近报 -24版:新知-2017年01月13日

　　电脑能够战胜人脑,与其不受情绪影响的计算风格有关。“阿尔法狗”最初因战胜欧洲围棋冠军樊麾而成名,对于与“阿尔法狗”下棋的感受,樊麾曾这样描述:“我在采访时把它形容为一堵墙,它不动,你对它施展的任何压力它都会反弹给你……”
　　60胜,人工智能最新的围棋战绩定格在了这一数字上,唯一一盘和棋还是因为网络断线。新版“阿尔法狗”,以Ｍaster这个账号,在网站上横扫中韩等国顶级棋手。
不怕电脑记性好
就怕电脑爱学习
　　“阿尔法狗”大胜,意味着人工智能进步速度前所未有。在去年3月的那场“人机大战”中,“阿尔法狗”以4:1战胜李世石,毕竟还是输了一盘,而今年它横扫人类众多围棋高手而无败绩,这进步速度让人惊叹。
　　围棋这种源自中国的古老游戏难度之高毋庸置疑:361个交叉点可让棋盘上变幻无穷,千古不同局。许多专家原以为,计算机战胜围棋职业棋手还需要很多年,没想到现在人类棋手就已无法获得一胜。
　　“阿尔法狗”用到了很多新技术,如神经网络、深度学习、蒙特卡洛树搜索法等,使其实力有了实质性飞跃。美国脸书公司“黑暗森林”围棋软件的开发者田渊栋曾在网上发表分析文章说:“‘阿尔法狗’这个系统主要由几个部分组成:一、走棋网络,给定当前局面,预测／采样下一步的走棋；二、快速走子,目标和一一样,但在适当牺牲走棋质量的条件下,速度要比一快1000倍；三、估值网络,给定当前局面,估计是白胜还是黑胜；四、蒙特卡洛树搜索,把以上这3个部分连起来,形成一个完整的系统。”
　　不怕电脑记性好,就怕电脑爱学习。学会自主学习的“阿尔法狗”,掌握全球各种对局,去年和李世石对战前就已和自己对弈3000万盘。最近在网上与各路高手的对战,也是为了通过更多的学习来检测新版本,现在它所呈现出的能力,到了不断碾压人类智商,乃至让人叹为观止的地步。
人类面对的是一堵墙
　　当今世界,人类已依赖机器的计算与“算计”。从购物网站的精准推送到电视剧的剧情设计,再到无人驾驶汽车中的识别技术,优化计算在生活中无处不在,人工智能也可谓无处不在。事实上,“阿尔法狗”所应用的技术,尤其是“深度学习”,已被应用在包括图像识别、文本翻译、音频／文本处理、脸部识别、强化学习以及机器人等领域。人工智能的水平恰恰折射出人类自身的科技发展能力,人类在前进,人工智能也在前进。
　　电脑能够战胜人脑,与其不受情绪影响的计算风格有关。“阿尔法狗”最初因战胜欧洲围棋冠军樊麾而成名,对于与“阿尔法狗”下棋的感受,樊麾曾这样描述:“我在采访时把它形容为一堵墙,这个墙的概念是什么呢?就是它不动,你对它施展的任何压力它都会反弹给你,你对它施加的所有力量,你对它所有的辱骂也好,对它所有的微笑也好,最后全反馈到你自己身上,这是我对‘阿尔法狗’的感觉。”
　　这是不是意味着在未来人工智能的发展中,人类面对的是一堵墙?而人类一直未摆脱对人脑与电脑双方优劣的关注:机器会比人聪明吗?聪明的机器是否会控制人类?机器到底挑战的是一个人,还是整个人类?更深一层的追问是,人类众多最优秀围棋手被没血没肉的机器打败了,向来自傲于自身智慧的最高级灵长类动物是否会对自己“万物之灵”的地位产生怀疑?如果连所有顶级高手都输了围棋,下一次人类还将输掉什么?
辅助还是颠覆?
　　许多人在担心,人工智能在充分发展后是否会对整个人类产生威胁?著名科学家霍金就曾提出过这方面的担忧。而科幻作家刘慈欣相对乐观。
　　科学家一直希望以最简单的办法,保证以机器人为代表的人工智能不会给人类带来任何威胁。人们最熟悉的,莫过于科幻作家阿西莫夫设计的“机器人三定律”,即每一个机器人在出厂时就注入三个定律以防它们失控:机器人不能伤害人类、它们必须服从于人类、它们必须保护自己。后来还加入了“第零定律”:机器人不得伤害人类整体,不得因不作为使人类整体受到伤害。　
　　美国机器智能研究院专门研究人工智能的安全发展,该机构奠基人尤德科夫斯基提出了“友好人工智能”的概念,认为“友善”从设计伊始就应当被注入机器的智能系统中,即便机器智能不断演化,友善永远是它对待人类的态度。在这个概念的基础上诞生了“社会机器人”领域,研究人员希望设计出能融入社会、能爱、能融入人类家庭的机器人。未来学家认为,随着人工智能领域越来越多的投资来自民用商业部门,“友好人工智能”有巨大的商业发展前景。
融合也许是未来之路
　　“如果不能战胜它,就让它成为自己的一部分。”让超越人类能力的机器成为人类“外挂”,是很现实的选择。
　　美国卡内基梅隆大学机器人学院著名学者莫拉维克认为,人类最终可能变成自己创造的机器人本身,人类可能通过手术用晶体管取代大脑的每一个神经元,完全抛弃血肉躯体,最终成为将个性特质编码储存的计算机软件程序,身体的存在成为超级计算机中的电子流动,这种技术或在22世纪成为人类的一种选择。
　　对于独立的能自我思考的人工智能,科学家目前还没有充分考虑过。事实上,人类对人工智能的研究和测试,是一项极富挑战性的工作,不论是它的复杂性和学科交叉性,还是它那些带有根本性的思考和创新,都是人类对自身的不断认识和挑战。从这一点看,这场超乎棋盘上输赢的大棋局,未完待续。　据新华网