一道题难倒AlphaGo：请问从弱人工智能到强人工智能，还有多远？



一道题难倒AlphaGo：请问从弱人工智能到强人工智能，还有多远？

AlphaGo的技术架构采用的是模仿人类大脑神经模式，不再单单依靠机器的蛮力“强记”，而是通过深度学习把人工神经网络的层级大大增加，提升了计算能力。

3月，一场关于顶级围棋手李世石与谷歌计算机围棋程序“阿尔法围棋”（AlphaGo）的人机大战，成为全民狂欢，这一点无论从海内外的新闻阅读量、视频播放量，还是从围棋界、科技界、媒体界的海量数据足以印证。

3月9日至3月15日双方进行5场围棋挑战赛，“阿尔法狗”大战李世石前，AlphaGo被贴上了“人工智能”的标签，李世石被贴上了“人类代表”的标签，不少人纷纷下注，赌谁能赢得这场比赛。不管是围棋界、科技界还是一些学术专家，几乎都在力挺李世石。可是，结果是AlphaGo以4:1战胜李世石。这一下，人们开始担心，有的人认为人工智能将加速人类毁灭，有的阴谋论者认为李世石故意输掉比赛，还有的人认为是机器人故意输掉一局。

AlphaGo为何赢？在于深度学习

段子手开始编起：“两条阿尔法狗对战，谁会赢呢？有人说，老狗会赢，有人说，随机。”其实，抛开讨论比赛的输赢，我们更需要了解的是关于人工智能的实际用途。比如，人工智能技术目前处在什么样的阶段，人工智能技术又能够如何帮助人类更好地生活。讨论之前，非常有必要了解AlphaGo取胜的原因。

人工智能领域的从业者凯泽科技首席技术官吴军指出，“去年10月AlphaGo击败职业二段樊麾，围棋界给AlphaGo的排名仍远落后于李世石，但是他们忽略了AlphaGo突破了传统电脑的‘固定’程序逻辑，融入了学习能力。”

AlphaGo的主要工作原理是“深度学习”。没错，这才是关键。不要把阿尔法狗想象成一台机器。他是一套价值网络，或者说一套算法。当年，Deepmind被谷歌收购之后，融入谷歌的深度学习技术，其计算能力飞速提升。大家还曾记得1997年正是电影《终结者》预言的天网启动时间，当时IBM公司的“深蓝”电脑战胜了国际象棋冠军卡斯帕罗夫，舆论一片哗然。如今，AlphaGo在短短几个月实现性能的大幅提升，用五个月走完了IBM“深蓝”4年的路，体现了当前人工智能系统学习速度之快。

如此神奇的深度学习究竟是什么呢？深度学习的概念源于人工神经网络的研究。专家是这么介绍的，以AlphaGo为例，构建了“两个大脑”，一个是通过“神经网络”学习所有高水平围棋棋谱，输入历史上的众多盘人类顶级棋手对弈数据，通过“自我对战”来进行增强学习，改善此前的决策网络；另一个则是通过价值网络来进行整体局面判断，以决策网络与价值网络来协作决定落子位置。

AlphaGo为何没有四连胜？仅仅是弱人工智能的突破

百度深度研究院的专家在接受媒体采访时曾指出，“在AlphaGo与李世石的对决中，李世石可以快速适应对战状态，而AlphaGo学习的过程中还需要工程师进行调试。这也就不难解释，AlphaGo为何没有实现4连胜。”

是的，AlphaGo代表的并非人工智能的全部。

先来科普一个“智能”的常识，Linda Gottfredson教授如此定义：“一种宽泛的心理能力，能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习、从经验中学习等操作。”按照这个定义，强人工智能就是智能达到了能够和人类一样自如“思考、计划、解决问题”的水平。

所以，人工智能分两种，分别为弱人工智能和强人工智能。实际上，目前所有的人工智能领域取得进展的都是在弱人工智能领域上。从产业链调研的情况来看，服务机器人、车载与电视助手、智能客服以及图像处理等应用已经开始快速渗透，在语音识别等领域获得了一些应用，比如iPhone的语音助理Siri、百度的度秘、科大讯飞的“灵犀”、微软的小冰等。

