最近幾天，在烏鎮(zhèn)圍棋峰會(huì)上，由Google DeepMind團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的AlphaGo以3：0的成績(jī)完虐世界排名第一的頂尖圍棋高手柯潔，這是既AlphaGo以4：1的優(yōu)勢(shì)取勝李世石之后，第二次完虐人類圍棋棋手，由此，對(duì)于人工智能的激烈討論再度被燃起。人們?cè)趹c幸人工智能技術(shù)取得了十足進(jìn)步的同時(shí)，又恐懼人工智能可能完全取代人類?？聺嵲谂cAlphaGo對(duì)決之前，被邀請(qǐng)到《朗讀者》（20歲的小伙子，發(fā)言和朗讀讓人深思，值得去看一看），柯潔選擇了《哈利波特與死亡圣器》一段節(jié)選，自比于哈利波特，而將AlphaGo視為伏地魔。人工智能究竟會(huì)不會(huì)成為魔鬼？針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，我想簡(jiǎn)單科普一下人工智能的知識(shí)，并且談?wù)勛约旱淖疽?jiàn)。
1.圍棋究竟有多復(fù)雜？
圍棋比我們的宇宙還要復(fù)雜！圍棋的復(fù)雜度可以這樣粗略估算一下：圍棋棋盤(pán)橫豎各有19條線，共有361個(gè)落子點(diǎn)，雙方交替落子，如果不考慮吃子、禁著、打劫等其他規(guī)則，那么圍棋總共可能有361！種可能性，361！有多大？10788這么大？實(shí)在太大了！《Nature》的科普文章對(duì)模型進(jìn)行了細(xì)化，得出圍棋平均走150步的話，會(huì)包含超過(guò)10170（1后面有170個(gè)零）種可能性。據(jù)《Nature》報(bào)道，宇宙中的原子總數(shù)也就10^80（1后面80個(gè)零），即使窮盡整個(gè)宇宙的物質(zhì)也不能列舉出圍棋的所有可能性。所以說(shuō)，妄圖利用計(jì)算機(jī)的強(qiáng)大計(jì)算能力窮舉圍棋的所有可能來(lái)打敗棋手，是完全不可能的。
所以，長(zhǎng)久以來(lái)，即使早在1997年，計(jì)算機(jī)“深藍(lán)”就打敗了國(guó)際象棋第一人，但圍棋界一直認(rèn)為計(jì)算機(jī)下圍棋是不可能下贏人類的。然而，今天的AlphaGo采取了與窮舉法截然不同的方法——人工智能，在圍棋上徹底地?fù)魯×巳祟?！?jù)Google透露，DeepMind取得的成功比預(yù)測(cè)的提前了幾十年！由圍棋的復(fù)雜性可見(jiàn)，人工智能發(fā)展到今天，的確非常厲害。有人說(shuō)，AlphaGo只不過(guò)用來(lái)下下圍棋，它的成功能說(shuō)明什么，有那么激動(dòng)么？其實(shí)，AlphaGo的原理和方法是萬(wàn)金油，可以毫不費(fèi)力地被應(yīng)用到各行各業(yè)，而AlphaGo能下贏人類，恰好說(shuō)明這種方法已經(jīng)相當(dāng)成熟，目前各行各業(yè)對(duì)人工智能的應(yīng)用研究如雨后春筍般成長(zhǎng)，在不久的將來(lái)這些應(yīng)用便會(huì)成為現(xiàn)實(shí)！
2.什么是人工智能？
關(guān)于人工智能，目前似乎還沒(méi)有統(tǒng)一的定義，但一般的人工智能系統(tǒng)至少具備三種能力：感知、推理、學(xué)習(xí)。我們可以把人工智能看成一個(gè)黑箱，一端是輸入，另一端是輸出，那么這個(gè)黑箱便實(shí)現(xiàn)輸出與輸入之間特定的線性或非線性關(guān)系。那么輸入從哪兒來(lái)？通過(guò)感知得來(lái)，感知包括視覺(jué)、語(yǔ)音、文字以及其他方式的感知，感知依賴于傳感器或人類的手工輸入，而且這些輸入的信息往往要經(jīng)過(guò)特征選擇或特征提取的處理。黑箱實(shí)現(xiàn)輸出與輸入之間特定的線性或非線性關(guān)系，這便是推理，因而能夠?qū)崿F(xiàn)一些評(píng)估、預(yù)測(cè)、決策等。這個(gè)黑箱如何得來(lái)？通過(guò)學(xué)習(xí)得到，而且這個(gè)黑箱通過(guò)不斷的學(xué)習(xí)會(huì)不斷的進(jìn)化，使得推理越來(lái)越準(zhǔn)確。
