【腦洞未來5】人工智慧篇5：阿爾法狗不是真正的「智能」（上）

標籤： 區塊鏈 人工智慧 雲計算 演算法、智能社會 物聯網、未來社會 改寫世界 虛擬

【觀點】在引爆世界第三次人工智慧熱潮的時候，「AlphaGo」的主人DeepMind 和東家谷歌，看著世間瘋狂地傳頌著、領悟著「人工智慧將戰勝、淘汰、替代人類」「將讓99%的人類變成無用階級」……可能高興得都合不攏嘴了！基於巨大的商業炒作與利益訴求，他們怎麼也不會出來澄清：AlphaGo所涉及「深度神經網路」「卷積神經網路」和「增強學習網路」，對應的「深度學習」「增強學習」等技術（確實屬於技術突破），實際上就是一個個超級比喻，根本不是什麼「智能」，更不是像人一樣的「智力」……《新未來簡史》如是說。

棋類比賽的「人機大戰」，為什麼從戰勝國際象棋世界冠軍到戰勝圍棋世界冠軍，計算機要等20年？人機對弈玩了30多年，按照常理，人們早已麻木了，然而，為什麼阿爾法狗這場持續一年之久「人機大戰」，人們依然熱情未減，甚至高昂更甚？

在回答上述問題之前，我們先簡略地回顧一下阿爾法狗那近一年來的瘋狂表現。

2017年5月27日，世界排名第一的中國九段圍棋選手柯潔在與人工智慧「阿爾法狗（AlphaGo）」艱苦拼殺後，以總比分0：3敗北。在鏖戰現場，柯潔忍不住哽咽落淚……或許這次巔峰對決，早已超出了「贏與不贏」的問題本身，而是寄託了人們太多的希望與擔憂。所以，柯潔哭的或許不是他自己，似乎是某種歷史的終結。

實際上，早在2016年的3月15日，「阿爾法狗」曾以4：1大敗韓國頂級圍棋棋手李世石後，世界便炸了鍋，各類大尺度的觀點和預測甚囂塵上。此後的一年多時間，「阿爾法狗」將雙手交叉放在背後，踱著方步，被自己何時才能被打敗的問題弄得憂鬱不已……如果說，去年「阿爾法狗」與李世石的交手是攻陷人類圍棋的智慧堡壘的話，那麼，這次與柯潔的表演便是鐵定了人工智慧在圍棋的勝局。

當然，在此之間有一場「阿爾法狗」以「反向車輪戰法」圍獵世界高手的世紀大戰，可謂精彩絕倫。所謂「反向車輪戰法」就是以單一個體的力量依次挑戰群體中的所有個體，以不敗反勝的方式達到圍絞群體力量的效果。這個說白了，就是實力差距的「太遠」。

2016年12月29日晚起到2017年1月4日晚，「阿爾法狗」在弈城圍棋網和野狐圍棋網以「大師」（Master）為註冊名，依次對戰數十位人類頂尖高手，擊敗15位世界冠軍，其中包括中國、韓國、日本各自「當今第一人」的柯潔、朴廷桓和井山裕太，以59勝1平0負的輝煌戰績為這次「阿爾法狗」「燕山勒石」的勝跡奠定了基礎。自此，「阿爾法狗」連「獨孤求敗」的美名都不要了，直接宣布退隱江湖。似乎在說，「本帥從此封刀，不再且不屑與你們玩兒了」。

這種大勝利的高姿態，或許把「阿爾法狗」的創始公司DeepMind及其東家「谷歌」給樂壞了。畢竟這場持續一年多時間的風光表演再次引爆了「人工智慧」這一世界性熱點，這不僅讓谷歌收穫了涵蓋了廣告、科技、巨大商業價值鏈對未來催化及影響的豐碩成果，更是將人工智慧這一世界話題推升到了一個嶄新的認同、聯想與落地的事業高度。

問題來了，正如本章開篇所述，DeepMind團隊早在2016年1月便將阿爾法狗的運作原理公開於《自然》雜誌之上，而且，如此神勇且耗資無數的研究發明，為何就這樣輕易地分享給世人了呢？其中，或許有四大原因：

