圍棋AI連勝人類50場，是時候認真思考如何應對人工智慧了

第3761期

導語繼去年3月人機大戰引發全球矚目以來，圍棋AI（人工智慧）再度引發跨領域的關註：一個叫Master的圍棋AI，幾天時間，面對中日韓頂尖職業圍棋選手，已取得50勝0敗的恐怖戰績，展現出的圍棋技藝已經到了人類理解不了的程度。這可以視為人工智慧在圍棋領域的一次「大征服」，而在此之外的意義則是，告訴了我們人工智慧在征服一項領域或職業時，究竟速度有多快。理解這一點，對於人類，乃至每一個人，都非常重要。

AlphaGo再臨？人工智慧正在圍棋領域對人類進行「大征服」

神秘圍棋賬號Master，自去年歲末到今年年初，連續在弈城圍棋、騰訊圍棋兩大跨國對弈平台中，挑戰各路頂尖職業棋手，已取得50連勝無一敗的「玄幻」戰績，中日韓各國第一高手尤其是世界第一柯潔也已多次被斬落馬下。

柯潔在微博已經承認計算機比人類更強，並引用了Master所下的招法

Master是誰？目前還沒有任何確定的消息。但可以肯定，不是人類，而是AI（人工智慧）。這不僅僅是因為其遠超所有職業頂尖的棋力，還在於那幾乎不到10秒一手的落子速度，以及看上去沒有任何失誤的穩定性。這只能是一個圍棋AI。

那麼Master是誰家的AI？很多人猜測，應該就是去年人機大戰時戰勝李世石的AlphaGo的某個新版本。Master在對弈網站上掛的韓國國旗可能只是個障眼法，有不少跡象顯示Master很可能就是AlphaGo，儘管目前不清楚為何Master要隱藏自己的身份。一個跡象是，弈城圍棋、騰訊圍棋一開始就給予了Master職業頭銜，乃至只有世界冠軍才有的「金帽子」，而直接能給予這些稱號的AI，就只能是在正式的人機大賽中挑落李世石並獲頒「名譽九段」的AlphaGo了；另一個跡象是，AlphaGo的作者黃士傑博士在被問到的時候，回答是「不予評價」或「Interesting」(有趣)，而此前涉及到AlphaGo的不實傳聞時，Deepmind公司總是很快否認的，這次過了這麼多天還不正面回應確實有些反常；還有，推特上一個科技類賬號在回顧去年人機大戰時提到AlphaGo自稱「Now, I am the master」（現在我已經是個掌握者），與Master賬號暗合。當然，最重要的理由還是Master展現出來的超凡實力，實在是太容易讓人聯想到去年人機大戰時石破天驚的AlphaGo。

不管Master到底是誰家的AI，其連勝人類頂尖棋手50場的意義，在圍棋領域都堪比去年人機大戰。如果說去年的5盤棋樣本還太少，一些人歸咎於李世石九段發揮不佳的話，這充滿傳奇色彩的50盤棋則讓所有職業棋手心服口服了。其展示出的圍棋技藝的高超與顛覆性，職業棋手都直陳看不懂，很多人都認為Master可以讓自己兩個子，哪怕是正式的慢棋比賽也是如此。

可以說，圍棋領域，人工智慧正在對人類進行一場「大征服」，去年的論文發表和人機大戰是第一環節，這次的50連勝是第二環節，這幾十盤棋可以說是徹底擊碎了人類在圍棋這項古老的智慧遊戲上的所有自信。

人工智慧時代到來之迅猛，可能會超出絕大多數人的意料

圍棋AI的「大征服」，最大的意義正是在於直觀地告訴世人，人工智慧的進步到底有多快。因為這場「大征服」來得實在太快，太迅猛了。事實上，除去AlphaGo和這個Master之外，自去年《自然》有關論文發表以來，圍棋AI普遍實力有了重大進展。日本的DeepZenGo已經有與職業高手對抗的實力，儘管對手稍遜，近期在弈城也取得了199勝22負的恐怖戰績；而中國本土產的圍棋AI「刑天」，在騰訊圍棋上對陣頂級高手也取得了38勝7負，對陣世界第一人柯潔也是佔盡上風。幾乎沒有多少人想到，在圍棋領域機器沒有經歷與人類「相持」的時期，直接就絕塵而去。

