人體有超過200塊骨骼和超過500塊肌肉（參考論文《人體骨骼肌肉數(shù)量的觀察》，江麗華，中國組織工程研究與臨床康復(fù)，2007，卷11），如果按照現(xiàn)在機器人的常規(guī)構(gòu)建方式，采用中央處理器來協(xié)調(diào)這些運動部件，且不說其所需計算量不可能在單體人形機器中承載，即便有如此計算力，各部件之間協(xié)調(diào)產(chǎn)生的延時也將使得整體變得笨拙不堪。那么人，或者說動物是怎么做到的呢？我們的大腦，是不是真的需要從眼睛收集圖像，然后規(guī)劃路徑，接著計算運動軌跡和姿態(tài)，計算著陸點并協(xié)調(diào)整個身體保持穩(wěn)定？如果真的這么做的話，我相信人的動作同樣笨拙不堪。事實上，認(rèn)為大腦是身體控制的決策中樞就是一個極大的誤區(qū)。我們的神經(jīng)系統(tǒng)，不僅擁有豐富而復(fù)雜的反射行為，而且身體各部分神經(jīng)叢自身就會學(xué)習(xí)和思考。舉例來說，一位鋼琴演奏家通過大量的練習(xí)，可以讓手指在鍵盤上靈動飛舞，如果她有一副好嗓子，甚至還可以邊彈邊唱。這個過程，往往有人形容為“肌肉記憶”或者說已經(jīng)進入“潛意識”，可我想問的是，到底是肌肉記住了，還是控制手指肌肉的神經(jīng)記住了？我們還會有這樣的體驗：如果我們在公開場合演講時過于關(guān)注自己的形象、發(fā)音，便會出現(xiàn)身體僵硬，嘴唇發(fā)抖乃至結(jié)巴等“拘謹(jǐn)”現(xiàn)象。但一個老練播音員則可以做到神采奕奕，字正腔圓，一字不差。這又是為什么呢？我的推斷是，這是因為在“拘謹(jǐn)”的情形下，大腦過度參與行為控制導(dǎo)致的。換句話說，我們的行為在大腦過多參與控制的情況下，反而會變“笨”。

如果我們能夠欣賞高等動物優(yōu)美的運動體態(tài)，我們一定也能為那些昆蟲的運動能力而感到驚訝。一只蚊子每秒扇動翅膀達上千次，一只螞蟻可以在沙地里飛速奔跑以保持身體不被沙礫燙傷，一只蟑螂可以在墻縫中自由穿行…這些復(fù)雜的運動又是如何完成的？要知道這些昆蟲們并沒有一個像樣的大腦——頂多是一個特化的神經(jīng)節(jié)。肌肉牽動身體部位以如此高的頻率運動，只能是由對應(yīng)的神經(jīng)自治。

至此，我們有理由相信，運動，這種看起來需要高度智能的行為，其實并不需要一臺高性能計算機以及高效的感知-反饋信息處理算法。所需的，只是一套分布式的、網(wǎng)狀連接的神經(jīng)系統(tǒng)和一套肌肉、骨骼、關(guān)節(jié)系統(tǒng)。單個神經(jīng)元有計算力嗎？沒有，但大量的神經(jīng)元通過大量的突觸交連在一起，卻可以產(chǎn)生如此神奇的效應(yīng)，不得不感嘆大自然的精妙。

以上的討論僅集中在由Atlas引出的關(guān)于運動能力方面，如果要加入其他行為能力如捕食、繁殖、社交等等，再強大的計算機（量子計算機如果能實現(xiàn)如生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)般的連接性，也許有點希望）、再天才的數(shù)學(xué)家、再狂傲的程序員都將束手無策。

（這一段內(nèi)容由于涉及到神經(jīng)系統(tǒng)局部“自治”和“記憶”的假說，一定會受到神經(jīng)科學(xué)方面的專家指責(zé)。關(guān)于神經(jīng)科學(xué)我的確是外行，而身體各部分的神經(jīng)具有一定的“自治”性也是無嚴(yán)格的科學(xué)依據(jù)的。但我堅信全身的神經(jīng)系統(tǒng)絕不是除了中樞系統(tǒng)其他神經(jīng)元就只是簡單的執(zhí)行命令反饋信息，因為這樣的控制模式本身就是不合理的。這也是為什么沿著這種思路去研究機器人的時候?qū)沂艽煺鄣脑颉?/span>處于末端的神經(jīng)元與處于中樞的沒有區(qū)別，神經(jīng)系統(tǒng)是一個整體，是分布式系統(tǒng)，而不是“馮-諾伊曼架構(gòu)”。）