下面借AlphaGo所采用的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)單解釋一下上面這一段話。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能技術(shù)。我們知道，人的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由千億個(gè)神經(jīng)元組成，而每一個(gè)神經(jīng)元由樹(shù)突、細(xì)胞體、軸突組成，樹(shù)突用來(lái)接受傳入的信息，而軸突用來(lái)將信號(hào)傳遞給其他神經(jīng)元，通過(guò)突觸，神經(jīng)元被連接到一起，形成復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)神經(jīng)元進(jìn)行模擬，建立了神經(jīng)元模型，神經(jīng)元模型包含輸入、輸出與計(jì)算功能，輸入可以類比為神經(jīng)元的樹(shù)突，而輸出可以類比為神經(jīng)元的軸突，計(jì)算則可以類比為細(xì)胞體。
圖中這個(gè)神經(jīng)元模型包括三個(gè)輸入，一個(gè)計(jì)算，和一個(gè)輸出。其中，非線性函數(shù)提供計(jì)算功能，該函數(shù)被稱為“激活函數(shù)”，激活函數(shù)的選擇是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)研究重點(diǎn)，這里不做過(guò)多介紹。我們知道，神經(jīng)元之間是通過(guò)突觸（樹(shù)突和軸突）相互連接的，上一個(gè)神經(jīng)元的軸突末梢會(huì)與下一個(gè)神經(jīng)元的樹(shù)突相連，用來(lái)傳遞信息，換而言之，上一個(gè)神經(jīng)元的輸出會(huì)作為下一個(gè)神經(jīng)元的輸入。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中就是如此，一個(gè)激活函數(shù)被認(rèn)為是一個(gè)“節(jié)點(diǎn)”，節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)之間通過(guò)“邊”（類似于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的突觸）進(jìn)行連接，而且這種連接是分層的，如下圖所示。
上圖所描述的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括三層：輸入層、隱藏層和輸出層。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無(wú)非就是隱藏層更多，據(jù)說(shuō)AlphaGo的隱藏層有48層，層數(shù)越多，網(wǎng)絡(luò)就更復(fù)雜，計(jì)算量就越大，但也更接近真實(shí)模型，之前沒(méi)有搞深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是囿于計(jì)算能力有限，但隨著云計(jì)算的發(fā)展，這似乎不是問(wèn)題了。每一層的節(jié)點(diǎn)都會(huì)通過(guò)箭頭（邊）連接到下一層的所有節(jié)點(diǎn)，表示這一層所有節(jié)點(diǎn)的輸出將作為下一層所有節(jié)點(diǎn)的輸入。在使用這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時(shí)，可以視其為黑箱，不用關(guān)心它的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，只需要關(guān)心它的輸入和輸出即可。之前說(shuō)過(guò)，一般輸入需要經(jīng)過(guò)特征選擇或特征提取的處理，對(duì)于圍棋，DeepMind團(tuán)隊(duì)選擇了如下特征，作為系統(tǒng)的輸入，這些特征會(huì)用數(shù)學(xué)表示成矩陣。至于輸出，便是每個(gè)位置的選擇概率。當(dāng)向AlphaGo系統(tǒng)輸入以下特征時(shí)，AlphaGo會(huì)利用自己的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行推理，得到每個(gè)位置的選擇概率，在概率最大的位置下子就是正著。
