鲁楠

2016年1月28日，装了些围棋程序的小电脑傲娇地站在人类面前，挑战打遍欧洲无敌手的欧洲围棋冠军、法国围棋队“总教头”—— 樊麾。当然，拥有几千年围棋智慧的人类怎么会怕这个初生“牛犊”？下一盘就下一盘，不让你输到“死机”不罢休！可结果出人意料，围棋机器人竟然五局连胜，完胜樊麾。

3月，围棋机器人和韩国九段棋手李世石在首尔的对决更是引人注目，相信很多同学都关注了这场“大挑战赛”。且不论结果谁输谁赢，我们不得不承认的是，人工智能正在以我们意想不到的速度发展着。也许，很快人工智能就将全面超越人类的大脑，被称为“预测人工智能未来最权威的人”—— 雷蒙德？库兹韦尔所预言的奇点时刻也将到来。

谷歌AlphaGo——人工智能新高度

与围棋高手樊麾和李世石对战的是名为谷歌AlphaGo的围棋机器人，被视为人工智能界最强大的围棋机器人。

大多数的人工智能研究着眼于模拟人的智慧，其中计算和逻辑推理能力有关的研发进展最快。1997年，IBM公司的国际象棋电脑“深蓝”在国际象棋领域战胜了世界冠军加里·卡斯帕罗夫，震撼了世界。“深蓝”是专门的象棋程序，它能向后计算出若干步，然后在各种走势中做出选择。说到底，它只是比人类棋手计算的步数更多一些。此前，人们并不相信电脑能有大局观，因此并不认为在围棋上电脑能击败人类，直到这次围棋机器人AlphaGo的取胜。

勤奋好学成“学霸”

智能分两种：一种是精确算术，另一种是模糊识别。精确算术可以简单地理解为会做计算题，电脑精确算术的水平已经远超人脑，但是精确算术是人工智能的低级阶段，要想让电脑拥有更高级的人工智能，就需要电脑有模糊识别的本领。

所谓模糊识别，就是对事物或某种结果的判断，并非依靠精确算术进行，而是依靠学习能力进行的。人类通过学习形成模糊识别的智能并不是困难的事，可电脑并没有学习能力，人脑所具有的模糊识别智能，始终是电脑无法企及的技术云端。

也许有人会说，电脑的精确算术能力不是特别强大吗，让电脑把围棋的所有“局面”都算出来，再与人对战不就行了吗？这办法还真是人工智能的一个研究方向，称为“暴力列举”法。一盘围棋大约要走150步，每一步又有250种下法可选，所以电脑必须精确计算出250×250×250×250……（150个250相乘）个棋局步骤，只是这个数字大得无法想象，所以电脑想用“暴力列举”法赢棋是不可能的——围棋是目前世界上最繁杂的棋术，电脑无法算尽所有的赢法。

科学家发现精确算术是人工智能发展的死胡同后，就拼尽全力赋予电脑深度学习的能力。深度学习是目前人工智能领域中热门的智能操练程序，通过模拟人脑进行分析学习的神经网络，让程序学习大量的样本，然后层层进行过滤来完成学习。

识图是最具挑战性的模糊识别智能，围棋机器人AlphaGo就是依靠高超的识图能力来提升围棋技艺的。人类围棋大师是依靠棋盘上的“阵列图”来判断全盘棋局，决定下一步落子位置。于是，科学家让围棋机器人AlphaGo集合了两个深度学习网络，一个是“策略网络”，另一个是“值网络”。前者负责抛弃那些明显的“蠢招儿”，后者则负责一边推演一边判断棋盘上的局势。

此前，《科学》杂志报道了一个人工智能学写字的重量级研究——“看一眼就会写字”的程序能写出9种不同的笔体。科学家只给了程序笔触、笔画等基本概念，然后让它观摩人的书写过程，来学习笔画之间的关系以及手写对字体变化的容忍度，利用数学概率去把握文字符号的外形本质。再给它从未出现过的新符号，让它看后去写。将它写的和人手写的放在一起后，在场的人类裁判也懵了，最后裁判的正确率只有52%。或者说，人类裁判确实分不清了。你要不要也来猜猜看？

是共存还是敌视？

如果按照人工智能当前的发展，说不定要不了多久，人脑的优势就将不复存在。而按照屡次说中的预言家雷蒙德·库兹韦尔的预言，到2045年，人工智能就将追上人脑，达到“奇点”，然后超越而去。从那时开始，人类文明将发生不可逆转的改变，一个新的文明纪元将开始。而关于这个话题，人们除了期盼，还有许多担忧，其中一个核心问题便是，那时候人类是否还有能力制约人工智能的行为？新的机械生命体会不会调转枪口，取代人类成为世界的主宰？地球会不会最终变成有机生命体的墓地，成为又一个住满了变形金刚的赛博坦星球？

面对谷歌AlphaGo的蓬勃发展，我们对未来可能产生的强大智力潜力将如何选择？是令行禁止，中止有关研究，还是满怀期望地拥抱它的诞生？当我们面对诞生的超级智力，又将采取何种态度，是限制还是信任？如果是你，你会怎样选择？