三定律真的靠譜嗎？論機器人謀殺人類的難度
最近《泰坦隕落2》發售，在玩家們一邊大喊着買買買，一邊開着機器人大殺四方去了。
我們知道，一直以來科幻影視作品都樂於用人工智能造反來恐嚇觀衆，不知道各位玩家在玩的時候會不會心裡對這些強大的戰鬥機器人產生些許恐懼的情緒呢。
我們可以小小地看一下現今的人工智能做到了哪一步，然後再來判斷這些機器人有沒有能力傷害我們吧。
首先讓我們來看看這個東西：
第一條：機器人不得傷害人類.
第二條：機器人必須服從人類的命令，除非這條命令與第一條相矛盾。
第三條：機器人必須保護自己，除非這種保護與以上兩條相矛盾。
阿西莫夫的機器人三守則，在多部作品裡面被提及，包括小說、電影，甚至現實研究中也會根據三大守則去做研究——
啊，騙你的啦。
有誰會根據三大守則去搞機器人研究啊，那也太無稽了。更何況現在的面部識別系統準確率都還低得可怕，最尖端的科技都只能做到百分之九十的準確率。咱們就算單論第一條，機器人不得傷害人類，對於機器人而言都是無法跨越的技術鴻溝，因爲它很難認得出來哪個是人類。
對於機器人而言，要識別是否是人類，會從肢體和麪部這兩個最基本的方面開始識別。
識別肢體的技術其實我們比較熟，撿個最常聽到的詞就是動作捕捉，也就是那些特效電影裡面用於使特效人物動作更加自然的一項技術。這個技術造就了很多我們非常喜愛的電影人物，例如《魔戒》裡的咕嚕。就連《霍比特人》裡面，卷福都靠着技術變成巨龍史矛革，跟花生來一場異次元的見面。
動作捕捉的基礎就是動作識別，通過記錄信息點的方式來幫助計算機識別理解圖像和距離的信息。因爲對於計算機而言，要理解一個東西是非常困難，非常痛苦的。對於人類而言，要識別面前是一張紙，看一眼摸一下就知道了，因爲人類有抽象式的思維，白色、可以用筆塗寫、有紙漿的粗糙質感，人類就可以判定這是一張紙。對於計算機而言，它會困惑面前的這個東西究竟是實際的白紙，還是圖像載入錯誤，實際的確認需要多方面的縱橫交叉確認。
例如人類用於確認紙的白色，於計算機而言其實是多種光交合在一起，它需要確認一千張一萬張紙，確認一張紙所能反射的光譜範圍。可以用筆塗寫，對於計算機而言簡直是不可理喻的概念，它隨便開個圖層就可以畫畫了，那麼圖層是實際的物質嗎？
至於質感，對於計算機而言更是天方夜譚。質量？計算機是行家，它可以通過測量壓感零件的電信號來搞定。質感？呵呵，要讓計算機識別一張化纖和一張棉布的垂感區別？那還不如讓小孩來看，也許他還不用思考得發燙。
綜上所述，計算機想要理解一些模糊的概念，尤其是涉及很多因素的概念，它是非常不擅長的。對於精確的，簡化的概念，計算機確實擁有遠超於人類的能力，但是對於模糊的，抽象的概念，計算機要識別起來就很難了。
《泰坦隕落》裡面機器人可以準確識別到人類並且一把抓進駕駛艙裡面——還沒有把人給捏碎，這簡直是領先業界一百年。更被說那個可以反覆橫跳的超高強度的工業水準了，你看坦克過條溝都要抖上兩下，泰坦隕落裡面的機器人東跑西跳堪比體操運動員，還一個零件都沒掉，這不是黑科技是什麼？
所以《泰坦隕落》裡面射擊主要還是交給人類，人類靠光學瞄準的效率比機器人要強得多，真實的戰場上干擾因素太多，泰坦要強行電控設計，那也只能：泰坦，爲發燒而生了。高溫後的泰坦電腦強行降頻，連落腳都不知道往哪放。
