從美國傳來的凶訊!史上最大危機，留給人類的時間已經不多了

作為人類發明的頂級遊戲，圍棋一直是人類智商極限的象徵。

去年3月份，谷歌的阿爾法圍棋(AlphaGo)和圍棋界的頂級高手李世石來了一場萬人矚目的人機大戰。

讓人跌破眼鏡的是，AlphaGo4:1挑落李世石。

一年後(今年3月)，AlphaGo又以 3:0 擊敗當今的棋壇第一人--柯傑。

結果雖然震驚，但人類還不至於有危機感。

因為AlphaGo雖然厲害，也僅是在 copy 和模擬人類的思維模式，優勢則體現在更快的演算法。

不過現在，情況出現 「惡化」了。

當地時間10月18日，谷歌人工智慧團隊Deep Mind團隊在著名學術期刊Nature發表論文，宣告了人工智慧一個新紀元的誕生:新版AlphaGo可以徹底擺脫人類的知識。

文章稱，AlphaGo Zero(新版AlphaGo)就像人類初學者一樣，只是了解比賽的規則和比賽的最終目標來自我學習。

其從頭開始學習圍棋，僅自學了3天時間，就以100:0的比分完虐了先前版本的AlphaGo(就是先後擊敗李世石、柯傑的那版)。

諸位看懂這則消息背後的信息了么?

就是說，一款冷冰冰的機器，擁有了像人一樣的自學和思考能力，回過頭了，還能秒殺人類。

連少年天才、心高氣傲的圍棋世界冠軍柯潔都甘拜下風地感嘆:「人類太多餘了。」

新版阿爾法零完虐老版本

英國《電訊報》指出，阿爾法零隻是被人類教會如何下圍棋，此外便沒有給出任何額外的指令。相反，隨著時間的推移，阿爾法零學會了如何下出最好的圍棋走法，而這僅僅是通過與自己對弈490萬次而達成。

這一「從零到巔峰」的突破，也被譽為人工智慧領域目前最偉大的進步之一。

經過3天的訓練，阿爾法零就以100:0的比分贏下了李世石版AlphaGo，並且只用了1台機器和4個TPU(谷歌研發的晶元)。

而李世石版AlphaGo則用了48個TPU。阿爾法零除了獨立地學會了人類花費數千年時間來發現的圍棋規則，還自行學會了非常有趣的圍棋策略，並且許多走法都「極具創造性」。

那麼阿爾法零是如何實現這種飛躍的?

阿爾法零採用的是人工神經網路。這種網路可以計算出下一步走棋的可能性，估算出下棋選手贏的概率。隨後根據計算，阿爾法零會選擇最大概率贏的一步去下。

整個訓練過程中，並沒有人類參與，全程是阿爾法零自我學習，自我對弈。在訓練過程中，阿爾法零每下一步需要思考的時間是0.4秒。但正是通過對圍棋遊戲的模擬和訓練，神經網路變得越來越好。

再聯想到今年的另一則消息，Facebook人工智慧研究實驗室的兩個AI聊天機器人互相對話時，竟逐漸發出人類無法理解的獨特語言。

這就是活脫脫的《終結者》現實版呀。

可以說，今天它對機器的意義，不亞於7萬年前發生在人類身上的那場認知革命。

如果我們還不能理解，智能機器的這種認知和自我學習會對我們的社會造成什麼樣的影響。那我們不妨回過頭來看看，人類究當初竟是如何從動物變成智人，並一步步走向食物鏈頂端的?

為什麼統治地球的不是黑猩猩?

為什麼統治地球的是人類，而不是黑猩猩、猴子，或者獅子、老虎之類的?

這是一個值得深思的問題。

以色列人類歷史學家尤瓦爾·赫拉利，在他那本火爆全球的《人類簡史》里描述到:早在250萬年前，就已經出現了非常類似現代人類的動物。如果那時，你到非洲旅遊，會看到一群很像人類的生物--有些媽媽一邊哄著小嬰兒，一邊還得把玩瘋的小孩抓回來，忙得 團團轉;有些年輕人對社會上種種規範氣憤不滿，也有些垂垂老矣的老人家只想圖個清靜;這些遠古的人類已懂得愛和玩樂，能夠產生親密的友誼，也會爭地位、奪權力。

不過，這些遠古人類和黑猩猩、狒狒、大象等一般動物比起來，並沒什麼不同。

在之後的200萬年里，人類一直就只是一種弱小、邊緣的生物。一直擔心害怕食肉動物的威脅，也很少獵殺大型獵物，維生主要靠的就是採集植物、挖找昆蟲、追殺小動物，還有跟在更強大的食肉動物後面吃些剩下的腐肉。

直到距今7萬到3萬年前，在人類身上發生了一場認知革命，正是這場革命讓人類在眾多物種中脫穎而出，隨後的地球史也徹底改變。

認知革命的核心是指較於其他物種，人類有了新思維和思考能力。在這場認知革命之後，傳說、神話、文字、文化、新技術應運而生。

共同的神話和信仰就像膠水一樣把千千萬萬的個人、家庭和群體結合在一起。所以，人類也由十幾人族群向幾千人的部落、幾萬人的城鎮聚集。

而像黑猩猩族群，至今一般由20~50隻黑猩猩組成。而隨著黑猩猩成員數量漸增，社會秩序就會動搖，最後造成族群分裂，有些成員就會離開另組家園。

更重要的是人類開始學會了協作，就算是大批互不相識的人，只要共同的神話信仰和語言，就能共同合作。而在共同協作之下，人類製作工具的能力大幅提升。比如靠著其他人的幫助，一個人可以幾分鐘內完成一把燧石矛。

當然還有更複雜的房子、車、船隻等，這些都是在認知革命之前的動物時代無法想像的。

所以，正是認知革命讓我們從動物成為了人。

人工智慧即是人類革命，也會革人類命

那麼，機器的認知革命會對人類造成什麼影響呢?

