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总结（第1页）

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总结

一旦学会观察一种特定的模式，你就可以开始在任何目光所及之处识别出它来。举例来说，如果所有生物体的进化都是断断续续的——长期的稳定会被短暂的爆炸性改变所打断，这通常被称作“间断平衡”——人类玩的游戏也是如此，这又有什么好奇怪的呢？比如篮球迷们可能会把朱利叶斯·欧文（JuliusIrving）在1980年美国男子职业篮球联赛（NBA）总决赛中的反身上篮当作篮球这一运动进化过程中的决定性时刻。冰球球迷们则可能会认为，证明竞技运动最伟大的举动是当你没有接触冰球时的行为，韦恩·格列茨基（WayneGretsky）将冰球变成了一项真正的团队运动。

认真学习围棋的学生们也可以举出类似的例子，即一名围棋手的复盘。他们这么做是在学习历史经验。著名的有“一子解双征”，这是中国唐代一名围棋大师击败当时来访的日本王子的招式；或1846年的“赤耳之局”，其中冒险的一步棋改变了未来几代人对弈的方式。这些“妙手”（表现出令人惊讶有洞见的棋招，这使得它们获得了某种传奇般的地位）或许数十年之久都难得一见。如此一来，在2016年3月初的一场万众瞩目的比赛中出现了两步或被看成是“妙手”的棋招，这着实不同寻常。

人们在提到围棋时总同时提起国际象棋，但两者除了都是两人坐在桌子两端面对面进行的一场战略游戏之外，围棋相比于国际象棋规则更加简单，它只有两个规则，同时也更加复杂，从数量级来说，围棋可能的步数甚至超过宇宙中的原子数量。高水平的围棋棋手将很小体积的黑白子落在由横向和纵向各19条线构成的棋盘上，而初学者可能会选择更为简单的横纵各9条线或13条线的棋盘。无论棋盘大小，最终目标都是占领尽可能多的领地，并吃掉对手尽可能多的棋子。

德国国际象棋大师里夏德·泰希曼（RichardTeichmann）曾说过：“国际象棋99%都是战术。”要想获得胜利就要能看出每一步的长久影响。然而，地球上没有任何人能够在面对一张空白围棋棋盘时算出所有361步的所有可能后果。围棋天才似乎都拥有神秘的模式识别技能，并能依靠自己的直觉。在功能性磁共振成像的研究中，围棋选手们掌管视觉意识和全局意识的大脑右半球要比左半球的活动更强。事实上，由于有着无限可能，与国际象棋相比，一幅围棋棋盘更像是画家的空白画布。大约在《旧约》写就的同一时期，发明围棋的中国人一定是这么认为的。围棋与作画、书法、琴艺一同被认为是每一名君子应该掌握的“四艺”。

直到最近，围棋的这些特点——接近于无限的可能性、更多依靠直觉而非逻辑，使得编程一台电脑让其能够下围棋成了数学领域一个“艰难的问题”，这其实是“不可能”的委婉说法。这个问题也无法用与解决国际象棋表面上相似问题的方法加以解决。IBM的一个计算机科学家团队花了12年时间研制出了深蓝（DeepBlue），这台电脑拥有击败国际象棋大师的能力。深蓝于1997年取得了成功，它在6局对弈中战胜了加里·卡斯帕罗夫（GarryKasparov）。深蓝拥有每秒钟分析2亿个棋位的能力，它依靠的是“暴力”（bruteforce）算法，能够评估每一步棋未来20步的每一个可能后果。

每秒钟计算2亿个棋位，这听起来像是一个很庞大的数字，但深蓝却无法挑战能力适中的围棋八段棋手。那360颗黑白棋子所蕴含的可能性之多会令人头晕目眩。全新的游戏理论和数学领域被创造出来，以使我们微弱的大脑甚至能够思考这些问题。对于深蓝这样的使用暴力算法的机器智能，下围棋将需要比我们所处宇宙的1000兆年预期寿命更长的运算处理时间。

