用到具体的用户服务中，如降低语音技术的相对错误率，提高中文语音识别率，提高图像识别能力，以及世界上第一个全网络人脸搜索引擎。

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如上所述，搜索引擎在人和信息之间建立了积极的联系，用户和搜索引擎之间的每一次互动都是一个相互理解和共同成长的过程。与其他互联网服务不同，用户在使用搜索引擎时也是以“开发者”的身份参与，正如北京航空航天大学校长在百度“大数据引擎”开放日所说，搜索引擎是一种超越众包、整合计算机和人的软件开发新理念。

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5.基于人脑神经网络的机器学习

人脑和计算机的最大区别在于，它是一种双向联系，可以不断反馈新信息，强化现有的东西。这是我们的学习功能。我们大脑的等级不是天生的。它与生俱来就有不相关的模块，这些模块之间不会形成任何模式。通过后天学习，所有模块都得以连接和增强。

我们大脑的学习和推理能力符合贝叶斯数学原理，推理是基于从经验中得出的概率。当我们遇到新情况时，我们总是要追溯我们现有的记忆和经历，然后根据新情况进行调整，最后想出一个概率相对较高的应对策略，所以我们学会了如何应对这个可能的世界。当我们进行“贝叶斯原理”学习时，我们首先搜索和匹配以前的记忆和经验数据库中遇到的新情况，找到成功概率高的决策并付诸实践，然后根据实际反馈进行调整，并重复上述过程，直到找到最佳解决方案。经过这样一次又一次的贝叶斯行动，我们形成了一个特定的自我，形成了那种重要的学习能力。

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目前，先进的计算机技术可以使贝叶斯计算方法更加有效。《最人道的人》一书的作者克里斯蒂安认为，计算机将改变1或0或真或假的科学逻辑，并能理解和使用贝叶斯概率推理。在认识到人脑的学习原理后，利用数字“神经网络”模拟大脑，独立收集和反馈信息，已经成为深度学习领域的一个突破。例如，在观察和触摸了一整天的钟摆之后，机器人专家霍德·利普森开发的机器人通过学习计算出f=ma，但是人类花了几千年才得到这个公式。

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而搜索引擎的“关键词输入、数据库搜索、信息匹配、多重调整、返回结果”不完全符合贝叶斯学习原理吗？因此，我们有理由相信搜索引擎可以通过构建模拟神经网络在一定程度上获得人类的学习能力。例如，目前百度大脑已经达到了2岁儿童的智力水平。美国儿科学会的育儿百科称儿童为“可怕的两岁”，他的词汇开始丰富；能够在脑海中想象事物、行为和概念的图像；他开始理解物体之间的关系；他开始把不同的活动串联起来，形成一种逻辑关系；当他意识到社会希望他遵循某些规则时，他将开始培养某种程度的自制力。虽然“百度大脑”可能无法一一匹配这些智能表达，但我们仍然感觉到机器智能的巨大进步。

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6.更开放的搜索引擎平台

对于像机器学习和人工智能这样研究周期长、学科跨度大的课题，我们必须保持开放的心态和积极合作的意愿。欧盟人脑项目一直强调开放平台的建立、开发界面的开放和多学科的融合。对于搜索引擎来说，开放性一直是它的独特优势，它可以覆盖几乎所有的用户和行业。然而，机器学习和人工智能的长期目标仍然要求搜索引擎保持开放。我们还可以从百度的“大数据引擎”战略中看到其对开放和合作的重视，该战略将存储、分析和智能处理大数据。加工等一系列核心能力通过平台和界面向外界开放，以吸引更多合作伙伴；与北京航空航天大学和空航空航天大学进行科学研究；与交通、金融和医疗行业的深入合作。该平台的开放不仅可以使现有的机器学习功能发挥更广泛的作用，还可以通过更多的应用和外部资源的引入来验证和改进现有的机器学习模型。

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第三，对搜索引擎向人工智能过渡的担忧

1.个人数据隐私

我们可以对实验室里的人工智能无动于衷，因为不管它的研究进展如何，它都不会与我们有直接的关系。然而，我们对每天使用的搜索引擎的智能的态度是完全不同的。搜索引擎人工智能的动机是我们和它们之间无数的互动。我们对智能的定义是，它可以帮助我们更快、更准确地找到所需的信息。它如此智能的原因是它更了解我们的需求，它对我们的理解是基于我们提供给它的越来越多的个人信息，这当然意味着我们的隐私越来越少。

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搜索引擎知道我们的旅行路线、地理位置、工作信息、日常行为模式和社交圈。他们比任何保险公司或银行都更了解我们的风险状况。随着可穿戴智能设备的兴起，他们可能比医生更了解我们自己的身体状况。换句话说，搜索引擎将变得比我们更了解自己。

