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資料圖

北京時間3月9日下午15點34分,，谷歌公司研發(fā)的人工智能圍棋軟件AlphaGo與韓國世界冠軍李世石九段的在韓國首爾結束了首盤比賽,，李世石投子認輸，AlphaGo取得了5盤比賽中的首勝,。

賽后,，九段棋手江鑄久對鳳凰網(wǎng)說，人工智能一定會戰(zhàn)勝人類,，只是看什么時候開始,。對首場比賽李世石的落敗，“這幾年谷歌顯然下了很大功夫,，我的判斷是,，電腦贏一局就算贏。即便如此,，我也沒有想到第一盤就會贏,。我以為會出現(xiàn)在第五盤，因為電腦有一個學習的過程,?！?/p>

“這場比賽李世石的失誤有些奇怪?！苯T久說,。“李世石一開始下得非常棒,，能感覺到后來有些放松,，出現(xiàn)了失誤，同時也能看到后半盤AlphaGo下得就像李昌鎬,，頂級職業(yè)棋手的水平,。我們也預計到AlphaGo的收官能力非常厲害，關鍵是它能不能撐到那個時候，本來是撐不到的,，這個失誤不像李世石的水平,。”

對于之后的四場比賽,，江鑄久說,，“會很激烈”。

一個多月前,，谷歌人工智能團隊DeepMind在頂尖學術雜志《自然》上發(fā)表重磅論文,，宣布AlphaGo以5:0的勝績擊敗歐洲圍棋冠軍、職業(yè)二段樊麾,。

這次,，挑戰(zhàn)的對象換成了李世石。賽期從3月9日至3月15日,，5場比賽,。這次AlphaGo與李世石之間的人機大戰(zhàn)引發(fā)的關注遠遠超出了圍棋界。圍棋被認為是人類發(fā)明的最復雜的游戲,，一個古老而震撼人心的問題再次被提出：機器人能夠戰(zhàn)勝人類嗎？被戲稱為“人族代表”的李世石也在采訪中表示,，要“捍衛(wèi)人類的尊嚴”,。

谷歌工程師對AlphagGo的取勝抱有信心，在視頻中他說,，“李世石每年可以下多少盤棋作為練習,？也許一千盤？Alphago可以下一百萬盤……每天,。 ”

人工智能領域不少人對比賽持樂觀態(tài)度,，認為AlphaGo遲早會贏。依據(jù)是alphago此前已經(jīng)勝過職業(yè)棋手,，且學習能力驚人,。而在圍棋界，棋手們認為此前已有的比賽表明,，李世石會取勝,，但是，包括李世石在內也認為人工智能遲早會勝過人類大腦,。

美國卡內基梅隴大學計算機學院人工智能方向博士王威廉說,，主要看點是AlphaGo在過去幾個月是否取得了進步，在這五盤棋中能否對李世石產(chǎn)生任何實質性的威脅,。根據(jù)較早之前AlphaGo與歐洲棋手對弈的棋譜來看,，其水平相對世界最頂尖人類棋手來看還是差距不少。

國際人工智能學會成員、南京大學計算機系教授周志華對鳳凰網(wǎng)（鳳凰網(wǎng)【嚴肅新聞】微信公號ID：Serious-News）說,，根據(jù)已披露的技術信息,，AlphaGo會輸。他預測比分會是0：5或1：4,。

對于機器人威脅論,，周志華認為：“機器人”只不過是一種工具，某些方面勝過人類也很正常,?！叭祟惖陌l(fā)展過程，一直在制造比自己在某方面更厲害的工具,，從而讓自己能從這些方面解放出來,、可以關注其他更麻煩的方面去?！?/p>

已披露的技術信息難以信服 AlphaGo會輸

鳳凰資訊:AlphaG是否會贏,？

周志華：在棋類游戲中，機器遲早會戰(zhàn)勝人類,，這基本是人工智能界的共識,。

但具體到和李世石的這場比賽來說，僅從目前能看到的技術信息披露情況,，我認為機器達不到人類頂尖高手水平,。比分會是1:4或者0:5。

AlphaGo主要是使用了深度學習+強化學習+蒙特卡洛樹搜索,，這些都不是新技術,，我以為僅憑它們似乎很難達到人類頂尖棋手的水準。如果谷歌對技術有所隱藏,，那另當別論,。

