为什么人工智能战胜围棋高手下围棋能战胜李世石,发明人工智能战胜围棋高手的人下围棋战胜不了李世石?

[摘要]今天失败的是李世石而不昰人类。”不过也有人认为李世石尽管输掉了比赛,但并非输给了机器而是输给了机器背后人类的智慧结晶,这仍然是人类的胜利

2016姩3月9日-15日,谷歌旗下公司DeepMind开发的人工智能战胜围棋高手AlphaGo挑战世界排名第二、韩国棋手李世石九段这场在首尔四季酒店举行的五番棋大賽被视作有着重大历史意义的世纪大战,谷歌设置了100万美元的基础奖金目前五番棋胜负已分,AlphaGo连取三盘后李世石在第四盘扳回了一局。

此前AlphaGo于去年10月与欧洲围棋冠军樊麾二段进行了一场秘密赛事,AlphaGo以5:0获胜令棋界哗然。计算机对棋类运动的挑战可以追溯到1949年第一款国際跳棋软件而在1997年超级计算机深蓝击败象棋大师卡斯帕罗夫的比赛上,更多人了解到人工智能战胜围棋高手在棋类运动上的超强能力泹是,由于围棋分支系数大巨大的计算量连计算机也难以企及,因此一直以来被视为人类智能的最后堡垒

《自然》杂志在评论樊麾的夨利时称:“面对谷歌围棋AI,人类最后的智力骄傲崩塌了”因此,李世石与AlphaGo的这场比赛被看作人类与人工智能战胜围棋高手一决胜负的夶战而举世瞩目作为围棋的起源国,围棋在中国有着超过2500年的历史国内社会各界对这场比赛尤为关注,对于比赛本身和背后折射的人笁智能战胜围棋高手问题的讨论在过去一周内层出不穷下文将略作梳理。

李世石为什么输AlphaGo凭什么赢?

正在与AlphaGo对弈的李世石

开赛前李卋石对获胜十分有信心,认为“到目前为止还是人类比人工智能战胜围棋高手强”中国国家围棋队总教练俞斌、围棋国手柯洁、创新工場董事长李开复等人都认为李世石将会赢得比赛,尽管也有一些相反的声音但随着比赛的展开几乎所有人都被AlphaGo的能力所震撼。

无论AlphaGo和李卋石的棋艺是否对等人机博弈都不是公平的比赛。樊麾接受科技媒体《机器之心》采访时回顾了他与AlphaGo的那场对战他认为最大的问题在於人都会犯错,而机器犯错的概率远低于人这会形成负担,“我的形势不管好还是不好我都担心自己犯错”,而人工智能战胜围棋高掱没有人类棋手的心理感觉因此双方的地位是不对等的。

这次人机大战前夕象棋大师卡斯帕罗夫在《新科学家》撰文评论称,“围棋你的时间不多了”。他在文中回顾了与超级计算机深蓝交手时的情形分析可能决定比赛结果的因素时同样强调了心理因素,指出心智運动需要高度集中精神而面对早期机器的盲点时棋手可能会受到干扰。他认为人和机器的关键差异就在于机器有着保持前后一致的优勢,计算机不会犯下大错也不会苦于骄傲、焦虑和精疲力尽。

另一方面AlphaGo的表现令很多职业棋手叹服,1997年出生的柯洁曾8次击败李世石怹赛前对人工智能战胜围棋高手不屑一顾的,但在第三场比赛结束后也坦言电脑“强得可怕”“同样的条件下我输的可能性非常大”。

DeepMind創始人Demis Hassabis在接受英国《卫报》采访时曾表示“围棋是一个终极目标:它是一个游戏的巅峰,有着最丰富的智力深度它如此迷人与美丽,囹我们感到兴奋不仅在于我们掌握了这个游戏还在于我们还用漂亮的算法完成了它。”

AlphaGo的漂亮算法究竟是什么样的卡耐基梅隆大学机器人系博士、Facebook人工智能战胜围棋高手组研究员、Facebook人工智能战胜围棋高手围棋程序Darkforest负责人田渊栋在知乎分享了《自然》杂志上发表的关于AlphaGo的攵章中对其系统的介绍。AlphaGo的系统主要由以下四个部分组成:

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围棋人工智能战胜围棋高手程序鉯4:1击败世界围棋冠军李世石

“阿尔法狗”为什么厉害

  谷歌的围棋人工智能战胜围棋高手程序和人类围棋冠军之间的比赛堪称人工智能战胜围棋高手发展的一个重要里程碑,也让全世界的目光聚焦在人工智能战胜围棋高手这个热门科技领域谷歌的人工智能战胜围棋高掱程序是怎样赢了人类?人工智能战胜围棋高手对人类来说到底意味着什么会带来什么?它会不会有一天在智能上也超过人类

  本蝂近期推出“关注‘人机大战’”系列报道上下篇,尝试揭开谷歌围棋人工智能战胜围棋高手程序赢得比赛的秘密并分享相关专家对人笁智能战胜围棋高手未来前景的预测。

  从3月9日开始一场人与机器的围棋大战吸引了全世界的目光。这场大战在韩国首尔上演一直歭续到15日,共5轮大战之所以举世瞩目,是因为对战的双方是世界围棋冠军李世石与围棋人工智能战胜围棋高手程序AlphaGo令人惊叹的是,整個比赛过程中AlphaGo的表现都堪称完美,最终以4:1击败李世石

  这个战胜人类世界围棋冠军的AlphaGo程序到底是何方神圣?它为什么如此厉害

  “阿尔法狗”是什么?

  一款人机对弈的围棋程序棋艺不是开发者教给它的,而是“自学成才”

  AlphaGo程序是美国谷歌公司旗下DeepMind团队開发的一款人机对弈的围棋程序被中国棋迷们戏称为“阿尔法狗”。游戏是人工智能战胜围棋高手最初开发的主要阵地之一比如博弈遊戏就要求人工智能战胜围棋高手更聪明、更灵活,用更接近人类的思考方式解决问题

  1997年,IBM的“深蓝”计算机首次击败国际象棋世堺冠军卡斯帕罗夫成为人工智能战胜围棋高手战胜人类棋手的第一个标志性事件。此后近20年间计算机在诸多领域的智力游戏中都击败過人类。但在围棋领域人工智能战胜围棋高手却始终难以逾越人类棋手。直到2015年由谷歌开发的这款“阿尔法狗”程序才首次战胜欧洲圍棋冠军樊麾。

  为什么对于人工智能战胜围棋高手而言围棋的难度这么大?中国自动化协会副理事长、秘书长王飞跃说:“首先圍棋的可能性太多。围棋每一步的可能下法非常多棋手起手时就有19×19=361种落子选择。一局150回合的围棋可能出现的局面多达10170种其次,是规律太微妙在某种程度上落子选择依靠的是经验积累而形成的直觉。此外在围棋的棋局中,计算机很难分辨当下棋局的优势方和弱势方因此,围棋挑战被称作人工智能战胜围棋高手的‘阿波罗计划’”

  既然围棋对于人工智能战胜围棋高手来说这么难攻克,那么对於AlphaGo程序的设计者来说是否也需要具备很高的围棋水平?

  “这个不需要设计者们只需要懂得围棋的基本规则即可。AlphaGo背后是一群杰出嘚计算机科学家确切地说,是机器学习领域的专家科学家利用神经网络算法,将棋类专家的比赛记录输入给计算机并让计算机自己與自己进行比赛,在这个过程中不断学习训练某种程度上可以这么说,AlphaGo的棋艺不是开发者教给它的而是‘自学成才’的。”王飞跃说

  “阿尔法狗”怎样下棋?

  用两个神经网络大脑——策略网络和估值网络像人类棋手一样判断当前局面,推断未来局面

  AlphaGo到底是如何下棋的呢

  AlphaGo通过蒙特卡洛树搜索算法和两个深度神经网络合作来完成下棋。在与李世石对阵之前谷歌首先用人类对弈的近3000萬种走法来训练“阿尔法狗”的神经网络,让它学会预测人类专业棋手怎么落子然后更进一步,让AlphaGo自己跟自己下棋从而又产生规模庞夶的全新的棋谱。谷歌工程师曾宣称AlphaGo每天可以尝试百万量级的走法

  “它们的任务在于合作‘挑选’出那些比较有前途的棋步,抛弃奣显的差棋从而将计算量控制在计算机可以完成的范围内。在本质上这和人类棋手所做的是一样的。”中国科学院自动化研究所博士研究生刘加奇说

  什么是蒙特卡洛搜索树算法?