2006年，一位名叫雷米·库隆（RémiCoulom）的法国计算机科学家发表了一篇论文，暗示将发起新一轮的冲击。在20世纪50年代，研究人员已经开发出一种搜索算法为核爆炸的效果建模，它是以蒙特卡洛大赌场命名的。因无法探索每种可能的结果，蒙特卡洛搜索了全体的一个统计学样本。这种算法本身并不能运用在围棋上面，但库隆进一步改善了这种算法，使得这种软件能够识别出一些棋步应该获得比其他棋步更多的关注。其中一些是能够带来更多可能性的节点。库隆对他的蒙特卡洛树搜索算法进行编程，以确定采用哪种顺序下出的棋步获胜概率最大，然后再关注在这一特别节点引发的结果。这使得该软件能够学习成功的游戏模式，而人类棋手通过无数小时的下棋将这些模式潜意识地内化于心。

在接下来的几年内，库隆编写的程序“疯狂的石头”（CrazyStone）开始在其他软件产品中取得压倒性胜利令人印象深刻。2013年，它打败了一名世界优秀专业棋手，但这只是在对方让4子的前提下——这是一名专业棋手对弈能力出众的业余棋手时让子的做法。事实上，围棋界和机器学习界当时的共识是，人工智能达到无须让子便可与人类最强棋手一战的阶段尚需多年的时间。一台机器无法复制能够赋予最高水平对弈以活力的、即兴的、有创造力的天赋才能。

这是科学期刊《自然》（Nature）2016年1月刊发一篇轰动性文章之前的事情。这篇文章称，谷歌的人工智能项目——深度思维（DeepMind）已经加入到这场竞赛中来。深度思维开发的程序被称作是“阿尔法狗”，它首先从围棋过往比赛的浩瀚棋谱中学习，而后又通过创新形式的增强学习，不断自我对弈，直至变得越来越强大。这篇文章披露，2015年11月，谷歌组织了一场欧洲围棋冠军樊麾与“阿尔法狗”的5盘对弈。最终比分是多少呢？机器得分5，人类得分0。这是机器学习领域的分水岭时刻，一台计算机首次在没有让子的情况下击败一名职业围棋选手。这篇文章援引了雷米·库隆的话，他原本认为机器真正精通这种游戏还需要10年的时间。另外一名人工智能研究者——乔纳森·谢弗（JonathanSchaeffer）表示，深蓝1989年已经能够经常战胜国际象棋大师，但它仍然又花了8年时间才变得足够强大到能够击败加里·卡斯帕罗夫。

“阿尔法狗”也即将迎来它的“卡斯帕罗夫时刻”。《自然》杂志披露，2016年3月，它将与李世石（LeeSedol）对弈，后者是公认的在围棋界目前最伟大的大师。谢弗对《自然新闻》（NatureNews）说：“无意冒犯“阿尔法狗”团队，但我会下注给人类。把“阿尔法狗”看作是少年天才。突然之间，它很快便已经学会很好地下围棋了。但它并没有太多经验。我们从国际象棋和跳棋中可以发现，经验很重要。”

并非所有人都对机器无情地入侵人类生活的方方面面欢呼雀跃。在《自然》杂志发表上述文章的那一天，马克·扎克伯格发布了一条帖文宣称，Facebook（脸谱网）也有自己的人工智能，能够在围棋比赛中击败人类。“你为什么就不能放过这一古老的游戏，让它不受任何虚拟玩家的干涉呢？我们真的所有一切都需要人工智能吗？”到2016年6月，这条帖子已经收到了超过85000条表情反馈和4000条评论。

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围棋欧洲冠军樊麾是在两名观众的面前完成与“阿尔法狗”的5局对弈的：一名裁判和一名来自《自然》杂志的编辑。李世石是在首尔四季酒店内，面对来自全球各地的电视镜头开始第一局对弈的，它们来观看我们拯救自身存在缺陷、不可预料的人性的最后、最大的希望。李世石下出了一系列冒险、非传统的棋步，他或许希望这些棋步会让一台阅读过大量棋谱的机器猝不及防。但“阿尔法狗”并没有眨眼，逐步掌控了棋局直至最终获胜，抵挡了李世石的进攻行为。其他专业棋手说，情况很快明朗，“阿尔法狗”在伦敦击败樊麾后几个月时间里，已经成了一名技艺更加高超的棋手。

