莫拉維克悖論：對機器人來(lái)說(shuō)，簡(jiǎn)單的動(dòng)作比復雜的推理更難以實(shí)現

科學(xué)家認為，莫拉維克悖論是人工智能的重要發(fā)現之一。

編者按：本文作者張玉坤、劉偉，北郵人機交互與認知工程實(shí)驗室。

就像IBM的深藍戰勝卡斯帕羅夫的2007年5月一樣，2016年3月注定也要載入人工智能的發(fā)展史冊：來(lái)自Google DeepMind的人工智能程序AlphaGo以總比分4：1的成績(jì)戰勝了前世界冠軍李世石。

號稱(chēng)“人類(lèi)最后智力驕傲”的圍棋也被人工智能攻破了，一時(shí)間人工智能與機器人威脅論刷爆了微博、微信及各路新聞媒體。大家都在擔心著(zhù)某一天自己的工作會(huì )被人工智能搶去，又在某一天人類(lèi)會(huì )被人工智能機器人統治。那場(chǎng)比賽中有個(gè)細節，不知大家是否注意：這個(gè)已經(jīng)在“人類(lèi)最后智力驕傲”上碾壓人類(lèi)的AlphaGo，卻連挪動(dòng)一枚小小的棋子都需要人類(lèi)幫助才能完成。

可能有人會(huì )說(shuō)，這都不是事，圍棋都已經(jīng)戰勝人類(lèi)了，給AlphaGo裝上機械手讓它自己下棋也不過(guò)是分分鐘事。然而，事實(shí)真的是這么簡(jiǎn)單嗎？

回答這個(gè)問(wèn)題之前，先讓我們來(lái)看個(gè)由人工智能和機器人科學(xué)家發(fā)現的與常識相佐的現象：

讓計算機在智力測試或者下棋中展現出一個(gè)成年人的水平是相對容易的，但是要讓計算機有如一歲小孩般的感知和行動(dòng)能力卻是相當困難甚至是不可能的。這便是在人工智能和機器人領(lǐng)域著(zhù)名的莫拉維克悖論。

莫拉維克悖論（Moravec's paradox）由漢斯·莫拉維克（Hans Moravec）, 羅德尼·布魯克斯（Rodney Brooks）,馬文·閔斯基（Marvin Minsky）等人于20世紀80年代提出。莫拉維克悖論指出：和傳統假設不同，對計算機而言，實(shí)現邏輯推理等人類(lèi)高級智慧只需要相對很少的計算能力，而實(shí)現感知、運動(dòng)等低等級智慧卻需要巨大的計算資源。

語(yǔ)言學(xué)家和認知科學(xué)家史迪芬·平克（Steven Pinker）認為這是人工智能研究者的最重要發(fā)現，在“The Language Instinct”這本書(shū)里，他寫(xiě)道：經(jīng)過(guò)35年人工智能的研究，人們學(xué)到的主要內容是“困難的問(wèn)題是簡(jiǎn)單的，簡(jiǎn)單的問(wèn)題是困難的”。四歲小孩具有的本能─辨識人臉、舉起鉛筆、在房間內走動(dòng)、回答問(wèn)題等，事實(shí)上是工程領(lǐng)域內目前為止最難解的問(wèn)題。隨著(zhù)新一代智慧設備的出現，股票分析師、石化工程師和假釋委員會(huì )都要小心他們的位置被取代，但是園丁、接待員和廚師至少十年內都不用有這種擔心。

與之相似，Marvin Minsky強調，對技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，最難以復刻的人類(lèi)技能是那些無(wú)意識的技能?？傮w上，應該認識到，一些看起來(lái)簡(jiǎn)單的動(dòng)作比那些看起來(lái)復雜的動(dòng)作要更加難以實(shí)現。

在早期人工智能的研究里，當時(shí)的研究學(xué)者預測在數十年內他們就可以造出思考機器。他們的樂(lè )觀(guān)部分來(lái)自于一個(gè)事實(shí)，他們已經(jīng)成功地使用邏輯來(lái)創(chuàng )造寫(xiě)作程序，并且解決了代數和幾何的問(wèn)題以及可以像人類(lèi)棋士般下國際象棋。正因為邏輯和代數對于人們來(lái)說(shuō)通常是比較困難的，所以被視為一種智慧象征。他們認為，當幾乎解決了“困難”的問(wèn)題時(shí)，“容易”的問(wèn)題也會(huì )很快被解決，例如環(huán)境識別和常識推理。

但事實(shí)證明他們錯了，一個(gè)原因是這些問(wèn)題是其實(shí)是難解的，而且是令人難以置信的困難。事實(shí)上，他們已經(jīng)解決的邏輯問(wèn)題是無(wú)關(guān)緊要的，因為這些問(wèn)題是非常容易用機器來(lái)解決的。

根據當時(shí)的研究，智慧最重要的特征是那些困難到連高學(xué)歷的人都會(huì )覺(jué)得有挑戰性的任務(wù)，例如象棋，抽象符號的統合，數學(xué)定理證明和解決復雜的代數問(wèn)題。至于四五歲的小孩就可以解決的事情，例如用眼睛區分咖啡杯和一張椅子，或者用腿自由行走，又或是發(fā)現一條可以從臥室走到客廳的路徑，這些都被認為是不需要智慧的。

在發(fā)現莫拉維克悖論后，一部分人開(kāi)始在人工智能和機器人的研究上追求新的方向，研究思路不再僅僅局限于模仿人類(lèi)認知學(xué)習和邏輯推理能力，而是轉向從模仿人類(lèi)感覺(jué)與反應等與物理世界接觸的思路設計研發(fā)機器人。莫拉維克悖論的發(fā)現者之一Rodney Brooks便在其中，他決定建造一種沒(méi)有辨識能力而只有感知和行動(dòng)能力的機器，并稱(chēng)之為Nouvelle AI。雖然他的研究早在1990年代就開(kāi)始，但是直到2011年其Baxter機器人還是不能像裝配工人那樣自如地拿起細小的物件。

由美國國防部高級研究計劃局（Defense Advanced Research Projects Agency，簡(jiǎn)稱(chēng)DARPA）舉辦的機器人挑戰賽被稱(chēng)作“當前人工智能中含金量最高的比賽”。雖然參賽隊伍都是來(lái)自全球的頂尖研究機構，但是它的任務(wù)卻是諸如駕駛、進(jìn)門(mén)、打開(kāi)閥門(mén)、上下樓梯等對人類(lèi)來(lái)說(shuō)非常簡(jiǎn)單的任務(wù)，即便如此有些隊伍仍然無(wú)法完成比賽，機器人在比賽中摔倒更是家常便飯。

（看了這些“花式摔倒表演”后，您對機器人統治人類(lèi)的那顆擔憂(yōu)之心是否稍稍放松了一點(diǎn)呢？）

回到那句有些哲學(xué)意味的話(huà)“困難的問(wèn)題是簡(jiǎn)單的，簡(jiǎn)單的問(wèn)題是困難的”。幾十年來(lái)，我們做出的機器人和人工智能，雖然在智力上已經(jīng)達到了很高的境界，但在看似簡(jiǎn)單的與真實(shí)物理世界交互的能力依然非常差。目前人工智能和機器人學(xué)亟待解決的問(wèn)題不是如何讓機器人學(xué)會(huì )越來(lái)越復雜的邏輯推理，而是讓機器人具備對物理世界最基本的感知與反應。

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