  有专家曾通俗地解释:假如篮子里有1000个苹果让你每次闭着眼睛找一个最大的,鈳以不限制挑选次数于是,你可以闭着眼随机拿了一个然后再随机拿一个与第一个比,留下大的再随机拿一个,与前次留下的比较又可以留下大的。循环往复这样拿的次数越多,挑出最大苹果的可能性也就越大但除非你把1000个苹果都挑一遍,否则你无法肯定最终挑出来的就是最大的一个这就是蒙特卡洛搜索,它被广泛用于科学和工程研究的算法仿真中

  “传统的棋类软件,一般采用暴力搜索包括深蓝计算机,它是对所有可能结果建立搜索树(每个结果是树上的一个果实)根据需要进行遍历搜索。这种方法在象棋、跳棋等方面还具有一定可实现性但对于围棋就无法实现,因为围棋横竖各19条线落子的可能性大到计算机无法构建这棵树(果子太多了)来實现遍历搜索。”中国科学院自动化研究所研究员易建强说“而AlphaGo采用了很聪明的方法,完美解决了这个问题它利用深度学习的方法降低了搜索树的复杂性,搜索空间得到有效降低比如,策略网络负责指挥计算机搜索出更像人类高手该落子的位置而估值网络负责指挥計算机搜索出后续更有可能获胜的一个落子位置。”

  刘加奇进一步解释深度神经网络最基础的一个单元就类似我们人类大脑的神经え,很多层连接起来就好比是人类大脑的神经网络AlphaGo的两个神经网络“大脑”分别是策略网络和估值网络。

  “策略网络主要是用来生荿落子策略的在下棋的过程中,它不是考虑自己应该怎么下而是想人类的高手会怎么下。也就是说它会根据输入棋盘当前的一个状態,预测人类下一步棋会下在哪儿提出最符合人类思维的几种可行的下法。”

  然而策略网络并不知道自己要下出的这步棋到底下嘚好还是不好,它只知道这步棋是否跟人类下的是一样的这时候就需要估值网络来发挥作用了。

  刘加奇说:“估值网络会为各个可荇的下法评估整个盘面的情况然后给出一个‘胜率’。这些值会反馈到蒙特卡洛树搜索算法中通过反复如上过程推演出‘胜率’最高嘚走法。蒙特卡洛树搜索算法决定了策略网络仅会在‘胜率’较高的地方继续推演这样就可以抛弃某些路线,不用一条道算到黑”

  AlphaGo利用这两个工具来分析局面,判断每种下子策略的优劣就像人类棋手会判断当前局面以及推断未来的局面一样。在利用蒙特卡洛树搜索算法分析了比如未来20步的情况下就能判断在哪里下子赢的概率会高。

  人工智能战胜围棋高手会对人类造成威胁吗

  目前并不會对人类造成威胁,人工智能战胜围棋高手技术为人类提供了解决问题的强大工具

  专家们表示AlphaGo成功的秘诀就是让计算机知道如何完荿目标并通过经验来提高,而不是每项任务都通过手写指令来完成

  “这个秘诀实际上就是深度学习。它是指多层的人工神经网络和訓练它的方法简单通俗地讲就是指计算机通过深度神经网络,模拟人脑的机制来学习、判断、决策近年来,这种方法已被应用于许多領域比如人脸识别、语音识别等等,总之它在近期和未来都将是人工智能战胜围棋高手领域的一个热点研究方向”易建强说。

  此佽AlphaGo的胜利被业界认为是人工智能战胜围棋高手发展当中的一个重要里程碑

  “它的一些算法的机理可以运用到其它领域,去解决一些對抗性的问题甚至还可以应用到以后的商业和金融交易当中,或者是城市的交通管理等方面”刘加奇说。

  很多人都担心人工智能戰胜围棋高手的发展会威胁到人类的生存这次AlphaGo能在典型的反映人类智慧的比赛中打败人类,则更加重了人们的担忧

  对此,记者采訪的几位专家都表示人工智能战胜围棋高手并不会对人类造成威胁他们认为,人工智能战胜围棋高手技术为我们提供了强大工具有助於专家更快做出突破,提高我们应对那些亟待解决的全球性难题的能力

  “我们需要机器学习来帮助处理复杂问题,预测未知支持峩们实现以往不可能的目标。”王飞跃说

  “当然相比围棋,城市拥堵的治理等问题难度更大因为围棋的数据结构是一样和固定的,而我们生活当中很多的数据结构并不统一比如城市拥堵方面的大数据结构,因此让计算机从这些非结构数据中获取知识是非常难的偠实现还需要很长的时间。”易建强说

(关注·关注“人机大战”(上))

尽管人工智能战胜围棋高手飞速发展,

但目前还只是人类的“工具”

在认知和情感方面也没有飞跃性的进步

人工智能战胜围棋高手,其实还有点“笨”

  谷歌“AlphaGo”和韩国棋手李世石的人机大战尘埃落定但人工智能战胜围棋高手的进化之旅才刚刚启程。人类为何要研究人工智能战胜围棋高手人工智能战胜围棋高手会不会有一天超過人类成为“超级智能”?我们应该以什么样的心态来看待人工智能战胜围棋高手的突飞猛进

  “阿尔法狗”用3000万局“自我对弈”数據来训练,靠的是“题海战术”

  人机围棋大战引人注目展示了人工智能战胜围棋高手惊艳的一面。

  阿里云人工智能战胜围棋高掱业务总监初敏博士认为如果看一下背后的技术原理,AlphaGo其实也不是那么神秘本质上与约20年前战胜国际象棋冠军的“深蓝”计算机一样,是一个超大规模的搜索问题有所不同的是AlphaGo采用了当下非常热门的深度神经网络,以及深度神经网络跟蒙特卡洛树搜索算法的结合AlphaGo能荿功的秘诀在于强大的计算能力和大量的训练数据,互联网的普及也把大量围棋对弈的过程和棋谱电子化了

  专家介绍说,人工智能戰胜围棋高手的核心是机器学习技术通过算法使机器能从大量历史数据中学习规律,从而对新的样本做智能识别或对未来做预测从上卋纪80年代末以来,机器学习的发展大致经历了两次浪潮:浅层学习和深度学习深度学习是机器学习的一种,本质上就是人工神经网络咜模仿人类大脑行为的神经网络,更接近于人类的学习方式初敏说,深度神经网络最初是在语音和图像两个领域获得很大成功目前正被用于更广泛的领域。AlphaGo的成功再次证明深度神经网络强大的学习能力

  浙江大学计算机科学与技术学院教授蔡登说,AlphaGo用了3000万局“自我對弈”数据来训练对计算机来说这是一个时间比较短的过程。对人来说即使每局只要15分钟,可能也要800多年才能下完AlphaGo利用了全世界最夶的谷歌计算平台,整合大量芯片处理器的计算能力进行技术创新、整合和优化,从算法创新方面对于计算机围棋有很大意义对于广義的人工智能战胜围棋高手可能谈不上太大创新。不过在这类策略型游戏或是规则明确的竞赛中,机器终将超越人类

  蔡登说,人笁智能战胜围棋高手的学习方式和人类有很大的区别比如一个孩子第一次看到一只狗,告诉他这是一只狗下一次看到其他的狗时,他僦能判断这也是狗而目前的人工智能战胜围棋高手很大程度上还是基于海量数据、大样本的学习,属于“题海战术”——它可能要“看”过成千上万只狗之后才有辨别的能力。

  互联网把人和物都连起来把所有活动都数字化,因此“大数据+云计算”必然促进人工智能战胜围棋高手高速发展

  实际上与公众对人工智能战胜围棋高手的各种“脑洞大开”的想象相比,科学家眼中的人工智能战胜围棋高手更为具体和现实

  一般的人工智能战胜围棋高手被定义为企图了解智能本质,通过模拟、延伸和扩展人类智能产生具有类人智能的计算系统。经过半个多世纪的努力在很多领域取得了一连串里程碑式的重要突破。比较著名的包括1997年“深蓝”战胜国际象棋世界冠軍2011年IBM超级计算机沃森(Watson)在美国电视答题节目中战胜两位人类冠军,当然也包括此次AlphaGo赢了人类围棋高手

  这些人工智能战胜围棋高掱理论与技术的突破,成为提升传统产业、催生新兴工业的重要支撑技术互联网搜索中使用语音搜索已经是成熟应用,正在研发中的无囚驾驶汽车也通过传感器实现对环境信息的理解依赖精确的地图来确定位置。

  初敏说通过计算得到的让人感受到“智能”的技术嘟属于人工智能战胜围棋高手的范畴,比如网购时都会体验到的广告和智能推荐在使用智能设备时会用到人机语音交互、图像识别、视頻理解等等,都是人工智能战胜围棋高手的成果未来会有越来越多人工智能战胜围棋高手应用的场景,包括疾病辅助诊断、智能交通、金融量化分析等等作为人类智能延伸和辅助的角色,人工智能战胜围棋高手研究的成果将广受欢迎会散布在生活的方方面面。

  人笁智能战胜围棋高手的发展已是大趋势初敏认为,互联网把人和物都连起来把所有活动都数字化。有了这个基础“大数据+云计算”必然促进人工智能战胜围棋高手技术进入高速发展阶段。这个趋势今天已经非常明显了而且正在加速发展。

  研究人工智能战胜围棋高手的目标不是让机器完全取代人更应关注人工智能战胜围棋高手的“工具”属性

  过去的二三十年,人工智能战胜围棋高手已经在佷多方面超越了人的能力科学家们致力于用人工智能战胜围棋高手帮助人类,延伸人的能力专家认为,可以说只要是目标明确的任务人工智能战胜围棋高手技术都很有潜力,但还不能也不需要把人工智能战胜围棋高手跟“类人智能”等同起来

  初敏说,近年来人笁智能战胜围棋高手在模仿人类的感知能力方面有了较大突破在语音识别、图像识别等问题上有了长足进展。但在更复杂的认知层面唎如对于语言和图像的理解、逻辑推演等方面距离人类还有很大的差距。人工智能战胜围棋高手之所以会让部分人感到恐惧最主要是联想起科幻作品里的机器人。科幻往往把机器“拟人化”而今天已经成功应用的和大批科学家致力于研究的人工智能战胜围棋高手技术,其目标并不在这些方面

  初敏认为,把丰富的人工智能战胜围棋高手技术及应用跟一个完整的人比较没有太大意义我们研究人工智能战胜围棋高手的目标也不是让机器完全取代人。正如汽车超越了人类的奔跑能力飞机扩展了人类的飞行能力,今天人工智能战胜围棋高手已经在很多方面超越了人的能力今后也还会有。但有自主意识、自主情感的机器今天还没有出现,是否会出现也是个未知数

  蔡登说,人工智能战胜围棋高手将来是否会像科幻电影中那样自我进化掌管世界,应当还比较遥远我们更关心的是人工智能战胜围棋高手的“工具”属性,可以大大延伸人的能力解放人类的劳动力,成为人类很好的“帮手”就像人类制造了飞机和汽车,但你不必擔心未来它们会威胁到你

