2016年3月9日，谷歌旗下公司研發(fā)的圍棋程序“AlphaGo（音譯阿爾法狗）”和韓國的職業(yè)圍棋九段李世石對決，結(jié)果AlphaGo以 4：1的比分完勝李世石。于是一個問題躍然紙上：人工智能是不是已經(jīng)比人類還要聰明了？該不會在未來的某一天，它們就會像電影《終結(jié)者》里那樣，找到機(jī)會發(fā)動戰(zhàn)爭毀滅人類了吧？

在回答這個問題之前，先讓我們回顧一下人機(jī)大戰(zhàn)的歷史。

“深藍(lán)”：下棋無人能敵，但只限下棋

人機(jī)對戰(zhàn)史上最著名的一場戰(zhàn)役，就是在1997年，IBM公司制造的計算機(jī)“深藍(lán)”戰(zhàn)勝了當(dāng)時的國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。這是人工智能歷史上的一個標(biāo)志性事件。

“深藍(lán)”的核心程序軟件是專門為下國際象棋而設(shè)計的。它評估盤面的四項標(biāo)準(zhǔn)包括棋子的戰(zhàn)斗力、棋子的位置、王的安全性還有布局節(jié)奏。這些指標(biāo)完全依賴于國際象棋本身的規(guī)則，沒有任何擴(kuò)展性。

即便如此，“深藍(lán)”能戰(zhàn)勝人類的棋王其實還是憑借了自己超群的“體力”。作為當(dāng)年世界上最快的下棋機(jī)器，它需要在每秒鐘內(nèi)評估20億個可能出現(xiàn)的局面。為了應(yīng)對這一需求，IBM當(dāng)時為它開發(fā)了專門定制的硬件，以避免它的系統(tǒng)因過載而出現(xiàn)癱瘓。

所以，其實“深藍(lán)”只是一臺下國際象棋的機(jī)器。它學(xué)不會圍棋，連簡單的五子棋也學(xué)不會。因為它沒有學(xué)習(xí)其他知識的能力。在戰(zhàn)勝棋王之后，它就只能被放在倉庫里吃灰了。相比之下，作為人類的卡斯帕羅夫不但下得一手好棋，而且還愛好畫畫，現(xiàn)在又從政參與俄羅斯的公共事務(wù)，甚至一度成為普京的競選對手……這樣豐富多彩的人生，哪里是“深藍(lán)”能夠與之匹敵的呢？

“沃森”：真人答題“贏家”

棋類游戲之所以會成為人工智能研發(fā)的主戰(zhàn)場，因為這種博弈游戲要求計算機(jī)更聰明、靈活，要用接近人類的思維方式解決問題。但總的說來，所有的棋類都是一種關(guān)于可能性的計算。據(jù)統(tǒng)計，國際象棋平均每回合有35種可能，一盤棋可以有80回合。而圍棋的每回合有250種可能，一盤棋可長達(dá)150回合。同時，圍棋有3^361種局面，比可觀測到的宇宙中的原子數(shù)量還多……

這樣高難度的計算，人類確實難以和計算機(jī)匹敵。所以，無論是五子棋、中國象棋還是國際象棋甚至是跳棋，計算機(jī)都已經(jīng)把人類殺得干干凈凈，就只剩下了圍棋這片領(lǐng)土。然而隨著AlphaGo的這次勝利，這片領(lǐng)土也被“攻占”了。

不過，除了下棋之外，人工智能在其他領(lǐng)域也能成為“贏家”嗎？當(dāng)然能。2011年，IBM 公司的超級計算機(jī)“沃森”在美國的真人答題節(jié)目“危險邊緣”上擊敗了人類選手，轟動一時。

“沃森”的決策由四個步驟組成：首先是觀察，從環(huán)境中收集數(shù)據(jù)，然后對數(shù)據(jù)做出假設(shè)，再然后是評估這些假設(shè)，最后是做出決定。但要實現(xiàn)這些“思考”的過程，還需要人類專家的參與。比如，要讓它回答一個關(guān)于癌癥的問題，需要科學(xué)家們在海量的書籍論文中剔除過時和錯誤的信息，再把整理出的資料“喂”給機(jī)器。之后，它才能夠根據(jù)提問中提供的語言信息，做出相應(yīng)的推理，從自己儲存的信息中篩選出正確答案。

雖然離不開人類老師的教導(dǎo)，但“沃森”的學(xué)習(xí)能力確實十分難得。后來它被安排進(jìn)軍醫(yī)療領(lǐng)域，成為一款醫(yī)療診斷工具。你告訴它自己的癥狀，它就能給出一張可能性由高到低的疾病清單。

“Eugene”：騙過“圖靈測試”

遙想當(dāng)年，人工智能的開創(chuàng)者之一阿蘭·圖靈從一開始就預(yù)想到了“會不會有人工智能冒充人類”這個非常重要的問題。于是他提出了盡人皆知的“圖靈測試”，作為檢驗計算機(jī)是否真正具有思考能力的一種方法。

圖靈測試是測試者在與被測試者隔開的情況下，通過一些外部裝置向被測試者隨意提問。在問過一些問題后，如果被測試者超過30%的回答不能使測試者判斷哪個是人、哪個是機(jī)器，那么這臺機(jī)器就通過了測試，并被認(rèn)為具有人類智能。

一直以來，這個測試被認(rèn)為是人類“鑒定”人工智能的重要手段。但在2014年7月，一位俄羅斯工程師設(shè)計的軟件“Eugene”參加了英國雷丁大學(xué)組織的圖靈測試，結(jié)果居然成功通關(guān)！超過33%的測試人誤認(rèn)為自己交流的對象是一名13歲的俄羅斯少年，英語說得不咋地，所以在表達(dá)上有點含含糊糊……

這一年正是阿蘭·圖靈逝世60周年。如果他在天有靈的話，不知道是會為之高興，還是會大驚失色呢？

入21世紀(jì)以來，大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)、云計算……等一系列新技術(shù)讓人工智能技術(shù)突飛猛進(jìn)。各大商業(yè)公司也樂于組織“人機(jī)大戰(zhàn)”，從而展示自家公司的實力，提高知名度。

2008年，在賭城拉斯維加斯，智能系統(tǒng)“北極星2”連續(xù)擊敗了6名德州撲克頂級職業(yè)選手。因為打撲克不光是一種概率博弈，而且還包含著一定的心理戰(zhàn)術(shù)，所以“北極星2”的設(shè)計難度相當(dāng)大。不過，相信這位“智能賭神”已經(jīng)上了各大賭場的黑名單，別想輕易再“出山”了。

“賭神”之外還有“股神”：2011年3月，一支以數(shù)學(xué)模型進(jìn)行交易并啟用機(jī)器人作為經(jīng)理人的基金，靠6個程序合力分析，創(chuàng)造出1.9%的回報率，擊敗了日本最優(yōu)秀的基金公司。看來機(jī)器人在炒股票的領(lǐng)域也是相當(dāng)有前途的！

不管人類愿意與否，人工智能時代的到來已經(jīng)勢不可擋。不過在未來相當(dāng)長的一段時間內(nèi)，人工智能還是會被設(shè)計為專注于某一特定領(lǐng)域的行家。搞翻譯的機(jī)器人不會開車，給人做飯的機(jī)器人不會教英語，給你看病的程序絕不會去下圍棋……只要它們還沒有學(xué)會如何聯(lián)合起來造反，人類還是可以放心地過上一段被機(jī)器伺候的幸福生活！