新年伊始，在圍棋界就上演了一場驚心動魄的世紀(jì)大戰(zhàn)，從2016年12月29日開始，一名身份不明、號稱“Master”的神秘棋手就開始在圍棋界展開挑戰(zhàn)。這名不顯山不露水的“掃地高僧”竟然用短短七天的時間挑戰(zhàn)了圍棋界頂尖的圍棋高手，最終完成了60勝0負(fù)1和的戰(zhàn)績，而最后和的那場棋也是因為對方掉線無法重連造成的。回看“Master”的勝利名單中，世界排名第一的柯潔、世界冠軍樸廷桓、日本圍棋第一人景山裕太甚至棋圣聶衛(wèi)平均在其中。早在“Master”戰(zhàn)勝柯潔之后，就有觀點認(rèn)為“Master”并非人身。果然在1月4日，隨著Master豪取連勝橫掃圍棋界之后，谷歌DeepMind發(fā)布公告，正式承認(rèn)“Master”的背后正是AI機(jī)器人AlphaGo。2016年3月份，AlphaGo引起了世界范圍內(nèi)的關(guān)注，在對弈結(jié)束后谷歌DeepMind團(tuán)隊對AlphaGo進(jìn)行了全面的升級。被人工智能打敗的“恐懼”還未消散，而今AlphaGo再次卷土重來。不同的是，雖然2016年的那場人機(jī)大戰(zhàn)引起了世界范圍內(nèi)的關(guān)注，但是在這一年人工智能還是被科技領(lǐng)域提及最多最被看好的概念，而2017年被業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為將會是人工智能爆發(fā)的元年，在新年伊始AlphaGo就為人工智能的發(fā)展帶來了一顆重磅炸彈，讓人們不由得對人工智能的期待和恐懼又多了一層思考。

　　用圍棋擊敗人類意味著什么

　　2017年的開幕大戰(zhàn)讓很多人只是看個熱鬧，就像2016年李在石輸給AlphaGo一樣，并不覺得有什么大驚小怪的，不明白為何會引起世界范圍內(nèi)的討論。畢竟目前手機(jī)、電腦等數(shù)碼產(chǎn)品都會有各種電子棋，計算機(jī)打敗人類似乎在很多領(lǐng)域、很多棋盤上早已經(jīng)實現(xiàn)，畢竟“人腦算不過電腦”，甚至有網(wǎng)上的觀點認(rèn)為圍棋大師輸給AlphaGo是正常的，就好像走路跑不過汽車一樣。其實關(guān)于這個問題需要知道圍棋的一些基礎(chǔ)知識，目前在人類的棋類中，圍棋是最為復(fù)雜的一種，甚至被視為人類智慧的一個標(biāo)志而讓人類引以自豪。雖然其他棋類運動人類都已經(jīng)被計算機(jī)虐得“死去活來”，但是直到AlphaGo出現(xiàn)之前，還沒有一臺計算機(jī)能夠在圍棋領(lǐng)域打敗人腦。圍棋的算法極為復(fù)雜而且變化多端，即便是再快的運算機(jī)器也難以在圍棋棋盤的361個點位中戰(zhàn)勝人類。

　　而AlphaGo從2016年出現(xiàn)后首先以4比1的成績打敗了韓國悍將李在石，隨后又在2017年橫掃圍棋界豪取60連勝，可以說人類目前為止智慧的最后一塊高地被人工智能徹底攻下了，所以才會給予世界如此強(qiáng)烈的震撼。當(dāng)被視為人類最高智慧的領(lǐng)域被自己研發(fā)出來的智能產(chǎn)品所打敗的時候，人類就會充滿期待、興奮的同時產(chǎn)生各種擔(dān)心和隱憂。AlphaGo并沒有學(xué)習(xí)過人類的圍棋算法，而是完全通過自學(xué)在和人類對弈，對于國手大師而言，AlphaGo的棋譜是“不可理喻”、“狗屁不通”的，甚至有人覺得是對圍棋智慧的侮辱，然而在最后卻遭到“吊打”，毫無反抗之力，AlphaGo總能夠獲勝，這種痛苦仿佛自己費勁心力、絞盡腦汁想要得到的東西別人卻不屑一顧輕而易舉就能夠得到。尤其對于職業(yè)棋手而言，是一種近乎絕望的感受。所以柯潔輸棋之后竟然住院了。有傳言說柯潔受到了打擊，甚至他本人表示：“從來沒見過這樣的招法，圍棋還能這么下？”他感嘆道，Master不按常理出牌，與之前學(xué)習(xí)的圍棋路數(shù)相悖，“原來學(xué)棋時被罵的招法現(xiàn)在Master都下出來了”。當(dāng)晚，柯潔一夜無眠。他在社交賬戶上說，他從很早開始研究棋軟，就為了探究計算機(jī)到底強(qiáng)在哪里�！叭祟悢�(shù)千年的實戰(zhàn)演練進(jìn)化，計算機(jī)卻告訴我們?nèi)祟惾�都是錯的。我覺得，甚至沒有一個人沾到圍棋真理的邊。”棋圣聶衛(wèi)平也感嘆Master是“圍棋上帝”派來給人類引路的。