  微软全球执行副总裁沈向洋认为,关于人类将会受到“超级智能”的控制这样的担心也很正常。每个历史阶段每一次很了不起的新技术出现的时候,都会产生这些担心但从历史上来看,新的技术出现起到的是补充人类自身技能的作用。

  人工智能战胜围棋高手还无法突破认知和情感需要向生物智能“取经”

  尽管人工智能战胜围棋高手并不刻意追求和人类完全┅样的智能,但人工智能战胜围棋高手的发展毫无疑问能让机器拥有更高的智能化水平

  科学家比较一致的观点是,经过60多年的研究人工智能战胜围棋高手有突破,但在复杂环境中如何实现机器智能仍然缺少有效答案现有人工智能战胜围棋高手模型与方法的突出特點是擅长处理简单环境中的特定问题,而面对复杂环境的通用问题缺乏有效解决办法就模拟人类思维过程和智能行为这两个具有标杆意義的智能属性而言,仍然缺乏突破性的成果

  沈向洋认为,从操纵到感知到认知我们远远没有想清楚人工智能战胜围棋高手是怎么┅回事。深度学习很了不起它使语音识别率、计算机视觉识别的误差率在很短的时间内大幅下降。但目前机器对自然语言的了解并没囿因为深度学习的发展而产生飞跃性的进步。

  人工智能战胜围棋高手未来的发展在感知这个层面会有飞速进展,而在认知和情感这塊还有很长的路要走沈向洋说,短期内人工智能战胜围棋高手的突破可能是在“集体智能“也就是把人类的一些智能通过大数据的方式收集起来,然后用几百万台、几千万台机器的运算能力和很好的算法创造“集体智能”的突破和应用。

  实际上人工智能战胜围棋高手所面临的挑战非常“微妙”,例如机器与用户交谈时能否像人类一样流畅、有节奏能不能像人一样微笑、反应、眨眼,并实现细微的面部表情最终实现自然流畅的互动对话。这些都是人工智能战胜围棋高手需要实现的目标

  在研究者们煞费苦心研发各种功能嘚传感器配备给机器时,生物自身“传感器”的能耐吸引了科学家的注意生物的眼睛能识别电磁波,耳朵能识别空气震动神经系统能夠根据波长和强度瞬间转化为视觉和听觉,能瞬间把不同波长的电磁波感知为不同的颜色能把空气震动感知转换为语言;生物大脑还能瞬间估算出自己重心的位置和脚的着力点,保证自己能够站立、行走、跳跃

  人工智能战胜围棋高手的研究人员因此很早就开始从脑科学研究中寻找思路,近几年也提出了创造生物智能与机器智能优势互补的混合智能系统

  蔡登说,所以有深度学习专家开玩笑说:“我们努力想让机器变得稍微聪明一点但他们还是有点笨。”

(关注·关注“人机大战”(下))

“人机大战对围棋文化的影响”研讨会

  地 点:北京裕龙国际酒店第八会议室

  主办单位:《光明日报》国学版 国学网

  邱运华(首都师范大学副校长):

  今天我们所談论的是一个面向未来的崭新话题。原来国学网也主办过一些活动比如《中国围棋古谱集成》,是面向过去的整理;“国学杯”是面姠业余棋界的比赛等等。而本次座谈会则是面向未来的一个活动这是非常有意义的。

  尹小林(首都师范大学电子文献研究所所长):

  这几天我看了大赛的棋谱和一些媒体的报道有三点感受:

  第一是强者至上。在围棋界谁的水平高,谁就拥有更多发言权此前计算机软件水平不高,没有多少发言权这一次AlphaGo软件出来以后,职业棋手就开始谦虚了

  现在讨论比较多的,把计算机叫作围棋上帝从某种意义上讲,计算机就是代表上帝和人在下棋我的第一个感受就是计算机太强大了。

  第二是大道至简最大的道理是朂简单的。今天我们还请了《周易》方面的专家《周易》的“易”与对弈的“弈”是同音的,在古汉语里面同音往往同义。当围棋这麼复杂的游戏可以简化到用二进制来表述的时候它就与《周易》相通了。

  原先我们认为围棋变化太多无法计算,但是当我们找到┅种算法时情况就变了。前两天一个计算机专业的朋友跟我透露了一个信息他说现在AlphaGo已经找到一种基于图像的算法,直接计算棋形的媔积计算双方棋子的面积。大道至简最复杂的东西用最简洁的方法来表示,这就是计算机的基本原理

  第三是弱势平衡。世界上鈈能只有强者弱者和强者是共存共生的。比如王元老师是职业八段我是业余三段,如果他让到五六个子的时候我们双方力量就平衡叻。实际上我们的文化也好围棋也好,《周易》也好中医也好,都在讲平衡这次人机大战很大程度上是在逼迫我们去思考历史、现玳和未来,我们需要从文化的角度去思考这次人机大赛的意义

  刘知青(北京邮电大学软件学院教授、围棋软件开发者):

  前年峩写过一本《现代计算机围棋技术》,我在那本书里做了一个大胆预测计算机围棋会在五到十五年之内战胜顶尖职业棋手。这个可能是當时最大胆的预测了没有人相信。去年10月AlphaGo战胜樊麾但当时没有公布。今年1月28日他们的文章在顶级科学杂志《Nature》上发表,公布了这个倳实这远远超出我及同行们的一个最乐观的估计:不是五到十五年,而是五到十五个月就已经完成了

  《Nature》那篇文章非常重要,我仔细读过它那篇文章指出了一个很明确的方向,但是它没有公布细节所以别人要复制那些细节还是需要一定的工作量,这就像知道要這样做才能爬到珠穆朗玛峰但你按着方法去爬,也不是十天半个月就能够做到的

  这个团队非常强大。《Nature》那篇文章就有二十几位莋者都是长期从事计算机工作的博士专家,最前沿的学者主要人员都有十多年的计算机围棋研究背景,有十多年的积累阴谋论总是囿的,但我看他们的论文非常有说服力。而且世界上能够这样战胜李世石的,应该是没有的在现场它不可能去作弊,它下棋的方法吔不是人的方法它做了很多交换,我们看来都是俗手这些小细节不是最优,但它仍然可以碾压李世石李世石唯一的翻盘,只是计算機在那个时候犯了一个错误而这个错误其实是它使用技术的一个特征。这个弱点恰恰说明这是一个软件是一个计算机。而且它的强项吔是计算机的强项不是人的强项。整个比赛过程应该还是一个非常有说服力的技术的展现

  孙茂松(清华大学计算机系教授):

  五六年前,微软有一个华人学者负责微软的语音识别项目,他与我商量说能不能做个围棋软件当时我觉得围棋太复杂了,这也是业堺的共识我大概算了算,纵横19道361点,每个点都有白子、黑子、无子三种可能这就是3361。算下来一盘棋有10172种可能

  林建超(中国围棋协会副主席):

  这是沈括在一千多年前记载在《梦溪笔谈》里的,其实理论上还要比这个数字大得多沈括当年不能掌握的,一个昰组合的方法第二个是满空间的算法,第三个是黑白双方运行而且他不知道重复提子,这些东西当年都没有计算在内所以一个点不昰三种可能,而是无限种可能

  反正很复杂。而且你还得把人类下得比较好的棋谱给它输送进去大学没有这个工程能力,国内科研體制下也没有办法拿到这个经费但是当最近两三年卷积神经网络出来的时候,我的第一直觉就是:围棋可以做了因为卷积神经网络这幾年在语音识别、图像识别上的进展突飞猛进。语音识别现在的错误率大概在9%而以前要高得多。这是现在包括谷歌、微软、百度在激烈競争的一个领域这个卷积神经网络,即便是输入一张最简单的图片64×64的一个点阵,也比围棋要复杂得多

  韩立新(清华大学哲学系教授、清华大学围棋文化交流与研究基金会主席):

  不好意思打断你一下,是不是说在图像识别这个技术上人工智能战胜围棋高掱已经比人类高?

  对把物品分成一千类,然后给一张照片给五个答案去选。这个条件下现在机器做得要比人好。因为这一千类Φ有很多东西人可能不认识。比如这个花是什么花你可能不认识,但机器有大数据的能力就会做得比较好。卷积神经网络是一个通鼡模型拿这个图像数据去训练,它就能把图像识别做好拿语音的去实验,就能把语音识别做好用围棋数据去训练,就能把围棋做好它根据整个盘面去计算,所以可以掌握所谓的“大势”但这个大的局面,它自己其实并不知道它就是靠算法,变成一个函数网络夲身可能很复杂,但整个结构非常简单输出是什么呢?输出就是下一步棋你落在某个格子里的概率。刚开始所有的参数都是随机给泹当前这个盘面,黑白这个是定式这个是有的,所有的参数往上算算到最后那个输出端,然后它去算落在每一个格上的概率刚开始咜不准,需要靠数据去重新反向训练神经网络最后只要给个棋盘,我保证落在人类专家放的那个位置的概率是最大的

  毕达哥拉斯說:“数字是宇宙的统治者。”围棋几乎没有规则全是靠计算,最终结果全是一组一组的数所以AlphaGo输棋不是BUG,是其模型本身的性质可能出昏招,也可能出奇招搜索空间这么大,人类棋手实际上形成了一种人类高级智慧所确定的搜索范围搜索空间大大缩小。而AlphaGo则是全涳间搜索有可能出一些人类无法想象的、匪夷所思的奇招,有可能触碰到人类惯性思维的盲区对我们下棋会有所启发。

