一道題難倒AlphaGo：請問從弱人工智能到強人工智能，還有多遠？

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一道題難倒AlphaGo：請問從弱人工智能到強人工智能，還有多遠？

AlphaGo的技術架構采用的是模仿人類大腦神經模式，不再單單依靠機器的蠻力“強記”，而是通過深度學習把人工神經網絡的層級大大增加，提升了計算能力。

3月，一場關于頂級圍棋手李世石與谷歌計算機圍棋程序“阿爾法圍棋”（AlphaGo）的人機大戰，成為全民狂歡，這一點無論從海內外的新聞閱讀量、視頻播放量，還是從圍棋界、科技界、媒體界的海量數據足以印證。

3月9日至3月15日雙方進行5場圍棋挑戰賽，“阿爾法狗”大戰李世石前，AlphaGo被貼上了“人工智能”的標簽，李世石被貼上了“人類代表”的標簽，不少人紛紛下注，賭誰能贏得這場比賽。不管是圍棋界、科技界還是一些學術專家，幾乎都在力挺李世石。可是，結果是AlphaGo以4:1戰勝李世石。這一下，人們開始擔心，有的人認為人工智能將加速人類毀滅，有的陰謀論者認為李世石故意輸掉比賽，還有的人認為是機器人故意輸掉一局。

AlphaGo為何贏？在于深度學習

段子手開始編起：“兩條阿爾法狗對戰，誰會贏呢？有人說，老狗會贏，有人說，隨機。”其實，拋開討論比賽的輸贏，我們更需要了解的是關于人工智能的實際用途。比如，人工智能技術目前處在什么樣的階段，人工智能技術又能夠如何幫助人類更好地生活。討論之前，非常有必要了解AlphaGo取勝的原因。

人工智能領域的從業者凱澤科技首席技術官吳軍指出，“去年10月AlphaGo擊敗職業二段樊麾，圍棋界給AlphaGo的排名仍遠落后于李世石，但是他們忽略了AlphaGo突破了傳統電腦的‘固定’程序邏輯，融入了學習能力。”

AlphaGo的主要工作原理是“深度學習”。沒錯，這才是關鍵。不要把阿爾法狗想象成一臺機器。他是一套價值網絡，或者說一套算法。當年，Deepmind被谷歌收購之后，融入谷歌的深度學習技術，其計算能力飛速提升。大家還曾記得1997年正是電影《終結者》預言的天網啟動時間，當時IBM公司的“深藍”電腦戰勝了國際象棋冠軍卡斯帕羅夫，輿論一片嘩然。如今，AlphaGo在短短幾個月實現性能的大幅提升，用五個月走完了IBM“深藍”4年的路，體現了當前人工智能系統學習速度之快。

如此神奇的深度學習究竟是什么呢？深度學習的概念源于人工神經網絡的研究。專家是這么介紹的，以AlphaGo為例，構建了“兩個大腦”，一個是通過“神經網絡”學習所有高水平圍棋棋譜，輸入歷史上的眾多盤人類頂級棋手對弈數據，通過“自我對戰”來進行增強學習，改善此前的決策網絡；另一個則是通過價值網絡來進行整體局面判斷，以決策網絡與價值網絡來協作決定落子位置。

AlphaGo為何沒有四連勝？僅僅是弱人工智能的突破

百度深度研究院的專家在接受媒體采訪時曾指出，“在AlphaGo與李世石的對決中，李世石可以快速適應對戰狀態，而AlphaGo學習的過程中還需要工程師進行調試。這也就不難解釋，AlphaGo為何沒有實現4連勝。”

是的，AlphaGo代表的并非人工智能的全部。

先來科普一個“智能”的常識，Linda Gottfredson教授如此定義：“一種寬泛的心理能力，能夠進行思考、計劃、解決問題、抽象思維、理解復雜理念、快速學習、從經驗中學習等操作。”按照這個定義，強人工智能就是智能達到了能夠和人類一樣自如“思考、計劃、解決問題”的水平。

所以，人工智能分兩種，分別為弱人工智能和強人工智能。實際上，目前所有的人工智能領域取得進展的都是在弱人工智能領域上。從產業鏈調研的情況來看，服務機器人、車載與電視助手、智能客服以及圖像處理等應用已經開始快速滲透，在語音識別等領域獲得了一些應用，比如iPhone的語音助理Siri、百度的度秘、科大訊飛的“靈犀”、微軟的小冰等。

