趙言昌

2016年3月15日，谷歌阿爾法狗（AlphaGo）與韓國(guó)九段棋手李世石進(jìn)行“人機(jī)大戰(zhàn)”第五場(chǎng)對(duì)弈，經(jīng)過(guò)五個(gè)小時(shí)的博弈，最終，谷歌AlphaGo獲勝。

AlphaGo的勝利，是深度學(xué)習(xí)的勝利，也是算法的勝利。你鼠標(biāo)的每一次點(diǎn)擊，你在手機(jī)上完成的每一次購(gòu)物，天上飛的衛(wèi)星，水里游的潛艇，拴著你錢袋子的股票漲跌——我們這個(gè)世界，正是建立在算法之上的。

那么，什么是算法，你對(duì)它又了解多少？

齊軍煮粥與枚舉法

一直以來(lái)，計(jì)算機(jī)科學(xué)都給人一種高深莫測(cè)的感覺，人們對(duì)其有很多“高大上”的印象，其實(shí)，它也有一些你我早已熟識(shí)的東西。

例如：電影《戰(zhàn)國(guó)》中，孫臏（孫紅雷飾）帶領(lǐng)齊國(guó)軍隊(duì)打仗，半路上收留了幾百個(gè)災(zāi)民。齊國(guó)的情報(bào)系統(tǒng)告訴孫臏，災(zāi)民之中有敵國(guó)奸細(xì)。那么，倉(cāng)促之間，如何判斷誰(shuí)才是敵人？

孫軍師心生一計(jì)，囑咐手下人煮粥，并在粥里加了很多辣椒。如此味道，一般人肯定是不肯喝的，但災(zāi)民就不一樣了。都快餓死了，誰(shuí)還敢挑食？下屬們紛紛稱贊軍師神算……

那么，有沒有更好的方法呢？

有！狠下心，挨個(gè)兒殺，總會(huì)把奸細(xì)殺死。

電腦有時(shí)就是這么處理問題的：五把鑰匙里，有一把是對(duì)的，一把一把試過(guò)去，總能打開鎖。這就是枚舉法，聽起來(lái)有些弱智，但是計(jì)算機(jī)的運(yùn)算速度很快，所以至今仍有用武之處。

考場(chǎng)作弊與數(shù)據(jù)壓縮

隨著網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用越來(lái)越普遍，很多人都愛花錢辦會(huì)員，在線或下載下來(lái)收聽無(wú)損歌曲。那么，無(wú)損音樂是怎么回事？

這就要從數(shù)據(jù)壓縮說(shuō)起。

比如，考試時(shí)，你身后坐的一位后進(jìn)同學(xué)小聲跟你要選擇題的答案。假設(shè)一共有20道選擇題，每道題的答案都是A，你是挨個(gè)給他念一遍呢，還是說(shuō)一句，“都是A”？正常人肯定會(huì)選后者，不僅省時(shí)、省事，而且沒有信息損失，和“AAAAAAAAAAAAAAAAAAAA”效果一致。

在此過(guò)程中，你通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析，總結(jié)出規(guī)律，用更少的字段去描述全部信息，這就是無(wú)損壓縮。

那么，有損壓縮又是什么樣的？比如，你愛上一個(gè)姑娘，她在北京，你在上海。聚少離多，思念日增，你想要知道對(duì)方每時(shí)每刻的樣子。不過(guò)，總不能請(qǐng)個(gè)攝影師24小時(shí)跟拍吧。于是你們約定，選幾個(gè)特定時(shí)刻，早上起床什么樣，晚上睡前什么樣，白天工作什么樣，周末休息什么樣。

就這樣，24小時(shí)的內(nèi)容，被壓縮到幾分鐘，數(shù)據(jù)量大為減少，這是好處一；有些情況你看不到，這是壞處一；照片到了你手里，你就可以根據(jù)你對(duì)她的了解，近似還原她的狀態(tài)，這是好處二。

“兩利相權(quán)取其重”，有損壓縮因此風(fēng)靡。

比如刷微博時(shí)，你上傳一張自拍，新浪的服務(wù)器會(huì)將照片還原成一個(gè)個(gè)明暗變化的小點(diǎn)，然后用有損壓縮。比如，可以每隔幾行剪掉一部分?jǐn)?shù)據(jù)，用臨近小點(diǎn)的明暗數(shù)值補(bǔ)齊。新浪節(jié)省了存儲(chǔ)空間，你減少了流量費(fèi)，而圖片質(zhì)量區(qū)別并不是很大，何樂而不為？

外星探索與公鑰加密

公鑰加密是一種很古老的做法——在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，超過(guò)10年就算古董了。