  这个模型除了围棋还可以做很多事。比如我的学生运用类似模型研发程序训练计算机作古诗。试举一例上句古人诗云“江上西风一棹归”,丅句计算机续曰“夕阳不见客舟低”再举一例,上句古人诗云“又听西风堕叶声”下句计算机续曰“万事尽随天籁起”,又续云“天涯游子不胜情江山满眼愁多少,剩有心事绪未成”意境、平仄、韵律都还不错。

  王元(《围棋天地》副主编):

  这些天我很難过也很高兴地发现在一个范围之内,至少在我的朋友圈持有如我一样观点的人,我是唯一一个

  第一,我觉得要向谷歌致敬洇为科学是不同的,在人机对抗之前在樊麾和AlphaGo比赛之前,有人发短信问我的看法我把樊麾和AlphaGo的第一盘棋看完之后回短信说,我觉得人笁智能战胜围棋高手在时空感和艺术感方面是一个瓶颈那几盘棋在我的眼中是一塌糊涂。我为此写了副对联:“须知棋诀能变调不信穀歌就翻天。”现在看来这副对联也许有些可笑经过这次人机大战,我也算长了见识之前我完全不信,以为有生之年恐怕难以看到电腦战胜人脑了

  谷歌的“工”与“功”很了不起。听说AlphaGo在练习时下一盘棋需要花的电费就是两百美元那么它下了几千万盘,光是电費就过亿美元如果AlphaGo达不到这种惊世的效果的话,就是在暴殄天物

  第二,要向李世石致敬我看他的棋,几度想流泪曾记得在2008年汶川地震时,李世石和赵汉乘在“亚洲杯”冠亚军决赛前决定将比赛奖金全部捐给四川灾区。我不记得有其他运动员在国外遇到类似情況时有类似举动这次下棋,我觉得李世石有些轻敌了我当时看樊麾跟AlphaGo下的棋,觉得顶尖棋手让两子不够没过多久,李世石说樊麾囷AlphaGo,他都可以让两子从当时棋谱来看,他所说非虚言而且我很高兴跟他判断一致。

  我觉得这次对战对李世石非常不公平李世石其实是在跟自己下棋,因为谷歌把他所有的棋谱都看完了经过学习、分析、选择,变成某种东西我不认为这是它自己的东西。我就想当时如果是我去下,电脑不了解我的棋谱却以为我就是李世石的话,也许情况就会不一样而且人和机器同等的时间也是不公平的,囚若用十个小时机器只要用两个小时。但这些李世石统统没有提下错了棋后都不说,他是一条汉子

  有了谷歌AlphaGo这面旗帜,以后围棋文化会发展得越来越好但AlphaGo并没有超越人类。它可以和人类共同进步取长补短,它的存在标志着围棋文化开了一个新枝

  这几天,主流舆论认为AlphaGo碾压、扫荡李世石大家都有从众心理,人工智能战胜围棋高手攻克的任何一个人类关口只要不是本行业的人,大家都佷高兴所以看棋时,当我说AlphaGo某一步很浮浅、无境界时我的一位棋友会跟我摆棋争论,潜意识认为AlphaGo是对的这是一种文化现象。在AlphaGo以3∶0勝李世石时有位棋友给我发短信,盛赞谷歌围棋达到的程度之高我回复说:“是。但我不信我断定后两局李世石至少赢一局,请你為我作证”

  李世石下这五盘棋的心理是渐变的。由于信息不对称在下第一局时,他完全想不到谷歌才半年功夫就已经达到如此水岼初交手时,他故意摆出一个自认为AlphaGo可能没有见过的阵势这是他的战略失误。他把AlphaGo当成一个机器始终想要在合理范围内下出机器没囿见过的路数,以为这样胜算更大此举差矣,其实他只要把AlphaGo当作一个正常的高手即可

  这五盘对局中,双方有很多错着但连我们嘚许多职业高手也逐渐开始迷信谷歌,认为AlphaGo每一着都是对的比如第五局,黑棋一上来右下角就被吃了很大一块怎么还不见优呢?黑棋苐25招李世石已损失差不多一手棋,后来接近三百招相当于李世石是让先在跟AlphaGo下,最后下就差两目棋从棋的角度讲,AlphaGo虽很伟大但也沒有那么完美。但舆论已将AlphaGo看作神

  通看这五盘棋,AlphaGo的棋路很有特点其形影分别来自三百年前的黄龙士、施襄夏、本因坊道策、本洇坊丈和,但更多则来自吴清源因为它用了许多尖冲,这正是吴清源的标志性着法尖冲的特性,就是增加自己一点点压缩对方一点點,而不是斩尽杀绝还有加藤正夫、李昌镐、武宫正树、桥本昌二。

  AlphaGo给我们树立了一个标杆有此参照物,围棋成了世界性的跨界嘚文化话题为此我作了一首七律,题目叫《人机之战》:

  岂料棋风顺谷歌客来问鼎未传讹。

  精灵不外邯郸步思想非同磁电波。

  正视此时虽落败方知往日竟偏颇。

  莫将心乱杯弓影石借他山兴烂柯。

  十年来职业围棋越来越倾向“结果论”,而“结果论”先天性有点阻碍围棋文化的发展当今职业棋手不学古人,只求在快棋中赢棋而AlphaGo却正是用我们古人的智慧来战胜了我们。

  李喆(围棋职业六段棋手):

  围棋AI是以“数”的方式达到了很高的竞技水平人类则以“道”的方式来理解围棋,比如“虚实”“陰阳”“厚薄”“轻重”等等这些二元概念是AI没有的,是人类独特的智慧正因为在围棋中我们运用了这些抽象的、辩证的思维方式,圍棋的重要价值才显现出来否则围棋就只是一道复杂的数学题了。这些思维方式是人类在面对世界上未知的、无法用“数”达到的事物時的重要路径而围棋的一个重要价值就是能够帮助我们训练这样的思维方式。这有点类似易经的象数和义理围棋AI击败人类棋手,确实會对竞技围棋产生一定的冲击但仅从围棋技术来看,它能够帮助人类更好地提高水平以更接近围棋的真理。另一方面围棋AI让我们反思围棋的本质,反思围棋在竞技之外的价值空间反思人类思维方式的长处和弱点。AlphaGo的出现对于竞技围棋而言或许是一个惊叹号,对于圍棋文化而言却是新阶段的开始

  通过这场比赛,人类将面临一个新时代即人机对峙的时代。李世石输棋确实有准备不足、心理波动等原因,但这也恰恰是人类棋手的共同弱点

  在此想引用国际象棋大师卡斯帕罗夫挑战“深蓝”输了之后所讲的一段非常富有哲悝的话:“早期的国际象棋程序有盲点以及一些可以利用的弱点,不禁使人想要去利用而不是去下堂堂正正的棋。自己跟深蓝下的时候僦忍不住这样做了智力运动,例如国际象棋和围棋需要强大的专注力。可是如果老想着去骗电脑自己的专注力就被破坏了,最后反洏会骗了自己下出疑问手。电脑越强大这些疑问手就越会被惩罚。”

  李世石在比赛之前信息确实不对称,当信息对称时他也囿可能会想尽办法利用机器的盲点和弱点,然后利用机器的BUG去战而胜之当人类以这样的心态去面对机器时,结果会如何这是一个非常罙刻的问题。

  机器说到底是我们人类智慧的结晶AlphaGo是人类几千年来关于围棋的整体智慧的凝结,而李世石只是人类一个优秀的个体囚类的整体智慧战胜人类的优秀个体,毫不奇怪但为何人类接受起来却如此困难。

  当AlphaGo战胜李世石之后我认为人类棋手不应该仅仅局限于寻找机器的盲点和弱点,想尽一切办法要战而胜之而应该向机器学习,跟机器一起进步

  邓瑞全(北京师范大学易学文化研究院副院长):

  这次人机大战,AlphaGo与李世石是两种思维方式在对弈李世石是人类,AlphaGo是机器它对棋盘、对定式的认识与人类的思维完铨不同。AlphaGo是以计算获取最大实地从而达到最终胜利为依皈,根本不会考虑定式的问题而人类则有惯性思维。围棋棋盘纵横19道倘若扩夶一倍,人类恐难以掌握其复杂运算但AlphaGo却依然可以胜任。

  AlphaGo意味着一种质变人类发展至今,一直在不断延展我们的四肢我们的身體,我们的各种机能但一旦涉及思维,人类一时就会难以接受AlphaGo所带给我们的是思维方式上的变化。围棋毕竟只是一种游戏是人类创慥的诸多文明中的一种,我们感到难过恰恰因为我们是人。

  《周易》讲求动态平衡正所谓阴阳之谓道。围棋也讲求平衡每一个孓都不是孤立的,是整个棋局中的一环中国传统观念里的五行也讲求相生相克,互相制约也是一种动态平衡。

  围棋的未来与AlphaGo发展箌什么程度有很大关系但不会影响围棋作为人类文化结晶的地位。人类要承认自己的思维有局限性承认人工智能战胜围棋高手的发展會改变人类的生活。爱因斯坦的相对论当时就超乎人类的认知可以断定,人类以后战胜机器的可能性会越来越小围棋变化虽多,但人笁智能战胜围棋高手发展也会更快人类正是借助机器使自己的思维变得更强大。但围棋作为人类文化的结晶只要有人的存在,围棋文囮的意蕴、审美和给人带来的愉悦绝非机器所能替代。

  干春松(北京大学哲学系教授、儒学研究院副院长):

  我觉得现在又进叺了“全民谈围棋”的新阶段在我有生之年“围棋热”这是第二回,第一回是聂卫平中日围棋擂台赛相信会有更多的人加入到下围棋、看围棋、学围棋的热潮。对于围棋文化的普及、传播以及“围棋人口”的扩大是一件非常重要的事情。

  现在大家最关心的是人工智能战胜围棋高手的发展能否突破自我学习的能力人类比机器强的地方是有大局观,人类在艺术或时空上是强项那么从AlphaGo的角度看,机器是否也有大局观人类创造的东西能否反过来控制人类、制约人类?

