人工智能已经能写文章、做视频、解数学题，也能协助完成一些过去费时费力的任务。它能帮普通人跨过哪些门槛，做成什么事？

保家卫国、救死扶伤、攀登科学高峰，都是人们心中的英雄之举，背后离不开专业训练、判断与协作。通过创业开发工具帮助别人，也需要发现真实需求。人工智能无法替人承担责任，却能帮助人处理资料、探索方案和呈现信息。它能帮到什么程度，还要看它怎样完成任务。

人工智能并非完整复制人脑，而是让计算机在特定任务中模拟人的部分思维或行为。一条研究路线侧重外在结果，只看机器能否完成任务，不要求它按人的方式思考。如今常用的人工智能产品大多如此。它们可以给出符合要求的答案，但我们往往难以看清答案如何产生，也不能保证它们面对新问题时始终可靠。另一条路线侧重内部机制，尝试让机器的运作更接近人脑，目前仍处于探索阶段。

判断人工智能能否帮人做事，除了了解它怎样完成任务，还要看它实际能完成哪些任务。早期的一些人工智能系统主要依据预设规则处理特定工作。如今的模型已能参与多步推理，协助完成更复杂的任务，但遇到跨领域、长步骤的问题，仍需要人监督和核验。至于让机器独立解决黎曼猜想这类长期未解的难题，目前还是对未来技术的期待。眼下，写作和问答等任务中已经有普通人可以使用的大模型应用。

这些应用多以语言大模型为基础。语言大模型通过学习海量文本，获得一定的文本理解、内容生成和推理能力。训练这类通用模型需要大量数据、算法和算力，成本很高。但开发具体应用不必从头训练模型。开发者可以调用已经训练好的语言大模型，把这些能力用于作文批改等具体问题。训练模型与使用模型的门槛不同，这为个人开发者提供了机会。

一位年轻开发者上学时不擅长写作，也缺少足够的指导。他从自身的写作困扰中发现了许多学生共有的需求，一些教育资源相对不足地区的学生也面临类似问题。于是，他借助已经训练好的大模型开发作文批改工具。学生拍下作文后，工具先通过文字识别技术将手写内容转成文本，再调用大模型分析错别字、语句和结构，给出修改建议。 

作文批改工具主要借助大模型给出修改建议。有些任务还需要查询信息、操作外部服务，仅有文字建议就不够了。智能体是以模型为核心、能够分解任务并调用工具的人工智能系统。它会根据执行结果决定下一步做什么。以安排旅行为例，大模型可以列出行程。智能体在接入订票和酒店服务、获得用户授权后，还可以查询班次与价格，按确认的安排完成预订。执行时，它必须遵守预算和时间等约束。否则，只按“终身难忘”理解需求，就可能提出价格达数百万元的太空旅行方案。

面对尚不清楚哪种方法可行的问题，研究者还可以让多个智能体同时探索不同路径，再比较结果。以解一组线性方程为例，不同智能体可以分别尝试加减消元、代入和行列式等方法。方程组只是便于理解并行探索的简单例子，前沿数学问题远比它复杂。OpenAI曾发布针对纳维·斯托克斯方程存在性与光滑性问题的证明稿，称研究中使用大量智能体探索不同方向。证明能否成立，仍需数学界独立核验。人工智能扩大了探索范围，也让结果验证变得更加重要。

数学问题可以让智能体在计算机中探索不同思路，搬运、巡检等任务却要求人工智能在现实环境中行动。这就需要能感知周围环境并执行动作的机器人。如何让机器人适应变化的环境，是研发中的难点。过去主要由人设计机器本体和控制模型，再根据试验反馈修改。如今，部分训练过程能让机器人在模拟或实际环境中试错，利用反馈数据调整模型，逐步改进行为。不过，面对陌生环境，机器人仍可能失误。能在演示中完成某个动作，也不代表它能适应所有场景。

让机器人在各种陌生环境中可靠工作仍很困难，面向特定任务的无人系统却已在一些场景中应用。无人机和无人艇都需要在现实环境中感知、移动和执行任务。在部分系统中，人工智能用于辅助环境感知、路线规划和多设备协同。例如，有的无人机集群能在单机失联后重新分配任务，部分无人艇可借助传感器和导航系统执行海上任务。这些设备让人能够通过设计、操作和指挥参与一些原本需要进入高风险现场的任务，判断与监督仍由人负责。

而在医疗领域，计算机视觉则可以帮助医生辨认人体内部的结构。它能够辅助识别和分割CT、磁共振影像中的脑血管等结构，并将影像切片重建为三维图像。医生由此可以更直观地观察相关部位，也能向患者说明治疗方案。影像工具减轻了理解复杂结构的负担，诊断和治疗决策仍由专业人员负责。 

从作文批改到数学探索、无人系统和医学影像，人工智能可以帮助人处理资料、探索方案、执行任务和呈现复杂信息。它降低了这些具体环节的门槛，却不能免除专业训练，关键判断、结果核验和责任仍需由人承担。知识比过去更容易获得，个人时间与社会资源却依然有限。普通人需要从自己的兴趣和经历出发，保持开阔的眼界，客观认识长处与短处，并敢于尝试新技术。找到值得解决的问题，借助工具付诸行动，再对结果负责，便是跨过门槛、做出有价值之事的开始。 

（本文整理自第980期首都科学讲堂）

审核专家：房超

北京亦庄人工智能研究院执行院长兼首席科学家

华中科技大学教授‍