回到這一節(jié)的題目：未來的人工智能能夠產(chǎn)生快速學(xué)習(xí)的機器人嗎？我的回答是：如果不改變思路，基本不可能。在這些問題的思考上，我認(rèn)為凱文-凱利絕對是先驅(qū)——他也是我的偶像之一。他有一個重要的觀點叫“眾愚成智”，意即智能是從大量無智能或低智能的集體中“涌現(xiàn)”出來的。我印象非常深刻的一段是在《失控》一書中關(guān)于蜂群行為的描述。在蜜蜂或螞蟻這種大規(guī)模群居型動物中，傳統(tǒng)的觀點認(rèn)為有那么一只蜂后或蟻后來統(tǒng)領(lǐng)著整個族群，可惜這只是人的粗暴想象而已。事實上，這樣的群體沒有王，沒有王后，也沒有元老大臣，沒有哪一只蜜蜂或螞蟻具有決策權(quán)——他們只有“投票權(quán)”，蜂群的行為是從集體中“涌現(xiàn)”出來的。甚至有人在人群中做過類似的實驗，發(fā)現(xiàn)在簡單規(guī)則下，人群也會產(chǎn)生“集體意識”。讓我們再來反思一下大自然是如何創(chuàng)造出人的？很多人會說這是通過數(shù)億年的進化而來，有宗教信仰的人則會說是通過某些神性的事件而來的。我認(rèn)為這是大自然高明的學(xué)習(xí)結(jié)果，這本身就是一種智能模式，我們稱之為“生命”。而習(xí)得這些極盡精巧的絕技，所依賴的核心奧義就是：失控。在一個至為簡單的規(guī)則——存在下去——指引下，創(chuàng)生過程就以這樣一種失控狀態(tài)拉開序幕，直到產(chǎn)生今天的繁榮萬物，連地球本身，都已成為整個生命系統(tǒng)的一部分——它改變著生命，也被生命改變著。控制身體導(dǎo)致拘謹(jǐn)，喝點酒反而能說出豪言壯語。自然就是這樣，越是想去控制，就越會限制創(chuàng)造力。

我們?nèi)撕湍壳叭斯ぶ悄艿年P(guān)系呢？很遺憾并不樂觀。人類對人工智能的開發(fā)，目的是令其成為更好為人類服務(wù)的工具。人工智能首先必須是一個絕對可靠的工具，只有這樣才會受到歡迎。自動駕駛是人工智能非常有前景的一個大型應(yīng)用場景，很多公司，包括Google、Tesla、Uber、百度等都做了深度開發(fā)。我們時不時看到這樣的新聞：某自動駕駛車輛因錯誤識別目標(biāo)或未能及時識別目標(biāo)而發(fā)生事故，然后深感憂慮，這種擔(dān)心在電影《I, Robot》中直接搬上銀屏。但我們并不會在得知人類駕駛的致死率遠高于自動駕駛而拒絕坐出租車，不是嗎？我們可以寬容同類，但絕不會寬容機器。試問，在這種情形下，機器能產(chǎn)生智能嗎？

枯葉蝶，連葉子的爛孔都模擬的惟妙惟肖。

       如果延續(xù)KK大神的“眾愚成智”思維，則未來機器智能會以另一種形式出現(xiàn)，那就是分布式的，它不會是某一個單體機器，也不會存在于某個單體機器中，它是一個整體，互聯(lián)網(wǎng)是它的神經(jīng)，電線是它的血脈。這種智能有可能是更高級的形式，所有的終端，甚至包括人在內(nèi)，都只是這種智能運行的一部分而已，它的“維度”更高，我們難以想象，但正因為我們都是其組成部分，所以如果用心，就能感知到。隨著5G、6G等更先進的通信技術(shù)發(fā)展，能源問題解決，未來真的進入“萬物互聯(lián)”的時代，這種分布式智能將會更深入的改變世界。人類會不會被這種智能奴役？作為思考題吧。