人工智慧會有多強大？谷歌AlphaGo不過是驚鴻一瞥

創造出最聰明人工智慧的努力已經演變成一場競賽

　　選自Wired

　　作者：CADE METZ

　　機器之心編譯出品

　　參與：微胖

　　谷歌的人工智慧系統剛剛在圍棋遊戲中擊敗人類大師，圍棋是一個有著2500年悠久歷史的競賽遊戲，較之國際象棋，其策略和智力複雜程度呈指數級增長。

　　Bostrom是牛津大學哲學教授，出生於瑞典，近期暢銷書《Superintelligence： Paths， Dangers， Strategies》讓這位教授聲名鵲起，他在書中探討了人工智慧的好處，也提出這樣的主張，一台真實的智能計算機能加速人類滅亡。倒不是說他低估了谷歌圍棋機器的力量。他只是認為，這並不一定是一次巨大飛躍。Bostrom指出，多年來，系統背後的技術一直處於穩定提升中，其中包括有過諸多討論的人工智慧技術，比如深度學習和強化學習。谷歌擊敗圍棋大師不過是更大弧線進程中的一部分。這一進程始於很久以前，也將延續至未來幾年。

　　Bostrom說，『過去和現在，最先進的人工智慧都取得了很多進展，』『（谷歌）的基礎技術與過去幾年中的技術發展密切相連。』

　　但是，如果你以另一種方式看待這個事情，它正是谷歌獲勝為什麼如此激動人心的原因所在——或許還也有點讓人害怕。Bosrom甚至認為，這是一個停下來的好理由，看一看這項技術已經走了多遠並正往何處去。研究人員曾經認為，人工智慧破解圍棋至少還需要另一個十年。如今，它正前往曾被視為無法企及之處。或者，至少說，許多人——他們可自由支配巨大權力和大量金錢——決心要抵達的那些地方。

　　這並不僅僅是指谷歌。也指Facebook，微軟以及其他科技巨人。創造出最聰明人工智慧的努力真的已經演變成一場競賽，而且競爭者們都是這個地球上最有權力也最富有的巨人。在谷歌這場勝利當中，最生動的部分可能就是扎克伯格的反應。

　　搭建大腦

　　谷歌的人工智慧系統，亦即AlphaGo，由DeepMind研發，谷歌早在2014年就花4億美元收購了這家人工智慧研究機構。DeepMind專門從事深度學習和強化學習研究，這些技術能讓機器自己進行大量學習。以前，創始人Demis Hassabis和他的團隊已經使用這些技術搭建了一些會玩經典雅達利視頻遊戲（比如，Pong，Breakout以及Space Invaders）的系統。在有些案例中，這些系統不僅比職業玩家還出色，它們還會以天馬行空的方式玩遊戲，沒有人類玩家會或者可以這麼玩。顯然，這就是促使佩奇買下這家公司的原因。

　　使用所謂的神經網路—— 近似大腦神經元網路的硬體和軟體網路——深度學習就是顯著有效的圖片搜索工具驅動力——更不用說Facebook的面部識別服務，微軟Skype的翻譯工具以及推特的色情內容識別系統。如果你用數百萬遊戲招數訓練深度網路，你就能教會它玩這款遊戲。而且，當你用其他海量數據組訓練它時，就能教會神經網路完成其他任務，從為谷歌搜索引擎生成結果到識別電腦病毒。

　　強化學習將系統能做的事情向前推進一步。一旦搭建起一個很善於玩遊戲的神經網路，你就能讓它和自己對戰。隨著兩個版本的神經網路彼此對陣數以千計次後，系統就能追查出哪些招數回報最高——也就是說，得分最高——並以這種方式學會以更高的水平玩遊戲。但是，再一次，這一技術並不限於遊戲。也能適用到任何類似遊戲，包含策略和競爭的事情上。

　　AlphaGo使用了這一切。而且還遠不止此。Hassabis和他團隊添加了一個二級 『深度強化學習』，預測每一步的長效成果。而且他們採用了過去驅動圍棋遊戲人工智慧系統的傳統人工智慧技術，包括蒙特卡洛樹搜索。借鑒新舊技術，他們搭建起能夠擊敗頂級職業選手的系統。十月，AlphaGo與三次衛冕歐洲圍棋冠軍的選手進行了閉門對弈，比賽結果於周三早上才對外公布。比賽對弈五局，AlphaGo五局全勝。

　　極其複雜

　　這場勝利之前，許多人工智慧磚家認為，它不可能打敗頂尖人類棋手——至少不會這麼快。最近幾個月，Facebook已經在研究自己的圍棋人工智慧系統，儘管它並沒有像許多其他研究人員那樣密切致力於圍棋項目，就像DeepMind那樣。上個禮拜，當我們問及LeCun，這位負責Facebook人工智慧研究 工作的深度學習創建人，谷歌是否已經秘密打敗了了象棋大師時，他說，這不太可能（it was unlikely）。他的回答是，『不（No）。或許（Maybe）。不（No）。』

　　Facebook開源自己的人工智慧硬體

　　問題在於圍棋特別複雜。國際象棋平均一回合有35種可能的下法，圍棋卻高達250種可能。而且每個走法之後還有另外250種走法。以此類推。這意味著，即使最大的超級計算機也不能預測出每個可能下法的結果。因為太多了。正如Hassabis說的，可能的位置比宇宙原子數量還要多。為了破解圍棋，你需要一種不光會計算的人工智慧。它需要多少模仿人類， 甚至是人類直覺。你需要會學習的東西。

