陳卓

舉世矚目的“人機大戰(zhàn)”即將落下帷幕，谷歌人工智能AlphaGo（阿爾法圍棋）對戰(zhàn)韓國頂尖棋手李世石，雖然這場對決，以機器取勝而告終，但人類真的輸了嗎？“人機大戰(zhàn)”背后，我們更應(yīng)該關(guān)注什么？

人工智能，并非首次在棋盤上戰(zhàn)勝人類。超級計算機“深藍(lán)”，曾于1997年戰(zhàn)勝國際象棋大師加里·卡斯帕羅夫。此次圍棋“人機大戰(zhàn)”的裁判長、歐洲圍棋冠軍樊麾也曾在之前，以0：5敗給AlphaGo （阿爾法圍棋）。

而細(xì)數(shù)“人機大戰(zhàn)”，沃森也是赫赫有名的一員。2012年，在美國智力競賽節(jié)目“危險邊緣”的人機對戰(zhàn)中，IBM超級計算機系統(tǒng)沃森戰(zhàn)勝了人類冠軍。

沃森是20多名IBM研究人員4年心血的結(jié)晶，正是他們突破性地給予了沃森理解自然語言和精確回答問題的能力，才將人工智能推向了新的階段。

雖然沃森取得了比賽的勝利，但對于人工智能研究者來說，圍棋一直有著其特殊的吸引力，圍棋看似是種比較簡單的棋類，下法規(guī)則很簡單，但要下好卻是非常難的。圍棋中蘊藏著最復(fù)雜的算法，但人工智能遠(yuǎn)不能與最好的人類棋手相比。

直到去年，DeepMind公司開發(fā)的自我學(xué)習(xí)程序“阿爾法圍棋”以5：0戰(zhàn)勝歐洲圍棋冠軍樊麾，他們才決定此次要在韓國首爾，與世界圍棋冠軍李世石做五番對決。

在谷歌人工智能“AlphaGo”（阿爾法圍棋）與世界圍棋冠軍李世石的對戰(zhàn)中，連續(xù)三場都是以人類的棄子認(rèn)輸告終。而在13日舉行的第四場對決中，李世石發(fā)力追擊，最終執(zhí)白180手中盤取勝，為人類扳回一局。

而最終，人工智能“AlphaGo”與韓國棋手李世石結(jié)束了五場對弈中的最后一場，以4：1大勝人類。賽后“AlphaGo”獲得韓國棋院頒發(fā)的名譽九段證書。從去年10月至今，“Alpha Go”以9勝1負(fù)的戰(zhàn)績，積3586分，排名世界第二，僅次于中國選手柯潔九段。

雖然“阿爾法圍棋”戰(zhàn)勝了李世石，但這并不代表人工智能超過了人類的智能。同樣的技術(shù)未必能夠解決人工智能的其他問題，因為“阿爾法圍棋”有著大量的訓(xùn)練樣本。但人的智能恰恰表現(xiàn)在，只需很少量的樣本，就能知道未來應(yīng)該怎樣做。

可以設(shè)想，下一代棋手可能會毫不猶豫地把“阿爾法圍棋”拉到自己一方。世界上最好的氣候變化研究員、醫(yī)生或教育工作者，也會用機器學(xué)習(xí)工具來幫助自己。

真正的考驗不是機器能否戰(zhàn)勝人類，而是人類和機器能否一起攻克那些全球性難題。

過去數(shù)十年來，人工智能的話題一直在不斷地吸引著公眾眼球，看似是一個遙不可及的存在，而經(jīng)過此番人機世紀(jì)對決后的冷靜分析，可發(fā)現(xiàn)實際上人工智能已是觸手可及。

由谷歌開發(fā)的阿爾法圍棋，是一款圍棋人工智能程序，這個程序利用“價值網(wǎng)絡(luò)”去計算局面，用“策略網(wǎng)絡(luò)”去選擇下子。主要的工作原理是“深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）”。

根據(jù)網(wǎng)絡(luò)上的定義，“深度學(xué)習(xí)”是指多層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和訓(xùn)練它的方法。一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會把大量矩陣數(shù)字作為輸入，通過非線性激活方法取權(quán)重，再產(chǎn)生另一個數(shù)據(jù)集合作為輸出。這就像生物神經(jīng)大腦的工作機理一樣，通過合適的矩陣數(shù)量，多層組織鏈接一起，形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“大腦”進(jìn)行精準(zhǔn)復(fù)雜的處理，就像人們識別物體標(biāo)注圖片一樣。不同于“機器學(xué)習(xí)（Machine Learning）”的是，“深度學(xué)習(xí)”受人類的干擾相對少些。

科技部部長萬鋼近日回應(yīng)“人機大戰(zhàn)”時表示，圍棋中存在隨機性、未知性和情緒的好壞，更貼近人的生活。

無論科技發(fā)展到什么程度，人和人的交流仍然是人類活動的重要組成部分?！皬南缕宓慕嵌?，我還是喜歡人人對弈?！?/p>

其實，真正的挑戰(zhàn)不是“人類對機器”之戰(zhàn)，而是人類加上所有我們能搜集到的工具，對我們周圍那些難以解決的復(fù)雜問題的挑戰(zhàn)。無論氣候變化、醫(yī)療衛(wèi)生還是教育，這些問題均影響到我們每個人，已有成千上萬優(yōu)秀人才，針對這些最重要的問題在努力，推動它們的解決和相關(guān)領(lǐng)域的不斷進(jìn)步。

就拿人工智能技術(shù)來說，它為我們提供了強大的工具，有助于專家更快做出突破，提高我們應(yīng)對那些亟待解決的全球性難題的能力。我們需要機器學(xué)習(xí)來幫助處理復(fù)雜問題、預(yù)測未知，支持我們實現(xiàn)以往不可能實現(xiàn)的目標(biāo)。

隨著我們的工具變得更智能，用途更加多樣化，我們就可以義不容辭地思考更雄心勃勃和富于創(chuàng)新性的方法，以解決社會最嚴(yán)峻的全球性難題。我們要抵制那種問題太難的想法，這樣才能有更高的目標(biāo)。