最后的棋士

肖文杰　沈從樂

1：4，輕視，恐慌，好奇，自我懷疑——以人類之名，李世石與人工智能正面交鋒的7天，結束了。就勝敗而言，人類輸了。但圍棋還是那個古老而誘人的游戲

上帝死了。他又活了。這樣描述胡盼盼那幾天的心情不算夸張。準確地說，那幾天指的是3月9日至3月15日。這7天，舉行的可能是人類歷史上迄今為止最重要的5盤圍棋比賽。對弈雙方是世界冠軍李世石和Alphabet旗下子公司DeepMind研發的人工智能（ArtificialIntelligence，AI）系統Alpha60。G0是圍棋的英譯名。這幾天在中文社交網絡上，AlphaGo被稱為“阿法狗”。

連輸三盤

李世石輸掉第一盤后，胡盼盼晚上沒睡著覺，她有些不甘心，認為李世石輸在失誤上。胡盼盼曾休學4年在北京的道場學棋，參加過職業沖段賽，現在是一名圍棋教師。但接下來，李世石連輸兩盤，胡盼盼覺得自己對圍棋的信仰崩塌了：“原本我為圍棋里的虛的東西而著迷，認為這是無法言明的，但現在看來不是。”

圍棋一直被認為是最復雜的策略性游戲，也是人工智能難以攻破的終極智力活動。即使1997年，IBM的電腦“深藍”（Deep Blue）戰勝了當時的國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，大多數人仍是這么認為。

深藍的原理很簡單：依靠摩爾定律背書的超強計算能力窮盡每一步棋的可能性，選擇最優解。國際象棋的棋局可能性約有10的47次方，而圍棋大約有lO的170次方，比全宇宙已知的粒子總數多100個數量級。這意味著，摩爾定律無法戰勝圍棋。

在此之前，最強的圍棋軟件僅能達到業余棋手的水平，它們能在局部圍出領地，但當人類突然轉移戰場，或是擺出飄逸的布局時，軟件很容易出現奇怪的錯手，這就是所謂的“電腦棋”。

直覺、棋感、勢，包括胡盼盼在內的所有棋手將這些視為圍棋最與眾不同之處。

也許正是因為這些經驗，當DeepMind發出挑戰書后，李世石立即就答應了。他認為自己“必須以5：0或者4：1贏下”，如果輸的話，“豈不是顯得人類太綿軟無力了”。即使他知道，在去年10月，AlphaGo已經首次戰勝了歐洲冠軍樊麾二段。

如果李世石知道得更多，他或許會謹慎一些。在樊麾輸給AlphaGo前兩個月，圍棋對弈平臺弈城圍棋網上，一個ID叫“deepmind”的棋手剛剛升入9D（準職業水準）。要知道，2014年年初，剛注冊時，deepmind還是5D（業余初段水準）。比飛速進步更不尋常的是，它的進步不是漸進式的，而是在一個等級上停留一陣后，突然躍升一個檔次。

與樊麾的對戰棋譜公布后，AlphaGo的開發者之一黃士杰（AjaHuang）承認是他注冊了deepmind這一賬號，但否認賬號背后是AlphaGo在下棋。2月底，9D“棋手”deepmind開始在弈城網上與真正的職業選手對戰，互有勝負。

柯潔九段不久前剛剛戰勝李世石獲得世界冠軍，看到AlphaGo和樊麾的對戰棋譜他很吃驚，因為這個AI沒有下“電腦棋”。

不懂電腦的他開始搜索蒙特卡洛算法、深度學習等信息，并在接受采訪時向記者打聽原理。他大概理解了這個AI能不斷進步，但即便如此，他也不相信AlphaGo能在5個月內從準職業“選手”變成頂尖高手。

幾乎所有的職業棋手都不看好AlphaGo，他們等著李世石在3月9日捍衛尊嚴。而DeepMind的CEO哈薩比斯只是平淡地說：“我們測試的結果不太一樣。”誰也沒想到李世石會連輸3盤。

第二盤對柯潔的沖擊尤其大。李世石在沒有巨大失誤的情況下完敗。胡盼盼則被AlphaGo的第37手徹底震撼，這步棋初看損失巨大，“如果職業選手這么下會被罵死”，但隨著棋局深入，胡盼盼越發懷疑自己的判斷，她覺得37手有可能是步極有遠見的好棋。

柯潔在李世石輸掉第一盤后發布并置頂了一條微博：“就算阿法狗戰勝了李世石，但它贏不了我。”而在李世石輸掉第三盤后，這條微博被撤下了置頂。樊麾則以日本名譽棋圣藤澤秀行的話做了評價：“棋道一百，我只知七。”

這時，AI專家以外的人才意識到，AlphaGo與之前所有的圍棋電腦都不一樣。它像人一樣懂得布局、判斷大勢，它計算精準、棋風穩健，胡盼盼評價它下棋像李昌鎬。在李世石之前，李昌鎬曾稱霸世界棋壇十幾年，因為內心強大，被稱為“石佛”。

