所謂「思考」，到底是個什麼

從谷歌阿爾法狗戰勝韓國棋手李世乭，到最近掃掉我天朝同胞柯潔的新聞滿天飛正好差不多1年了。其實一年前我就已經寫了這篇文章，當時也純屬宅男的自娛自樂。最近新聞滿天飛，在網上和人討論之中想起來，再在此和大家分享一下。

關於阿爾法狗戰勝韓國頂級棋手的新聞里是這樣描述的：

阿爾法狗運用2個獨立演算法，實現了「人類一樣的思考」，並在此領域超越了人類。

那麼我們自然而然地產生了幾個問題：

• 什麼是「人類一樣的思考」？

• 為什麼說實現「人類一樣思考」的AI就可以在圍棋中戰勝人類？

• AI是不是會比人類優秀？

1. 什麼是「人類一樣的思考」？

想必大家都玩過五子棋，懂國際象棋和圍棋的人應該也不再少數。這些遊戲都有一個明確的「規則」和「目的」。拿圍棋舉例的話，「規則」就是「被圍起來的反方棋子被吃掉」，「目的」就是「比反方佔領（圍）更多的盤面」。阿爾法狗出現之前，為何深藍可以掃掉國際象棋大師，為何在玩五子棋啊跳棋啊的時候，把電腦難度調高之後就是找虐？原因在於變化數。

跳棋（Chinese Checker）。這個遊戲人類已經不可能戰勝電腦。因為它的變化數相對於圍棋來說少得可憐。

那麼我們來看一下圍棋的所有變化數到底有多少吧：

1,437,923,258,884,890,654,832,362,511,499,863,354,754,907,538,644,755,876,127,282,765,299,227,795,534,389,618,856,841,908,003,141,196,071,413,794,434,890,585,968,383,968,233,304,321,607,713,808,837,056,557,879,669,192,486,182,709,780,035,899,021,100,579,450,107,333,050,792,627,771,722,750,412,268,086,775,281,368,850,575,265,418,120,435,021,506,234,663,026,434,426,736,326,270,927,646,433,025,577,722,695,595,343,233,942,204,301,825,548,143,785,112,222,186,834,487,969,871,267,194,205,609,533,306,413,935,710,635,197,200,721,473,378,733,826,980,308,535,104,317,420,365,367,377,988,721,756,551,345,004,129,106,165,050,615,449,626,558,110,282,424,142,840,662,705,458,556,231,015,637,528,928,999,248,573,883,166,476,871,652,120,015,362,189,137,337,137,682,618,614,562,954,409,007,743,375,894,907,714,439,917,299,937,133,680,728,459,000,034,496,420,337,066,440,853,337,001,284,286,412,654,394,495,050,773,954,560,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000

具體的數值仍舊存在爭議。不過大致就是這樣的感覺。。我用了大約5分鐘來打逗號= =

也許有人會問，超級計算機不是很強大么，不能把所有可能性都算出來嗎？

就目前的速度來講，那是不可能的。

超級計算機發展速度很快，前幾天新的排名好像剛剛出爐。我天朝的天河一號榮登榜首。據我的知識，目前超級計算機的運算能力也就在每秒次浮點運算左右。就照一次浮點運算相當於一次盤面運算（實際肯定不止）來算，一年的運算量也就是

把上面的那串數字從屁股後面剪掉15個零，就是算出所有圍棋盤面所需花費的時間，單位是年。

相信大家都和同桌的女生玩過井字格遊戲- -

井字格遊戲所有的可能性。是非常有限的一張「地圖」。

如果知道了所有盤面，那麼就可以輕易取勝。找出現在的狀態，然後考慮想要獲勝（或者平局）的話下一步應該怎麼走，是一個搜索和選擇的簡單過程。跳棋的變化數比井字格遊戲稍微複雜一些，人來做的話可能略花些時間，不過交給電腦的話就很容易完成這個搜索和選擇的流程。但是圍棋的情況就不同了，因為沒有上面這張井字格遊戲的所有可能性的「地圖」，電腦能做的就是「盡量算出更多的可能性，然後從中選擇自己圈地最大的」那一步。但是，算不完吶。也許電腦可以算出20步，但是算不出30步，在這20步里勝負就定了。