在击败李世石一局之后，深度思维团队已经完成了掌握这门一直被认为是人类思考过程真实写照的游戏。突然之间，在整个系列赛中获胜的希望近在咫尺了。

在第二局比赛中，李世石表现出刚建立起的对阿尔法狗的尊重，他下棋很谨慎、毫无漏洞。这并非为了要让最终观看这场系列赛的2.8亿名观众惊叹佩服，但在与李世石水平相当的人看来，李世石下出的棋招几乎无懈可击，他的身上也散发出了一股平静却坚定不移的信心。随着比赛进入中盘，“阿尔法狗”做出了不同寻常的举动：它下令让代它落子的人将一颗黑子落在了棋盘右侧的空盘中。这在其他情况下或许说得通，但在当时的棋盘上，“阿尔法狗”似乎在放弃棋盘下部的较量。这历史性的一手棋是人类不可能下出来的，根据阿尔法狗的计算，人类下这一步的概率是万分之一。这一手棋在观战者中间立即造成了震动和困惑。李世石脸色变得苍白，起身离席15分钟才返回。

英语解说员也沉默了下来，直至其中一位带有很大保留地说：“这是十分出人意料的一步棋。”

与《连线》杂志撰稿人凯德·梅茨（CadeMetz）一同观看比赛的樊麾一开始也与其他人一样感到困惑不解。他告诉梅茨：“这是‘非人类’的一步棋。我从没见过任何人下过这样的一步棋。”正如梅茨后来所说，围棋2500年的知识集合和认知不会让任何人在系列赛中的第二局下出黑棋第37手，除了樊麾。自从前一年的秋天败给“阿尔法狗”之后，樊麾就花费大量时间帮助谷歌深度思维团队为与李世石的对弈进行训练，这一体验使得他能够理解阿尔法狗的这步棋与它要采取的战略之间的关联。他说：“漂亮。”他又数次重复了这个词语。这已经不仅仅是“手筋”——一步能够让对手卸下提防的妙招。这是兼具美感和战略才华的杰作，或许甚至可以说是妙手。李世石继续下出了几无破绽的围棋棋招，但这并不足以对抗深度思维软件所展示出的令人惊叹的创造性，即便是在第37手之后也是如此。当天结束，头条新闻并不是阿尔法狗赢得第二场比赛，而是它的这一手展示出了如此深刻的人类特性——即兴创作、创造性，甚至是某种优雅和魅力。我们由此得知，这部机器拥有灵魂。

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在人机大战决出胜负几周后，谷歌深度思维背后的人工智能研究员之一——杰米斯·哈萨比斯（DemisHassabis）在麻省理工学院发表了一次演讲，谈到了这场比赛以及他的团队是如何开发“阿尔法狗”的。这场演讲在麻省理工学院最大的讲堂之一举行，现场座无虚席，许多没座儿的学生都站在墙边聆听哈萨比斯讲述他们在机器学习领域的做法，这使得他所在的团队向那些曾预言计算机需要10年时间才能击败李世石这样的大师的专家们证明，他们错了。

关键是将深度学习——一种模式识别，类似于人类大脑（或谷歌）在看过多幅图像之后能够识别出一只猫或一辆消防车——与“学习”聪明地结合在一起，它由此可以从统计数据上猜测出可能会发生什么，或者在围棋比赛中，考虑到过往所有比赛，一名人类棋手可能会在特定的棋势内下出哪一步。这便是一名围棋棋手最基本的模式：从他学习到的历史棋谱的模式中猜测下一步如何走。然后，他们再添加上一种强化学习，让计算机尝试新的东西。就像大脑通过得到多巴胺的奖励进行学习一样，当它做出成功的举动后，便会强化“这是正确的”的神经通路。强化学习可以让一台计算机做出尝试，奖励成功的实验，并由此强化这些战略。“阿尔法狗”也是从最基本版起步的，而后又创造出稍有不同的版本，数百万次地尝试不同的战略，并得出能够获胜的战略，直至其能够击败更好的自己，并逐渐变得更加强大。之后，在与人类专业棋手对抗之后，它还会继续学习，会让人类和自己都变得更加强大。