柯潔的焦慮很直接。“當時就覺得下棋沒意思了。以后職業棋手可能不再是圍棋的權威。一個入門級別的觀眾在看直播時都可以通過AT來點評這步棋。作為競技的樂趣大大折扣。”他對記者說。

如今，即使是對圍棋和人工智能都不了解的人，都能簡述AlphaGo兩個網絡的決策模式：“策略網絡”推薦幾種下法，“價值網絡”評估這幾步棋的優劣，選擇勝率最大的一手。這種模式與人類落子的決策類似，通過對3000多萬盤棋的深度學習，它成了頂尖高手。

人工智能在做什么

人工智能把圍棋“祛魅”了。

人們的心態在變化。一些職業棋手開始下賭注，不服氣的就賭李世石贏，另一些從理性出發賭阿狗贏，但內心希望自己賭輸。

焦慮不僅僅屬于不安的棋手和圍棋愛好者。Google的一份內部報告顯示，全球約6000萬人觀看了首場比賽。1997年，深藍的國際象棋比賽以流媒體方式在網上直播，觀眾數量以百萬計。

一個普遍的疑問是，如果代表最出色的智力和策略決策的圍棋冠軍也能被打敗，那么人類會不會被機器打敗？

和李世石一樣，大多數人沒意識到現在人工智能已經能做哪些事情。

在這場比賽之前，人工智能技術已被應用于Google的30多個產品中，用來改善搜索效果，例如如果搜索一部電影，它很可能會把周邊電影院的排片表也順便告訴了你，而如果你用Google Now，它會根據你的路程和路況告訴你應該提前多久啟程。

事實上，人工智能不單單是邏輯推理和決策，如果將人工智能視為對人類能力的模擬，那科學家在視覺、聽覺、觸覺、精細動作等方面的模擬都有了許多突破。

在摩爾定律的影響下，傳感器越來越便宜并能捕捉更多的環境數據，而算法上的突破能讓人工智能利用這些環境數據不斷做出反饋。“相比深藍，AlphaGo有一定的學習能力和判斷能力，并在算法上有根本的提升。”匹茲堡大學進化智能實驗室主任陳怡然對記者說。

“人們曾認為計算機不擅長那些由于答案主觀而難以衡量的問題，但如果有一些數據和結果相關聯，并且你可以試著建模，那么那些曾被認為需要由人類主觀判斷的問題，完全可以用一種我們此前不曾想到的方式來解決。”Shawndra Hill說，她是沃頓商學院運營、信息管理與決策專業的兼任教授。

即使沒有意識到，很多普通人都已經在使用人工智能技術——如果你曾調戲過iPhone中的Siri，或微軟的Cortana，它們被賦予“聽覺”，能識別不同人的話語，并給出回答。

在模擬人類精細動作方面，和DeepMind同屬一個母公司的波士頓動力發布了新一代人型機器人Atlas。即使在雪地里，它也能像人一樣走路，被實驗人員踹倒后也能自己爬起來。如果你看過那個用“DARPA（美國國防部國防高等研究計劃署）機器人大賽”剪輯成的搞笑視頻，你會知道直到一兩年前，大多數人型機器人還沒法正常走路、開門或撿東西。

能像一個職業棋手那樣工作的人工智能，已滲透到不同的角落。在勝任重復性的精確工作并代替了流水線上的工人后，人工智能也在星巴克這樣的連鎖零售公司中承擔排班工作，或化身無人機對照圖紙監督建筑工地的工作。

2011年，IBM的人工智能還只是以稱霸智力競猜電視節目《危險邊緣》（Jepardy）聞名。但現在，它已經與北美十幾家癌癥治療機構合作。

2013年，牛津大學發布了一份叫做《就業的未來》的報告。它警告說，未來，美國47%的職位將被機器代替，包括管理、金融銷售、藝術家。美國萊斯大學（RiceUniversity）的科學家Moshe Vardi甚至為這個預言加了一個時限——2045年。

跟AlphaGo學棋

面對悲觀的論調，棋手們的心情卻發生了逆轉。

在3場全敗之后，柯潔說，如果AlphaGo能像APP那樣方便，那“我肯定可以用它來進步棋藝”。一個事實是，柯潔早就在用不那么聰明的AI來提高棋藝。網絡對弈是新一代棋手主要的訓練方式，這使得他們的訓練量比上一代棋手更大。深藍戰勝卡斯帕羅夫19年以來，國際象棋的棋手們也像這樣改變了傳統的訓練方式。

柯潔每年下上千盤網棋，在圍棋網站上，他的ID是“潛伏”。

在經歷了4個不眠之夜后，胡盼盼也逐漸接受了事實，她和同為業余圍棋高手的丈夫不再視AI為可怕的敵人，而是完美的老師，他們想盡快跟AlphaGo學棋。那些更早接觸AI，并思考AT和人類未來的人，看起來都有類似觀點。