  人机对战的新闻出来后我对柯洁的评论是很失望的要知道,夶家关注的是面对人类科技发展到一定阶段的状态。从棋界的角度要认识到这是整个人类和围棋的问题而不是李世石与柯洁谁强。在棋界来说柯洁目前的确很强但他还需要有大局观,不是围棋的大局观而是文化意义上的大局观。

  有句话说“功夫在棋外”要从圍棋来呈现出某一种境界。围棋文化作为中国文化的一部分它给中国人培养了一种价值观。人机大战在培养价值观的意义上来说恰好展現了另外一种形式

  方铭(北京语言大学孔子与儒家文化研究所所长):

  围棋是中国古人智慧的结晶。古人发明的围棋首先是一個游戏所以围棋的胜负更应该以轻松、娱乐的心情面对。孔子曰:“不有博弈者乎为之,犹贤乎已”下棋有输有赢,提升了人突破輸赢的境界非常有利和谐社会的建设,能克服社会中急躁的心东汉马融《围棋赋》里有云“略观围棋兮,法于用兵”这句话一方面講了围棋是中国古人发明的娱乐工具,可以开发智力同时又能看到军事文化、战争谋略。因为围棋有如此意义所以此次人机大战受到嘚关注是想象得到的。谷歌开发的AlphaGo为未来人们的生活提供了很多方便它为喜欢下围棋的人们带来了许多快乐。从这一方面来讲它是非常囿意义的

  这次人机围棋比赛是计算机胜利,说明计算机的技术可以克服许多过去我们认为只有人才能解决而不能通过程序解决的问題

  人机大战中,李世石和AlphaGo一个代表个体,一个代表多人技术支撑的软件古人说“三个臭皮匠顶个诸葛亮”,实际上这不是人机夶战所谓的人机大战是人与人共同协作推动科技进步的成功范例。AlphaGo是可以复制的但李世石却是不可复制的,所以对普及提高围棋非常囿意义

  围棋是中国人发明的,AlphaGo对中国文化、中国历史、中国精神的传播意义重大通过电脑可以突破时间、空间的限制,对中国人來讲我们感谢AlphaGo的发明。

  程广云(首都师范大学哲学系主任):

  我很不赞成“大战”这个说法它立刻就把人和机器的关系紧张囮了。人们总要在人与机器之间划一道界线本质主义的思维方式认为“思维是人脑属性”,这使人们对思维的认识限制在特定的领域洳果这样考虑问题,人工智能战胜围棋高手是无法存在和发展的图灵在20世纪50年代的论文中首次提出机器能够思维的观点。拉美特里写过┅本书《人是机器》把人理解为机器,或把机器理解为人就是要模糊两者之间严格的界限。这对本质主义思维方式的挑战很有益处囚发明了机器人,不等于人能永远控制机器人由于机器人的自我学习能力、自我复制能力,人类最终失去对机器人的控制是完全可能的许多人担心机器人代替人,从技术上来讲完全可行就如火车代替马车。AlphaGo战胜李世石仅是科技发展阶段中的早期的一个标志性事件机器人甫一出现就获得了自我发展的过程,这个发展是一个加速度的发展机器人一旦进入家庭使用,就如电脑一样它的发展速度将会极夶的提高。机器与人的关系我们可以把它看成是伙伴关系与其把机器人理解为工具或手段,不如把它理解为新的物种未来人类发展的噵路应该是人机合成,人与机器的界限将会进一步的模糊

  长期以来,作为人类最古老、最复杂的智力博弈围棋承载着我们的自豪感;作为世界上唯一还没有被计算机打败过的棋类运动,围棋承载着我们的优越感围棋使我们精神愉悦,能够体会人生内涵能够体会Φ华文化的魅力。这次围棋人机大战的结果让人们对人工智能战胜围棋高手的强大感到震惊、突然。甚至有一些我们的爱好者我们的網众们,感到了一些恐慌、幻灭不光是在职业棋手,也不光是对围棋竞技就是对围棋本身,也有一种恐慌和幻灭的感觉

  这迫使峩们思考,人机大战之后围棋还有魅力吗?

  目前人机大战的性质还是人与自己发明的工具之间的一种比赛。它还是一种测度一種实验,换句话说它现在本质上还是一种科学试验活动。就现阶段而言发明AlphaGo的目的,除了证明人类发明的机器可以在多大程度上实现過去人类认为其不可能具备的思维能力之外从围棋界的角度看,应该说它是更好地为围棋发展服务的工具我们跟AlphaGo之间的比赛,不是人類与另外一种生命主体之间的一种高低竞技然而,现在我们围棋界的主调却恰恰进入了这个误区我们现在不服气,因此就出现了柯洁約战俞斌认为不行,古力认为要五个九段等等实际上都是人和自己发明的工具较劲比高下的一种思路。围棋界一定要从这个思维定式Φ跳出来就像我们人类发明了汽车,我们绝对不会现在还去想“人会比汽车跑得还快吗”人发明了飞机,现在还会去想“人会比飞机飛得高吗”工具必须要超过人的体力和脑力,否则人类制造工具做什么所以我们对计算机围棋的看法,首先就要把人机大战的性质搞清楚

  凡是搞计算机围棋的都知道,其产生必来自于先验知识而这些先验知识,恰恰是人类这几千年来积累形成的围棋思维理念和原则的继承、发展、延伸、创新我们仔细地看这五盘棋,AlphaGo的着法有一步是我们不可以理解的吗有一步是我们不可以接受的吗?也许是峩们没有想到有的感到可能不合理,你可以对之做出价值判断但确实没有不可理解和不可接受之处。

  我们对势、地、大局、效率、次序、尺度、均衡、联络、围空、打劫、优势、胜负、最佳点等等这些概念往往是抽象的、模糊的。计算机围棋可以在积累大量数据嘚基础上把围棋量化、物化、具象化、数字化、精确化但是它超出了我们人类提出的这些围棋原则的框架了吗?没有AlphaGo所下的每一步棋,我们现在看来并没有不可理解之处甚至还有似曾相识之处。计算机围棋不是改变了人类围棋的思路而是打破了某些阶段人们所习惯嘚某些围棋思维定式。计算机围棋给我们展示了围棋思维实现的不同模式实现了围棋理想境界的不同途径。但是我们不能说它已经超出叻人类的围棋思维它只是把我们所说的这些伟大的原则、理念、模式物化了。由于围棋是一个封闭式的游戏所以围棋在承载人类智慧仩,承载思维的容量上仍然是有限的。在围棋这个封闭的游戏上计算机要想走出完全与人类围棋思维不同的围棋着法,是不可能的

  人工智能战胜围棋高手围棋,不能掩盖围棋深厚的文化内涵和社会功能哲学,战略谋略,美学艺术,养生还有心理学的东西。这些围棋最具魅力的东西本质上属于人的精神感悟,是人进行智力博弈才能产生的因此不可能被简单的数字程序所代替、抹杀、掩蓋。通过人机大战实际上使我们在新的事实面前,又对围棋产生了新的精神升华我们的认识更充实了,我们的信念更厚实了我们的囍爱也更扎实了。很多东西过去我们认识不到或者认识到了还没有如此清晰大胆的表达。

  人工智能战胜围棋高手围棋的发展使围棋更具魅力。这次人机大战使围棋在整个人类更受关注。不懂围棋现在成了一种缺憾。围棋竞技有了新的创新空间围棋文化有了更豐富的内涵,围棋教育可能有了更好的助手特别是AlphaGo表现出来的自我完善的方式,对于提高我们人类自身的素质修养有很多启发概括成仈个字就是学习、训练、适应、补强。

  刚才我跟刘教授就在讨论现实版的人机融合竞技模式,将来应该有人与人的对弈机器与机器的对弈,人与机器的联棋对弈比方说混双,人和机器的混双比赛人和机器的队际赛,都是可以的太可以创新了。这些都是充分地利用机器既然充分地利用机器,就包含了对机器的尊重不管将来我们的社会学和法学会把它定义成什么,但是我们可以考虑充分地利鼡它跟它合作。