一是或許DeepMind志向高遠，其目的絕不僅僅只是玩玩圍棋，諸如開發一些簡易的棋類軟體，賣給消費者賺點小錢，過過快活的小日子什麼的，而是要將此技術、思維和積累的經驗轉移到其他領域，從而為企業同時也是為社會帶來巨大的價值。

二是首選「攻破圍棋不可戰勝」這一世界性宿論，而不是其他領域，其媲美「核彈爆炸」的廣告及其連帶效應已經達到。

三是阿爾法狗的運作原理並非深不可測（但其開創性思維和技術探索絕對意義重大，有如人類其他的重大發明一樣），與其藏著掖著，還不如公開，以便推動人工智慧整個行業的繁榮與發展，所以2017年10月，升級後的阿爾法狗演算法又被再次公布。

四是阿爾法狗的運作原理雖然似乎很簡單，但是，要開發並訓練出這樣高級的「棋手」，很繁瑣很複雜，成本很高昂，實非易事，更為重要的是花費巨資，僅僅玩個比賽，其實用性有限，所以，其他機構、國家再做這麼高級的「狗」，意義實在不大。

雖然這樣，但是善於「山寨」的中國人用了一年時間，就製造出了一個被認為更加神勇的機器棋手，叫做「絕藝」，傳說擬與阿爾法狗一較高低，可是後者在戰勝柯潔後，當場就宣布金盆洗手，轉戰醫療領域了。這件事件倒是有些耐人尋味。

前面講過，超級級計算機「深藍」戰勝國際象棋棋王用的是「窮盡一切可能的暴力搜索法」。由於國際象棋棋盤由橫縱各8格、顏色一深一淺交錯排列的64個小方格組成，要計算所有可能的棋步，大概是10的四十幾次方，雖然計算量巨大，計算機還是可以應付的。但是，對於圍棋來說，由於棋盤縱橫各19道，共有361個交叉點。對手下一著棋子下去，你有360種走法，就此再向下測算以指數級別增長的各種棋局（搜索量達到了驚人的10的170次方。有人推算，這個數據比宇宙中所有原子的個數還要多）結果，目前計算機根本就不可能完成，所以，圍棋早先一直被那些科技內行們預測是不可戰勝的。

比如，假設規則允許的話，你落下一顆棋子，然後回家睡覺一天，回來後發現計算機還沒有落下對弈的一顆棋子，這肯定是要人命的。所以對於圍棋，計算機的計算能力遇到了瓶頸，這也就是在深藍戰勝人類國際象棋之後，計算機二十多年沉寂，不問棋事的原因。

深藍這種辦法行不通，得另闢蹊徑……

（未完，請接【腦洞未來6】人工智慧篇6：阿爾法狗不是真正的「智能」（下）

註：上文節選自 《新未來簡史》（點擊介紹），2018年4月正式出版。

《腦洞未來》系列鏈接：

001.【腦洞未來01】人工智慧01：讓99%的人徹底擺脫無用階級，絕非淪為無用

002.【腦洞未來02】人工智慧02：「強AI會統治替代人類」是扯淡的

003.【腦洞未來03】人工智慧03：讓人恐怖的名字，僅是個美麗的比喻

004.【腦洞未來04】人工智慧04：什麼都沒做的傳統人工智慧AI?

005.【腦洞未來05】人工智慧05：阿爾法狗不是真正的「智能」（上）

006.【腦洞未來06】人工智慧06：阿爾法狗不是真正的「智能」（下）

007.【腦洞未來07】人工智慧07：AI造神之從「被文化」到超級精神帝國

008.【腦洞未來08】人工智慧08：AI造神之從「超文化」到恐怖崇拜

009.【腦洞未來09】深度學習01：AI監督學習與人的區別到底有多大

010.【腦洞未來10】深度學習02：AI非監督學習到底比人差多遠

010.【腦洞未來11】深度學習03：AI對抗學習比深度、增強學習能好多少

012.【腦洞未來12】深度學習04：AI學習、智能比人類差一億倍，為何？

013.【腦洞未來13】區塊鏈01：從「科技三定律」開始思考「顛覆」

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