人工智能能否取代人類大腦？

趙小川

2016年3月，在舉世矚目的人機圍棋大戰中，谷歌公司的人工智能程序AlphaGo以4：1戰勝韓國棋手李世石。一場人機圍棋大戰，將世人的眼光拉至世界技術的前沿——人工智能。

人工智能是計算機學科的一個分支，它主要研究如何使計算機模擬人的某些思維過程和行為，被譽為“二十一世紀三大尖端技術” 之一。科學家開展人工智能的研究已有幾十年的歷程，最近幾年，隨著云計算、大數據、深度學習等新技術的提出和應用，使得人工智能飛速發展，在一些領域達到了可以與人類大腦“叫板”的高度。

從“算”到“學”——AlphaGo取勝的秘訣

早在20年前， IBM研發的計算機“深藍”便與國際象棋大師卡斯帕洛夫進行了對弈，“深藍”以2勝1負3和的戰績取勝。在20年后的今天，AlphaGo再次在人機大戰中獲勝。但是，兩次勝利背后的秘訣卻不盡相同，它折射出人工智能的長足進步。

“深藍”主要依靠其自身強大的計算能力窮舉所有路數來選擇最佳策略。當時，“深藍”可以預測后續12步棋，而卡斯帕洛夫僅可以預測到后續10步棋；因而，在“深藍”與卡斯帕洛夫的較量中，“深藍”占了上風。

AlphaGo主要通過“深度學習”致勝。深度學習是人工智能的一個熱點研究方向，它源于神經網絡理論，目標是讓計算機像人一樣具有自學能力，可從大量的數據中自行總結出某種事物的特征。在準備此次人機大戰過程中，AlphaGo背后的一群人工智能領域的專家把圍棋高手的比賽記錄輸入給它，然后AlphaGo根據深度學習程序進行3000萬步的自學習訓練。在經過自學習訓練后，AlphaGo便能輕松地判斷棋手下一步的走法。

從當前人工智能的發展水平來看，其具有計算能力強、記憶能力強，學習能力強的特點。而圍棋又是一個在特定時間內給出相對最優解法的游戲，在這方面人工智能與人類大腦相比，優勢明顯。同時，李世石在心理抗壓能力、精力持久性上與AlphaGo相比無疑也處于下風。因而，在本次人機圍棋大戰中，AlphaGo戰勝韓國棋手李世石是在情理之中，不足為奇。

AlphaGo的勝利，更多地折射出這20年來“人工智能”的進步。可以毫不夸張的說，李世石是被AlphaGo背后的科學家們的集體智慧所打敗的。

“智”勝戰場——人工智能助力裝備發展

東漢馬融在《圍棋賦》中云：“略觀圍棋兮，法于用兵，三尺之局兮，為戰斗場”。因此，提到圍棋，人們自然會想到戰場。那么，將以AlphaGo為代表的人工智能應用于戰場，又會起到怎樣的效果呢？

◎提升軍隊模擬訓練、推演系統的準確性

軍隊模擬訓練、推演系統在現代化戰爭中起著重要的作用。據悉，美軍建立了“聯合戰區級模擬系統”、法軍建立了“城市作戰模擬系統”、德軍建立了“部隊電子訓練模擬系統”。上述模擬訓練、推演系統均以高性能計算為核心，不僅用于訓練模擬，而且用于實戰推演。

人工智能在海量數據搜索、存儲、計算、推演、自學習等方面遠勝于人，將其應用于軍隊模擬訓練、推演系統。它可以使士兵在計算機模擬的近似環境下學習戰爭，推演未來戰爭的攻防模式和發展趨勢，并且可極大地提高模擬訓練、推演系統的準確性。

◎增強軍用機器人的實用性

由于軍用機器人能夠在惡劣的環境下輔助或代替戰斗人員完成部分作戰任務，因而備受各軍事強國關注。當前，軍用機器人還是以遙控操作為主，智能水平較低，這無疑制約了軍用機器人的實用性。當士兵對軍用機器人進行遙控時，需要將注意力集中在電腦屏幕上，雙手對搖桿或鍵盤進行操作。這樣會影響士兵執行其他軍事任務，特別是在巷戰環境下，士兵容易被俘或被擊斃。倘若將先進的人工智能技術應用于軍用機器人，這無疑是如虎添翼：智能軍用機器人不僅可以自主作業，對變化的環境還具有自適應性，極大地降低對士兵操作能力的依賴性，使之成為士兵的“鋼鐵兄弟”。因而，人工智能可使軍用機器人成為士兵在未來戰場上不可或缺的工具，極大地增強其戰場實用性。