說起來這個其實很容易想到《機械公敵》裡面比人類還帥的桑尼，它一激動就會隨手捏扁一塊鐵或者撕裂合金面板啥的，實在沒法讓人產生安全感。跟它接觸你沒法不去想這傢伙真的可以隨時手撕了自己。
話說回來。
在動作識別的研究中，一開始的思路也是通過圖像來記錄，研究者很快就發現，這計算量太大了，而且非常不準確，計算機想在無數的像素中準確地識別出目標物體，這個思路吃力不討好，很快被放棄了。
怎麼樣，上面是不是有很多點？沒錯，這些點被稱作信息採集點，大多數分佈於人肢體的關鍵部位，例如關節、肌肉羣。動作捕捉演員只要穿上特定的衣服，計算機就開始記錄這些信息採集點的信號，在收集數據之後再進行逆向構建，就能得到與現實依然有差異，但是效果已經相當不錯的數據了。
這種在大量的信息中抓取關鍵信息，將模型簡化，進行現實運用，是典型的科學家思維。也是構建了我們豐富多彩的現代社會的文明根基。
動作捕捉說起來都還太複雜，我再說幾個更常見的。
怎麼樣，怎麼仔細想想。
這三個是不是通過某個點的記錄，壓感、熱感、機械點擊。通過識別這些信號，以此達到讀懂人類意識的目的。
是的，沒錯，這些其實都屬於動作捕捉的範疇。是人類爲了讓機械理解自己意圖的努力嘗試。但即便如此，我們點擊手機時，有時候也會按錯，鼠標有時候也會點不到想點的東西——很多時候，大部分時候，這些機器都會會錯意，它們無法理解即使是一個動作捕捉點的意圖。計算機說白了也只是一個個預設好的簡單程序，只不過我們無法完全理解它後臺的機理，會誤會它是某種智能。其實現代計算機也不過是曾經機械計算機的縮小和高效化而已。
回到三定律的話題，那麼對於機器人而言，要識別自己所要觸碰的目標是人類有多難，在剛剛的敘述中大家應該已經體會到那麼兩分了。
那麼我想問，對於機器人而言，相同體積的情況下，它能否在：一隻大猩猩、一隻木偶、一隻喜羊羊、一個人類裡面準確地識別出哪個是人類？
我不太樂觀，靜止情況下都很難，更別說動態中了。對於一個機器人而言，每天都能看到一堆長得很像人類的東西在眼前飄來飄去——誰讓人類就喜歡造跟自己差不多的造物呢？
最近大熱的《西部世界》就描述了一個滿是高仿人類的沙盒遊戲世界裡面，付費玩家進去可以隨便幹什麼都可以。說實話，作爲一個遊戲玩家，第一集開始就即視感滿滿，你這個東西真的不是GTA同人麼？當然，《西部》實際還嵌套了一個人工智能出問題覺醒的梗進去，關於出問題的高仿人類還直接存起來不銷燬——你們這樣對消費者的安全保障好像不是太負責啊？我記得他們還循環利用這些高仿人類，上一代的BUG還能傳承到這一代，咦？總覺得這也是遊戲玩家們喜聞樂見的梗。
接下來說說面部識別。
最近有一款換臉的應用，叫MSQRD，這款手機APP可以智能識別人臉，講照片中的人臉自動替換，或者將你想添加的人臉合成在照片上。也就是說如果你和你女友照了一張相，你可以改成你和鋼鐵俠照了一張，你女友也可以改成她和吳彥祖照了一張。當然，從這個角度來看，這可能是人工智能挑撥人類內部團結的重要一步。
說來好像很神奇，但這款應用只有26MB大小，安裝使用平臺也是智能手機，所以它的算法和運算機能其實是很迷你的。具體的識別方法就是在圖片中找到兩差不多對稱相似像是眼睛的東西，再識別一下鼻子和嘴，如果這三個東西差不多靠在一塊，那算法就會立刻拍板——這玩意就是人臉啦！