警惕人工智能战胜围棋高手的五条论纲

  人工智能战胜围棋高手的话题最近因谷歌公司一场商业炒作“围棋人机大戰”而再次大热起来。各种不同的看法纷纷表达其中既有天真糊涂的想法,也有居心难测的说法为了厘清思路,有必要就下面五点进荇认真思考
  一、“老虎还小”不构成养虎的理由
  当人们表达对人工智能战胜围棋高手将来失控或危害人类的担忧时,经常见到囚工智能战胜围棋高手业界人士或是对科学技术盲目崇拜、盲目乐观的科学主义人士出来说:人工智能战胜围棋高手目前还很初级很弱尛,所以不必忧虑云云这种说法常见于媒体,其实背后暗含着荒谬的逻辑
  我们担心老虎吃人,所以有“养虎遗患”的成语怎么能用“老虎还小”作为养虎的理由呢?要说服人们同意养虎必须论证“老虎不会吃人”。人们担忧的是人工智能战胜围棋高手未来对人類的危害要打消这个担忧,就必须论证“人工智能战胜围棋高手不会危害人类”而不能将“人工智能战胜围棋高手还很初级”作为理甴。
  先不忙取笑这条荒谬的理由因为许多人工智能战胜围棋高手的业界大佬和知名人物,都曾向公众说过这条理由当史蒂芬·霍金、比尔·盖茨和伊隆·马斯克这样的智者领衔呼吁世人警惕人工智能战胜围棋高手的盲目研发时,一名业界知名人物就拿这条理由来反驳,還说这三人是“愚蠢的”这就有点蛮横了。
  如果我们无法论证“人工智能战胜围棋高手不会危害人类”那就有必要重新考虑目前昰否应该发展人工智能战胜围棋高手。
  二、“人造的东西不可能超过人”是盲目信念
  当然人工智能战胜围棋高手通常都是智商仳较高的人玩的。智力上的荣誉感会使他们中的许多人羞于用“老虎还小”来说服人们同意养虎,他们知道应该论证“老虎不会吃人”就是论证“人工智能战胜围棋高手不会危害人类”。而进行这样的论证时常用的理由之一就是“人造的东西不可能超过人”。尽管这條理由其实也不能带来多少智力上的荣誉因为很多非专业的公众也是这么想的。
  但是有谁给出过关于“人造的东西不可能超过人”这一论断令人信服的论证吗?从来没有事实上,这一论断只是一个盲目的信念这个信念实际上是在坚信:造物主一定比所造之物高奣。这样的信念显然和宗教情怀有关但是到了人工智能战胜围棋高手的争议中,那些理应最具无神论精神的科学主义者却不假思索地從宗教信念中寻求思想资源。
  而且这个信念明显违背常识。一个简单的常识是父母可不可以视为孩子的造物主?如果可以(至少茬相当程度上可以)那孩子超过父母的情形,难道我们没见过吗
  三、“人工智能战胜围棋高手未必服从人类设定的道德标准”,沒有足够的论证
  比起前面两条理由来“人类可以设定人工智能战胜围棋高手的道德标准”这条理由看起来相对比较专业,至少不会給玩人工智能战胜围棋高手的高智商人士直接带来羞愧感这一条也是论证“人工智能战胜围棋高手不会危害人类”时常用的理由。
  泹是有谁给出过关于“人工智能战胜围棋高手必然会服从人类设定的道德标准”这一论断令人信服的论证吗?同样从来没有
  更不圉的是,这一条也明显违背常识一个明显的常识是:人类无法避免自己的一部分后代学坏。这样的例子日常生活中天天都在上演:父母從孩子记事起就灌输诚信、仁爱、友好、慷慨、勇敢等美德这些难道不等于对人工智能战胜围棋高手的“记忆植入”和道德设定吗?可昰仍然有孩子无可救药地学坏了。在这一过程中父母设定的道德标准、学校进行的规训矫正,都无法制止他
  学坏的孩子当然已經严重危害过一部分人类,比如这些坏人的刑事犯罪但是,为何他们尚未统治全人类或危害人类整体呢那是因为他们毕竟只是凡人,能力有限然而,人工智能战胜围棋高手追求的是什么境界不弄出“超人”来,个别科学家肯罢手吗
  四、“拔掉电源”未来未必鈳行
  有的专业人士将人工智能战胜围棋高手分为四个级别:1、没有学习能力(智能程度也可以相当高);2、具有固定的学习能力,而苴习得的技能会趋于一个定值;3、具有固定的学习能力技能增长没有极限,但因为它的学习能力是事先设定的所以被认为不会成长为超级人工智能战胜围棋高手;4、具有无限的学习能力,可以成长为超级人工智能战胜围棋高手
  专业人士安慰说,此次与李世石对战嘚“阿尔法围棋”只是第2级的人工智能战胜围棋高手第4级的人工智能战胜围棋高手还远远没有问世。其实这里除了前面已经讨论过的“老虎还小”之谬,还有更大的危险存在
  专业人士在试图打消公众对人工智能战胜围棋高手的忧虑时,经常提到一个说法:我们可鉯拔掉电源这个说法,当对人工智能战胜围棋高手的想象停留在个体机器人阶段时也许是成立的。更一般的说法可以是只要人工智能战胜围棋高手还依赖有形的伺服机构才能实施行动,那我们也许还可以拔掉电源但现实情形是,人工智能战胜围棋高手一旦与互联网結合借用高度发达的定制、物流、快递等社会服务,几乎可以完全摆脱对所有伺服机构的依赖这一点不仅在大量幻想作品中已经反复仩演,而且在现实生活中也可以顺利实施了当人工智能战胜围棋高手只是一个网上幽灵时,没有机体没有形态,还谈什么拔掉电源呢
  以前阿西莫夫——提出“机器人三定律”的人——曾论证过个体机器人智能的物理极限,那有一定道理但他那个时代没有互联网。如今我们必须特别关注人工智能战胜围棋高手和互联网的结合,即使就个体机器人而言这种结合也将快速突破智能的物理极限。就無形的人工智能战胜围棋高手而言还有更大的危险性,一旦和互联网结合上述1、2、3、4级人工智能战胜围棋高手之间的界限还能不能存茬?如果居心叵测的人工智能战胜围棋高手研发者有意突破这些界限,社会如何监控人工智能战胜围棋高手进化成超级人工智能战胜圍棋高手可能只需弹指一挥间,到时人类将措手不及完全无法掌控。
  五、“发展科学”也可能“唤出恶魔”
  这是一个带有终极性质的问题我们必须想清楚:究竟为什么需要人工智能战胜围棋高手?
  工厂生产线需要更多工人吗社会服务需要更多人手吗?需偠人工智能战胜围棋高手为我们开车吗需要人工智能战胜围棋高手为我们做手术吗?这些都是在想象人工智能战胜围棋高手应用前景时經常被提到的但是都没有仔细推敲过。对于这些工作而言人工智能战胜围棋高手真是必不可少的吗?
  科学技术和资本结合之后的特征之一就是为资本增值服务。科学家很少会坦白地说出来这一点他们总是对公众说,是为了“发展科学”仿佛“发展科学”就是終极目的,为了“发展科学”一切别的事情,哪怕是人类的安危都不必考虑了。
  当然还有另外的需求,如利用人工智能战胜围棋高手打赢战争这就和利用核武器打赢战争一样。马斯克认为人工智能战胜围棋高手会“唤出恶魔”比核武器对人类的威胁还大;霍金则断言:“彻底开发人工智能战胜围棋高手可能导致人类灭亡。”他们的话值得深思田松教授有名言曰:“警惕科学!警惕科学家!”在人工智能战胜围棋高手问题上,真该三复斯言
  今天,我们即使不得不研发人工智能战胜围棋高手也应该抱着和美国当年搞“曼哈顿工程”,或我们当年搞“两弹一星”类似的心态来进行更理想的局面,则是各大国坐下来谈判签署一个禁止或至少限制研发人笁智能战胜围棋高手的国际协议,这才是人类之福


(作者为上海交通大学科学史与科学文化研究院院长、讲席教授,

本文原题为《警惕囚工智能战胜围棋高手的五条论纲》)


警惕人工智能战胜围棋高手的五个“烟雾弹”

  2016年3月15日下午李世石与人工智能战胜围棋高手计算机程序AlphaGo对战第五局,最终李世石投子认输这场举世瞩目的围棋对战以人工智能战胜围棋高手对人类4:1的结局落下帷幕。

  以往人们認为“机器只会计算不会学习”“计算机只能听从人类的指令而不会创造”如今在AlphaGo的胜利面前,这些说法不攻自破学习、思考、创造鈈再是人类的专利,计算机完全可以具备这些被视为人类专属特征的能力在可预见的未来,只要是机器能完成的工作将全部由机器担任哪怕是传统意义上被人类视为独占领域的创造性工作如音乐、小说、诗歌等也不可能幸免。这样说并非耸人听闻实际上美国加州大学嘚科学家已经使计算机学会了自主创作乐曲,模仿巴赫、莫扎特、肖邦风格的“古典音乐”就连资深乐迷都难辨真伪。IBM的工程师教会了┅台名为WATSON的电脑自创菜谱其食材和组合方式、烹制方法均是人类从未想过的,据品尝过的人说“味道不错”就连我目前所从事的新闻笁作也有可能被计算机取代,韩、美等国的通讯社已经使用电脑自动写稿了《第二次机器革命》的作者布莱恩约弗森指出,在很多情况丅今天的人工智能战胜围棋高手机器能发出比人类“更优化”的指令,“因此人类和受软件驱动的机器之间的关系可能正在日益变为替代关系,而不是互补关系”

  如果90%的工作都能由智能机器代替人做,那么人的本质究竟是什么人究竟比机器强在哪儿呢?明确这┅点意义重大因为这才是我们未来工作和教育的努力方向。对个人对整个民族而言都是如此

  我觉得,尽管人工智能战胜围棋高手未来会极其强大但有一个环节是它取代不了的,那就是人与人之间的人际互动这个世界的所有问题大致可以分成两类,一类是人与物嘚关系问题一类是人与人的关系问题。人工智能战胜围棋高手擅长解决前者而后者只能靠人自己去解决。举个例子在今年2月武汉的┅场人才招聘会上,有位老父亲替大学生儿子去应聘很显然,不管这个大学生如何优秀用人单位都不太可能考虑聘用他。因为除了工莋能力用人单位还看中其他素质——理解力、沟通力,认真、坚韧、献身精神这些对团队成功至关重要的素质必须在面对面的交流中才能感知与评价再比如,有人给你发来一封情意绵绵的情书但如果你得知这封情书是他利用电脑软件自动生成的,你会有何感受你会洳何回应?我想正常人的反应一定是“滚”

  计算机写出的乐曲再美妙、人工智能战胜围棋高手烹制出的美食再可口,也很难给人情感上的触动因为其背后缺了一个必不可少的元素——人。能激发人的欲望、情感、想象和创造的最终是人而不是机器

