我们能从AlphaGo身上学到什么？
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我们能从AlphaGo身上学到什么？
我们能从AlphaGo身上学到什么？&龙舟&凤凰新闻客户端李世石和AlphaGo第一场比赛前，好几个朋友问我，人机大战谁会是最后的胜利者？我略懂一些围棋规则，但距离业余棋手都差的很远；对于AlphaGo的深度学习和蒙特卡洛树搜索，更是一窍不通。外行人预测比赛的胜负，没有办法依靠理智的分析，更多是自身情感的一种表达。我支持李世石，因为我和他同属于人类这个阵营。但我对AlphaGo也很尊敬，几个月前还只能战胜欧洲冠军，如今已经能够达到和李世石同场竞技的水平，它的进步是有目共睹的。目前AlphaGo已经2:0领先，即便李世石能够逆转成功，也只能暂时性地挽回一些尊严。经过不断地深度学习和逻辑算法上的提升，人工智能在围棋领域击败所有的人类高手，也只不过时间的长短问题而已，这一天迟早会到来。从理智上说，我们可能都清楚这一点。但我们还是期望，这个时间来得越晚越好。“人工智能”这个概念，在1956年才第一次被提出，到今年正好是一个甲子。但随着这次人机大战的进行，我们愈发感觉到人工智能咄咄逼人的态势。很少有一种科学技术，让我们有如此复杂而纠结的情绪。人工智能是在向人类大脑致敬250万年前，热带非洲的气候开始恶化，冰期从北半球袭来。随着气候更加干旱，非洲的稀树大草原逐渐转变为灌木大草原，环境的改变导致大部分的南方古猿消失。但也有一些南方古猿成功适应了新的环境并生存下来，并在日后进化成为了人类。人类能够从自然界残酷的生存竞争中成为佼佼者，依靠的是聪明才智和不断学习的能力，同时，人类还能够模仿其它生物的长处并制成工具，为己所用。现在，人类的足迹已经遍布整个地球，所有生物的长处也被人类模仿完毕。直到这时人类才发现，自己那颗智慧的大脑才是世界上最精密的仪器，是最值得模仿的东西。随着人工智能的不断发展，在某些领域里已经赶上甚至超越了人脑的水平。在20年前的1996年，当时由IBM公司研发的“深蓝”挑战国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，在6局比赛中以2:4败下阵来，但在一年以后，“深蓝”卷土重来，并且以3.5:2.5复仇成功。随着李世石两次的投子认负，围棋这块领域眼看也要被人工智能攻克。但即便如此，人工智能目前也只能做到模拟人脑当中某一部分的思维功能，尚不能把人脑的所有功能都整合起来。从这个角度上说，人工智能仍然处于不断追赶人脑的过程当中。在这个过程中，真正令我感到惊叹的不是科技的进步，而是我们大脑的精细程度。人工智能只有在运算速度超过人脑几千万甚至上亿倍的情况下，才能从量变积累到质变，在棋类游戏中和人脑同等水平地竞技。所谓“棋逢对手将遇良才”，只有深蓝和AlphaGo这样的人工智能，才能显出我们那一公斤多的大脑里，蕴含着多少的能量。从这个意义上说，人工智能的每一次进步，都是在向我们的大脑致敬。人工智能会不会有一天完全取代人脑？未来的事情很难说，但至少目前来看还不太可能。人工智能的瓶颈，不是在于前面提及的整合人脑的各种功能，而是在于另一个问题。在各国的网络论坛上，曾经流传过这样一个谣言：1989年，苏联著名国际象棋冠军尼古拉?古德科夫于莫斯科挑战一台巨型电脑，双方整整鏖战了6天，记分牌上显示出3：0，人类大师连胜三局。裁判示意增赛一局，给电脑一个挽回“面子”的机会。古德科夫春风得意，频频挥手向观众致意。电脑的指示灯不停闪动，似乎十分恼怒。随着开局哨声鸣响，电脑先下第一手，古德科夫看也不看，伸手去抓他的棋子……一声惨叫惊呆了场上观众，人们看到古德科夫重重地倒在金属棋盘上，身上冒出缕缕青烟。赛场一片混乱，工作人员立即切断电源。等到医生赶到时，这位前全苏冠军早已毙命身亡。警方认定，这部杀人电脑在输棋后恼羞成怒，自行改变了程序，向棋盘释放强大的电流，故意击杀了对手。这个谣言一度十分流行，在很多科幻小说中，也描绘过类似的场景。这个虚假的故事当中真正可怕的不在于人工智能所采用的如此残忍的方式，而在于人工智能竟然能够有自己的情绪！有情绪，就意味着人工智能有自我的意识存在，它（或者这个时候已经应该称之为“他”了）能够把自己和外界的其它事物区分开来，并且根据自我和其它事物之间的互动，在逻辑和算法之外找到新的反应方式。人脑具有两种反应方式，一种基于理智，另一种基于情感。