人类制造机器是为了让机器在某些方面强于人类，但机器在某些方面超越人类并不意味着机器具有学习其他方面的能力，或者将不同的信息联系起来去做超越人类的事情，这一点非常重要。

——马克·扎克伯格

文/ 巴九灵（微信公众号：吴晓波频道）

ONE 人物

3月伊始，机器人界因为一个后空翻，又掀起了一股热潮。

MIT迷你猎豹机器人

除了后空翻，迷你猎豹还能够奔跑、侧身走、横着走、倒着走、转圈、跳跃……真的是个可爱迷人的小机灵～

至于说“又”，是因为早在2017年11月，波士顿动力的双足机器人就已经完成过一次后空翻。

波士顿动力双足机器人Altas

那么，为什么猎豹能再次引起热议呢？

小巴觉得答案是它不依靠摄像头和任何外部传感器，全凭控制算法实现的后空翻，也是世界首次四足机器人后空翻。

这个短短1秒左右的过程，需要四只脚、身体等同时运动，“大脑”必须预先精确地计算好各个部位的运动线路、方向和角度，然后实现起、转、落。过程中只要有一点点偏差，都有可能导致重心不稳而失败。

人类做出某个行为时，从不考虑神经元的触发、肌肉的收缩，只需要想然后行动，但这对机器来说是巨大的挑战。

所以，这个大部分人都无法完成的后空翻，让人工智能四个字多了一层威胁的意味。任何在机器人身上实现的仿生，似乎都在证实着“人工智能威胁论”的可能性。

而这一种习惯性的认知偏向，或许要从名为深蓝的超级计算机讲起。

卡斯帕罗夫与深蓝，1996年

1996年2月10日，宾夕法尼亚州费城华灯初上，国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫拉紧了他的外套。因为输了和深蓝的第一局对决，他的情绪有些失落：“如果深蓝真的不可战胜，怎么办？”

虽然这次对战以4：2获胜，卡斯帕罗夫也知道深蓝依靠的是储存一百多年来的经典棋局以及惊人的运算速度，他还是满是忧虑。

卡斯帕罗夫与深蓝，1997年

很快，他的忧虑成了现实。一年后，深蓝以3.5：2.5击败卡斯帕罗夫，成为最强的国际象棋手。此时，它的计算能力达到了每秒113.8亿次浮点运算，远远超过了人脑的计算速度。

瞬间，关于机器智能能否超过人类，机器人是否能够统治人类的讨论在全世界蔓延开来。最终因为深蓝靠的是硬件的计算力，和所谓的人工智能没有关系才让人们稍稍放松了警惕。

时间往后推移20年，依靠棋谱来计算更多路径的下棋软件司空见惯，但人类仍保有最后一个尊严般的领域——落子变化量超过宇宙原子总数的围棋，直到前世界冠军李世石与AlphaGo展开了对战。

李世石与AlphaGo，2016年

第一局186手时，李世石投子认输；第二局第211手后，李世石再次投子认输；第三局第175手时，李世石再次投子认输。

至此，人类最后的堡垒被打开了缺口，人工智能获胜。

但AlphaGo并没有停止脚步，在一年零两个月的升级后，AlphaGoMaster 对战世界冠军柯洁，以3：0成为世界第一。同年，AlphaGo Zero 从零开始，仅用三天的自我对抗就击败了AlphaGo，用47天完胜AlphaGo Master。

如果被询问，AlphaGo完胜人类、类似猎豹机器人的仿生机器人研究获取快速进展后，最让人害怕的是什么？小巴一定会回答：散播威胁论。

目前，人工智能只是模拟神经算法，程序也只会按照既定的方向运行，不会自动演化出新的能力。也就是说，它们只接受训练，不会创造新事物。

再退一步讲，人工智能受到人类理解程度的限制。就算是生物、医学、神经生理学家都还没有完全弄清人脑机制和人脑思维的运行机制，计算智能想仿也没有明确的途径。

如果你实在不信，小巴再给你讲几个小的故事：