　　AlphaGo強(qiáng)在深度學(xué)習(xí)

　　根據(jù)谷歌DeepMind設(shè)計團(tuán)隊介紹，AlphaGo的主要系統(tǒng)有四個部分，分別是：走棋網(wǎng)絡(luò)，能夠采樣棋盤，預(yù)測下一步的走棋；快速走子，輔助走棋網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)，不過會犧牲走棋的質(zhì)量；估值網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)目前棋局情況估算是白方勝利還是黑方勝利；蒙特卡羅樹搜索就像是人類的神經(jīng)系統(tǒng)把以上三個系統(tǒng)都連接起來形成一個完整的系統(tǒng)。

　　介紹起來十分簡單，但是其內(nèi)部的運算方法極其復(fù)雜，而AlphaGo真正強(qiáng)大的原因在于其深度學(xué)習(xí)的能力。對于其他棋類運動而言，教會機(jī)器人下棋其實并不難，現(xiàn)在隨便一臺智能終端設(shè)備都能夠搜索到相關(guān)的棋類游戲的應(yīng)用，但是想要教一臺“人工智能”學(xué)會下圍棋就沒有那么簡單了。傳統(tǒng)的方法是給計算機(jī)錄入大量的棋譜以及可能的走法，然后構(gòu)建棋盤的計算方法，套用可能走法形成一個計算系統(tǒng)。但是圍棋并不這么簡單，變化多端以及極其復(fù)雜的變盤對于計算機(jī)而言都是超大的負(fù)荷，甚至對于現(xiàn)在而言圍棋的所有走法是否開發(fā)完全還不能確定，因此谷歌給AlphaGo加入了深度學(xué)習(xí)的方法�！吧疃葘W(xué)習(xí)”是指多層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和訓(xùn)練它的方法。一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會把大量矩陣數(shù)字作為輸入，通過非線性激活方法取權(quán)重，再產(chǎn)生另一個數(shù)據(jù)集合作為輸出。這就像生物神經(jīng)大腦的工作機(jī)理一樣，通過合適的矩陣數(shù)量，多層組織鏈接一起，形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“大腦”進(jìn)行精準(zhǔn)復(fù)雜的處理，就如同人們識別物體標(biāo)注圖片一樣。AlphaGo就可以通過兩個大腦的左右互搏方法進(jìn)行自我學(xué)習(xí)，甚至不需要學(xué)習(xí)人類的棋譜。

　　人類該如何應(yīng)對智能危機(jī)

　　圍棋作為人類最引以為傲的腦力運動最終在AlphaGo面前不堪一擊，似乎人類最后的智慧尊嚴(yán)也受到了踐踏。但是不得不承認(rèn)的是，AlphaGo不僅學(xué)會了圍棋，用圍棋打敗了人類歷史上最偉大的棋手們，還通過自我學(xué)習(xí)的能力開拓了圍棋，為人類打開了通向圍棋“真理”的大門。

　　被視為人工智能元年的2017年，AlphaGo現(xiàn)象不會是個案。隨著人工智能的進(jìn)步和發(fā)展，圍棋只是個開始，現(xiàn)在已經(jīng)有人工智能機(jī)器人寫經(jīng)濟(jì)類的新聞稿件和戰(zhàn)場新聞稿件了，或許通過自我學(xué)習(xí)能力，人工智能很快就會學(xué)會人類情感表達(dá)的模式。未來會計行業(yè)、繪畫、音樂制作、建筑設(shè)計所有被人類稱為靈魂、藝術(shù)的腦力勞動或許都將失手被人工智能所攻破。

　　人工智能業(yè)內(nèi)人士預(yù)測，100年之內(nèi)，人類99%的智力勞動和100%體力勞動將會在未來被人工智能所取代。目前人工智能在很多的“人機(jī)大戰(zhàn)”中已經(jīng)展現(xiàn)出強(qiáng)大的統(tǒng)治力，而隨著圍棋這塊高地的被突破，人工智能將會進(jìn)一步向人類的智慧發(fā)起挑戰(zhàn)。

　　當(dāng)年深藍(lán)剛剛出現(xiàn)打敗了國際象棋大師的時候，圍棋的棋手們還大膽放出豪言，“放馬過來，人工智能絕不會在圍棋領(lǐng)域打敗人類”，然而短短十幾年的時間挑戰(zhàn)就已經(jīng)變成了現(xiàn)實。人工智能的腳步絕不會僅限于此，人工智能的勝利從另一個角度來講也是人類突破自己大腦極限的成果，畢竟人工智能的開發(fā)者也是人類。未來，人工智能將會在越來越多的領(lǐng)域改變?nèi)祟惖纳�活。針對人工智能對人類社會的挑�?zhàn)已經(jīng)慢慢從影視劇作品中進(jìn)入現(xiàn)實生活，但是結(jié)局是好是壞沒人能知曉。正如AlphaGo雖然棋藝看起來是在摧毀人類智力的高地，但是卻為人類打開了圍棋的另一扇門，更加接近“真理”�；蛟S人工智能將會成為人類再次大跨度進(jìn)步、通往一個全新世界的鑰匙。文/馬思遙