李世石和AlphaGo第一場比賽前，好幾個朋友問我，人機(jī)大戰(zhàn)誰會是最后的勝利者？
我略懂一些圍棋規(guī)則，但距離業(yè)余棋手都差的很遠(yuǎn)；對于AlphaGo的深度學(xué)習(xí)和蒙特卡洛樹搜索，更是一竅不通。外行人預(yù)測比賽的勝負(fù)，沒有辦法依靠理智的分析，更多是自身情感的一種表達(dá)。
我支持李世石，因?yàn)槲液退瑢儆谌祟愡@個陣營。但我對AlphaGo也很尊敬，幾個月前還只能戰(zhàn)勝歐洲冠軍，如今已經(jīng)能夠達(dá)到和李世石同場競技的水平，它的進(jìn)步是有目共睹的。目前AlphaGo已經(jīng)2:0領(lǐng)先，即便李世石能夠逆轉(zhuǎn)成功，也只能暫時性地挽回一些尊嚴(yán)。經(jīng)過不斷地深度學(xué)習(xí)和邏輯算法上的提升，人工智能在圍棋領(lǐng)域擊敗所有的人類高手，也只不過時間的長短問題而已，這一天遲早會到來。
從理智上說，我們可能都清楚這一點(diǎn)。但我們還是期望，這個時間來得越晚越好。
“人工智能”這個概念，在1956年才第一次被提出，到今年正好是一個甲子。但隨著這次人機(jī)大戰(zhàn)的進(jìn)行，我們愈發(fā)感覺到人工智能咄咄逼人的態(tài)勢。很少有一種科學(xué)技術(shù)，讓我們有如此復(fù)雜而糾結(jié)的情緒。
人工智能是在向人類大腦致敬
250萬年前，熱帶非洲的氣候開始惡化，冰期從北半球襲來。隨著氣候更加干旱，非洲的稀樹大草原逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)楣嗄敬蟛菰?，環(huán)境的改變導(dǎo)致大部分的南方古猿消失。但也有一些南方古猿成功適應(yīng)了新的環(huán)境并生存下來，并在日后進(jìn)化成為了人類。
人類能夠從自然界殘酷的生存競爭中成為佼佼者，依靠的是聰明才智和不斷學(xué)習(xí)的能力，同時，人類還能夠模仿其它生物的長處并制成工具，為己所用。
現(xiàn)在，人類的足跡已經(jīng)遍布整個地球，所有生物的長處也被人類模仿完畢。直到這時人類才發(fā)現(xiàn)，自己那顆智慧的大腦才是世界上最精密的儀器，是最值得模仿的東西。
隨著人工智能的不斷發(fā)展，在某些領(lǐng)域里已經(jīng)趕上甚至超越了人腦的水平。在20年前的1996年，當(dāng)時由IBM公司研發(fā)的“深藍(lán)”挑戰(zhàn)國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，在6局比賽中以2:4敗下陣來，但在一年以后，“深藍(lán)”卷土重來，并且以3.5:2.5復(fù)仇成功。
隨著李世石兩次的投子認(rèn)負(fù)，圍棋這塊領(lǐng)域眼看也要被人工智能攻克。但即便如此，人工智能目前也只能做到模擬人腦當(dāng)中某一部分的思維功能，尚不能把人腦的所有功能都整合起來。從這個角度上說，人工智能仍然處于不斷追趕人腦的過程當(dāng)中。
在這個過程中，真正令我感到驚嘆的不是科技的進(jìn)步，而是我們大腦的精細(xì)程度。人工智能只有在運(yùn)算速度超過人腦幾千萬甚至上億倍的情況下，才能從量變積累到質(zhì)變，在棋類游戲中和人腦同等水平地競技。所謂“棋逢對手將遇良才”，只有深藍(lán)和AlphaGo這樣的人工智能，才能顯出我們那一公斤多的大腦里，蘊(yùn)含著多少的能量。從這個意義上說，人工智能的每一次進(jìn)步，都是在向我們的大腦致敬。