然而，强人工智能，目前的典型例子都是在电影里。

AlphaGo以后何去何从？强人工智能的畅想

其实，谷歌并不打算制造出一个围棋高手，AlphaGo开发者哈萨比斯表示，“选择围棋只是其人工智能水平的测试，最终还是为了获得在现实领域的应用。”谷歌是想做一个通用的智能计算系统。如果解决了围棋问题，谷歌希望能把这套人工智能算法用于灾害预测、风险控制、医疗健康和机器人等复杂领域。

AlphaGo取胜不仅仅是一场全民科普的学习，而且带来人们对“有知觉、有自我意识”机器人的憧憬。然而，从弱人工智能进化到强人工智能也许是人工智能发展中最难的一个节点。有的专家认为路还很远，有的专家对此充满信心，网络上大家对此也众说纷纭。比如，网上一位署名刘兴亮的作者持后者的态度，撰文举例称，“对于中国而言，目前，‘百度大脑’、‘讯飞超脑’等计划和项目正开展，而中科院自动化所的类脑智能研究中心也正在研究如何让机器有自主思维。他们的研究方向有三：认知脑计算模型、类脑信息处理和神经机器人。”

根据媒体报道的一项调查，全球半数人工智能专家相信，人类水平的机器智能到2040年就能成为现实。最乐观的预测是2045年，它是谷歌公司工程总监、未来学家雷·库日韦尔给出的。《时代》周刊对此进行报道：“2045年，人类将会通过与计算机结合而获得‘永生’，计算机智能将取代人脑，永久改变人类的命运。到时，人类可以选择与计算机融合，成为‘半机器人’。而在这之前，即2030年，人类的大脑将可被接入互联网。”

甚至，当弱人工智能已经大部分实现，强人工智能正在通过深度学习不断逼近，关于第三种AI——超人工智能（Artificial Superintelligence简称ASI），人工智能思想家NickBostrom为我们勾勒了这样一幅图景：它能够准确回答几乎所有困难问题的先知模式，能够执行任何高级指令的精灵模式和能执行开放式任务，而且拥有自由意志和自由活动能力的独立意识模式。

这迅速地引发了业界恐慌，比如人工智能是否如科幻电影一样不受控而威胁人类？2015年1月，马斯克、史蒂芬·霍金和许多AI领域的专家联名发表了一份公开信，呼吁对人工智能的相关研究应该谨慎。

其中，一些相关的专家指出，未来人工智能的真正威胁或产业出路，是各行各页智能机器人，是微小型化与机器人的人工智能嵌入。众多人工智能最终的实用化，都会是计算机“智力平台”与嵌入式系统“智力嵌入”的综合成果。因为人工智能在真实世界的应用，离不开嵌入式系统对真实世界物理对象的“感知”与“控制”。人工智能的应用界面离不开嵌入式系统。

然而，近期，网络上出现了如下的舆论——机器人代替人类后，人类可以不依靠劳动者来提高社会生产力。剩余价值理论中，构成生产力的“活劳动”将让位给“物化劳动”，届时，人们可以多多休假，“老龄社会”、“人口红利”也许会成为过时命题。

这绝不是空穴来风，近期的纽约时报FARHAD MANJOO报道的《让机器人干活，我们坐领工资？》提到，“当人类成为一种多余的存在，社会将会如何运转？技术专家和经济学家已经和这种担忧斗争了几十年，但在过去几年，有一种观念引起了人们普遍的兴趣，包括一些正在建设由机器人主宰的未来的技术专家们。这是一项计划，称为‘全民基本收入’（Universal Basic Income，简称UBI），其核心点如下：既然工作机会因人工智能的普及而日益减少，干嘛不直接给每个人发一份薪酬？”文章指出，“这些支持者认为，机器智能将实现非常之多的经济盈余，乃至我们在整体上能让大部分人类免于劳作和受苦。最为理想主义的思考者将这个计划看作一种手段，认为它可以帮我们实现只在《星际迷航》（Star Trek）等科幻小说领域见识过的类似乌托邦的未来。当计算机包揽了更多工作，我们就都自由了，可以随自己的意愿做艺术家、学者和创业者，或以其他方式将我们的激情投入到这个不再围绕繁重无聊的日常劳作运转的社会。”

（整理：陶春）