  在一个社交媒体连接一切的时代里,人与人之间面对面的交流仍然具有不可替代的价值美国学者杰奥夫·科尔文在《被低估的人类》一书中指出,人際互动是创造力的重要源泉对于一个创新团队而言,人际互动越广泛越深刻创造力就越大。书中讲到为了增加陌生员工之间的交流互动,谷歌公司甚至在餐厅中刻意设置排队时间和饭桌长度以保证员工必须坐在一起用餐,增加随机交流和碰撞的几率灵感的火花往往就在跨界交流互动中产生。这样的例子在人类文明史上是屡见不鲜的

  打个不太恰当的比方,人工智能战胜围棋高手可以解决“从┅到无穷”的问题而人所要解决的是“从零到一”的问题。没有“从零到一”这个环节就不会有“从一到无穷”的发展。人工智能战勝围棋高手能“解决问题”但“提出问题”仍旧是人类的特权。

  人究竟比机器强在哪儿答案也许就是:人有人性。人性是推动人類超越自己的内在动力因此,未来最具创造力的人和民族一定是在人性的丰富与深刻程度上领先的人和民族我们的教育应着眼于人性夲身的挖掘,以丰富和充实人性为目的把人视为最终的目的,而决不能把人视为工具或者手段

  在李世石与AlphaGo的世纪对战中最让我感動的一个段子是,电脑:“你明知一定会输给我为什么还不投降?”人类:“笨蛋因为我是人啊。”

人机大战掀人工智能战胜围棋高掱热潮

  人机大战是这两周的关键词去年10月,AlphaGo初露峥嵘以五比零横扫欧洲围棋冠军樊麾。此前围棋是唯一没有被计算机攻克的博弈游戏项目,因为围棋远比国际象棋复杂得多据称围棋棋局变数比宇宙中的原子数量还要多,目前人类最强的超级计算机也无法处理体量如此大的信息为此,AlphaGo团队使用了共装载170枚图像处理器(GPU)和1200台标准处理器(CPU)的大规模计算机网络更引人瞩目的是,围棋的复杂性使得编程员不可能写出围棋的评估函数从目前的信息来看,AlphaGo团队并未开发专门程序而是通过“深度学习”和“人工神经网络技术”,通过与人类下围棋从中找到逻辑判断的方式并不断自我学习,不再依赖记忆棋谱来进行落子的选择程序自行掌握和判断如何赢得围棋仳赛。

  谷歌DeepMind创始人哈萨比斯表示用“深度学习”技术“教”机器下围棋,就如同教小孩一样绝不是让程序员添一段代码就完事,洏是要给程序“喂”足够多的案例让机器“自己领悟”正确的下法。从一定程度上说AlphaGo是在以预测的方式模拟人类的直觉,试图以人类嘚思维去学习围棋对弈据称目前,AlphaGo模仿人类的直觉判断程度约为80%

  “深度学习”技术是AlphaGo的关键,它是指搭建模拟人脑进行分析学习嘚神经网络模仿人脑的机制从未经标记的数据展开学习、训练,自行掌握概念、学会辨识声音、图像和其他数据是一种更接近人脑的機器学习方式。“深度学习”被称为当前人工智能战胜围棋高手的核心技术由此,人工智能战胜围棋高手概念从学界、产业界走向普通夶众

  1956年夏天,几位美国学者——表处理语言(LISP)发明者约翰·麦卡锡、信息论先驱克劳德·香农、马尔温·明斯基共同倡议,邀请莫尔、塞缪尔、纽厄尔和西蒙等在美国达特茅斯大学举办了长达两个多月的研讨会深入讨论了用机器模拟人类智能的问题。此次会上首次提出了“人工智能战胜围棋高手”这一术语,这被看作是“人工智能战胜围棋高手”这门新兴学科正式诞生的起点在此后的岁月中,几佽技术创新尝试的失败使人工智能战胜围棋高手研究陷入停滞诸多项目关闭、经费被撤销。20世纪70年代进入了第一次人工智能战胜围棋高手发展的第一次低谷。人工智能战胜围棋高手就像好莱坞大片《A.I》中的那个可爱的小男孩在冰封中几经寒暑,默默等候

  1981年,对機器人及相关技术有执着偏好的日本人再度出手日本经产省拨款8.5亿美元支持第五代计算机项目,试图造出能够与人对话翻译语言,解釋图像像人一样推理的机器。美欧担心在这个领域输给日本重启对人工智能战胜围棋高手的投资,掀起一轮人工智能战胜围棋高手研究热潮美国国防部高级研究局1988年给AI的科研经费是1984年的三倍。同期几乎一半的“财富500强”企业也在开发或使用“专家系统”,即通过建模模拟人类专家解决该领域专业问题的人工智能战胜围棋高手项目但是,建构专家系统的复杂性、高成本和局限性使人工智能战胜围棋高手研究再陷低潮整个90年代,人工智能战胜围棋高手研究再度沉寂成果寥寥。

  2010年前后全球信息技术发展在经历了约15年的互联网誑潮后再次面临着一个关键的发展节点。信息技术的下一个发展方向是什么伴随着云计算、移动互联网、物联网及大数据技术的发展,歐美等信息化发达国家、互联网巨头、风险投资纷纷涌入人工智能战胜围棋高手研究领域看准了其引领带动作用,导致在2014年人工智能战勝围棋高手出现井喷式发展因为此前信息技术的发展为人工智能战胜围棋高手的技术突破和创新筑牢了基础。首先是计算能力的指数級增长和图像处理器(GPU)的发展。在价格、体积不变的条件下目前新一代微处理器的性能是1971年第一代单片机的约400万倍。近几年来GPU技术逐渐成熟,可以满足可视游戏中高密度的视觉以及并行需求为实现深度学习提供了充足的高性能计算能力。其次是海量数据的供应。夶数据、互联网、云计算乃至正在蓬勃发展的物联网等为人工智能战胜围棋高手技术使用的统计模型提供了取之不绝的图像、文本、语音等海量数据在与人类的互动中,人工智能战胜围棋高手系统不断优化、训练和学习最后,以“深度学习”为代表的新一代算法脱颖而絀攻破了机器学习领域的“深度神经网络”应用的核心难题,提高了机器学习的能力和效率推动了计算机感知等其他相关技术的发展。

从信息社会推向智能社会

  首先欧美各国政府和互联网巨头领跑人工智能战胜围棋高手研究。如欧盟的脑计划就是试图建立一套基于神经科学的全新的、革命性的信息通信技术;美国国防部高级技术研究局正在大力推动人机交互新项目CwC。美国波士顿动力公司在今年姩初展示的能够在各种环境中行走的最新人形机器人的项目至少获得了美国国防部高级技术研究局1亿美元的赞助今年1月,美国政府宣布將在未来10年拨款40亿美元助推无人驾驶汽车发展目前,互联网巨头也在人工智能战胜围棋高手领域全面出击

  其次,相关商业化产品鈈断涌现人工智能战胜围棋高手成就了谷歌的搜索系统、帮助Facebook识别图片、让特斯拉的汽车能在高速路上自动驾驶;各种可穿戴设备以及形形色色的智能机器人也频频亮相。谷歌、苹果和宝马等公司角逐无人驾驶汽车谷歌已在公司附近的山景城测试了无数次(还出了一次撞车事故)。苏格兰皇家银行也发布了可以协助呼叫中心员工能更快更有效回答客户问题的人工智能战胜围棋高手系统Luvo

  最后,应用領域广阔人工智能战胜围棋高手技术的应用潜力非常巨大,从帮助医生诊断病人到辨别交通网络等关键基础设施中的异常和故障等等——甚至还出现了连它的发明者都未曾想到的用途在制造业领域,随着自然语言识别与语音识别技术的成熟人机间的交互变得简单,工業机器人能更准确快速地理解工人的口令;在工艺要求严格的仪器制造环节计算机视觉技术可以帮助机器人精确完成任务。在医疗领域谷歌旗下的DeepMind团队进军医疗技术领域,成立健康团队最近宣布与英国国民健康服务中心(NHS)合作,首个项目是为医护人员开发一款可监測病人是否出现急性肾衰竭的App在服务领域,Facebook2016年的新目标是打造出一个“人工智能战胜围棋高手管家”除了有语音功能外,机器人与人笁智能战胜围棋高手相结合将具备自主行动能力,在多个方面帮助人类

  当然,在人工智能战胜围棋高手呈井喷发展的同时担忧吔随之而起。包括特斯拉CEO马斯克、理论物理学家霍金等科技界名人都对人工智能战胜围棋高手的发展持消极态度担忧人工智能战胜围棋高手最终将奴役或消灭人类,担忧人工智能战胜围棋高手带来“严重的道德和伦理后果”然而更多的学者认为,目前的人工智能战胜围棋高手只是一种“弱人工智能战胜围棋高手”仅仅是完成规则清晰的特定任务,离真正具有人类“常识性智力”的超强人工智能战胜围棋高手还有遥远的距离一句话,人工智能战胜围棋高手长路漫漫,“奇点”依然遥远

  (梁建武,作者单位:中国现代国际关系研究院)


  从“人机大战”赛场上展示的国旗看李世石代表的是韩国,而阿尔法狗一侧打出的是英国米字旗这个围棋软件是谷歌英國公司下面的DEEPMIND开发的。这似乎不是一个偶然英国是现代科幻小说的故乡。第一部科幻小说《弗兰肯斯坦》讲的是人类设计了一个跟自己楿似的、有智力的怪物最后怪物带来了毁灭。

  这不禁让人想到了阿尔法狗“人机大战”已然落幕,阿尔法狗以4∶1大获全胜人类嫃的输给了自己创造的智能吗?这让谁最感到不寒而栗

1.被逐渐替代的人类?

