作者：朱詩琦

　　“人類的發展過程，一直在制造比自己在某方面更厲害的工具，從而讓自己能從這些方面解放出來、可以關注其他更麻煩的方面去。”　　

 　

 

　　資料圖

　　北京時間3月9日下午15點34分，穀歌公司研發的人工智能圍棋軟件AlphaGo與韓國世界冠軍李世石九段的在韓國首爾結束了首場比賽，AlphaGo獲勝，李世石投子認輸。

　　看完整場比賽後，九段棋手江鑄久對鳳凰網說，人工智能一定會戰勝人類，只是看什么時候開始。對首場比賽李世石的落敗，“這幾年穀歌顯然下了很大功夫，我的判斷是，電腦贏一局就算贏。即便如此，我也沒有想到第一盤就會贏。我以為會出現在第五盤，因為電腦有一個學習的過程。”

　　“這場比賽李世石的失誤有些奇怪，本來一開始下得挺好。”江鑄久說。

　　一個多月前，穀歌人工智能團隊DeepMind在頂尖學術雜志《自然》上發表重磅論文，宣布AlphaGo以5:0的勝績擊敗歐洲圍棋冠軍、職業二段樊麾。

　　這次，挑戰的對象換成了李世石。賽期從3月9日至3月15日，5場比賽。這次AlphaGo與李世石之間的人機大戰引發的關注遠遠超出了圍棋界。圍棋被認為是人類發明的最複雜的遊戲，一個古老而震撼人心的問題再次被提出：機器人能夠戰勝人類嗎?被戲稱為“人族代表”的李世石也在采訪中表示，要“捍衛人類的尊嚴”。

　　穀歌工程師對AlphagGo的取勝抱有信心，在視頻中他說，“李世石每年可以下多少盤棋作為練習?也許一千盤?Alphago可以下一百萬盤……每天。 ”

　　人工智能領域不少人對比賽持樂觀態度，認為AlphaGo遲早會贏。依據是alphago此前已經勝過職業棋手，且學習能力驚人。而在圍棋界，棋手們認為此前已有的比賽表明，李世石會取勝，但是，包括李世石在內也認為人工智能遲早會勝過人類大腦。

　　美國卡內基梅隴大學計算機學院人工智能方向博士王威廉說，主要看點是AlphaGo在過去幾個月是否取得了進步，在這五盤棋中能否對李世石產生任何實質性的威脅。根據較早之前AlphaGo與歐洲棋手對弈的棋譜來看，其水平相對世界最頂尖人類棋手來看還是差距不少。

　　國際人工智能學會成員、南京大學計算機系教授周志華對鳳凰網(鳳凰網【嚴肅新聞】微信公號ID：Serious-News)說，根據已披露的技術信息，alphago會輸。他預測比分會是0：5或1：4。

　　對於機器人威脅論，周志華認為：“機器人”只不過是一種工具，某些方面勝過人類也很正常。“人類的發展過程，一直在制造比自己在某方面更厲害的工具，從而讓自己能從這些方面解放出來、可以關注其他更麻煩的方面去。”

　　已披露的技術信息難以信服alphago會輸

　　鳳凰資訊：alphago是否會贏?

　　周志華：在棋類遊戲中，機器遲早會戰勝人類，這基本是人工智能界的共識。

　　但具體到和李世石的這場比賽來說，僅從目前能看到的技術信息披露情況，我認為機器達不到人類頂尖高手水平。比分會是1:4或者0:5。

　　AlphaGo主要是使用了深度學習+強化學習+蒙特卡洛樹搜索，這些都不是新技術，我以為僅憑它們似乎很難達到人類頂尖棋手的水准。如果穀歌對技術有所隱藏，那另當別論。

　　王威廉：我認為這次比賽的結果很可能還是人類冠軍會取勝，出現AlphaGo 1:4 李世石的概率會比較大。除非AlplhaGo最近幾個月水平突飛猛進，或者其專門針對大量李世石較早之前的棋譜，重新調試了其系統的一些設計和參數，導致李特別不適應AlphaGo，不然的話AlphaGo這次取得2勝或最終取勝的概率還是會比較低的。

　　鳳凰資訊：關於強化學習策略，穀歌工程師說，“李世石每年可以下多少盤棋作為練習?也許一千盤?Alphago可以下一百萬盤……每天。 ”這種說法是否科學?