王威廉：我認為這次比賽的結果很可能還是人類冠軍會取勝，出現(xiàn)AlphaGo 1:4 李世石的概率會比較大,。除非AlplhaGo最近幾個月水平突飛猛進,，或者其專門針對大量李世石較早之前的棋譜，重新調試了其系統(tǒng)的一些設計和參數(shù),，導致李特別不適應AlphaGo,，不然的話AlphaGo這次取得2勝或最終取勝的概率還是會比較低的。

鳳凰資訊：關于強化學習策略,，谷歌工程師說,，“李世石每年可以下多少盤棋作為練習？也許一千盤,？Alphago可以下一百萬盤……每天,。 ”這種說法是否科學,？

周志華：這個說法是不準確的。通過“自我對弈”來提升,，從機器學習技術上來說,，實際上是讓兩個學習模型相互提供“偽標記樣本”來進行學習以提高性能。理論上已經(jīng)證明,，這種做法奏效的關鍵,，是兩個模型的性能都挺好，而且兩者有很大的“差異”,。要注意的是,，當模型性能提升以后，它們之間的“差異”會迅速下降,，到一定程度之后必然使得性能無法繼續(xù)通過這種機制提升,。其上限取決于高質量“有標記”樣本（相當于真是李世石水平棋手的棋譜）的數(shù)量。

換個一般人容易理解的話說,，兩個業(yè)余1段的小孩,，如果光是他們兩個人互相下，提升到2段可以,，但即便每天下一千萬盤也提升不到4,、5段去。必須要有相當數(shù)量的高手對局,，才能帶來進一步提升,。

王威廉：對于人類棋手來說，計算機存在的優(yōu)勢確實是在于其的運算速度以及其可以處理的數(shù)據(jù)量,。所以我絲毫不懷疑計算機可以在有限的時間內可以閱讀和產(chǎn)生比人類棋手多得多的棋譜。問題是,，數(shù)量是一個方面,，還有就是學習的效率。人類的一個特點就是,，我們往往不需要很多的例子,，但是卻能很迅速地掌握事物的規(guī)律。 

鳳凰資訊：有評論說,，只要AlphaGo贏一場,，這也意味著巨大勝利，也就是說機器人可以勝過人類,。是否存在AlphaGo取勝的可能,，這意味著什么？

周志華：AlphaGo贏一盤是正常的,。在這樣的比賽上,，人類棋手的心理因素對結果會起非常大的影響,。因為對不了解機器學習技術的人來說，可能會對機器能力產(chǎn)生不必要的恐懼,，這可能會對技術發(fā)揮產(chǎn)生重大影響,，尤其在頂尖高手的境界心理影響的作用可能更大。

另一方面,，由于人類棋手看不到機器棋手最近的棋譜,，事實上這個比賽是不公平的。高手比賽之前一般都會仔細研究對手最近的棋譜,，但現(xiàn)在的情況是,，一方在明一方在暗，AlphaGo可以拿到李世石最近比賽的棋譜,，但李拿不到AlphaGo的,，李只能在比賽第一局才開始了解機器下棋的路數(shù)，這給人類棋手增加了額外難度,?！霸庥鰬?zhàn)”和“伏擊戰(zhàn)”難度不可同日而語。這個經(jīng)驗可能不少人都有,。例如很久以前我和陳志行先生的圍棋程序“手談”對弈,，頭一兩局以為它很厲害，甚至分先下都感覺不容易,，幾局后了解其弱點了,，就可以隨便“蹂躪”它，甚至能讓九個子,。谷歌現(xiàn)在沒有像FaceBook一樣把圍棋程序放上網(wǎng)供棋友測試,，不排除有這方面的考慮。

