電腦會成為人腦的終結者嗎?

　　電腦是否會超越人腦并終結人腦一直是一個繞有興致但又令人擔心的問題。最近的一個事件表明，電腦在戰勝人腦的進程中又向前跨出了一步。
　　
　　電腦與人腦的多種對決
　　
　　最近，美國益智類電視節目《風險》（Jeopardy）經過3天（三輪）人機大戰，最終電腦戰勝了人腦。參與這項節目的選手首次出現了一個非人類選手——IBM的超級計算機沃森(Watson)。沃森的對手則是《風險》節目歷史上最優秀的兩位人類選手肯·詹寧斯（Ken Jennings）和布拉德·拉特（Brad Rutter），詹寧斯最終連贏74場《風險》比賽，贏得250萬美元獎金。人機對決的比賽場面和結果顯示，沃森對人的勝率占有很大優勢。在三輪比賽中，沃森在第一、二輪幾乎搶答近90%題目，第三輪搶答逾60%，答對率逾95%。
　　《風險》是一個知識競賽節目，提出百科全書式的各種問題，包括科學、時事、歷史、文化、語言、文學、藝術、體育、地理、文字游戲等。競賽的基本規則之一是數位參與者搶答問題，誰先搶答并回答正確，誰就會獲得積分和獎金。而且，隨著問題難度的提升，每道題的獎金也提高。參賽者中任何一方累計獎金總數最高者為贏家。比賽結束后，肯·詹寧斯承認失敗，并在電腦屏幕上寫下了戰敗感言：“我，代表我自己，歡迎這位新的電腦霸主。”
　　在沃森打敗人之前，電腦已經多次戰勝過人腦。例如，1997年5月11日，同樣是IBM設計的電腦棋手深藍便與國際象棋世界冠軍、俄羅斯的加里·卡斯帕洛夫進行對決，結果卡斯帕洛夫戰敗。深藍與卡斯帕洛夫的總比分為：3.5比2.5，前者贏2局、負1局、和3局，后者贏1局、負2局、和3局。最令人驚奇的是最后一局的比賽，只下了19步棋，歷時1個多小時，卡斯帕洛夫便推枰認輸。在賽后的新聞發布會上，卡斯帕洛夫盡管不服，但對自己的成績感到“羞恥”，并表示歉意。
　　2006年8月11日，首屆中國象棋人機大戰在北京奧體中心進行，對手是中國設計的超級電腦浪潮天梭和以徐天紅、柳大華為代表的5名中國象棋大師。經過兩輪緊張激烈的酣戰，浪潮天梭以5.5比4.5（兩回合10盤棋共3勝5和2負）戰勝了人腦。
　　2010年10月11日，日本東京大學本鄉校區舉辦了一場職業將棋的人機決戰。出場的人類棋手是日本將棋聯盟棋士會副會長清水市代女士，而電腦則是日本情報處理學會開發的阿伽羅2010系統。結果，阿伽羅戰勝清水市代。將棋源自中國象棋，傳入日本之后演化成日本獨有的方式，在81格棋盤上博弈。
　　
　　電腦的優勢
　　
　　這一系列電腦戰勝人腦的博弈背后其實有一連串的不平等，可以說，人腦是在與電腦不對等的條件下競賽，所以電腦占了上風。
　　電腦沃森運用2800個處理器并行工作，這意味著沃森相當于2800個電腦，或者說在沃森的背后有2800個助手在幫助它理解、分析問題，并迅速作答。但是，作為人類的選手，詹寧斯和拉特并沒有助手，他們不能在現場咨詢來自美國麻省理工學院、斯坦福大學或英國牛津、劍橋大學等名校的2800名專家，因此，這一競賽有失公允。
