第69章 探討！淩市長的谘詢！

  路上，淩市長忽然問道：“上次之所以拒絕是為了這次捐贈？”


  “有一點吧。”江翰林回複道。


  “有時間聊一下嗎？關於剛剛你說的人工智能方麵的。”淩市長說道，然後又指著旁邊那位60多歲的老人說道：“這位是華科大計算機學院副院長，同樣也是華科院院士，張民，張教授。”


  輕輕沉思了一下，江翰林說道：“華科大附近有家咖啡廳挺不錯的，我們去那邊喝杯咖啡吧！”


  說完，便帶著幾人向前走去，進了咖啡廳，江翰林三人落座在一旁，而王秘書和左燕則各自站在二人的旁邊，安靜的聽著幾人的對話。


  江翰林看著張民微笑著說道：“張教授去年發表的《離線語音識別》那篇論文可以說是給了我很大的啟發。我的下一個項目就有關於此的應用，還望張教授到時候斧正一下。”


  “江總客氣了，實不相瞞，江總做的那款遊戲軟件，我也看了，江總對於算法架構、邏輯自洽方麵的技術真是讓我歎為觀止。”張教授一聊起技術就顯的格外興奮，目不轉睛的盯著江翰林說道：“你也是計算機方麵的專家，我想知道你是基於什麽來判斷哪怕量子計算機出現，也無法誕生人工智能的。”


  “目前國際上對於人工智能的劃分有好幾種，但主流都是通過智能程度來劃分為以下幾種：弱人工智能、強人工智能和超人工智能。”


  張民緩緩的點了下頭，江翰林則看了下略顯迷茫的淩市長，又解釋道：“弱人工智能是指可以代替人力處理某一領域的工作。目前全球的人工智能水平大部分處於這一階段。就像超越人類圍棋水平的阿爾法狗，雖然已經超越了人類在圍棋界的最高水平，不過在其他領域還是差的很遠，所以隻是弱人工智能。強人工智能。擁有和人類一樣的智能水平，可以代替一般人完成生活中的大部分工作。這也是所有人工智能企業目前想要實現的目標。走到這一步之後，機器人大量替代人類工作，進入生活就成為的現實。超人工智能。人工智能的發展速度是很快的。當人工智能發展到強人工智能階段的時候，人工智能就會像人類一樣可以通過各種采集器、網絡進行學習。每天它自身會進行多次升級迭代。而那個時候，人工智能的智能水平會完全超越人類。而這個目前隻出現在科幻片當中。”


  看到恍然大悟的淩市長，江翰林又繼續開口說道：“思考是一件很複雜的事情，它的基礎是大腦.受到刺激而直接發生反映時非條件反射，而在非條件反射基礎上建立的是條件反射；這裏就已經有了簡單的處理，而人的思維要比這複雜的多，他可以在受到刺激後經過大腦周密的複雜的分析，而後做出是否做出反應的決定。說的直白一點，思考就是大腦對人所獲得的各種信息的加工，任何思考的進行都是在聯想——連鎖反映中進行的推理與演算。另外，關於大腦的構造方麵，人類大約有幾百億個腦細胞，每個腦細胞大約有幾百條腦神經，每條神經上大約有幾百個突觸，每個突觸有幾百到幾千個蛋白質，一個腦細胞的作用大約相當於一台大型計算機，一個突觸的作用大約相當於計算機的一塊芯片。可以很簡單地推算出來，人的大腦相當於上千億塊或上萬億塊芯片。


