當AlphaGo成為大師

當AlphaGo成為大師

人工智能更多是對有規律可循的事物的學習和復制，對于沒有規律可循的領域并不擅長。

在AlphaGo戰勝李世石時，人們還可以期待世界排名第一的柯潔出戰后將AlphaGo斬于馬下。10個月后，一個神秘賬號“Master”繼續在野狐圍棋網上挑戰人類頂尖高手，第54局，中國棋圣、64歲的聶衛平出戰，最終以7目半的較大劣勢落敗。之后谷歌DeepMind發布公告，正式承認“Master”的背后正是AI機器人AlphaGo。

在AlphaGo之前，人們曾經認為，圍棋是AI永遠不可能碾壓人類的地盤。因為圍棋每走一步都會帶來250種新的可能，一盤棋可以下到150個回合。這是人類與AI對抗中最大的優勢，也可以說是人類在圍棋上和人工智能抗爭最后的尊嚴。

因此，當人工智能在圍棋界獲得勝利時，有些人將此視為人工智能吹響了戰勝人類的號角，開始羅列哪些行業將被人工智能取代。但更多的中國圍棋人對此都有開放的心態，甚至感到欣喜，他們表示，既然可以得到這樣一個強勁的對手，就可以通過與之比賽提高自己的水平，并重新認識圍棋。

事實上，再強的人類高手都有自身的不足，一位大師的傳世名譜中總有另一位大師發揮不佳的黯然。30秒一步的快棋更是將人工智能的優勢發揮的淋漓盡致，人工智能距離顛覆人類生活還遙遠的很。某種程度上，“Master”可以被視為人類棋手的最佳陪練員，幫助人類棋手彌補自己的弱點，塑造更完美的自己。

隨著人工智能的發展，也許會逐漸消滅一個又一個過去由人工完成的行業或者職業，就像蒸汽機火車替代了馬車，而使得馬車不再是一種普通的交通工具，馬夫這一職業逐漸消失一樣。類似的例子還有很多，比如紡織機代替了人工織布，計算器代替了算盤等等。

隨著科學技術的進步，工人取代了農民，服務業取代了工業，在服務業占就業人口較大比例的美國，過去底特律輝煌時期的大規模制造業流水線工作早已經消失。但這都不是人們恐懼人工智能的借口。

事實上，人工智能的進步其實是人類智力的進步，就目前的人工智能而言，它更多是建立在大數據分析和深度機器學習的基礎之上，它所有的智力來源更多是對現有人類智慧的總結和提煉，離機器的自我認知和進化還有很大一段距離。

不僅如此，人工智能更多是對有規律可循的事物的學習和復制，對于沒有規律可循的領域并不擅長。這就像是大數據領域的結構化數據和非結構化數據一樣，結構化數據往往是很容易處理和分析的，但大部分數據都是混亂的非結構化數據，這些數據很難被量化成為計算機易于分析的矩陣，人們也只能獲得這些非結構化數據的一小部分價值。

人們應該擔憂的還有其他方向，僅僅以智能手機為例，這個小小的機器已經綁架了無數人的時間，也牽引了更多的情感依賴，現代人已經無法想象沒有智能手機的生活，也知道現實生活中的焦慮，有不少來自于智能手機與互聯網的干擾。也許，當未來的人工智能領域越發達，人類與自然和土地之間的聯系就會越少。當人類最終依靠機器與網絡就能夠滿足所有生命需求與感官需求的時候，我們又應該怎么辦？

本刊記者：石菲

E-mail: shifei@ichina.net.cn