　　周志華：這個說法是不准確的。通過“自我對弈”來提升，從機器學習技術上來說，實際上是讓兩個學習模型相互提供“偽標記樣本”來進行學習以提高性能。理論上已經證明，這種做法奏效的關鍵，是兩個模型的性能都挺好，而且兩者有很大的“差異”。要注意的是，當模型性能提升以後，它們之間的“差異”會迅速下降，到一定程度之後必然使得性能無法繼續通過這種機制提升。其上限取決於高質量“有標記”樣本(相當於真是李世石水平棋手的棋譜)的數量。

　　換個一般人容易理解的話說，兩個業餘1段的小孩，如果光是他們兩個人互相下，提升到2段可以，但即便每天下一千萬盤也提升不到4、5段去。必須要有相當數量的高手對局，才能帶來進一步提升。

　　王威廉：對於人類棋手來說，計算機存在的優勢確實是在於其的運算速度以及其可以處理的數據量。所以我絲毫不懷疑計算機可以在有限的時間內可以閱讀和產生比人類棋手多得多的棋譜。問題是，數量是一個方面，還有就是學習的效率。人類的一個特點就是，我們往往不需要很多的例子，但是卻能很迅速地掌握事物的規律。

　　鳳凰資訊：有評論說，只要AlphaGo贏一場，這也意味著巨大勝利，也就是說機器人可以勝過人類。是否存在AlphaGo取勝的可能，這意味著什么?

　　周志華：AlphaGo贏一盤是正常的。在這樣的比賽上，人類棋手的心理因素對結果會起非常大的影響。因為對不了解機器學習技術的人來說，可能會對機器能力產生不必要的恐懼，這可能會對技術發揮產生重大影響，尤其在頂尖高手的境界心理影響的作用可能更大。

　　另一方面，由於人類棋手看不到機器棋手最近的棋譜，事實上這個比賽是不公平的。高手比賽之前一般都會仔細研究對手最近的棋譜，但現在的情況是，一方在明一方在暗，AlphaGo可以拿到李世石最近比賽的棋譜，但李拿不到AlphaGo的，李只能在比賽第一局才開始了解機器下棋的路數，這給人類棋手增加了額外難度。“遭遇戰”和“伏擊戰”難度不可同日而語。這個經驗可能不少人都有。例如很久以前我和陳志行先生的圍棋程序“手談”對弈，頭一兩局以為它很厲害，甚至分先下都感覺不容易，幾局後了解其弱點了，就可以隨便“蹂躪”它，甚至能讓九個子。穀歌現在沒有像FaceBook一樣把圍棋程序放上網供棋友測試，不排除有這方面的考慮。

　　所以，AlphaGo贏一盤，不能算巨大勝利。這和深藍的情況不太一樣，當年深藍披露出來的技術信息，大家看到之後覺得這樣做取得勝利，在技術上是可行的;穀歌現在披露出來的信息，在技術上不足以使人信服，別忘了圍棋的難度。機器棋手如果真能做到人類頂尖棋手的水平，而不是僅靠心理因素贏，那才是巨大勝利，因為這意味著技術上真正取得了實質性突破。但這個僅靠這樣的比賽是難以判斷的，尤其是李世石的棋風可以說是電腦棋手最喜歡的對手類型。如果把圍棋程序放出來，例如放到網上，讓職業高手們都可以去跟它對弈，如果過一段時間之後，職業高手們仍認為它達到了頂尖水准，那才算數。

　　王威廉：有很多人擔心人工智能技術的發展，甚至擔心機器人智商超越人類，這是沒有必要的。因為千萬不要忘記，設計圍棋人工智能程序的也是人類。所以不論誰最後取勝，我們都可以把這次較量當做是一次對人工智能技術，特別是棋類遊戲自動化發展有益的測驗。

　　鳳凰資訊：1997年，美國IBM公司的“深藍”超級計算機以2勝1負3平戰勝了當時世界排名第一的國際象棋大師卡斯帕羅夫。這被看做人工智能發展史上的裏程碑事件。AlphaGo與李世石的對戰是否具有裏程碑式的意義?

　　周志華：毋庸置疑這是一個重大事件，因為圍棋的困難程度遠非國際象棋可比。

　　意義到底有多重大，要看最後反映出來的技術進步到底有多大。

　　王威廉：對於計算機來說，學習圍棋比國際象棋難得多，主要原因是圍棋的棋盤太大，每一步可以選擇的策略太多。所以一盤棋下來，要保證每一步都是完全合理的，這對計算機來說是很有挑戰性的。對於人類棋手中的高手來說，一般都是經過長年的訓練，棋風相對比較穩健，非常容易抓住計算機偶爾出現的較大破綻。但是隨著現在計算能力的提高，AlphaGo等圍棋軟件也可以通過統計方法學習大量人類棋譜，揣摩圍棋的規律，進一步提升其水平。就AlphaGo目前使用的技術而言，神經網絡和蒙特卡洛搜索樹並不是特別新的技術，但是結合在一起與人類高手對弈的過程中，如果能取得任何的優勢，就是很不容易的一件事。

　　鳳凰資訊：《自然》雜志選擇AlphaGo作為封面報道，那么它的突破及價值是什么?