普利策獎得主、《紐約時報》駐硅谷記者約翰·馬爾科夫就將自己的新書命名為《與機器人共舞》，他認為未來人工智能能幫助人類提升效率，人類不擅長的地方，機器人可能很擅長，比如計算、重復勞動和邏輯推斷；但人類習以為常的小事，機器卻難以達到，比如察言觀色、安慰小孩，甚至倒一杯咖啡。這類人工智能的準確稱呼應該是智能增強。

對于亟需勞動力的市場來說，人工智能的廣泛民用將會帶來變化。事實上，除了非洲，全球絕大多數地區都面臨老齡化和勞動力短缺的威脅。工業革命時期，機器的普及讓英國的農業人口比例從30%下降到5%，同時催生出更多工作種類。

未知的變化

但技術帶來的變化是未知的，這或許是恐慌的根源。

不過這也迫使人思考，什么是機器擅長的，而什么不是——更重要的可能是思考人之所以為人的那些特質：情感、毅力、反思、溝通、不按常理出牌，以及想辦法克服逆境。

為了更了解自身，人們需要更了解機器。馬爾科夫描述了AI和IA這兩大陣營的關系。在汽車問題上，Google選擇了無人車，豐田、通用、特斯拉等公司則選擇用技術輔助駕駛員減少事故。另外，你可以把正在艱難學習人類幽默感的Siri看做AI，而把純粹的工作助手Google Now看做IA。

盡管所秉承的技術方向相反，但目前兩者的差別沒有那么大，所采用的技術（比如名聲大噪的深度學習）也類似。兩種思路會并存于一個公司內，專家們也在兩個陣營間轉換。

最近的技術進步已經顯示，下一個像iPhone一樣改變一切的產品將誕生在人工智能領域。它可能是醫療機器人、無人車或是一個現實版的大白。“人工智能對人類社會的影響將遠超互聯網和計算機在過去30年所做的。”約翰·馬爾科夫對記者說。

真正需要為AlphaGo擔心的，可能是來自Facebook的對手。與硅谷其他創新不同，人工智能的主要競爭發生在巨頭之間，獨立的創業公司很難擠進戰場。Facebook也有一個圍棋AI項目，并被認為處于領先地位，戰勝過AlphaGo以外的所有AI，但還沒贏過職業選手。

“對數據的巨大需求，這種研究的投入不是創業公司能承擔的。投資者也未必能準確判斷。推動這個領域的是大公司和政府。”零售機器人助理公司Fellow Robots的方正欽稱。

大公司的責任會變得空前的大。人工智能與先前的技術的不同之處在于，它的發展很大程度上由看得見、摸得著的少數科學精英決定。硅谷元老杰里·卡普蘭，曾警告他在斯坦福大學人工智能實驗室的后輩：“你們今天寫入系統的內容，日后可能決定整個社會處理問題的方式。”

這也是為什么人們對此總是特別小心。對“終結者”的恐懼當然不會完全消失。這也是為什么伊隆·馬斯克要建立非盈利組織OpenAI，并呼吁法律束縛住人工智能研究的手腳。

馬爾科夫在新書的前言中引用了“控制論之父”諾伯特·維納的一句話：“我們可以謙遜地在機器的幫助下過上好日子，也可以傲慢地死去。”

就在逐漸承認AI對圍棋的統治后，胡盼盼又一次被沖擊了——3月13日，李世石贏了第四盤。

他設計了一個龐大的誘導戰術，讓AlphaGo誤以為處于優勢，然后突然在78手使出從未有過的招數，打破了對手看似牢固的優勢，之后AlphaGo連下兩著錯棋。DeepMind又一次對李世石表示贊揚一這次可能更真心一些——這次比賽的重要目的之一就是讓項尖選手來測試AlphaGo的漏洞。

在告訴記者“下棋沒意思”之后5分鐘，柯潔就坐到了電腦前，登錄弈城網，以“潛伏”之名繼續一場網絡十番棋，對手是韓國頂級棋手樸廷桓。柯潔贏了。

胡盼盼為學生準備好的關于人機比賽的發言沒有用上。不到10歲的棋童們似乎對這場金字塔尖的風暴所知甚少。在李世石扳回一盤后，胡盼盼和丈夫出去吃了頓飯慶祝。他們沒像之前那樣對最后一盤下注，只想看場好棋。

李世石和其他棋手在第四場比賽后進行復盤。

就勝敗而言，人類輸了。但圍棋還是那個古老而誘人的游戲。

柯潔在13日當晚發布了一張照片，看上去是一場職業棋手的聚會，柯潔似乎睡著了，桌上是空了的啤酒瓶，一旁的古力看上去心情不錯。那條被轉發3萬多次，先前撤銷置頂的微博，則又再次被置頂了。（資料來源：《第一財經周刊》）