美國《國防》月刊網站報道稱：五角大樓正在致力于所謂的“第三次抵消戰略”，該戰略的設想是，在未來戰場上，美軍部隊與各式以機器人為代表的智能化系統合作，從而使美軍獲得技術上的優勢。可以預見，以人工智能為代表的新型軍用機器人必將對未來戰爭的形態產生重要的影響。

◎提高裝備維修保障的高效性

當前，武器裝備的性能水平正在逐步提升。日益復雜武器裝備對其維修保障提出了更高的挑戰，維修保障難度大、不及時、效率低下的問題日益突出。

將人工智能技術應用于裝備維修保障系統中，可以有效地解決上述問題。基于人工智能強大的數據搜索、存儲、計算、推演、學習能力，形成智能化的裝備故障診斷及預測裝置。當裝備出現問題時，融入人工智能的維修保障系統可以精確地將故障定位并在極短的時間內給出解決方案，可極大地提高裝備維修保障的高效性；更重要的是，人工智能可對歷史故障及成因進行“深度學習”，對未來可能產生的故障進行預測，防患于未然。

“學”而不“思”——“人工智能”不能取代“人類大腦”

將“人工智能”應用于戰場，必將會推動武器裝備產生飛躍式的發展。那么，在未來戰場上，“人工智能”是否會取代“人類大腦”，成為戰爭的主導呢？

在回答這個問題之前，讓我們再次回顧一下本次人機大戰：在第四局中，李世石在第78手構造出“劫爭”之勢，巧妙地營造出了一種欺騙性模式，終于扳回一局。這一來之不易的勝利說明，AlphaGo人工智能的應變性明顯不足，無法很好地處理完全未知的情景。就目前人工智能的發展水平而言，它能夠自己去“學習”，還不能自己去“思考”。而在真實的戰場上，未知情況更多、態勢變化更快，沒有“思考”是遠遠不行的。

同時，我們必須清醒地看到，戰場上的學習和賽場上的學習又有很大不同。“人機大戰”之前，谷歌公司可以輕而易舉地獲得眾多圍棋高手的棋譜，有充足的時間給AlphaGo進行訓練并進行調試。然而，在實際戰場上，想要獲取想要提前獲得對手訓練、演習、作戰方面的大量數據可不像獲得棋譜那樣容易。同時，未來戰爭信息化程度高，分秒必爭，不可能將大量的時間用于智能系統的調試。

再次，“人工智能”的本質是一種實現特殊算法的計算機程序。既然是計算機程序，就存在著被破解或被植入病毒的危險。倘若“人工智能”成為部隊作戰、決策的主導，其一旦被敵方破解或感染病毒，后果的嚴重性可想而知。

因此，在未來戰場上，“人工智能”可以成為“人類大腦”的延伸與工具，但“學而不思則罔”，“人工智能”是不可能取代“人類大腦”的。

“人-機融合”——決勝未來戰場

既然“人工智能”是不可能取代“人類大腦”，那么如何才能使戰場上的“人工智能”的效能得以充分發揮呢？

美軍已提出將“巴頓的戰術”與“蓋茨的技術”相結合，去尋找戰場取勝的方法和手段。在技術層面上，美軍也以開始探討“人-機融合”技術在軍事領域的應用。未來戰爭，是信息化的戰爭，全域多維，瞬息萬變，單純靠人或計算機，無法取得戰爭的主動；只有將“人類大腦”與“人工智能”完美結合，才能贏得未來戰爭的勝利。

所謂“人-機融合”是指將“人工智能”在搜索、存儲、計算、推演、學習能力上的優勢與“人類大腦”在思考、創新、應變能力上的優勢有機地結合，提高戰場決策、規劃的科學性和正確性，戰場反應、火力打擊的準確性和敏捷性。根據“人工智能”的特點，它在戰場上將更多地承擔著“輔助決策”的作用——不需要人腦處理所有信息，取而代之的是在關鍵點上做出決定。

雖說“人工智能”走向戰場是大勢所趨，但也并非指日可待，這是因為就從目前“人工智能”的發展水平來看其還存在著一些不足。如過度依賴數學模型、計算量大、訓練樣本多等。因此，距離“人工智能”正真走向戰場，并與“人類大腦”相融合，還有很長一段路要走。