這與國際象棋領域有著相當不同，當年深藍戰勝國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫後，人類頂級高手還與AI對抗了很多年。一方面，這是因為圍棋更複雜，導致機器成長的空間更廣闊；另一方面，則是在於AI方法論的區別。當年的國際象棋程序工作方式更像是「查字典」，在無數局面中尋找對應的適合招法，直線計算的深度和速度，呈現為演算法、硬體等是關鍵。但圍棋AI的運行方式則完全不同。AlphaGo是用一種被稱為「深度學習」的機器學習技術「訓練」出來的，它所取得的成功在很大程度上要歸功於「強化學習」——所謂「強化學習」，是指AlphaGo會自己跟自己下，從而不斷「進化」，戰勝李世石那個版本的AlphaGo就是經歷了3000萬局的「左右互搏」才變得如此厲害的。

深度學習技術中的「強化學習」，讓人工智慧會以恐怖的速度不斷自我「進化」

這種具備「自我進化」能力的深度學習技術，才算是真正符合了人們想像中的人工智慧。AlphaGo有著超出圍棋層面的意義，即讓世人真正意識到了以深度學習為代表的人工智慧技術到底有怎樣的潛能，事實上，谷歌公司和Deepmind公司的野心絕不止在圍棋領域，他們想做出通用型的AI技術，把AlphaGo涉及到的技術應用在別的領域是完全可行的。而Master展現出的驚人進步，則反映了人工智慧技術的「爆發性成長」到底有多快。

事實上，在很多領域人工智慧的進展都已經到了非常驚人的程度。比如在語音識別方面，去年十月，微軟人工智慧與研究部門的一個研究者和工程師團隊報告出他們的語音識別系統實現了和專業速錄員相當甚至更低的詞錯率（WER），達到了 5.9%，這已經等同於專業人員速記同樣一段對話的水平。這個裡程碑意味著，一台計算機在識別對話中的詞上第一次能和人類做得一樣好。微軟執行副總裁沈向洋表示，「即便在五年前，我都沒想過我們有一天能達到這個水平，連可能性都沒有想過」，技術突破的關鍵正在於深度學習。

同樣的，在機器翻譯領域，人工智慧也帶來了接二連三的顛覆性突破，公號「機器之心」在一篇文章中稱，也許幾年之後，我們就能在自己的耳朵裡面塞入一個人工智慧「巴別魚」，然後就能聽懂每一個人所說的話了。人工智慧甚至還應用在「讀唇」領域，兩月前，幾家機構聯合介紹了利用機器學習實現的句子層面的自動唇讀技術 LipNet，該技術將自動唇讀技術的前沿水平推進到了前所未有的高度——實現了 93.4% 的準確度，遠遠超過了經驗豐富的人類唇讀者。你所不了解的職業，機器已經可以做得這麼好了。事實上，任何「深度學習」涉及到的領域，近年來都可以看到許多驚喜。

人工智慧革命會加劇人類的「不平等」，這是一個需要人類認真考慮的問題

相比起「信息技術革命」，即將到來的「人工智慧革命」可能是一場更有意義的新一代工業革命。據一些經濟學家研究，20世紀下半葉以來的「信息技術革命」實際上並未大幅度提高人類的勞動生產率，與蒸汽革命、電氣革命不可同日而語，互聯網技術更多地是豐富了人們的生活方式。然而「人工智慧革命」與此不同，這將是一次真正作用在生產力方面的革命。據諮詢公司Accenture的報告，到2035年，人工智慧技術將使勞動生產率提升40%，美國的GDP增長速度將從現在的2%左右提升到4%以上。

然而，很多人也都預期，人工智慧革命帶來的勞動生產力的提升，伴隨的可能是「不平等」會逐步加劇。當機器替代掉人類時，那些中低端的勞動者，將會怎樣？這是一個需要人類認真考慮的問題。

「大征服」未必會毀掉圍棋這個職業，畢竟，圍棋是因為其有趣而存在的，正如當年深藍戰勝卡斯帕羅夫後，全球範圍的國際象棋愛好者反而增多了一樣。但是像速記、商業翻譯等工作，純粹是工具性的，並不具有太多樂趣。這些工種，可能很快就會被人工智慧所完全代替，直接式微乃至消失。

2014年斯坦福大學啟動了「人工智慧百年研究」，去年出了首份報告《2030年的人工智慧與生活》。這份報告重點提到了「就業與勞資」，認為會存在很多不可預料的問題。在這份報告看來，人工智慧會讓很多「認知型工作」都被機器代替。換句話說，白領階級、腦力勞動者也要時刻做好被機器取代的準備。而另一方面，新工作種類的產生，則不像舊有工作種類的滅亡那麼簡單自然——當你被機器取代，就將找不到下一份工作，這不是恐嚇，而是可以預見得到的未來。

結語

圍棋領域的人工智慧進展，給世人提了一個警醒，如何去應對未來。

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本期責編

丁陽洋洋得義

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