　　這就是谷歌和Facebook要解決這個難題的原因。如果他們能夠解決如此複雜的問題，那麼，他們也能將研究所得作為跳板，邁向處理更實際現實生活問題的人工智慧。Hassabis說，這些技術和機器人學是『天作之合』。它們能讓機器人更好地了解環境並對環境中不可預測的變化做出響應。想像一台能洗盤子的機器。但是，他也相信，這些技術能增進科學研究，提供了可以為研究人員指明下一個重大突破的人工智慧助手。

　　而且那也略過了一些將會改變人類日常生活的更加直接的應用。DeepMind技術能幫助智能電話識別圖片、語音以及翻譯，不僅如此，還能理解語言。這些技術正通往這樣的機器：它能理解用普通老式英語說的話，並用這種語言回答我們。

　　他們是認真的

　　這一切解釋了為什麼扎克伯格如此渴望在谷歌披露自己已經擊敗一位圍棋大師這一消息幾小時之前，更新自己的Facebook討論圍棋。

　　谷歌以在學術期刊Nature上發布研究論文的方式公布了這一結果，而且Facebook員工也在官方發布之前獲得這份論文（消息發布兩天前，也和一些記者方分享了這一消息，不過締結了守秘協議）。結果，扎克伯格以及公司許多其他人就採取了某種預損失控制行動。

　　谷歌宣布消息的前一晚，Facebook人工智慧研究人員發布了一嶄新的研究論文，介紹了他們自己的圍棋研究工作——就其本身水平來說，研究工作還是令人印象深刻的——扎克伯格也在自己的賬戶上宣傳了這篇論文。他說，『在過去六個月中，我們已經搭建起一個能以0.1秒之速下棋的人工智慧，同時也和之前那些花費數年搭建起來的系統一樣出色。』『研究人員田淵棟，就坐在距離我20英尺的座位上。我喜歡讓我們的人工智慧團隊坐在我旁邊，這樣我就能從他們的研究中學習些東西。』

　　不必介意Facebook的圍棋人工智慧不像AlphaGo走得那麼遠。正如LeCun指出的，Facebook並沒有在圍棋問題上像DeepMind那樣投入很多資源。而且也沒有花費很多時間研究這方面。為什麼公司在谷歌大日子前夕強調自己的研究工作，原因尚不清楚，但是現實是，Facebook——特別是扎克伯格——非常重視這類人工智慧。然而，這種人工智慧競賽並不真的僅僅是個哪家公司系統更會玩圍棋的問題。毋寧是哪家公司能夠吸引到頂級人工智慧人才的問題。扎克伯格和LeCun都知道，他們必須向相對小規模的人工智慧社區展示，在這個問題上，公司態度是認真的。

　　有多認真？哦，最明顯的地方就是扎克伯格測量了自己和田淵棟的距離。在Facebook，你的重要性取決於你的座位距離扎克伯格有多近。而且，扎克伯格個人也捲入了對人工智慧的需求中——毫無疑問。今年元旦，扎克伯格說，2016年的個人挑戰就是打造一個人工智慧系統，在家庭和工作事務中，幫助自己。

　　威脅

　　谷歌和Facbook意圖搭建人工智慧，它將在許多方面超越人類智能。但是，他們不是唯一的兩個玩家。微軟，推特和馬斯克以及其他許多人都在同一方向上推進著自己的研究。對於人工智慧研究來說，那是件了不起的事情。而且，對於像Nick Bostrom這樣的人——以及，呃，馬斯克——來說，它也讓人感到恐懼。

　　正如深度學習創業公司Skymind的CEO兼創始人Chris Nicholson指出的，圍棋證實的這類人工智慧幾乎能用於解決任何可被視為某種遊戲的難題——策略會在其中扮演重要角色的任何事情。他說，這包括金融交易和戰爭。這兩個例子都需要更多的研究工作——以及更多的數據。不過，思維本身並未得到解決。Bostrom的書言之有理，人工智慧會比核武器還要危險，原因不僅在於人類會濫用人工智慧，還在於我們能打造出多少無法加以控制的人工智慧系統。

　　類似Alpha Go。這樣的系統。是的，系統會己學習——確實會和自己對弈，自己生成數據和策略，在圍棋遊戲中（我們仍然期待著對決世界最頂尖的圍棋選手之一），它能勝過幾乎所有人類。但是，儘管圍棋很複雜，但是，它也是一個有限的宇宙——並不近乎真實事情那般複雜。而且，DeepMind的研究人員已經完全掌控系統。他們能夠以自己意願改變它並關掉它。事實上，考慮將這種特殊機器視為危險，甚至是毫無意義的。

　　擔憂在於，隨著研究人員不斷改進該系統，他們會在不知不覺中跨越那道門檻，有關世界末日的焦慮確實開始變得有意義。Bostrom說，他和他的Futhre of Humanity Institute其他同仁正在關注加強學習找到突破人類控制的方式。他說，『某些同樣的問題會出現在今後更佳成熟的系統中，我們今天也能在系統中找到類似的問題。』他解釋道，有許多小的暗示表明，強化學習會產生機器拒絕被關閉的情形。

　　但是，這些是非常小的暗示。Bostrom承認，如果這樣的危險真的會發生，那還很遙遠。謝謝他的努力，也感謝那些諸如馬斯克這樣有影響力的技術專家們，對於潛在危險而言，這種更為廣泛的興師動眾無異於未雨綢繆，是明智的。這些擔心說明了一件最重要的事情，像DeepMind的那些尚處發展中的技術，它們非常強大。

　　谷歌的這次勝利說明了同一件事。但是，這場勝利僅僅是序曲。3月，AlphaGo將挑戰過去十年中的世界頂級圍棋選手李在石，這場比賽將更加重要。李在石比剛剛在倫敦輸掉比賽的歐洲冠軍樊麾更有才能。樊麾世界排名633，而李在石世界排名第五。許多專家相信，AlphaGo將會贏得這場重量級較量。如果事實果真過如此，好吧，那也只是一個序曲。