公鑰加密是由對(duì)應(yīng)的一對(duì)唯一性密鑰（即公開密鑰和私有密鑰）組成的加密方法，是目前商業(yè)密碼的核心?！肮€”，顧名思義，鑰匙是公開的。

比如，你和你的好朋友小明被聘請(qǐng)為人類外星探索先行官，降落在某個(gè)地外星球上。不料，這顆星球上是有原住民的，他們把你倆抓了起來(lái)，并監(jiān)控了你倆的通信頻道。

小明問：“你現(xiàn)在還有多少子彈？”

你要是直接說(shuō)數(shù)字，外星人馬上會(huì)知道，你要是說(shuō)“N+5”，小明又不知道N是多少。

就在這個(gè)時(shí)候，你發(fā)現(xiàn)外星人不懂乘除法。該如何利用這一情況呢？

首先，你還是用加密信息，告訴小明：“我的子彈數(shù)是N×9?！?/p>

然后，你說(shuō)：“任選一個(gè)數(shù)字?！?/p>

外星人自然會(huì)聽到，不過(guò)沒關(guān)系，數(shù)字是無(wú)窮的，撞車的概率很小。你選了3，小明選了2。

接下來(lái)，你用3乘以9，得到27；小明也一樣，他用2乘以9，得到18；至于外星人，他們選的數(shù)字和你們不一樣，得出的結(jié)果自然也不一樣。

隨即，你公布“答案是27”，小明也公布，“答案是18”。

最后是見證奇跡的時(shí)刻：你用小明公布的數(shù)字18，乘以你的私密數(shù)字3，得到54；小明呢，他用27乘以2，結(jié)果也一樣——（2×9）×3=（3×9）×2。

我們逛淘寶的時(shí)候，正是經(jīng)歷了這樣的場(chǎng)景。你發(fā)出的付款信息，要經(jīng)過(guò)多個(gè)服務(wù)器轉(zhuǎn)接。如果不加密，你的支付信息就會(huì)暴露在互聯(lián)網(wǎng)上；你自定義一套密碼，安全倒是安全，但淘寶也不知道你說(shuō)的什么，老是“支付失敗”你能樂意嗎？因而，必須用公鑰加密信息。

所以，并不是“敗家娘們”通過(guò)“買買買”讓馬云當(dāng)上了首富，技術(shù)進(jìn)步才是淘寶成功的關(guān)鍵之一。

“川菜招牌菜”與匹配排名

谷歌初創(chuàng)時(shí)，不過(guò)是斯坦福大學(xué)的一個(gè)學(xué)生研究項(xiàng)目。20年來(lái)，從十萬(wàn)美元的初始投資到一千多億美元的資產(chǎn)凈值，從一個(gè)小小的搜索框到涵蓋手機(jī)、通訊、在線教育等數(shù)個(gè)領(lǐng)域的互聯(lián)網(wǎng)大鱷，谷歌深遠(yuǎn)地影響了世界。

為什么谷歌風(fēng)靡全球？因?yàn)楣雀璧乃阉饕嫣貏e好用。

為什么谷歌的搜索引擎那么好用？因?yàn)楣雀璧钠ヅ渑c排名算法極其優(yōu)秀。

比如，當(dāng)我們用谷歌搜索“川菜的招牌菜是什么”時(shí)，谷歌的服務(wù)器首先要進(jìn)行匹配，找到我們想要的網(wǎng)頁(yè)；其次要進(jìn)行排名，判斷不同網(wǎng)頁(yè)的優(yōu)先度，將我們最想要的，排在最前面。

匹配就像查字典，難的是如何教會(huì)計(jì)算機(jī)查字典?！按ú说恼信撇恕笔瞧陶Z(yǔ)，“川菜”用來(lái)修飾“招牌菜”，計(jì)算機(jī)不懂這些。所以，計(jì)算機(jī)首先要把互聯(lián)網(wǎng)上的網(wǎng)頁(yè)都看一遍，找到所有含有“川菜”的網(wǎng)頁(yè)和所有含有“招牌菜”的網(wǎng)頁(yè)，將二者進(jìn)行對(duì)比，找出重復(fù)的部分。而這，大概就是用戶需要的。

問題是，這些網(wǎng)頁(yè)很多，可能有幾百萬(wàn)個(gè)，怎么對(duì)它們進(jìn)行排序呢？總不能一股腦都擺第一頁(yè)吧？否則，50寸的顯示器也不夠用吶。

谷歌的崛起，就是因?yàn)榕琶?998年，谷歌創(chuàng)始人拉里·佩奇和謝爾蓋·布林發(fā)表了《解析大規(guī)模超文本網(wǎng)絡(luò)搜索引擎》。