　　同樣，中國象棋人機大戰也是電腦占有先機。超級電腦浪潮天梭是中國人工智能、高性能計算機，共裝有64個并行處理器，每秒的分析速度達到了驚人的42億步棋。而1997年戰勝國際象棋特級大師卡斯帕羅夫的深藍卻只有32個并行處理器，每秒只能分析2億步棋。所以，浪潮天梭比深藍更有優勢，相當于有64個高手在幫助它，而人類棋手則只有一人。
　　除了硬件優勢外，浪潮天梭還有軟件在幫忙。而軟件就是安裝了人類象棋選手前5名的博弈程序，也即在同一臺電腦上運行5個不同對弈軟件，以幫助電腦進行博弈。
　　在日本的將棋人機大戰中，機器人阿伽羅在硬件上擁有169個處理器，相當于有169位智囊。此外，阿伽羅還裝載了4套象棋軟件，都是日本將棋高手的對弈經典。
　　顯然，由于電腦在硬件和軟件上都有比人腦更大的優勢，在競賽中戰勝人腦也不足為奇。
　　
　　電腦的弱勢
　　
　　表面上看，電腦無論在運用計算的棋類競賽，還是在掌握人類的知識競賽中都獲得了成功，但是，與人腦相比，電腦還是有很大的軟肋。
　　今天，電腦只是借助眾多人類棋手的智慧、高速運算的能力在國際象棋、中國象棋和日本將棋等項目中戰勝了人類，對于更為復雜的圍棋，電腦目前還很難戰勝人腦，原因在于圍棋的復雜性。
　　數學計算表明，圍棋每步平均有200種下法，如果在14步棋時，圍棋的路數為200的14次方，而國際象棋則為35的14次方。即使只計算合理的下法，圍棋在這一步上也有一億億種可能的選擇。
　　此外，電腦還面臨其他的復雜因素。國際象棋棋盤只有64個格，每一步有30種合乎規則的走法。但是圍棋有361個點，每一手有200多種變化。象棋全部可能的走法在1060～1070種之間，而圍棋有10250種變化。
　　圍棋的圖形既直觀又復雜，361個交叉點上處處是戰場，到處可以冒硝煙，當然在局部也有風平浪靜的區域，但是總體上是一種立體的、交叉的“全球戰爭”，幾乎無規律可言。國際象棋則有無數的規律，每個棋子只能按照一定的規則行進，如象走斜線，馬走L線。此外每個棋子的等級也會決定象棋的下法，例如兵的價值只有1，而車為5，王后則為9。
　　這些規則通過計算能找到每一步棋的最佳下法，因此可以為電腦設計出最佳程序。圍棋則不然，除了幾乎無規律可循外，每一個棋子都是平等的。更令人難以捉摸的是，就是按雙方吃子的多少來計算也無法算出誰是贏家，誰是輸家，而是要看誰爭得的地盤最大或相對大。有時一個棋子的位置就可以決定一盤棋的死活或一大片領地的得和失。
　　判斷領地的得失不是靠精確的計算，而是靠棋手的直覺和幾何圖形的想像力。有經驗的棋手對某一區域和地盤的幾何圖形稍加考慮就可以判斷出可不可以救活，是死棋還是活棋。電腦是無法產生這種直覺和幾何圖形的分析能力的。人們當然可以教給電腦一些概念和規則，但目前還無法教會電腦靈活運用這些概念和規則。
　　盡管在百科知識類的競賽中電腦沃森戰勝了人腦，但電腦在3天比賽里也答錯了7題，顯示了諸多方面的弱點。其一，沃森對于人類語言的理解并不充分。例如，《風險》提出的一個問題是：填字游戲和奧利奧餅干出現的年代。沃森的答案是：20世紀30年代，但這是錯誤的。正確答案是20世紀20年代。有意思的是，沃森不能很快糾正錯誤，因為肯·詹寧斯已經先回答了30年代，主持人說答案不正確。沃森又接著搶答說30年代。原因在于，沃森不能聽到或看到肯·詹寧斯之前30年代的錯誤答案，因此把錯誤答案又答了一遍。
