「人機大戰」已成雞肋，打開AI的正確姿勢又是什麼？

又一場圍棋領域的人機大戰將在本周打響。

如果說去年 AlphaGo 打敗人類棋手讓人工智慧攻克圍棋這件事情從實驗室走向了大眾媒體，那麼本周這次人機大戰，完全是一次毫無意義的營銷，之所以這麼說，首先要理解為什麼人工智慧的發展一直與棋類有關。

作者｜趙賽坡

編輯｜陳光

微信公眾號ID｜Xtecher

人工智慧已不再需要棋類遊戲

人工智慧與棋類項目「結緣」完全是因為人工智慧需要一把「尺子」來衡量其發展水平。在那個遙遠的 1936 年，當天才般的阿蘭·圖靈發布《論數字計算在決斷難題中的應用》時，圖靈將人作為計算模型的模擬對象和靈感來源，他為機器的發展指明了道路——模仿人類，但圖蘭並沒有回答一個問題：如何衡量機器的「智能」？

而後來的人工智慧研究者們則在不斷探索中找到一個思路：可不可以將機器與人類放在某個同樣環境下繼續比賽，利用人的智能來衡量機器的智能。棋類遊戲首先被用於測試機器的智能，這是因為，本質上說，棋類遊戲是一種「完美」信息的遊戲，對玩家而言，無論人類還是機器，所面對的信息是透明且對等————其實就是棋盤和棋子而已。

隨後的故事裡，1962 年，「六歲」的西洋跳棋的應用程序打敗了當時全美最強的業餘選手 Robert Nealey；1979年，十五子棋被機器攻克；1997 年，人類讓出國際象棋冠軍寶座；2015 年，圍棋成為人工智慧的新「殖民地」......

凡此種種，如果從所謂「尺子」的角度去看，人工智慧的確在進步，以國際象棋和圍棋為例，國際象棋平均每一步有大約 35 種可能的下法，圍棋則多達 250 種，每一種下法之後又有 250 種下法，以此類推。從西洋跳棋到國際象棋再到圍棋的「跨越」，背後也是數據、演算法以及計算能力的發展，但硬幣的另一面則是：這些進步也僅僅局限在特定領域，或者準確地說，僅僅是在棋類領域。

「資訊理論」開山鼻祖克勞德·香農曾在上世紀 50 年代預言：「（國際象棋）這個問題的解決方案將迫使我們承認機器是否能夠思考的可能性，以及重新定義所謂思考的概念。」不過遺憾的是，即便是到了 AlphaGo 擊敗李世石以後，人工智慧在棋類項目上已經碾壓這個星球上最聰明的人類，我們依然無法承認機器的可思考性，也無法對於機器智能的水準作出判斷，譬如你如何定義 AlphaGo 與一個三歲孩子之間的智能水準？這也意味著，棋類項目作為人工智慧進步標尺的功能已經失效，事實也的確如此，隨著計算機、互聯網的發展，在任何一個封閉規則的「遊戲」來，機器都在無情地取代人類存在的價值。

當 AlphaGo 完成對李世石的完勝之後，圍棋領域就已經是人工智慧主宰的遊戲了，隨後的 AlphaGo 進階版「Master」又一次橫掃人類棋手的故事再一次說明這個問題，從這個角度來說，本周這場人機大戰，就像一個電影劇本一樣，結局早已寫好，每個「演員」只需對號入座自由發揮即可。

人脫離棋類後

人工智慧正在三個維度狂奔

在人工智慧一次次征服棋類項目的同時，另一群卓越的數學家、計算機學家則在探索人工智慧如何為人類帶來真正的福祉，也就是增強智能（Argumented Intelligence），矽谷資深記者約翰· 馬爾科夫曾這樣寫道：「人們很容易認為，AI和IA是同一枚硬幣的正反兩面。兩者的根本區別在於，是設計造福於人類的技術，還是將技術作為目標本身。如今，這種差異的體現是，製造越來越強大的計算機、軟體和機器人的目的是以人類用戶為核心進行設計，還是替代人類。 」

到了上世紀 90 年代，隨著互聯網的興起以及 AI 寒冬的到來，越來越多的研究者進入增強智能的陣營里。而幾乎在同一時間，搜索引擎成為兩家日後影響中美兩國互聯網乃至人工智慧進程的公司的「入門磚」。百度創始人李彥宏在其新書《智能革命》里有一段關於如何將人工智慧與搜索引擎關聯的思考：

在搜索引擎大發展的十多年時間裡，我和一些同路者逐步意識到，人工智慧逐漸開始發揮作用。搜索引擎一直在推升計算機科學的天花板。幾乎計算機科學的每一個層面，從硬體到軟體的演算法，再到數據，都在被持續推進，有一天一定會觸碰到人工智慧這個方向。在搜索上一嘗試，就發現人工智慧是有效的，與過去任何一個領域應用人工智慧的感覺都不一樣。