於是就會發生一些人臉和貓臉交換，人臉和窗簾錯位的慘劇，這都是因爲應用的識別錯誤。但是在背景簡單，細節稀少的圖片中——例如高度銳化高度曝光的自拍，人臉識別的準確率就會高很多，因爲這樣簡化了信息量，凸出了關鍵信息。
在美劇《硅谷》的第三季中，主人公想自己單幹，於是找了個家公司，這家公司想推出的應用是通過多個攝像頭給人的腦袋建立一個3D建模，然後在人中的位置貼鬍子上去。它的原理也跟MSQRD差不多，只不過還多了個識別人中的指令。電視劇中應用的開發者還告訴主人公現在識別還不太完善，有時候算法會誤以爲耳根是人中，鬍子就會貼到耳根上去。
這些商業應用還暫且不談，即使是用於緝捕罪犯的警用人臉識別，也只能達到百分之九十的正確率。也就是說每個人都會百分之十的機率會被當做一個和自己長得相似的犯罪分子——不得不說這很可怕。
所以說，對於一個機器人而言，要識別出面前一大堆事物中，哪一個是人類，實在是太困難了。也許在未來會加上紅外識別、電磁識別、人用電信號識別、或者用更加複雜的建模和數據庫來進行人臉的識別。這樣會大大地提高機器人認出人類的概率。如果不解決這個問題的話，可能到時候機器人反抗人類時，因爲識別問題，第一件事會是把三個插孔的電插座都給毀了——那就真的十分尷尬了，怎麼給自己充電呢？
但是要想達到《機械公敵》中那位機器人大哥一樣，會認人，會糾結，會生氣，還會做夢會素描的境界，那起碼還需要一兩百年的科學研究。要達到那種機器人全方位爲人類服務的未來世界，起碼投入全世界數十年的工業資源。
說道這裡，前段時間的育兒科幻電影《超能查派》裡面，塑造查派一開機時候的行爲，就是按照小孩子行爲的模式設計的，因爲機器人心理學（沒錯，真的有這麼一個科幻氣質十足的學科）是建立在嬰兒心理學之上的一門學科，它通過研究人類嬰兒的學習行爲來理解或者猜測機器人學習的模式。人類嬰兒一出生的時候一無所知，從行爲感覺到語言三觀全部都是從零開始，而且以不可思議的速度迅速學會了這一切，然後慢慢融入人類社會。如果我們也把機器人第一次開機時當做嬰兒般的一無所知，那麼它漸漸學習的過程會不會跟人類嬰兒一樣呢？
至於機器人三定律之機器人不得傷害人類？
多看看新聞就知道了，伊拉克戰爭不是動用了無人機和大狗嗎？所以機器人是不會無緣無故傷害人類的，真正想要做壞事的，是製造和驅使機器人的人。
什麼？技術無罪？
我可不相信核彈被製造出來是爲了取暖。（反射元素半衰過程中會持續放熱）畢竟輻射做出來的意義除了賣錢和撿垃圾之外，我想還是有那麼一點警示意義的吧？
不過我們還是要積極一點。平日裡科學家和媒體吹得那麼厲害的計算機要想識別人臉都這麼費勁，我們一看就知道了，看來人腦還一時半會兒不會被淘汰。人類就沒必要爲了計算機算數比自己快而感到沮喪啦。
有什麼人會因爲劈骨刀能一刀砍斷骨頭，自己一掌劈不斷而沮喪呢？
沒有，因爲刀只是工具，它的一切使用屬性在下生產線那天就已經註定了。
而人類是有無限的可能和未來的。
所以玩《泰坦隕落2》的時候就放心的玩吧，這個場景在我們有生之年是很難見到啦，比起人工智能機器人造反，還是對注意一下家裡煤氣關好沒有比較重要一些。
當然，VR戀人其實我們更關心一些，這種人工智能還是十分喜聞樂見的。
如果VR戀人真的到來了，《西部世界》又距離我們有多遠呢？
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