　　其二，沃森沒有人類生活的經驗，故而會答錯題。例如，一個問題是，USPS寄送的是什么物品？它面積為3.5×5英寸，價格是28美分。正確答案是明信片，但沃森答錯了，而人類選手詹寧斯答對了。
　　其三，對于人類的諸多語言與使用者的關系，沃森也并不清楚。例如，一個問題是，這個語言的方言包括吳語、粵語和客家話。正確答案是中文。但又是詹寧斯答對了，沃森答錯了。因為沃森并不理解吳語、粵語和客家話其實就是中國人除普通話以外的方言。
　　
　　人工智能的展望
　　
　　電腦與人腦對決的本質就是人工智能的發展最終能否戰勝人腦。實際上，這可能是一個悖論，因為人工智能本身是由人腦來設計的，所以即使電腦在未來的諸多方面占了上風，也僅意味著彼人腦打敗了此人腦，即特殊的人腦（人工智能）打敗了自然人的大腦（功能）。
　　當然，由此也引發了一個一直為人們所關注的問題，未來電腦能否取代人腦。這個問題可能需要時間和實踐才能回答，但是，在現階段，計算機和人工智能等方面的專家認為，電腦戰勝人腦還根本沒有走上議事日程，人類也沒有必要為此擔憂。盡管如此，也可以看到人工智能有了長足的發展。
　　現在，人工智能已經從電腦與人腦的棋類競賽，發展到百科知識式的競爭。這是一個飛躍。因為，棋類比賽的本質只是一種數學競賽，而百科知識式的競賽則是更為全面的智力競賽。要做到這一點，電腦的最大挑戰是要理解人類的語言，尤其是語義。要求電腦弄懂人類語義的一些基本問題并不難，但是，對于電腦來說，人類語言中的隱語、雙關語、比喻義、引申義、反語和謎語等就特別難以理解。
　　要理解人類的語義，研究人員為計算機編程就顯得非常重要，這不僅要讓電腦聽懂主持人的話語，也要聽懂競賽對手的回答，并從他們的答案中獲得信息以分析對錯。
　　當然，即使以專門進行數學計算的競賽而言，電腦在圍棋上戰勝人類也并非不可。按照計算機專家的粗略估計，圍棋電腦程序的計算速度要比象棋程序的速度慢，前者的速度只是后者的1%。要想讓圍棋電腦程序達到象棋電腦程序的水平，需要設計和制造比象棋電腦強1027倍的電腦。按照摩爾定律，人類有望在22世紀開發出能夠戰勝人腦的電腦圍棋手。
　　此外，還有人預測，隨著人工智能和計算機技術的發展，到2045年機器人將比人類更聰明，美國未來學家與發明家雷?庫茲韋爾就持這種觀點，他認為30年后機器人不但能進行計算，還能譜寫樂曲、駕車、著書、提出藝術概念、講笑話甚至破解長壽秘訣，它們將在生活中的各個領域為人類提供幫助。因為，技術發展的奇點在若干年后可能出現。
　　奇點原本是天體物理學詞匯，指的是一個物理法則無法發揮作用的時空點。在技術奇點上，現存法則也無法發揮作用，因為不可能預測一個超級智能機器人到底能夠創造什么，在一切皆有可能的情況下，超級電腦也許能夠自我升級軟件并設計出更好的設備，也許能阻止衰老從而讓人類永生，也許能發明像轉移軟件那樣把人類意識轉移到電腦上并使人類意識繼續存在于機器人體內。當然，也有最不好的情況，電腦最終會統治人類或者消滅人類。
　　但是，也有人對庫茲韋爾的觀點不屑一顧，因為電腦是人腦創造出來的，電腦永遠也不可能超越人腦，因此沒有必要擔心電腦會終結或取代人腦，甚至滅掉人類。
　　【責任編輯】張田勘