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真的難以置信。并不是因?yàn)锳lpha Go能否戰(zhàn)勝李世石，而是人工智能比預(yù)想中走得要慢得多。

那些人機(jī)大戰(zhàn)的過往

在19年前，學(xué)生時(shí)代記憶中的“深藍(lán)”，戰(zhàn)勝了國(guó)際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。在那個(gè)對(duì)計(jì)算機(jī)懵懂的年代，這是我們對(duì)人工智能的初體驗(yàn)。

最近的人機(jī)對(duì)戰(zhàn)應(yīng)該在5年前，Watson在美國(guó)老牌智力問答節(jié)目《危險(xiǎn)邊緣》中，戰(zhàn)勝了兩位人類冠軍。這時(shí)的Watson表現(xiàn)出的語音理解能力，就是現(xiàn)在所說的認(rèn)知計(jì)算，這也是人工智能的一種體現(xiàn)。

最后則是現(xiàn)在最引人關(guān)注的Alpha Go挑戰(zhàn)李世石，無論戰(zhàn)局如何，都會(huì)帶來許多疑問。被美國(guó)電影不斷題材化的硅基文明向人類的挑戰(zhàn)，似乎來得并沒有那么快。無論Alpha Go比深藍(lán)要神奇多少倍，計(jì)算的能力要超出不知凡幾。

但仍免不了，只能在方寸之間的棋盤上，與人類一賭輸贏。勝負(fù)，真的沒有那么重要了。

Alpha Go大戰(zhàn)李世石之所以如此引人關(guān)注，不是因?yàn)樗軌虼砜萍嫉倪M(jìn)步，或是人工智能的未來。而是它占據(jù)了電子競(jìng)技的版面，造成了超乎預(yù)期的關(guān)注。

繞不開的大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)

但首先必須要承認(rèn)，圍棋比國(guó)際象棋確實(shí)要復(fù)雜得多，畢竟象棋的棋子是越下越少，而圍棋的棋盤則是越走越密，這對(duì)計(jì)算的要求要高了很多。國(guó)際象棋的步數(shù)完全可以靠計(jì)算出來，而圍棋除了計(jì)算能力，還與個(gè)人的思考方式有關(guān)。也就是說，與國(guó)際象棋人工智能相比，圍棋人工智能更像是一個(gè)“人”。

Alpha Go能夠成長(zhǎng)為一個(gè)類人的棋手，它的背后也有一些關(guān)鍵的技術(shù)。據(jù)說，谷歌的Deep Mind團(tuán)隊(duì)給Alpha GO輸入了海量的職業(yè)棋手的對(duì)局，而其自我學(xué)習(xí)演繹的對(duì)局?jǐn)?shù)更是達(dá)到了3000萬局。

這里能夠看出兩個(gè)細(xì)節(jié)，第一，必然有大數(shù)據(jù)的支撐，讓Alpha Go能夠厘清頭緒，形成對(duì)規(guī)則的認(rèn)知。第二，Alpha Go具有深度學(xué)習(xí)的能力，自我進(jìn)化。

確實(shí)在本質(zhì)上，AlphaGo就是一套為了圍棋優(yōu)化的設(shè)計(jì)周密的深度學(xué)習(xí)引擎，使用了神經(jīng)網(wǎng)路加上MCTS (Monte Carlo tree search），并且用上了巨大的谷歌云計(jì)算資源，結(jié)合CPU+GPU，加上從高手棋譜和自我學(xué)習(xí)的功能。

所以，Alpha Go其實(shí)并不是神秘，也不是人工智能的技術(shù)創(chuàng)新，它確切的定義應(yīng)該是不同機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的整合。它的核心必須是建立在大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)兩個(gè)基礎(chǔ)上的。

比如微軟的小冰，就符合同樣的基礎(chǔ)，首先小冰的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)來自于中國(guó)7億網(wǎng)民的積累和大量公開的文獻(xiàn)，其次，正是憑借微軟在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上的技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了最終的人機(jī)交互。

缺乏應(yīng)用的人工智能毫無意義

如何去判斷人工智能是否成功的表現(xiàn)呢？其實(shí)，有一個(gè)很簡(jiǎn)單的方法，當(dāng)我們感受不到對(duì)面的對(duì)象是一個(gè)機(jī)器人時(shí)，這個(gè)人工智能就是成功的。

從這個(gè)角度去看，Alpha Go確實(shí)有這方面的潛質(zhì)，去年10月以5：0戰(zhàn)勝歐洲圍棋冠軍樊麾時(shí)，通過策略網(wǎng)絡(luò)和價(jià)值網(wǎng)絡(luò)來決定棋路，不去計(jì)算每一步的可能性，頗有人類棋手的味道。

當(dāng)然，話說從頭，如文章開篇提到的那樣，人工智能在19年來，沒有給世界帶來太大的驚喜，根本的原因，還是離應(yīng)用太遠(yuǎn)。就像我當(dāng)初評(píng)價(jià)3D打印機(jī)一樣，沒有核心的應(yīng)用，再強(qiáng)的計(jì)算和技術(shù)都免不了跑龍?zhí)椎拿\(yùn)。人工智能的未來到底該是什么樣的？

Alpha Go所表現(xiàn)出來的人工智能的技術(shù)模型和計(jì)算引擎，確實(shí)代表了人工智能目前在深度學(xué)習(xí)方向的進(jìn)步，這是毋庸置疑的。

不過，那些對(duì)人工智能最終取代人類生產(chǎn)力的判斷，卻有些為時(shí)過早。索羅斯的“反身性”原理，背后揭示了一個(gè)深刻的規(guī)則：人不能跳出“人的視角”去驗(yàn)證人。

比如畢加索的抽象藝術(shù)，人工智能絕無可能理解格爾尼卡表現(xiàn)出的被炸彈襲擊后小城的絕望。所以，首先，對(duì)人工智能的理解，必然建立在具體的應(yīng)用場(chǎng)景中，才有釋放光芒的可能。

所以，無論是Alpha Go還是小冰，他們存在的意義，在于展示谷歌和微軟在人工智能領(lǐng)域，具有很強(qiáng)的技術(shù)積累和人才體系，但他們?cè)趹?yīng)用本身并沒有體現(xiàn)出積極的作用。