無論是2000年前的農業革命，還是150年前的工業革命，還是50年前的信息革命，革命的對象都是工具，目的在於提高效率，最終都需人類駕馭或操作完成。

也就是說還是由人腦來代替機器進行思考。

而現在人工智慧的意義就在於賦予機器思考能力，讓「機腦代替人腦」。若這場革命是機器把人能幹的事都幹了，那麼，人的意義又在哪兒呢?

剛開始時，我們認為人工智慧目的在於提高效率，後來我們發現它將「解放」(失業)更多的人類。

全球第一大電子代工廠 -- 富士康已在中國的各大生產基地安裝了4萬台機器人，而且其每年還可以打造1萬台機器人。

在2016年時，因為機器人的大規模使用，僅僅在崑山工廠，富士康最近就裁掉了6萬員工。

富士康的案例警示了我們，人要有一技之長，才在能在社會上立足。只會蠻力做些機械性的重複性工作是沒有前途的。在社會的變革發展中，也是最先受衝擊的。

不過，有時候，擁有一技之長也未必保險，比如司機。

近日，在騰訊汽車舉辦「2017全球汽車AI大會」上，谷歌無人駕駛之父塞巴斯蒂安·特龍預言:到2050年無人駕駛的水平將超過人類駕駛而且得到普及，未來兒童、老人、盲人都將能夠開車，而這項技術還會深刻影響人類社會。

如果你還覺得2050年很遙遠的話，不妨看下百度。作為中國最大的在線搜索引擎的運營商，財大氣粗的百度，已經推出了100億元人民幣(15億美元)的自主駕駛資金，未來3年將這筆現金投入100多個自主駕駛項目。而且更是誓言到2018年發布一款無人駕駛汽車，到2021年開始量產。

可能有人會僥倖地認為，我是搞藝術的，藝術可不是誰都能來做的。

話還真不能說那麼絕對，最新一項研究結果表明，人工智慧(AI)不僅可以進行複雜的音樂創作工作，還能達到「大師級」水平。

索尼巴黎計算機科學實驗室研究人員蓋坦·哈傑里斯與弗朗索瓦·帕切特就研究了一個課題:人工智慧機器能否創作出與巴赫(西方近代音樂之父)一樣風格的讚美詩?

為了尋找答案，哈傑里斯和帕切特開發了一個名為「DeepBach」(深度巴赫)的神經網路。如今，二人已經有了答案。

他們先是利用巴赫創作的352部作品目來訓練DeepBach。接下來，在預定義音域內，他們將這些作品變調，創作出了2503首讚美詩。其中，80%用來訓練DeepBach，而剩餘20%用來驗證訓練成果。經過訓練，DeepBach能夠創作出與巴赫風格高度相近的作品，幾乎到了「以假亂真」的地步。研究團隊對1600多人進行了測試，其中包括400多位音樂家或音樂系的學生。結果顯示，超過50%的人認為，DeepBach生成的作品就是巴赫本人的作品。

大家可以發揮想像下，照這樣下去，未來會怎樣?

面對比人類更聰明的物種，我們怎麼辦

作為更聰明的物種，人工智慧對人類究竟是好是壞?人類又該怎麼辦?

特斯拉創始人、好萊塢大片《鋼鐵俠》原型埃隆·馬斯克說，研究人工智慧就像召喚惡魔一樣。就像所有的神話中畫著法陣捧著聖水的邪惡巫師一樣，每個巫師都聲稱自己可以控制惡魔，但沒有一個最終成功的。

當今最著名的物理學家史蒂芬·霍金則說:「人工智慧的發展可能意味著人類的終結。」

尤瓦爾·赫拉利在其另一部著作《未來簡史》里則表示，未來是「演算法」的世界。

而國務院在今年5月份印發的《新一代人工智慧發展規劃》也指出，人工智慧是影響面廣的顛覆性技術，可能帶來改變就業結構、衝擊法律與社會倫理、侵犯個人隱私、挑戰國際關係準則等挑戰。

未來似乎不那麼美妙。

那麼面對這種情況，我們該怎麼辦呢?

無論是對國家，還是我們個人這都是一項挑戰。

對於國家來說，出於發展的需要，需要鼓勵人工智慧，但考慮到人類生存的安全性，又要划出明確的紅線。

如我國的《新一代人工智慧發展規劃》就指出，在大力發展人工智慧的同時，必須高度重視可能帶來的安全風險挑戰，加強前瞻預防與約束引導，最大限度降低風險，確保人工智慧安全、可靠、可控發展。

再如，在布宜諾斯艾利斯舉辦的國際人工智慧聯合會議上，特斯拉 CEO 埃隆馬斯克、蘋果聯合創始人Steve Wozniak、Google 旗下人工智慧公司 DeepMind CEO Demis Hassabis、著名物理學家史蒂芬·霍金博士，以及上百位人工智慧研究專家共同簽署了一封號召禁止人工智慧武器的公開信，呼籲各國通力合作禁止研發人工智慧武器。

而對於我們個人而言，要不想失業、被社會和人工智慧淘汰，就只有一條路:

不停地學習，跨領域地學習!

無論是生存，還是賺錢發財，未來都別無他路。

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