值得注意的是，在神經(jīng)元模型中，輸入和激活函數(shù)之間存在權(quán)值與求和，也就是說(shuō)每條邊都有一個(gè)權(quán)值，反映了上一個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸出作為該節(jié)點(diǎn)輸入的權(quán)重。但是這些權(quán)值并不是依靠主觀意志隨便設(shè)置的，它需要通過(guò)學(xué)習(xí)得到，這些權(quán)值也不是固定的，每一次學(xué)習(xí)都會(huì)都會(huì)更新這些權(quán)值，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型越來(lái)越完美。
如何通過(guò)學(xué)習(xí)更新權(quán)值的？一般都會(huì)定義一個(gè)目標(biāo)函數(shù)，目標(biāo)是使這個(gè)函數(shù)最大化或最小化，如果要使函數(shù)最大化，那么就要找到一種迭代方法，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代，每次迭代更新一次權(quán)值，都會(huì)使目標(biāo)函數(shù)值比更新之前更大，而且這種更新必須是收斂的，如果要使函數(shù)最小化，反之即可。這就轉(zhuǎn)換成一個(gè)優(yōu)化問(wèn)題了，需要一個(gè)尋優(yōu)的算法，所以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和各種尋優(yōu)算法相結(jié)合的搞法在文獻(xiàn)中出現(xiàn)概率非常高。AlphaGo的學(xué)習(xí)過(guò)程比較復(fù)雜，分為監(jiān)督學(xué)習(xí)和自主學(xué)習(xí)兩個(gè)過(guò)程，監(jiān)督學(xué)習(xí)是基于人類以前的對(duì)局?jǐn)?shù)據(jù)，而自主學(xué)習(xí)是基于AlphaGo自己對(duì)局產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。就是因?yàn)锳lphaGo有自主學(xué)習(xí)的過(guò)程，所以在與柯潔的對(duì)局中，經(jīng)常出現(xiàn)人類從未有過(guò)的走法。
人工智能的模型并不只有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，還有很多，但目前在數(shù)據(jù)量龐大、計(jì)算能力強(qiáng)大的條件下，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無(wú)疑是最成熟、最好用的。通過(guò)上面這幾段的科普，大伙對(duì)人工智能應(yīng)該有了初步的認(rèn)識(shí)：感知、推理、學(xué)習(xí)。
3.人工智能相比人類有哪些特點(diǎn)?
人工智能是人工的，與真正的人類區(qū)別還是很明顯的，基于這種區(qū)別，我們才能更好地討論未來(lái)人工智能與人類之間的關(guān)系。
a.人工智能是完全理性的。在這次AlphaGo和柯潔的對(duì)決中，發(fā)生了一件值得注意的事情，在最后一局中曾中斷了20分鐘，柯潔離開(kāi)棋盤(pán)躲進(jìn)洗手間放聲大哭。在后來(lái)的記者招待會(huì)上，柯潔反復(fù)地說(shuō)，“我本可以做得更好的......，它太完美了......”，中間還多次哽咽，可見(jiàn)柯潔在下棋過(guò)程中，他承受的心理波動(dòng)多大。李開(kāi)復(fù)發(fā)微博說(shuō)道：“和柯潔的真情流露相比，AlphaGo體驗(yàn)不到手談的樂(lè)趣，勝利不會(huì)為它帶來(lái)愉悅感，也不會(huì)讓它激動(dòng)到產(chǎn)生想要擁一位他愛(ài)的人的渴望”。所以說(shuō)，在人工智能的世界里，是不會(huì)有情感、道德、倫理這些概念的。人類的真情流露與人工智能的冷冰冰形成鮮明的對(duì)比，但正是因?yàn)槿斯ぶ悄芾浔运谧鰶Q策時(shí)絕對(duì)不會(huì)因?yàn)榍榫w的干擾導(dǎo)致決策失誤，所以正如馬云所說(shuō)，AlphaGo從來(lái)不會(huì)下臭棋。