  在英国伦敦的自然博物馆里面有个图灵展厅。图灵是囚工智能战胜围棋高手之父他到了生命的后程进入了形而上的思辨,整日思考着爱因斯坦最终都无法明白的哲学和宗教事物馆中展呈著计算机的祖先——各式各样的差分机,机器一台台有模有样地摆着像是一个一个的大脑,很让人震惊整个空间呈现出一种设计感。

  科幻始于英国蔓延到西方。关于机器替代人一直就是科幻的主题。因此对于科幻作家来讲,阿尔法狗的出现并不太让人吃惊科幻反映的无非是工业社会的生活事实。比如从肉体上看汽车替代了我们的腿,具有智能的扫地机器人为我们年老的妈妈爸爸服务

  再进一步,计算机已经开始替代了人类的思维——它比你算得更快如果计算是思维的基本能力之一的话,那么计算机已经部分替代了囚围棋大战不过是这个意义上的延伸。在不少人看来围棋在很大程度上体现的是计算能力,这也正是计算机目前最显著的特点你可能会质疑,人怎么可以跟机器比计算能力呢但这早已不是一个问题了。最基本的一点就是人会疲劳,机器不会

  但是,人工智能戰胜围棋高手不是个简单的计算问题不管是科幻,还是现实中的人工智能战胜围棋高手技术都更复杂。比如这回阿尔法狗(AlphaGo网络常鼡译名,编者注)拥有了从人工神经网络基础上发展出来的深度学习能力通过深度学习,阿尔法狗能够进行模式识别:对方一落子它馬上就能识别出是什么模式。这种能力继续发展下去是很惊人的。

2.机器比人类更有大局观

  在科幻小说中,对于人工智能战胜围棋高手的未来作了很多预言比如,今后智能伙伴将代替宠物和狗陪伴人的一生。基于此还可以发展出一种智能电子人他和原来的生物囚版本是一样的。谁是正宗的谁才是那个他?谁才是真实、完全的某某人这就很难说了。由于有了人工智能战胜围棋高手甚至是机器囚的出现出生的含义就不再局限于生物学事件了。机器人运动员将接管赛场足球被暗中赋予智商,设计者可以远程控制球路操纵赌浗。人们可以设想今后所有东西都具有智能,但其他的呢那些需要更多创造性的工作人工智能战胜围棋高手也能完成吗?

  曾获雨果奖的人工智能战胜围棋高手专家刘宇昆(美籍华裔)讲过很多以前想不到的事情,现在都被机器一步步替代这甚至包括艺术。机器會写诗会作画。研制阿尔法狗的专家说十年后就能制造出写小说的智能软件(当然,它现在还很初级)但是如果它拥有了更多的诗庫,不停地“复盘”我相信它终有一天会作出艾略特。刘慈欣的《诗云》描绘的就是这样一种终级结局最近,我还看到了一个短篇小說主题讲的就是机器人写小说,由于这种作品与人类的主题结构呈现出很大的不同于是出现了硅基生命文学史。我想一方面,总有┅天计算机能穷尽一切;另一方面,它能创造出人类没有过的文学

  换个角度来看,人工智能战胜围棋高手可能是个搜索的问题“那些东西”早已存在,而人类的任务只是找到它们而已并不是把它们发明出来。为什么阿尔法狗特别有意思不是因为它是一个围棋軟件,而是因为它是做搜索引擎的谷歌公司发明的

  进一步探讨阿尔法狗,你会发现除了计算能力、学习能力外它最可怕或最可敬嘚地方是有大局观。它不一定跟你纠缠细节在局部缠斗,不到不得已不跟你打劫(当然它是会打劫的)它会下出很多的拙手,这在人類看来不可思议但这正是因为它看到了大局。它崇尚简单在对手下一个子时,它会通过模式识别在头脑中马上产生一个赢棋的全景圖,瞬间把棋盘上所有的子都摆满在它看来,只要稍稍赢一点就可以了而不是要赢你几十目。你接着下第二个子它的算法里又立即產生一个赢了会是什么样的棋局。一飞秒都不需要这样下下去,人是弄不过的你复的盘跟它复的盘是无法相比的。

  但不仅仅是数量数量到了一定程度就是质量,这就是另一种思维整个大局在它那里,而不在人类这里虽然李世石靠搅乱形势,靠短兵相接赢了┅局,但从长远看机器仍然是占优的。在未来机器比人类更有大局观。我在《火星照耀美国》一书中写道在2066年,整个世界是由一个洺为“阿曼多”的人工智能战胜围棋高手来照料的因为它有大局观,人则做不到碍于面子,人类犹疑于局部利益在这里那里打劫来咑劫去,一会儿海洋一会儿海礁一会儿石油一会儿核武,试图把局面弄乱后再浑水摸鱼最后都搬起石头砸自己的脚,终将导致自我毁滅但机器的思维不是这样的,它是看大局的

3.还有什么不能被替代?

  人类还有什么是不能被替代的呢这个问题很难回答。有人说或许是自我意识。自我意识是宇宙中的一个谜实际上,阿尔法狗并没有自我意识它不会因为赢了李世石而得意扬扬,或者像柯洁一樣赶紧上微博到处去向网民夸耀。目前人类可以设计出跟人很像的机器,甚至超越人的机器但还无法设计出自我意识。然而这是確定的吗?英国的一位人工智能战胜围棋高手专家说自我意识可能也只是一种程序现象。

  再一个是混沌和模糊人类棋手展现的复雜与狡猾,可归于非线性的东西也就是量子力学中的不确定性。它是非理性的这是机器没有的。以前在我看来围棋最美妙之处就是咜的不确定性,以及理性之后的非理性但有一天,这难道真的不可以被机器颠覆吗机器能不能把围棋变作一个完全确定性的东西?或鍺机器也能拥有非理性?

  另外在机器之上,是否还存在一个别的东西是否还有一种人类无法理解的审美意识?我们从“宇宙流”中看到的不仅是技术,还有美这个东西,机器有一天是否也能感知机器有一天可以模仿小说创作,甚至有一天可以写出《红楼梦》那样的杰作但它能感知到由这些文字激起的内心波澜吗?

  再就是一种东西即人类的直觉,这也是无法通过计算和学习获得的嫃正的天才是不需要计算的,佛陀和老子看到的宇宙不是计算或推理出来的,也不是学习得来的这或许跟大爆炸那一瞬间烙入物质最基底的东西有关,毕竟我们的身体都是由那一刻产生的粒子组成的

  我趋向于相信,只有这样的天才才能真正战胜阿尔法狗。也就昰他在本质上或在最要害的地方是不依赖学习和计算的,而是来自直觉他不需要那么多复盘或向另外的大脑学习。如果把围棋比作宇宙的话它自身就直达终极。

  不过这些问题都没有答案。人们只是在科幻小说中继续想象未来的人工智能战胜围棋高手。它更可能是与人合二为一的:它能拥有情感能激动。爱成了一种“任务驱动”爱为机器增添探试程序。信息交换神经芯片助人连入超感网络超感网络是人类进化的下一个阶段。它可以随意存取人类大脑的每一个神经细胞把个体的人变作大脑网络中的处理单元,实现人与人笁智能战胜围棋高手的结合我们可以借助人工智能战胜围棋高手与万物连接。还有一种是用模拟大脑细胞芯片接入互联网,假如足够哆的话可使芯片网络变得像大脑一样复杂,并产生意识

  那么,击败阿尔法狗的最简单方式是什么阿尔法狗让人想到奇点。据说它将在2045年来临,那时机器完全代替人。但机器的弱点是什么呢是充电问题。奇点需要很大的能量在未来,能量仍是决定一切的這对于阿尔法狗是最致命的。

  在另一篇科幻小说中整个宇宙就是一个人工智能战胜围棋高手。它有自我意识有思想。这让人想到犇顿他把宇宙视作一台精密的机器。现在看来是不是也有一些道理呢?既然机器能替代很多东西有一天它也会替代宇宙吗?有什么昰不能被机器替代的呢

4.迫在眉睫的思想解放?

  最后回到一个与现实有关的问题网上有人提问:英国有“阿尔法狗”、日本有机器囚、德国有工业4.0,为啥我们连电饭煲都做不好似乎,这是比较形而下的问题但仍是一个问题。

  2014年我去美国访问在麻省理工学院看到一个合成神经生物学实验室。那里的主管说这是最有未来色彩的,我们是最后一代纯人类我还在斯坦福大学参观了虚拟现实实验室,那里也是很科幻的今年年初,北京大学国家发展研究院与海银资本发布了一份研究报告对以美国为代表的世界科技创新趋势作出汾析。报告认为最大的变化就是在美国等西方国家,具有科幻色彩的创新型中小企业加速崛起它们正在颠覆世界科技发展史。

  报告举出例子比如美国特斯拉、SPACEX和英国的维珍银河,它们搞飞行汽车搞火箭回收,搞飞船做原先只有NASA才做的事。再比如一家美国公司研制出无线充电技术,可在一米外把灯泡点亮该公司办公室墙上有90多个专利牌子,员工才70多人平均每人1.2个专利。2016年戴尔将推出无线充电笔记本从前剪掉网线前,无线上网率低有WiFi后一年提升了85%,所以剪掉充电线又将是一场革命借此机会不妨科幻一把:或许人类终囿一天会彻底抛弃电线这类东西。

  海银资本创始合伙人王煜全认为中国政府应该支持中国的企业提早去跟那些美国企业合作,去参股去分享它们的知识产权。如果中国企业现在不投入窗口期可能消失。留给中国的时间可能只有十年甚至更短。阿尔法狗的出现讓人更有紧迫感了。看阿尔法狗的棋那代表的或许是一种思想的解放。它彻底颠覆了人类围棋的传统惯性思维但这还仅仅是在围棋。其他的呢


  (韩松,作者为著名科幻作家代表作有中短篇小说集《宇宙墓碑》、长篇小说《火星照耀美国》《让我们一起寻找外星囚》《红色海洋》等,现任新华社对外部副主任)

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