人工智能會不會有一天完全取代人腦？
未來的事情很難說，但至少目前來看還不太可能。人工智能的瓶頸，不是在于前面提及的整合人腦的各種功能，而是在于另一個問題。
在各國的網(wǎng)絡(luò)論壇上，曾經(jīng)流傳過這樣一個謠言：1989年，蘇聯(lián)著名國際象棋冠軍尼古拉·古德科夫于莫斯科挑戰(zhàn)一臺巨型電腦，雙方整整鏖戰(zhàn)了6天，記分牌上顯示出3：0，人類大師連勝三局。裁判示意增賽一局，給電腦一個挽回“面子”的機(jī)會。古德科夫春風(fēng)得意，頻頻揮手向觀眾致意。電腦的指示燈不停閃動，似乎十分惱怒。隨著開局哨聲鳴響，電腦先下第一手，古德科夫看也不看，伸手去抓他的棋子……一聲慘叫驚呆了場上觀眾，人們看到古德科夫重重地倒在金屬棋盤上，身上冒出縷縷青煙。賽場一片混亂，工作人員立即切斷電源。等到醫(yī)生趕到時，這位前全蘇冠軍早已斃命身亡。警方認(rèn)定，這部殺人電腦在輸棋后惱羞成怒，自行改變了程序，向棋盤釋放強(qiáng)大的電流，故意擊殺了對手。
這個謠言一度十分流行，在很多科幻小說中，也描繪過類似的場景。這個虛假的故事當(dāng)中真正可怕的不在于人工智能所采用的如此殘忍的方式，而在于人工智能竟然能夠有自己的情緒！有情緒，就意味著人工智能有自我的意識存在，它（或者這個時候已經(jīng)應(yīng)該稱之為“他”了）能夠把自己和外界的其它事物區(qū)分開來，并且根據(jù)自我和其它事物之間的互動，在邏輯和算法之外找到新的反應(yīng)方式。
人腦具有兩種反應(yīng)方式，一種基于理智，另一種基于情感。如果是理智，我們還可以為它涉及邏輯和算法，但對于情感來說，我們有時候都很難用言語去描述某種體驗(yàn)，更不要說去把它邏輯和算法化了。
即使真的有一天，人工智能可以達(dá)到實(shí)現(xiàn)自我意識，去模擬人類的情感，可以想見的是，它也不能夠達(dá)到人類情感本身的效果。因?yàn)槿绻阒?，一個人對你熱情不是因?yàn)樗l(fā)自內(nèi)心的情感流露，而是算法告訴他這種對待你的方式會讓你最舒服。這個時候，你還會感覺舒服嗎？
每個人大概都希望人工智能可以越來越進(jìn)步，讓我們的生活品質(zhì)更高。但同時，我們又希望可以給自己的內(nèi)心留出一份情感的空間，能夠不被任何東西（包括人工智能）所干擾。這種矛盾的心態(tài)，才是每次人機(jī)大戰(zhàn)，都如此引人關(guān)注的根本原因。
我們能從AlphaGo身上學(xué)到什么？
賽前，很多圍棋界的大師都預(yù)測這場人機(jī)大戰(zhàn)，李世石會是壓倒性的優(yōu)勢。原因很簡單，他們覺得人工智能擺脫不了預(yù)先設(shè)定好的算法套路，只要摸清人工智能的套路，就可以以此為突破口擊敗AlphaGo。
我雖然支持李世石，但僅僅是因?yàn)閭€人情感的表達(dá)。在固定套路這個問題上，我不認(rèn)為人腦可以占據(jù)優(yōu)勢。甚至，還有可能是劣勢。
因?yàn)?，我們?nèi)祟惖拇竽X也有固定套路的問題，更準(zhǔn)確的一個說法，叫做思維定勢。最簡單的例子，就是“一朝被蛇咬，十年怕井繩?！?/span>
很多時候，我們并不能夠意識到自己的思維定勢，而即便我們意識到了，也不意味著可以解決。類似焦慮癥、抑郁癥這些問題，就算我們很想改變，也往往由于不能擺脫自己潛意識中的思維定勢，讓改變變得困難。