b.人工智能的學(xué)習(xí)速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)人類。柯潔在《朗讀者》中對(duì)董卿說(shuō)，“因?yàn)橹笏ˋlphaGo）的成長(zhǎng)是飛速的。很多人可能還不知道它的原理，它是能夠深度自我學(xué)習(xí)，AlphaGo多的時(shí)候一天可以下上億盤(pán)，而人的一生也就下兩、三萬(wàn)盤(pán)棋。”這是因?yàn)槿斯ぶ悄艿妮斎搿⒂?jì)算、輸出都可以是并行的，只要聯(lián)網(wǎng)，它可以利用一切資源進(jìn)行計(jì)算。例如AlphaGo的輸入完全可以同時(shí)往其數(shù)據(jù)庫(kù)中打入成千上萬(wàn)的人類棋譜，只要存儲(chǔ)空間足夠，它接手起來(lái)毫不費(fèi)力，再說(shuō)學(xué)習(xí)訓(xùn)練，它完全可以同時(shí)與成千上萬(wàn)個(gè)對(duì)手進(jìn)行對(duì)局獲取數(shù)據(jù)，用不著像人類一樣學(xué)習(xí)一個(gè)棋譜得花費(fèi)好長(zhǎng)時(shí)間，在同一時(shí)間對(duì)局也只能與一個(gè)對(duì)手進(jìn)行。所以說(shuō)，基于人工智能一個(gè)特定的學(xué)習(xí)任務(wù)，其學(xué)習(xí)速度是遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)人類的，人類花費(fèi)一輩子都學(xué)不完的東西，它可能幾分鐘就學(xué)完了。當(dāng)然，人工智能的推理速度也是會(huì)要遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)人類的。
c.人工智能的創(chuàng)新能力要超過(guò)人類。前面提到過(guò)AlphaGo的學(xué)習(xí)過(guò)程包括監(jiān)督學(xué)習(xí)和自主學(xué)習(xí)，其中自主學(xué)習(xí)是基于AlphaGo與自己對(duì)局產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，因而產(chǎn)生了許多人類未曾出現(xiàn)過(guò)的走法，這便是創(chuàng)新，正式這種創(chuàng)新徹底地打敗了人類。人類對(duì)圍棋的認(rèn)識(shí)經(jīng)歷了幾千年，才發(fā)展到今天這樣，一個(gè)人想要在圍棋的走法上有所創(chuàng)新的話十分困難，但AlphaGo在短短幾年之類，通過(guò)其超強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力便創(chuàng)新出了許多讓人瞠目結(jié)舌的走法。這其中的原因是AlphaGo有一個(gè)蒙特卡羅產(chǎn)生器，它會(huì)隨機(jī)產(chǎn)生一些走法（俗稱“亂走貓”），并且去嘗試用這種走法對(duì)局，然后AlphaGo會(huì)根據(jù)輸贏計(jì)算勝率，從而確定這種走法的行動(dòng)正確率，這樣便實(shí)現(xiàn)了創(chuàng)新。因?yàn)槿斯ぶ悄艿挠?jì)算速度實(shí)在太快，所以在很短的時(shí)間內(nèi)就能計(jì)算出這種隨機(jī)產(chǎn)生的走法的正確率，所以說(shuō)其創(chuàng)新能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)人類了。
d.人工智能解決的是單項(xiàng)問(wèn)題。不管人工智能的有多強(qiáng)大，我們現(xiàn)在并不會(huì)恐懼人工智能的存在，因?yàn)樗€完全在人類的掌控內(nèi)。人工智能系統(tǒng)往往是以某一行業(yè)的應(yīng)用命名的，例如人工智能被應(yīng)用到醫(yī)療診斷，就被稱為“XX智能診斷系統(tǒng)”，這就意味著單個(gè)人工智能系統(tǒng)解決問(wèn)題的范圍是十分有限的。而且，某人工智能需學(xué)習(xí)什么東西，能夠解決何種問(wèn)題則完全是人類賦予的，這依賴于人類為其編寫(xiě)的程序代碼。而人類就不一樣了，每個(gè)人都可以決定自己要學(xué)習(xí)什么東西，而且每一個(gè)人的知識(shí)往往會(huì)涉及到很多領(lǐng)域。