  人類目前最大型的並行計算機，梅國的的白色戰略加速計算機（hiteASCI）也不過8000塊芯片，和人類的大腦比，相差大約一億倍，也就是差8到9個數量級。計算機的運算能力一般用一秒鍾能做多少次加法運算來統計，目前最快的是瀛國的“星球模擬器”，40億次。如果用計算機類比人的大腦，由於人腦是超級巨大的並行運算係統，所有突觸以及每個突觸上的所有蛋白質，都可以瞬間同時運動，蛋白質之間又隻有幾納米距離，電流在這個距離上一秒可運行幾千億次，人腦運算速度的數量級就大得沒法形容，大約1後麵跟27個零到30個零。要知道，40億次，才不過是4後麵跟10個零而已。整體差了大約20個數量級。所以，如果用計算機來模擬人類大腦的功能，以目前研究進展的速度而言，大約還要一百年才能實現。因為根據著名的“摩爾定律”，計算機的運算速度每18個月提高一倍，也就是每年大約提高0.57倍，要提高20個數量級就需要100多年。這隻是單純的從計算力上來進行計算的結果。另外還有一個因素沒有考慮，計算機就兩種電路狀態，開或關，而腦細胞、腦神經、突觸、蛋白質以及組成蛋白質的氨基酸都有很多種，運動起來遠比電路複雜得多了。所以想要模擬人腦來做出真正的人工智能是不現實的，畢竟人的大腦是人體中最微妙的智能器官。它雖然隻是重約1.3千克，體積隻有1.4立方米大小，但是因為整體是由100多億個神經細胞所組成。每個神經細胞的周圍，有1000～10000個突觸伸展出去，和相鄰的神經細胞的突觸相交聯。這些突觸像電路一樣，都具有一個能通過或停止“電子流動”的“閘門”，因此，大腦能夠儲存10萬億位的信息量。這樣的存貯能力可與1萬台計算機的存貯容量相媲美。人腦的思維形式有兩種：一種是形式化思維，是人腦演繹能力的表現。具有邏輯的循序的特點：一種是模糊性的思維，是人腦歸納能力的表現，可同時進行綜合的整體的思考。盡管在人的一生中，每小時約有1000個神經細胞發生障礙，一年內有近900萬個神經喪失功能，然而，即使如此，大腦仍能正常地工作，其主要原因，就是大腦有足夠的“後備力量”。一些神經細胞發生故障，另一些“備用”的神經細胞馬上頂替上來。”


  江翰林侃侃而談，訴說著自己覺得從量子計算機來實現人工智能的難點，而旁邊的張民教授默默的聽著，同時也在不斷的搖頭，說道：“你的觀點我不認同，你覺得人工智能主要是在思維和創造力方麵來區分的，所以你覺得量子計算機無法產生真正的人工智能，但我覺得人工智能的核心是計算力，利用量子計算機相幹疊加的方式，可以把複雜度的NP計算問題，變成P問題。所以我覺得量子計算機可以為人工智能提供革命性的工具。”


  聽到張教授的話，江翰林不置可否，輕笑著說道：“這個問題，隻能讓時間來證明了，不管哪條路走通了，都將加速人類的發展進程。”


  淩市長安靜的聽著二人的討論，然後說道：“兩位都是領域內的拔尖人才，今天聽到二位的談話可以說是大受啟發。其實今天找江總來，主要是想了解一下江總對未來發展的一些看法，我們好早做準備。”


  看著一臉真摯的看著自己的淩市長，江翰林不由的有些無語，這是第二次向他詢問了，哀歎一聲，覺得再不說些東西真的說不過去，江翰林便沉思了一會說道：“關於未來的發展趨勢，其實目前已經越來越明顯了，目前人類總共進行了3次工業革命，第一次工業革命是發生在18世紀70年代，蒸汽技術使人類社會得到了全麵的更新；第二次工業革命，發生在19世紀40年代，以電力技術為代表。第三次工業革命是在本世紀初期，原子能及空間技術的發展使社會生產力再次突飛猛進；而第四次工業革命我覺得會在以下三個方麵進行。”頓了一下，看著很感興趣的淩市長，江翰林繼續說道：“計算機、能源、材料。這三個方麵相互關聯，無論哪個方向的突破，都將徹底點燃第四次工業革命的火焰。”


  “這麽說你更看好計算機技術，而且是生物計算機了？”淩市長看著江翰林問道。


  笑而不語，江翰林又看了眼淩市長說道：“隻是覺得這條路更適合我罷了。”然後又看著張民說道：“今天能與張教授交流，收益良多，有空再向張教授請教。”


  點了點頭，淩市長也知道江翰林不願再繼續深談，便說道：“關於生物實驗室的審批，我會讓相關部門抓緊審核，我很期待江總會給我帶來什麽樣的驚喜。”說完便和王秘書一起走出了咖啡廳，而張教授並沒有直接離去，而是忽然說道：“你應該清楚生物計算機一旦產生人工智能所帶來的風險吧？”


  點了點頭，江翰林說道：“不能因為風險就止步不前吧，我相信隨著研究的進展，風險是可控的。”


  “你清楚就好。”說完，張教授也離開了。


  隨著二人的離去，江翰林歎了口氣，便讓左燕上了自己的車離開了華科大的校園。