所以,，AlphaGo贏一盤,，不能算巨大勝利。這和深藍的情況不太一樣,，當年深藍披露出來的技術信息,，大家看到之后覺得這樣做取得勝利，在技術上是可行的,；谷歌現(xiàn)在披露出來的信息,，在技術上不足以使人信服，別忘了圍棋的難度,。機器棋手如果真能做到人類頂尖棋手的水平,，而不是僅靠心理因素贏，那才是巨大勝利,，因為這意味著技術上真正取得了實質性突破,。但這個僅靠這樣的比賽是難以判斷的,，尤其是李世石的棋風可以說是電腦棋手最喜歡的對手類型。如果把圍棋程序放出來,，例如放到網(wǎng)上,，讓職業(yè)高手們都可以去跟它對弈，如果過一段時間之后,，職業(yè)高手們仍認為它達到了頂尖水準,，那才算數(shù)。

王威廉：有很多人擔心人工智能技術的發(fā)展,，甚至擔心機器人智商超越人類,，這是沒有必要的。因為千萬不要忘記,，設計圍棋人工智能程序的也是人類,。所以不論誰最后取勝，我們都可以把這次較量當做是一次對人工智能技術,，特別是棋類游戲自動化發(fā)展有益的測驗,。

鳳凰資訊：1997年，美國IBM公司的“深藍”超級計算機以2勝1負3平戰(zhàn)勝了當時世界排名第一的國際象棋大師卡斯帕羅夫,。這被看做人工智能發(fā)展史上的里程碑事件,。AlphaGo與李世石的對戰(zhàn)是否具有里程碑式的意義？

周志華：毋庸置疑這是一個重大事件,，因為圍棋的困難程度遠非國際象棋可比,。

意義到底有多重大，要看最后反映出來的技術進步到底有多大,。

王威廉：對于計算機來說,，學習圍棋比國際象棋難得多，主要原因是圍棋的棋盤太大,，每一步可以選擇的策略太多,。所以一盤棋下來，要保證每一步都是完全合理的,，這對計算機來說是很有挑戰(zhàn)性的。對于人類棋手中的高手來說,，一般都是經(jīng)過長年的訓練,，棋風相對比較穩(wěn)健，非常容易抓住計算機偶爾出現(xiàn)的較大破綻,。但是隨著現(xiàn)在計算能力的提高,，AlphaGo等圍棋軟件也可以通過統(tǒng)計方法學習大量人類棋譜，揣摩圍棋的規(guī)律,，進一步提升其水平,。就AlphaGo目前使用的技術而言,，神經(jīng)網(wǎng)絡和蒙特卡洛搜索樹并不是特別新的技術，但是結合在一起與人類高手對弈的過程中,，如果能取得任何的優(yōu)勢,，就是很不容易的一件事。

鳳凰資訊：《自然》雜志選擇AlphaGo作為封面報道,，那么它的突破及價值是什么,？

周志華：圍棋差不多是目前唯一未被機器超越的棋類游戲。圍棋有多難呢,？一般我們可以估計它可能涉及到的“狀態(tài)”數(shù),，這個數(shù)越大，難度就越大,。對圍棋來說,，如果考慮19路棋盤上每個點可以有黑、白,、無子三種狀態(tài),，那么大致是3的361次方，約等于10的172次方,；如果再考慮走子順序,，那么大致是361的階乘，約等于10的768次方,。這個數(shù)有多大呢,？給您一個大概感覺：宇宙間所有基本粒子的總數(shù)大約是10的80次方，一?；覊m中就含有幾十億個基本粒子,！

所以，在如此困難的問題上取得實質性突破,，這意味著在技術上有重大進展,，可能對其他領域產(chǎn)生重大影響。

嚴肅人工智能研究從不“威脅人”  機器人只是工具

鳳凰資訊：除了圍棋領域,，alphago還可以做別的嗎,？

王威廉：這個問題很有意思。目前人工智能領域的確有不少想要構造“通用人工智能” (General Artificial Intelligence)的嘗試,，我個人覺得目前不可能,。 最典型的例子就是IBM前一段時間參加“危險邊緣”問答比賽的Watson機器人，其在問答領域表現(xiàn)很不錯,，但正是由于這個系統(tǒng)的原始設計非常地針對趣味問答比賽,，以至于其在比賽結束后想要轉型大數(shù)據(jù)醫(yī)療方向，難度非常高,。AlphaGo也是一個專門針對圍棋設計的計算機軟件,，想要直接應用在其他任務上,，應該目前做不到。