4.人工智能會(huì)取代人類嗎？
人工智能作為工具一定程度上取代人類是毫無(wú)疑問(wèn)的。《未來(lái)簡(jiǎn)史》一書(shū)中有個(gè)很震驚的觀點(diǎn)：未來(lái)，將有99%的人淪為無(wú)用之人。這種觀點(diǎn)并不夸張，由上述人工智能的特點(diǎn)便可知。因?yàn)槿斯ぶ悄軓膩?lái)都不會(huì)因?yàn)榍榫w問(wèn)題導(dǎo)致決策失誤，人工智能的學(xué)習(xí)、推理能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)人類，所以企業(yè)使用人工智能會(huì)比使用工人產(chǎn)生的工作效率高得多，企業(yè)唯一的目的就是追求利益，有什么理由不選擇效率更高的人工智能呢？所以說(shuō)，隨著人工智能的發(fā)展，許多職業(yè)在將來(lái)都會(huì)消失，例如司機(jī)、營(yíng)業(yè)員、快遞員等等職業(yè)可能很快就會(huì)消失了。所以不努力，就等著失業(yè)吧，筒子們！比如司機(jī)，現(xiàn)在人類駕駛造成的車禍實(shí)在不少，有很多是因?yàn)楹染圃斐傻?，但人工智能駕駛絕不會(huì)因?yàn)楹染圃斐绍嚨?，相信不久的將?lái)無(wú)人駕駛和共享汽車的模式將會(huì)完全取代現(xiàn)在的行車模式。這里說(shuō)的其實(shí)只是人工智能取代人類的一部分工作，還是所謂“弱人工智能”，另外還有“強(qiáng)人工智能”和“超人工智能”，那么“超人工智能”是一種什么樣的狀態(tài)呢？
在終極狀態(tài)下，人工智能可能會(huì)朝兩個(gè)方向發(fā)展：一是人工智能脫離人類的掌控，并且產(chǎn)生了意識(shí)、情感等，完全取代人類；二是人工智能和人腦連接，人工智能稱為人腦的一部分，使得人類成了“神人”。牛津哲學(xué)家、人工智能思想家Nick Bostrom把超級(jí)智能定義為“在幾乎所有領(lǐng)域都比最聰明的人類大腦聰明很多，包括科學(xué)創(chuàng)新、通識(shí)和社交能力?！庇纱丝梢?jiàn)，我上面說(shuō)的“人工智能解決的是單項(xiàng)問(wèn)題”并不適應(yīng)“超人工智能”時(shí)代，它成立是有條件的，就是人工智能的代碼有人類來(lái)編寫(xiě)。也就是說(shuō)目前人工智能的世界還是一個(gè)開(kāi)環(huán)的世界，仍需要人的參與。但是我們可以試想一下，程序員也想偷懶，于是發(fā)明了一個(gè)人工智能系統(tǒng)接替他無(wú)聊的編碼工作，于是一切都變了，人工智能自己會(huì)寫(xiě)代碼了！這樣的話，人工智能的世界便是一個(gè)完全的閉環(huán)世界，人類被排除在外，人工智能的進(jìn)化完全不受人的控制，但其進(jìn)化速度要遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)人類，所以到那時(shí)候，人類就像《黑客帝國(guó)》中描述的一樣，成了機(jī)器人的奴役。
還有一種技術(shù)值得我們注意，就是人腦與計(jì)算機(jī)的連接技術(shù)，目前已經(jīng)做了大量的實(shí)驗(yàn)，部分已經(jīng)稱為了現(xiàn)實(shí)。例如《未來(lái)簡(jiǎn)史》介紹了一個(gè)實(shí)驗(yàn)，在猴腦中植入電極，讀出猴子的思想，用來(lái)控制放生手腳。這里僅僅是利用大腦連接技術(shù)“讀心”，但是將來(lái)會(huì)不會(huì)實(shí)現(xiàn)更高級(jí)的功能呢？例如利用植入大腦的芯片，大腦可以借助人工智能超強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和推理能力在幾分鐘之內(nèi)就學(xué)會(huì)現(xiàn)在一輩子都學(xué)不完的東西，這里仍然將人腦作為控制中心。一個(gè)更膽大的想法，如果給與人工智能控制人腦的能力，讓人工智能代替人腦做出更理性的決策呢？這就意味著將來(lái)人類和人工智能會(huì)緊密連接，彼此分不開(kāi)，可以說(shuō)人類的心智一半來(lái)自人類大腦，一半來(lái)自人工智能，人不再是人，而是“神人”。這樣，人類不被人工智能取代，而是一起平分天下！