如果是理智，我们还可以为它涉及逻辑和算法，但对于情感来说，我们有时候都很难用言语去描述某种体验，更不要说去把它逻辑和算法化了。即使真的有一天，人工智能可以达到实现自我意识，去模拟人类的情感，可以想见的是，它也不能够达到人类情感本身的效果。因为如果你知道，一个人对你热情不是因为他发自内心的情感流露，而是算法告诉他这种对待你的方式会让你最舒服。这个时候，你还会感觉舒服吗？每个人大概都希望人工智能可以越来越进步，让我们的生活品质更高。但同时，我们又希望可以给自己的内心留出一份情感的空间，能够不被任何东西（包括人工智能）所干扰。这种矛盾的心态，才是每次人机大战，都如此引人关注的根本原因。我们能从AlphaGo身上学到什么？赛前，很多围棋界的大师都预测这场人机大战，李世石会是压倒性的优势。原因很简单，他们觉得人工智能摆脱不了预先设定好的算法套路，只要摸清人工智能的套路，就可以以此为突破口击败AlphaGo。我虽然支持李世石，但仅仅是因为个人情感的表达。在固定套路这个问题上，我不认为人脑可以占据优势。甚至，还有可能是劣势。因为，我们人类的大脑也有固定套路的问题，更准确的一个说法，叫做思维定势。最简单的例子，就是“一朝被蛇咬，十年怕井绳。”很多时候，我们并不能够意识到自己的思维定势，而即便我们意识到了，也不意味着可以解决。类似焦虑症、抑郁症这些问题，就算我们很想改变，也往往由于不能摆脱自己潜意识中的思维定势，让改变变得困难。第二场比赛的过程中，我记得罗洗河九段在AlphaGo走了某一手棋的时候评价：“这手棋原来都被认为是俗手，但现在下这个的比较多，认为是比较不错的下法。”尽管普遍认为，人脑比人工智能更灵活，但职业棋手一样存在思维定势的问题。而且这种思维定势一旦形成就很难改变，只要一招棋被大多数人认为是“俗手”，那么这个下法可能就一直不被职业棋手所采用。直到某一位棋手偶然间下了这么一招棋，并且还依靠它获得了优势，棋手们才可能重新来审视这个原来被认为是“俗手”的下法。两场比赛中，AlphaGo都下了很多传统意义上被认为是“俗手”的棋，这导致了在布局阶段，棋手们普遍认为人工智能处于劣势。但是，AlphaGo无一例外都赢下了对局，而且根据AlphaGo的工程师介绍，在两盘比赛中，AlphaGo对于局势的判断始终是认为自己占优，而不像大多数棋手认为的那样开局阶段人工智能处于不利的局面。这意味着AlphaGo可能有着不同于职业棋手的判断局势的方式，而且，从结果来看，这种方式可能更好。一个人，对于某一件事情，可能只存在一种固定的思维定势。但得益于巨大的存储容量和飞快的运算速度，人工智能或许可以同时存在多种思维和判断的模式。并且，由于人工智能没有情感，不会受到情绪的影响，要想从一种思维定势转换到另一种就会非常方便，也许几分钟的时间就可以做到。而人类的大脑，要改变一个思维定势，可能需要几个月，甚至几年的时间，不是五局棋之内就能完成的。人工智能尽管在模仿和学习人类大脑的思维方式，但它又不完全像人脑（幸好不是，否则人类的情感空间也要失守了）。所以对于人脑来说，和人工智能的对局，能够让我们意识到自己的局限所在。正如古力九段在评价AlphaGo的时候说：“值得偷师学几招，现在看来AlphaGo对围棋的理解突破了很多局限性。”意识到了自己的局限，就意味着有了更进一步的可能性。1997年，“深蓝”击败卡斯帕罗夫，意味着国际象棋已经被人工智能攻克。但国际象棋并没有因此而消沉，相反，学习国际象棋的人数、比赛的数量、选手的水平都有很大幅度的增长。现今排名第一的人类国际象棋选手马格努斯?卡尔森就曾和人工智能一起训练，并且被认为是所有人类国际象棋选手中最接近电脑的一个。他还是有史以来评分最高的人类国际象棋大师。“深蓝”和卡斯帕罗夫的对决，不仅提高了国际象棋的知名度，“深蓝”的获胜还意味着人工智能可以更好地模拟国际象棋的比赛，从而提供给国际象棋教学更多的数据分析内容和分析角度。新手们可以借助人工智能庞大的数据库，站在巨人的肩膀上学习国际象棋。只要在两位选手对战的时候，保证是人类即可。即使这一次李世石0:5完败，他和AlphaGo的比赛对于围棋的发展也绝对是一件有历史意义的事情。人工智能一直在模仿和学习人脑，但人脑一样可以通过人工智能的庞大数据和飞快运算来更好地学习、提高自己，因为人工智能里面存储的，都是千百年来人类智慧的精华。凤凰新闻客户端主笔&龙舟
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