这是信息时代的独特背景。对效率的追求使我们不可避免地享受到互联网搜索引擎等服务带来的信息服务，也不可避免地享受到个人信息泄露的苦恼。我们观察到越来越多的智能化和人性化的信息服务给世界带来的变化，这些信息服务给我们带来了效率的提高，但是我们忽略了随着我们的个人信息变得越来越开放，我们的每一个举动都被注意到了。搜索引擎的机器学习必然需要越来越多的用户信息，这与我们的隐私权在本质上是相冲突的。或许，我们已经意识到了这一点，但面对效率，我们无能为力。

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2.我们把我们的记忆交给了搜索引擎

正如《浅薄》中提到的，互联网正在塑造我们的大脑，并一直在改变我们，而搜索引擎是第一个抓住我们记忆的。几千年来，人类一直依靠彼此来记住日常生活的细节。如今，我们依赖电子设备和“云”，它们正在改变我们感知和记忆周围世界的方式。互联网不仅可以取代“他人”，一种外援记忆资源，还可以取代我们自己的认知功能。互联网不仅消除了与我们的同龄人分享信息的需要，还粉碎了将即时获得的重要信息存储到生物记忆系统中的冲动。这就是所谓的“搜索引擎效应”。

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如果我们把我们的记忆看作一个数据库，每次我们存储它，我们都会在将来的某个时间得到我们需要的信息，每次我们回忆起它，我们也会搜索这个数据库一次。想象一下，如果更聪明的搜索引擎像他的手背一样了解我们，当我们通过互联网搜索信息比从我们大脑的记忆中搜索信息更快更准确时，我们肯定会毫不犹豫地选择前者，完全不在乎这部分“记忆”是存在于外部互联网还是我们自己的大脑中。

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对于这一结果的价值仍有争论。一种观点认为，在我们给搜索引擎分配了一些记忆后，他们开始认为他们比以前任何人都知道得多；但事实上，对搜索引擎的依赖只是表明他们对周围的世界知之甚少，我们完全把谷歌算法的产品视为我们“知道”的东西。另一种相反的观点是，当我们成为“内心”的一员时，我们将发展出一种不再依赖于大脑中局部记忆的新型智力。当我们从记忆日常事实的需要中解放出来时，我们可以利用空的空闲时间来实现我们的个人抱负。这种不断进化的“互联大脑”可能将人类个体的创造力与互联网上丰富的知识结合起来，使我们能够突破一些自我制造的困难。

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3.终极智慧的转移

尽管意识的神秘仍未解开，但至少我们已经知道，我们的意识和思维源自我们的神经连接，神经传递素在神经元之间传递的信息构成了我们自己，就像sebastian seung所说的，“我是我的连接器。”神经科学的出现正在抹杀“灵魂”。任何人都没有所谓的真实自我。我们所拥有的只是我们自己的大脑，这意味着我们只是大脑在特定时间的状态，这种状态可以通过信息得到充分的反映。当然，像辛顿一样，我们也可以把大脑的神经网络看作是一个在多个层面上运行的软件。换句话说，我们的神经活动本质上也是一种信息传递和计算。《黑客帝国》中有一句话最精辟地概括了这一点:“什么是真理？如何定义它？如果现实指的是触觉、嗅觉、味觉和视觉，那么这些实际上是大脑接收到的信号和信息。”

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当各种反映我们意识的网络行为被搜索引擎量化、计数和重组时，这是否意味着他们可以掌握原本属于我们的智能？它们通过机器学习来模拟我们的智能，结合它们天生优于人类的强大功能，甚至可以解决人类永远无法解决的问题。百度的“大数据引擎”不仅提到了大数据和机器学习在许多关键行业的应用，还提到它可以“利用机器学习重新认识外部世界，发现我们尚未发现的自然规律”。如果发生这种情况，我们最伟大的专业哲学家、科学家和艺术家都可能让位于搜索引擎。

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搜索引擎通过机器学习对人类智能的掌握不是掠夺，而是控制权的转移。我们已经从自然进化过渡到技术进化，技术带来了超级人文主义。互联网服务，比如搜索引擎，已经把我们变成了网络人，而进化方向——人工智能——模糊了人脑和机器之间的界限，因此我们可以超越人类的认知极限。然而，这种变化并不意味着我们正处于迷失自我的危机之中。相反，我们已经与逐渐走向智能的搜索引擎建立了一种前所未有的紧密联系——我们只是将自己融入到一个更伟大的事物中。

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