哈萨比斯在演讲中展示出了一项又一项的突破，而身处讲堂内的研究人员此前都曾认为这些突破或许是不可能的。现场的兴奋感显而易见。他还展示了“阿尔法狗”和李世石其他对局的图片和视频。正如大家所看到的那样，第37手并不是系列赛中最后的戏剧性时刻。在第二局对弈之后，李世石也做了功课，根据蒙特卡洛树搜索算法的已知弱点制定了战略。李世石开局便制造“劫争”，即一方提掉另一方的子，迫使其反击或放弃主动权。像李世石这般水平的棋手采取如此进攻性的开局，大多数对手都会被击溃。然而，“阿尔法狗”似乎毫不费力地化解了每一次完美的攻击。一位评论员惊讶地说，观众是不是在见证围棋下法的“第三次革命”。在第176手之后，李世石投子认负，他输掉了整个比赛，也输掉了比赛的100万美元奖金。在比赛之后举行的新闻发布会上，李世石看上去似乎是肩膀承载着代表整个人类物种的压力，他向全球观众致歉。他说，人类必须应对心理博弈，同时又要应对棋盘上的比赛。他不无悲伤地说：“我无法克服压力。”

不足为奇的是，第四局比赛在严峻的背景下开战。已经如此轻而易举地将处于创造性巅峰的李世石击败，“阿尔法狗”似乎注定会在最后两盘中横扫获胜。第四局比赛的前半段没有显示出任何不同于此猜测的迹象。然而，李世石做出了出人意料、重大的举动，他在中腹祭出了“挖”的妙招。全球数百万人突然明白，“阿尔法狗”对这一招束手无策，完全不知道如何应对。它下出了几招笨棋之后认输。评论员称，李世石下出了大师级的妙招——可能是他独有的妙手。

最终，阿尔法狗获得了5局比赛中的4局胜利。人们或许认为，一台计算机击败了围棋历史上的传奇冠军可能会减少人类对围棋的兴趣，或者让围棋变得不再那么有趣。事实上，在线观看比赛视频的人数超过观看超级碗比赛的人数。围棋棋盘的销量也大幅增长，一名来自麻省理工学院围棋俱乐部的学生宣布，该俱乐部的规模扩大了一倍。哈萨比斯在麻省理工学院演讲时表示，与“阿尔法狗”的互动重燃起李世石对于围棋的兴奋感。

很明显，“阿尔法狗”并未让围棋变得不再有趣，反而为这项运动、围棋选手和学者界注入了一股创造力和能量。机器与围棋界——他们授予“阿尔法狗”荣誉九段（围棋棋手的最高段位）——的积极反应和有力关系使得伊藤穰一进一步坚定了信念：未来不一定会出现类似于终结者的智能，由它们来决定人类是不好的存在，必须消灭。未来社会将是人类和机器合作，相互启迪，让集体智能不断扩大。

未来学家、经常进行巡回演讲的雷·库兹韦尔（RayKurzweil）在他2005年著作《奇点临近》（TheSingularityIsNear）中普及了指数式改变的概念。库兹韦尔预测，到2029年，计算机将拥有同人类一样的阅读能力，奇点——机器变得比人更聪明的时刻，将于2045年到来。根据奇点理论，到那时，我们将会亲眼见证“智能爆炸”，机器将能够快速设计出更加智能的机器，出现类似于2013年的电影《她》（Her）中所描绘的场景。

机器学习领域的绝大多数专家都相信，人工智能总有一天将会进化到奇点，尽管大多数人与其说身穿男士内衣到诺贝尔奖委员会演讲，也不会像库兹韦尔这样给出如此详细的日期。从技术上说，奇点是函数具有无穷值的那个点，如黑洞中央的时空。在技术上的奇点之后会发生什么？库兹韦尔认为，我们会进入极乐超人类主义阶段，人类和机器之间的界限将难以区分，畅游在地球上的超级智能将解决人类面临的所有问题。贝宝创始人之一、特斯拉汽车（TeslaMotors）发明人埃隆·马斯克（ElonMusk）等人则认为，机器肯定会把人类视作感染地球的转移性癌症，进而将现代人类消灭。

我们则支持另外一种更加宽泛的观点：人工智能可能是好的，也可能是坏的。或许与未来世纪可能发生的威胁或好的成果相比，它根本不重要。北极圈一种被称作正反馈的气候过程正在加速北极冰面的融化——如果它的速度比预报得快，我们或许将面临一场让我们回到黑暗时代的全球灾难。或许一群虚无主义黑客一下子彻底摧毁全球金融市场，引发大恐慌以及广泛的冲突。或许还会出现类似于14世纪的黑死病的大规模全球流行病。