我們馬上就會想，為什麼它在這個場景下是有效的？我們的總結是，海量的數據，越來越強的計算能力，越來越低的計算成本，在搜索領域匯聚到一起，鋪就了人工智慧的回歸之路。

從產品形態上看，搜索引擎構成了人工智慧最好的載體，它就像人類信息中樞大腦一樣，通過抓取、收集海量的全網信息，然後根據用戶需求，實時反饋給他們。這個「大腦」也不斷進化，從搜索文字到搜索圖片再到搜索圖片里人物的詳細信息......搜索引擎帶給人類社會的影響非常深遠，它大大延伸了全人類知識的邊界，豐富了全球人類的知識存儲。

最近幾年，隨著深度學習在圖像、語音領域的突出表現，人工智慧再次成為一門「顯學」，然而正如上文所言，人工智慧的進步已經無法僅僅靠棋類項目的表現來衡量，而且，圍繞人工智慧與人之間的主次關係思考，也成為觀察人工智慧未來走向的重要切入點。首先，「人工智慧」應該是為人類所用的技術，其宗旨是增強人類的能力，就像我們過往通過搜索引擎提升自己的記憶力，如今我們用手機對準某些不認識的語言，瞬間就能讓自己具備看懂外語的能力。

其次，人工智慧的落地實踐正在加速。大量面向普通消費者的開箱即用的傻瓜化產品已經出現，國外如亞馬遜 Echo，國內如百度基於手機百度的實時翻譯、AR 展示等產品；同時還要對開發者提供標準化的開放介面，讓人工智慧成為驅動下一輪技術和商業變革的基礎設施。

這讓我想起李彥宏不久前在一次分享中提出人工智慧給各個行業帶來的變革，包括以下幾個：

製造業；

汽車工業；

健康產業和娛樂產業。

上述產業有幾個相同點，比如都是數據密集型行業，不管是製造工廠還是一輛汽車，都包含大量數據；再比如都是有一定成熟度，但需要技術變革推動跨越式創新。更重要的是，上述產業都是我國的重要產業——事關國計民生的製造業、全球第一的汽車市場以及消費升級背景中的健康娛樂行業，人工智慧的發展和成熟，讓我國的這些行業有了跨越式發展甚至彎道超車的機會。

在人工智慧的落地上，各個公司都在進行這商業化的嘗試，家庭——這一與用戶聯繫更緊密、寬容度更高的場景成為第一塊開拓的「處女地」。亞馬遜的 Alexa、Google 的 Assistant，以及百度的 DuerOS 都是這一領域的「開荒者」。昨天的百度聯盟峰會上，李彥宏現場演示了搭載了DuerOS 的國安廣視電視盒子，而這一商業化步伐並非試水，僅在DuerOS 推出的這半年時間，已經公開了與小魚在家、海爾、美的、聯想、HTC 等企業的合作，軟硬結合的戰略讓人工智慧的落地更具前景。

「From think mobile to think AI」，李彥宏在聯盟峰會上如是說。

而在不久前的 Build 大會和Google I/O 上，兩家公司都拿出了實實在在的人工智慧解決方案。比如微軟就大幅增加其認知服務的開放 API介面，通過這些 API，開發者能夠更方便地將包括視覺、語音在內的人工智慧技術融入到自己產品里。而 Google 則把進一步強化其機器視覺帶給用戶的體驗，不管是增強版的 Google Photo 還是新出爐的 Google Lens，其目的都是加速人工智慧的落地，讓人工智慧從實驗室飛到你我的手掌之間。

其三，國家層面的人工智慧布局和競爭也在悄然進行中。

2016年，英美兩國政府相繼出台圍繞「人工智慧」的政府規劃。而早在 2016年5月，中國政府就頒發《「互聯網 +」人工智慧三年行動實施方案》，正式提出人工智慧產業綱領。2017 年，「人工智慧」也首次寫入政府工作報告。

與此同時，2017年3月，百度獲得國家發展和改革委員會批准，聯合數家科研機構籌建「深度學習技術及應用國家工程實驗室」。作為國內唯一一個深度學習領域的國家工程實驗室，將著重發力於深度學習技術、計算機視覺感知技術、計算機聽覺技術、生物特徵識別技術、新型人機交互技術、標準化服務、深度學習知識產權七大方向；站在國家的高度，致力於解決我國人工智慧基礎支撐能力不足等問題，全面提升智能產業的國際競爭力。

寫在最後

在一個封閉規則的棋類遊戲里，人與機器的任何一次過招除了一次次侮辱人類並沒有多少實際意義。經歷了 2016 年的瘋狂追捧，人工智慧在 2017 年的發展方向越來越實用化，這意味著「蘇醒」的機器智能，越來越多地展現出人類所不具備的能力和優勢，這不是人類的壞事，反而會成為我們進化的階梯。

而上述這些人工智慧領域的變化和創新讓人機圍棋大戰更顯蒼白和無力，而這也構成了我們打開人工智慧之門的正確姿勢：讓技術為人類所用、為國家所用、為普通消費者所用，成為普惠世人、增強國家競爭力、延伸人類器官的利器。

特別鳴謝：Xtecher全體編輯人員感謝本文作者趙賽坡先生傾情供稿，並歡迎各位朋友登錄Xtecher官方網站發表對科技的真知灼見。

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封面來源：網路 排版：陳光 校對：米琪

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