第二場比賽的過程中，我記得羅洗河九段在AlphaGo走了某一手棋的時候評價：“這手棋原來都被認(rèn)為是俗手，但現(xiàn)在下這個的比較多，認(rèn)為是比較不錯的下法?！北M管普遍認(rèn)為，人腦比人工智能更靈活，但職業(yè)棋手一樣存在思維定勢的問題。而且這種思維定勢一旦形成就很難改變，只要一招棋被大多數(shù)人認(rèn)為是“俗手”，那么這個下法可能就一直不被職業(yè)棋手所采用。直到某一位棋手偶然間下了這么一招棋，并且還依靠它獲得了優(yōu)勢，棋手們才可能重新來審視這個原來被認(rèn)為是“俗手”的下法。
兩場比賽中，AlphaGo都下了很多傳統(tǒng)意義上被認(rèn)為是“俗手”的棋，這導(dǎo)致了在布局階段，棋手們普遍認(rèn)為人工智能處于劣勢。但是，AlphaGo無一例外都贏下了對局，而且根據(jù)AlphaGo的工程師介紹，在兩盤比賽中，AlphaGo對于局勢的判斷始終是認(rèn)為自己占優(yōu)，而不像大多數(shù)棋手認(rèn)為的那樣開局階段人工智能處于不利的局面。這意味著AlphaGo可能有著不同于職業(yè)棋手的判斷局勢的方式，而且，從結(jié)果來看，這種方式可能更好。
一個人，對于某一件事情，可能只存在一種固定的思維定勢。但得益于巨大的存儲容量和飛快的運(yùn)算速度，人工智能或許可以同時存在多種思維和判斷的模式。并且，由于人工智能沒有情感，不會受到情緒的影響，要想從一種思維定勢轉(zhuǎn)換到另一種就會非常方便，也許幾分鐘的時間就可以做到。而人類的大腦，要改變一個思維定勢，可能需要幾個月，甚至幾年的時間，不是五局棋之內(nèi)就能完成的。
人工智能盡管在模仿和學(xué)習(xí)人類大腦的思維方式，但它又不完全像人腦（幸好不是，否則人類的情感空間也要失守了）。所以對于人腦來說，和人工智能的對局，能夠讓我們意識到自己的局限所在。正如古力九段在評價AlphaGo的時候說：“值得偷師學(xué)幾招，現(xiàn)在看來AlphaGo對圍棋的理解突破了很多局限性?！?/span>
意識到了自己的局限，就意味著有了更進(jìn)一步的可能性。
1997年，“深藍(lán)”擊敗卡斯帕羅夫，意味著國際象棋已經(jīng)被人工智能攻克。但國際象棋并沒有因此而消沉，相反，學(xué)習(xí)國際象棋的人數(shù)、比賽的數(shù)量、選手的水平都有很大幅度的增長。現(xiàn)今排名第一的人類國際象棋選手馬格努斯·卡爾森就曾和人工智能一起訓(xùn)練，并且被認(rèn)為是所有人類國際象棋選手中最接近電腦的一個。他還是有史以來評分最高的人類國際象棋大師。
“深藍(lán)”和卡斯帕羅夫的對決，不僅提高了國際象棋的知名度，“深藍(lán)”的獲勝還意味著人工智能可以更好地模擬國際象棋的比賽，從而提供給國際象棋教學(xué)更多的數(shù)據(jù)分析內(nèi)容和分析角度。新手們可以借助人工智能龐大的數(shù)據(jù)庫，站在巨人的肩膀上學(xué)習(xí)國際象棋。只要在兩位選手對戰(zhàn)的時候，保證是人類即可。
即使這一次李世石0:5完敗，他和AlphaGo的比賽對于圍棋的發(fā)展也絕對是一件有歷史意義的事情。
人工智能一直在模仿和學(xué)習(xí)人腦，但人腦一樣可以通過人工智能的龐大數(shù)據(jù)和飛快運(yùn)算來更好地學(xué)習(xí)、提高自己，因?yàn)槿斯ぶ悄芾锩娲鎯Φ?，都是千百年來人類智慧的精華。
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