人類「思考」活動牛逼的地方，在於存在於邏輯運算之外的，我姑且稱之為「感覺活動」，或者也可以叫「感情活動」。「走了這一步，下一步對手會怎麼走；對手走了這一步，我又走這一步的話，盤面會變成怎麼樣」。這些思考都屬於邏輯思考，邏輯思考一般是可以被定義成計算機語言的，就是說它是符合邏輯的，是可以被定義的。但是思考了10步之後，人類的大腦可以作這樣的思考：「如果我選擇這麼走的話，左邊稍顯弱勢但右邊看上去會不錯。但是我選擇這麼走的話，左右就勢均力敵。對手喜歡防禦，那麼我就選擇第一種走法從右邊猛攻，尋求突破」。這是一種沒有邏輯的思考，是不能被定義的。只有人類的腦子可以作這種感情·感覺類型的思考，你不能教會電腦，因為你定義不了（或者很難定義）什麼叫「弱勢」，什麼叫「強勢」，什麼叫「喜歡防禦」，什麼叫「尋求突破」。

2.為什麼說實現「人類一樣思考」的AI就可以在圍棋中戰勝人類？

但是這次阿爾法狗贏了。它用合併2個演算法的方法，在和人腦完全不同的機制上模仿了人腦的思考。然後用運算能力來壓倒人腦。第一個演算法是傳統意義上的邏輯運算，就是盡量多地算出「走了這一步，下一步有多少種可能性出現，每種可能性雙方的圍地面積（分值）是多少」。第二種演算法模仿人腦的感情思考，使用的方法是把第一種演算法算出的自己分高的盤面和過去所有圍棋比賽終盤作比較，得出一個相似值，然後根據這個終盤的勝負來判斷現在算出的哪個盤面對自己最有利。

雖然我一直認為圍棋大師都是處女座（最接近於神的男人），完全不理解（更無法去定義）他們在想什麼，但是為何阿爾法狗能不斷接近，最後戰勝他們原因何在？

我認為是運算能力的差距。人類在邏輯運算上和電腦的差是顯而易見的，在四則運算能力上你不可能勝過一台5塊錢的地攤貨計算器。一直以來人類靠「感情思考」蹂躪電腦，但是一旦「感情思考」可以被定義，那麼電腦強大的運算能力將碾壓人腦。你算了5步，它算了30步。你想起了幾年前的一局覺得這次也能贏，它比較了迄今為止世界上所有進行過的終盤。那結果可想而知。

3. AI會比人類優秀嗎？

首先我覺得，這是一個不太好的問題。如果問題是「AI在下圍棋的時候比人類優秀嗎？」，那麼我覺得答案是肯定的。如果人在腦子的構成和思考的物理本質上沒有變化的話，基本不可能翻盤了。也就是說，在一個規則和目的都明確的「遊戲」里，人腦在不久的將來會全盤敗給AI。但是在一個問題本身的定義都沒有的問題面前，AI，至少目前看來，是超越不了人腦的。其實我覺得「超越」這次都不太恰當，人腦和半導體電腦在架構和原理上完全不是一類東西。

最後談一些我自己的想法。人在出生之後就一直在經歷一個學習的過程。通過學習不斷地把數據（知識啊，感情啊等等）輸入自己的腦子。人腦和電腦比起來有2個本質上的劣勢：①人腦和人腦之間的數據共享是及其緩慢並且非直接的。同時受個人干擾因素也多，你不想學的東西誰也放不進你腦子裡。但是電腦就可以。只要備份在手，用哪台電腦關係不大 ②人腦里的數據具有融合不可分離性，不像電腦可以隨時導出來。所以說電腦的數據是半永久的，只要你導出來傳進另一台電腦它就可以一直存在下去。但是人腦里的數據是不可能轉移的，人一死腦子臭了數據也就消失掉了，是分離不出來的。因為電腦和人腦的這兩個區別，如果有一天AI可以通過Robot啊或者其他的interface和現世有物理接觸，那麼人是有可能被淘汰掉的。也就是說人可能是為了孕育AI這種更高級的存在而先存在的存在。霍金也是這個想法，也不算沒道理。不過我還是覺得AI（基於半導體二進位運算的）和人腦有本質區別，能幹得事情本質上也有區別，是可以共存的。

雖然不知道掛之前能看到AI發展到什麼程度，不過我會繼續關心這個領域。在人類探索AI的道路上，其實也是對人腦「思考」的本質，「意識」的本質的一種探索。這是一個不但有趣，而且有可能關係到人類永生的話題。

謝謝大家。

Google DeepMind AIの開發者的鏈接（很抱歉我沒找到國內能看的鏈接）：