人類詞窮處，AI開生面

語言、文字，都是人類智能的工具，但同時，人類智能也被這種工具所“封印”，所限制。

很久以前，人類就已經意識到自然語言在表達心智時的局限性，所以有“名可名，非常名” “不立文字，直指人心”“此中有真意，欲辨已忘言” “我語言的局限意味著我世界的局限”等妙語。在人類詞窮處，還有別開生面的智慧。

1958年，英籍猶太裔物理化學家和哲學家邁克爾·波蘭尼提出：“人類的知識有兩種。通常被描述為知識的，即以書面文字、圖表和數學公式加以表述的，只是一種類型的知識。而未被表述的知識，像我們在做某事的行動中所擁有的知識，是另一種知識。”他把前者稱為顯性知識，而將后者稱為隱性知識，指那種我們知道但難以言述的知識。

機器學習（Machine Learning）是人工智能的一個重要分支，顧名思義，就是讓機器去學習的一種技術。人工智能通過機器學習，會不會也可產生類似于隱性知識的能力？答案是肯定的。

通過機器學習，人類已經可以窺見那些被“封印”的、僅靠人類語言文字難以傳達的知識。

最近十幾年來，人工智能領域最火爆的一個概念，非“深度學習”（Deep Learning）莫屬。深度學習可以粗淺理解為，設置了很多層人工神經網絡（Artificial Neural Network）的機器學習技術，因這種技術所設置的人工神經網絡層數動輒幾層、十幾層，甚至上百層，所以，辛頓用了“深度學習”來定義這種技術。

深度學習是模擬生物的神經系統建立起來的一種計算模型，它有多層人工神經網絡結構，每層有多個節點（類似于神經元），通過節點之間的連接控制信號的流動。神經網絡可以通過學習來自動識別模式和進行預測，在人工智能領域中得到了廣泛應用，如圖像識別、語音識別、自然語言處理、推薦系統等。

其實，早在20世紀50年代，人工神經網絡就已經是紅極一時的人工智能技術，當時被稱為“感知機”。然而，這種新興技術卻遭到了當時的學術權威馬文·明斯基等人嚴酷的學術攻伐，被罵得“熄了火”，相關研究者在業界幾乎無法立身。

最近十幾年來，辛頓教授和他的學生楊立昆、約書亞·本吉奧（Yoshua Bengio）等人，復興了人工神經網絡技術，并給它換了個馬甲，叫作“深度學習”。深度學習已經成為機器學習技術一個最重要的分支，而辛頓也被稱為“深度學習之父”。

有一種知識，人類往往囿于自身的局限，既無法感受，又無法用語言表達其意象。人類受困于“所知障”，覺得它不可思議，但機器卻能夠明白。

人工智能通過深度學習，已經可以通過概率模型來捕獲一些高深的，但人類理解不了或暫時理解不了的知識，這種知識姑且也稱之為“隱性知識”。

比如，2020年，麻省理工學院（MIT）一個項目組，用深度學習模型，發現了一種原本用來治療糖尿病的分子，它是一種超級抗生素，被取名為Halicin。

人工智能到底是如何發現這種本來用于治療糖尿病的藥物的屬性和抗菌能力間的關聯，就連麻省理工學院這個人工智能的發明者也搞不懂，因為這些屬性并不符合通常的規則。而人工智能卻通過深度學習，摸索出了人類無法發現的關聯。

或許是出于敬畏，科學家給這種人工智能發現的新藥最初命名為Halicin，因為在科幻電影《2001太空漫游》里，那個產生自我意識的超級人工智能，代號為HAL9000。