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自主式机器带来新生活

现年67岁的Klaus Mainzer教授在慕尼黑工业大学教授科学哲学。他的研究聚焦于复杂性——自然的复杂性、技术的复杂性和社会的复杂性。在这次采访中他谈到了未来自主式机器在我们生活中扮演的角色。

您对自主式机器的定义是什么？

Mainzer：它们是有一定程度决策自由的机器。示例之一就是我们在慕尼黑工业大学的一台机器人，它的任务是为早餐铺台。具体怎么做并没有提前进行规定。它可利用概率计算自由选择如何完成这项任务。换句话说，它可自己决定是先从柜子里取出杯子还是先从抽屉里拿出餐具抑或先从架子上拿下果酱。这与工业机器人不同，工业机器人只能执行预先编程的动作——它们没有选择。一台机器的自由度越高，自主程度也就越高。

这类行为是为了让自主式机器体现出智能？

Mainzer：如果我们将人的全面智能作为标尺，那么自主式机器还达不到这个标准。但是如果我们将智能定义为能解决问题，那么它适用于这些机器人。从这个角度而言，智能似乎也是可衡量的——从解决问题的复杂性而言。许多机器有一定程度的智能：从上世纪70年代底流行的专家系统到象棋计算机和自动驾驶汽车。如果我们认为它们不具备意识从而反对这种定义，那么我怕，我们可能忽略了这样的事实：以智能方式执行任务并非始终需要意识。大自然在每个进化阶段都向我们展示了这一点。

机器智能是否为新的工业革命打开了大门？

Mainzer：我们正在经历第四次工业革命。*次工业革命是蒸汽机，第二次工业革命是亨利?福特的流水作业生产线。第三次工业革命是采用电子控制装置的固定式工业机器人。现在向前迈出的一大步是物品和机器开始通信。这些“信息物理系统”装备有传感器、射频识别芯片和软件。这样，工厂里的工件可以与客户、工作台、运输设备、销售机构和调度单位通信，以便组织其生产流程。其优势是这种生产流程能以量产价格制造定制产品。

后续走势将何去何从？

Mainzer：物联网从根本上改变了整个基础设施的组织方式。在当前的运输系统中，车辆可相互通信，还可与交通诱导中心、智能机场和医院、智能电网甚至智能城市进行通信。社会学家将这种组织称之为“社会技术系统”，因为人是其核心组成部分之一。

这些系统将以何种方式改变我们的生活方式？

Mainzer：它们将让我们的日常生活越来越简单。技术只有在契合我们的特性，也就是契合我们的物理和认知特点，才能取得成功并流行开来。这就是我们与技术的交互在未来应变得越来越简单的原因。实际上， 甚至可以说我们正在进入一个与技术共生的时代。直观操作的智能手机就是这样的典型例子。如今我们不仅可以通过按键操作智能手机，还可以通过语音进行操作。技术自身正走向幕后，留下的是契合我们与周围环境通过语音、敲击、触摸和手势进行自然互动的方式的用户界面。我们正在通过这种方式使基础设施“通人性”。

机器应有多大的自主性？

Mainzer：机器的自主程度将会继续增加，这里说的自主程度指的是自由度。从长期来看，模仿人类大脑的“神经形态”计算机架构的发展可能会对此形成推动。然而，这不是自然发生的达尔文进化。相反，我们可以并应该对其进行组织。如今，自动化系统已经开始为我们提供帮助，比如汽车会自动紧急刹车以避免发生事故。它们还可扮演关键角色，比如在股票市场的高频率交易中。在此，计算机的优势是能瞬间感知最细小的变化然后采取行动。但是这也可能走向错误的方向。因此，我们需要对此展开充分讨论，从而使我们能确保技术不会脱离控制。

机器学习扮演的角色是什么？

Mainzer：学习能力是自动化系统的重要前提条件，这样它们才能应付日趋复杂的世界。如今已有非常类似于人脑的复杂学习算法。智能交通诱导系统可以根据交通密度图谱来预测车流情况或交通堵塞。

处理大量数据并从中得出结论的能力也在改变机器在我们生活中的角色，是吗？

Mainzer：到处都有惊人数量的数据，它们来自于传感器、商业流程和社交网络。在速度越来越快的计算机和智能软件的帮助下，我们可以在这些数据之间发现某些关联，从而帮助我们判断趋势和做出决策，譬如推进医疗业务和交通管理。这样，数据越来越成为具有经济属性的商品。在网购领域已有这样的先例。譬如，Amazon利用海量数据和智能软件来预测客户的购买行为。该公司在客户下订单之前就准备好了相关产品。3D打印机也是这样的例子。如果有一天机器利用这种技术以低成本制造非常复杂的产品，比如汽车，那么 重要的事情就是输入打印机的数据。到那时数据可能是有价值的实际材料。

在您看来，不断提高的机器自主性会对就业和教育造成何种影响？

Mainzer：如果看看自动化程度非常高的德国的失业率，我们就会发现与欧洲其他国家相比德国的失业率低。但是这并不意味着不会面临任何挑战。譬如，创新周期被大大缩短。很长一段时间以来人们都在倡导终生学习，但是这并未在教育系统中大范围实施。未来，公司的大部分员工将不得不接受不同阶段的培训，以便能适应的变化——他们将终生接受这些先进的培训。我们的学校还非常偏向于理论思维。他们需要在技术和实践之间建立更强的联系，并且要意识到在受到技术强大影响的世界人类所面临的挑战。