然而，強人工智能，目前的典型例子都是在電影里。

AlphaGo以后何去何從？強人工智能的暢想

其實，谷歌并不打算制造出一個圍棋高手，AlphaGo開發者哈薩比斯表示，“選擇圍棋只是其人工智能水平的測試，最終還是為了獲得在現實領域的應用。”谷歌是想做一個通用的智能計算系統。如果解決了圍棋問題，谷歌希望能把這套人工智能算法用于災害預測、風險控制、醫療健康和機器人等復雜領域。

AlphaGo取勝不僅僅是一場全民科普的學習，而且帶來人們對“有知覺、有自我意識”機器人的憧憬。然而，從弱人工智能進化到強人工智能也許是人工智能發展中最難的一個節點。有的專家認為路還很遠，有的專家對此充滿信心，網絡上大家對此也眾說紛紜。比如，網上一位署名劉興亮的作者持后者的態度，撰文舉例稱，“對于中國而言，目前，‘百度大腦’、‘訊飛超腦’等計劃和項目正開展，而中科院自動化所的類腦智能研究中心也正在研究如何讓機器有自主思維。他們的研究方向有三：認知腦計算模型、類腦信息處理和神經機器人。”

根據媒體報道的一項調查，全球半數人工智能專家相信，人類水平的機器智能到2040年就能成為現實。最樂觀的預測是2045年，它是谷歌公司工程總監、未來學家雷·庫日韋爾給出的。《時代》周刊對此進行報道：“2045年，人類將會通過與計算機結合而獲得‘永生’，計算機智能將取代人腦，永久改變人類的命運。到時，人類可以選擇與計算機融合，成為‘半機器人’。而在這之前，即2030年，人類的大腦將可被接入互聯網。”

甚至，當弱人工智能已經大部分實現，強人工智能正在通過深度學習不斷逼近，關于第三種AI——超人工智能（Artificial Superintelligence簡稱ASI），人工智能思想家NickBostrom為我們勾勒了這樣一幅圖景：它能夠準確回答幾乎所有困難問題的先知模式，能夠執行任何高級指令的精靈模式和能執行開放式任務，而且擁有自由意志和自由活動能力的獨立意識模式。

這迅速地引發了業界恐慌，比如人工智能是否如科幻電影一樣不受控而威脅人類？2015年1月，馬斯克、史蒂芬·霍金和許多AI領域的專家聯名發表了一份公開信，呼吁對人工智能的相關研究應該謹慎。

其中，一些相關的專家指出，未來人工智能的真正威脅或產業出路，是各行各頁智能機器人，是微小型化與機器人的人工智能嵌入。眾多人工智能最終的實用化，都會是計算機“智力平臺”與嵌入式系統“智力嵌入”的綜合成果。因為人工智能在真實世界的應用，離不開嵌入式系統對真實世界物理對象的“感知”與“控制”。人工智能的應用界面離不開嵌入式系統。

然而，近期，網絡上出現了如下的輿論——機器人代替人類后，人類可以不依靠勞動者來提高社會生產力。剩余價值理論中，構成生產力的“活勞動”將讓位給“物化勞動”，屆時，人們可以多多休假，“老齡社會”、“人口紅利”也許會成為過時命題。

這絕不是空穴來風，近期的紐約時報FARHAD MANJOO報道的《讓機器人干活，我們坐領工資？》提到，“當人類成為一種多余的存在，社會將會如何運轉？技術專家和經濟學家已經和這種擔憂斗爭了幾十年，但在過去幾年，有一種觀念引起了人們普遍的興趣，包括一些正在建設由機器人主宰的未來的技術專家們。這是一項計劃，稱為‘全民基本收入’（Universal Basic Income，簡稱UBI），其核心點如下：既然工作機會因人工智能的普及而日益減少，干嘛不直接給每個人發一份薪酬？”文章指出，“這些支持者認為，機器智能將實現非常之多的經濟盈余，乃至我們在整體上能讓大部分人類免于勞作和受苦。最為理想主義的思考者將這個計劃看作一種手段，認為它可以幫我們實現只在《星際迷航》（Star Trek）等科幻小說領域見識過的類似烏托邦的未來。當計算機包攬了更多工作，我們就都自由了，可以隨自己的意愿做藝術家、學者和創業者，或以其他方式將我們的激情投入到這個不再圍繞繁重無聊的日常勞作運轉的社會。”

（整理：陶春）