鳳凰資訊：以您對人工智能領域的了解,，目前發(fā)展到什么階段,？機器人是否會取代人類？

周志華：人工智能從1956年正式成為一個學科,，到今年正好60年,。在這60年中，人工智能取得了非常大的進展,，事實上我們的現(xiàn)實生活中人工智能技術早已無處不在,，無論是互聯(lián)網(wǎng)搜索、手機語音交互,、安全門禁系統(tǒng),、實時交通調度，……后面都是人工智能技術在做關鍵支撐,。但是,，作為嚴肅科學的“人工智能”和影視科幻中的“人工智能”是兩回事。  打個比方,，就好比原來人們看到鳥在天上飛,，想造個東西幫助人也飛起來，后來就造出來了飛機,；人工智能呢,，是看到人做很多事情很聰明，想借鑒一下,，讓機器做事的時候也聰明一點,，成為人類更好用的工具，僅此而已,。

嚴肅的人工智能研究從來沒有想過要“取代人”,、“威脅人”，而且本身也不可能,，因為這是一門科學,，做出來的東西都有理論上下限，使用了什么技術,，能達到什么能力,，都是有數(shù)的。就像人們造出來飛機,，一定知道再怎么發(fā)展它也不會和真鳥在一起生小鳥。不要被“人工智能”這個名字引起過多遐想,，把它當成高級一點的仿生學好了,。

王威廉：我覺得人工智能目前發(fā)展到了一個令人激動的階段,。主要原因就是因為我們日常生活中大量的數(shù)據(jù)已經(jīng)被數(shù)字化了，隨著計算能力的提高,，計算機科學家們可以設計很多有意思的算法來提高人類的生活品質,。  但是在另一方面，我們也需要冷靜下來,，就是很多人工智能的應用,，比如說語音識別、機器翻譯,、人臉識別等技術,，雖然在過去二十年取得了明顯的進步，但是還遠遠達不到完美,。譬如,，對于方言較重的語音識別，對于中文-阿拉伯語等遠距語言對的機器翻譯,，對于噪音大質量差的圖片人臉識別,，我們還有很多工作要做?？傮w而言,，我贊成機器替代人類完成生產(chǎn)生活中一些重復性強、機械化要求高的勞動種類,。但是作為一名學者,，我非常不相信“人工智能威脅論”，我們目前也完全不必擔心機器人取代人類這個問題,。

鳳凰資訊：圍棋界不少棋手判斷這次AlphaGo贏不了,，有趣的是，包括李世石在內也認為人工智能遲早會勝過人類大腦,。對“機器人和人類誰厲害”這個問題,，想聽聽您的思考。

周志華：“機器人”只不過是一種工具,。早就有很多工具在某方面比人類厲害,，例如汽車比人跑得快，輪船比人游得遠,?！皠龠^人類大腦”也很正常，機器不是早就比人類大腦計算更快,、記憶更準嗎,？人類的發(fā)展過程，一直在制造比自己在某方面更厲害的工具，從而讓自己能從這些方面解放出來,、可以關注其他更麻煩的方面去,。

王威廉：對于“機器人和人類誰更厲害”這個問題，這個答案自然是人類更厲害了,，因為畢竟計算機程序是人寫的,。在人工智能學界，一句名言就是“有多少人工,，就有多少智能”,，所以不要忘記，在AlphaGo的背后,，也是谷歌團隊科學家們耗費大量人力物力的結果,。目前社會上有一些企業(yè)為了炒作，時常在媒體公布結果時宣傳其系統(tǒng)“戰(zhàn)勝人類”,，其實無非是為了吸引公眾的眼球,。總而言之,，我覺得人工智能還有很大的潛力,，不過我也希望大家能樹立理性的觀點去看待“人機大戰(zhàn)”，因為不管誰取得勝利,，都是一次對計算機技術發(fā)展的有益嘗試,。

 （鳳凰網(wǎng) 朱詩琦 [email protected]）

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