　　周志華：圍棋差不多是目前唯一未被機器超越的棋類遊戲。圍棋有多難呢?一般我們可以估計它可能涉及到的“狀態”數，這個數越大，難度就越大。對圍棋來說，如果考慮19路棋盤上每個點可以有黑、白、無子三種狀態，那么大致是3的361次方，約等於10的172次方;如果再考慮走子順序，那么大致是361的階乘，約等於10的768次方。這個數有多大呢?給您一個大概感覺：宇宙間所有基本粒子的總數大約是10的80次方，一粒灰塵中就含有幾十億個基本粒子!

　　所以，在如此困難的問題上取得實質性突破，這意味著在技術上有重大進展，可能對其他領域產生重大影響。

　　嚴肅人工智能研究從不“威脅人” 機器人只是工具

　　鳳凰資訊：除了圍棋領域，alphago還可以做別的嗎?

　　王威廉：這個問題很有意思。目前人工智能領域的確有不少想要構造“通用人工智能” (General Artificial Intelligence)的嘗試，我個人覺得目前不可能。 最典型的例子就是IBM前一段時間參加“危險邊緣”問答比賽的Watson機器人，其在問答領域表現很不錯，但正是由於這個系統的原始設計非常地針對趣味問答比賽，以至於其在比賽結束後想要轉型大數據醫療方向，難度非常高。AlphaGo也是一個專門針對圍棋設計的計算機軟件，想要直接應用在其他任務上，應該目前做不到。

　　鳳凰資訊：以您對人工智能領域的了解，目前發展到什么階段?機器人是否會取代人類?

　　周志華：人工智能從1956年正式成為一個學科，到今年正好60年。在這60年中，人工智能取得了非常大的進展，事實上我們的現實生活中人工智能技術早已無處不在，無論是互聯網搜索、手機語音交互、安全門禁系統、實時交通調度，……後面都是人工智能技術在做關鍵支撐。但是，作為嚴肅科學的“人工智能”和影視科幻中的“人工智能”是兩回事。 打個比方，就好比原來人們看到鳥在天上飛，想造個東西幫助人也飛起來，後來就造出來了飛機;人工智能呢，是看到人做很多事情很聰明，想借鑒一下，讓機器做事的時候也聰明一點，成為人類更好用的工具，僅此而已。

　　嚴肅的人工智能研究從來沒有想過要“取代人”、“威脅人”，而且本身也不可能，因為這是一門科學，做出來的東西都有理論上下限，使用了什么技術，能達到什么能力，都是有數的。就像人們造出來飛機，一定知道再怎么發展它也不會和真鳥在一起生小鳥。不要被“人工智能”這個名字引起過多遐想，把它當成高級一點的仿生學好了。

　　王威廉：我覺得人工智能目前發展到了一個令人激動的階段。主要原因就是因為我們日常生活中大量的數據已經被數字化了，隨著計算能力的提高，計算機科學家們可以設計很多有意思的算法來提高人類的生活品質。 但是在另一方面，我們也需要冷靜下來，就是很多人工智能的應用，比如說語音識別、機器翻譯、人臉識別等技術，雖然在過去二十年取得了明顯的進步，但是還遠遠達不到完美。譬如，對於方言較重的語音識別，對於中文-阿拉伯語等遠距語言對的機器翻譯，對於噪音大質量差的圖片人臉識別，我們還有很多工作要做。總體而言，我贊成機器替代人類完成生產生活中一些重複性強、機械化要求高的勞動種類。但是作為一名學者，我非常不相信“人工智能威脅論”，我們目前也完全不必擔心機器人取代人類這個問題。

　　鳳凰資訊：圍棋界不少棋手判斷這次AlphaGo贏不了，有趣的是，包括李世石在內也認為人工智能遲早會勝過人類大腦。對“機器人和人類誰厲害”這個問題，想聽聽您的思考。

　　周志華：“機器人”只不過是一種工具。早就有很多工具在某方面比人類厲害，例如汽車比人跑得快，輪船比人遊得遠。“勝過人類大腦”也很正常，機器不是早就比人類大腦計算更快、記憶更准嗎?人類的發展過程，一直在制造比自己在某方面更厲害的工具，從而讓自己能從這些方面解放出來、可以關注其他更麻煩的方面去。

　　王威廉：對於“機器人和人類誰更厲害”這個問題，這個答案自然是人類更厲害了，因為畢竟計算機程序是人寫的。在人工智能學界，一句名言就是“有多少人工，就有多少智能”，所以不要忘記，在AlphaGo的背後，也是穀歌團隊科學家們耗費大量人力物力的結果。目前社會上有一些企業為了炒作，時常在媒體公布結果時宣傳其系統“戰勝人類”，其實無非是為了吸引公眾的眼球。總而言之，我覺得人工智能還有很大的潛力，不過我也希望大家能樹立理性的觀點去看待“人機大戰”，因為不管誰取得勝利，都是一次對計算機技術發展的有益嘗試。