當(dāng)時(shí)，由于技術(shù)限制，人們還不可能讓計(jì)算機(jī)直接模擬人腦，分辨哪些重要、哪些不重要。對(duì)此，佩奇和布林找到了一個(gè)計(jì)算機(jī)可以辨識(shí)的指標(biāo)：PageRank值。

PageRank值可以簡(jiǎn)單理解為網(wǎng)頁(yè)的被引用次數(shù)。比如有一百個(gè)網(wǎng)頁(yè)既包含“川菜”又包含“招牌菜”，符合搜索要求。其中，有九十九個(gè)網(wǎng)頁(yè)通過(guò)超鏈接提到了最后一個(gè)網(wǎng)頁(yè)，那么，最后一個(gè)網(wǎng)頁(yè)，就是最貼近用戶需要的。

謝耳朵認(rèn)臉與圖像識(shí)別

PageRank值本質(zhì)上是一種等價(jià)思想，用一種計(jì)算機(jī)可以使用的衡量標(biāo)準(zhǔn)，取代人類的衡量標(biāo)準(zhǔn)，“數(shù)值高”就等于人們“最想要”。如此一來(lái)，計(jì)算機(jī)就能出色地完成我們交付的任務(wù)。

有時(shí)候，問題并不是這么簡(jiǎn)單。舉個(gè)例子，計(jì)算機(jī)該如何進(jìn)行圖像識(shí)別呢？更進(jìn)一步講，計(jì)算機(jī)能不能辨識(shí)人臉以至于認(rèn)識(shí)到人的喜怒哀樂？

喜愛看美劇的人，對(duì)于《生活大爆炸》中的謝耳朵肯定不會(huì)陌生，他既是一個(gè)物理學(xué)方面的天才，十幾歲就開始攻讀博士學(xué)位，讓人欽佩；也是一個(gè)生活中的弱智，連朋友是開心還是生氣都看不出來(lái)，令人莞爾。

如果謝耳朵花錢請(qǐng)你教他識(shí)別面部表情，你該怎么做呢？

你的第一反應(yīng)，可能是找一臺(tái)攝像機(jī)，把他朋友的喜怒哀樂都記錄下來(lái)，一個(gè)一個(gè)地分析給謝耳朵聽，讓他記住重點(diǎn)，開心的時(shí)候，眉毛在哪，嘴唇如何，生氣的時(shí)候又是怎樣，區(qū)別在哪里。

思路沒有什么大錯(cuò)，只是有兩個(gè)缺陷：第一，每一個(gè)人每次笑，都有些許不同，還有“激動(dòng)地流淚”、“長(zhǎng)歌當(dāng)哭”這種場(chǎng)景；第二，就算他學(xué)會(huì)了，他也只能辨識(shí)朋友們的面部表情，陌生人的則不行。

所以，我們改進(jìn)方案。首先，選取最典型的長(zhǎng)相；接著，尋找最典型的表情；最后，設(shè)立一個(gè)決策樹。計(jì)算機(jī)進(jìn)行圖像識(shí)別的方式也與此類似，當(dāng)計(jì)算機(jī)拿到一張照片時(shí)，它沿著決策樹，將測(cè)試數(shù)據(jù)和之前的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比。

最終，計(jì)算機(jī)給出結(jié)論，“這是一張男人的照片，他在哭”。研究人員再對(duì)結(jié)果進(jìn)行判斷，給予獎(jiǎng)勵(lì)或者修正。這樣，計(jì)算機(jī)就能逐步地建立一個(gè)決策體系，準(zhǔn)確地識(shí)別人的表情。

奇點(diǎn)與未來(lái)

在物理上，有觀點(diǎn)認(rèn)為宇宙起源于奇點(diǎn)。奇點(diǎn)是指一個(gè)體積無(wú)限小、密度無(wú)限大的點(diǎn)，所有的物理定律都對(duì)它不適用；仿照這一概念，有人提出了技術(shù)奇點(diǎn)，認(rèn)為在未來(lái)某一時(shí)刻，技術(shù)會(huì)發(fā)生近乎無(wú)限的進(jìn)步，使得我們之前的預(yù)測(cè)和生活方式都失效。

很多名人，如比爾·蓋茨、史蒂芬·霍金，都曾發(fā)出警告，認(rèn)為人工智能可能就是這個(gè)奇點(diǎn)，超級(jí)計(jì)算機(jī)也許會(huì)導(dǎo)致人類的毀滅。如今，AlphaGo在“人機(jī)大戰(zhàn)”中已取得壓倒性勝利。那么，計(jì)算機(jī)技術(shù)的奇點(diǎn)真的已經(jīng)到了嗎？未來(lái)人類又將走向何方？（編輯/余風(fēng)）