「阿爾法狗」戰勝冠軍 機器會超越人類智慧？

中國小康網 獨家專稿

　人工智慧越來越火，百度最近甚至聲稱自己不是一家互聯網公司，而是一家人工智慧公司。還有消息說，美國至少有百分之七十的投資者已經在計劃投資人工智慧 有關的項目。現有的人工智慧，能做的事情是單項的，比如AlphaGo，科學家給它一個特定的程序，它就可以下圍棋。科學家也可以給它「喂」圍棋的數據， 它會在數據中學習，提高圍棋水平。它還可以自己和自己對弈，在對弈中繼續提高水平，這是一種機器學習方式。

我的一位大學同學，楊強，現 在是香港科技大學的計算機與工程系主任。他是如何評價當下人工智慧的？他說，機器可以在一個單項中戰勝人類，比如AlphaGo，但它能將圍棋的技藝轉化 為象棋的技藝嗎？它會將圍棋技藝中的智慧應用在其他方面嗎？並不能。我們人類能夠做到這一點，就是俗話說的舉一反三。在機器學習領域中，這叫遷移學習能 力。楊強就是研究遷移學習的，但目前還沒有機器會遷移學習。

當機器具備遷移學習能力時，人工智慧才真正具備類似人類的智慧。即便如此， 機器能不能真正擁有類似人類甚至超越人類的智慧，我還有懷疑。原因很簡單，我們至今還沒有完全理解人類意識的機制。有一種可能，人類意識涉及的不僅僅是簡 單的經典計算機的計算能力，也許還含有量子計算的機制。當然，這僅僅是可能。那麼，到底什麼是量子計算？

首先，我們先直觀理解一下當下 計算機的計算。這種計算原理，和小學生做運算沒有什麼區別。首先，計算機得有一個地方專門用來存儲數字或者其他什麼數據，這就像我們在一張紙上先寫下一個 數字或兩個數字。比方說，我們要計算兩個數字相加的結果，就在紙上寫下兩個數字。計算機還有一個地方，就是中央處理器（CPU），這是最關鍵的一個部分， 是用來做計算的。計算機的計算原理就像我們在紙上做加法，我們知道個位數如何相加，然後再使用進位法則。計算機的處理器也有一套類似的原則，這樣，它就會 做加法了。加法之後就是乘法，等等。

一個數字，在計算中就是一個狀態，兩個數字分隔存儲起來也是一個狀態，處理器的任務就是將這個狀態在加法的指令之下轉化成另一個狀態。輸入的狀態是確定的，指令也是確定的，這樣，輸出的狀態就是確定的。

　在量子力學中，大家熟知的不確定性告訴我們，本來就沒有確定的狀態。比如說，一個數字，既不是0，也不是1，它同時是0和1，這是量子世界神奇和反直覺 的地方。在量子計算的運算過程中，每一步的狀態也是不確定的，這樣，輸出結果也是不確定的。可是，為什麼還需要做量子計算機呢？

打個比方。給你一個迷宮，現在你需要從一個入口進去，從另外一個入口出來。通常，能夠走通的只有一條路。進入入口之後，在每次交叉的地方，你總會有兩個選擇，向左拐還是向右拐，大多數的選擇會將你引入一個死胡同。這就像做計算，儘管你可以有選擇，但你只能選擇一個。

一個量子粒子就不同，它可以同時選擇向左拐和向右拐，它的狀態是不確定的，或者同時具備這兩種狀態。這樣，一個量子粒子進入迷宮，總會走出來。將這個道理用到計算機上，我們就說，量子計算機同時在做很多很多運算。這樣，計算機的效率就比普通計算機高得多。

人類的大腦會不會像量子計算機一樣做隱秘的工作，只在最後呈現一個選擇？我們期待未來幾十年科學家會有答案。（作者：李淼 本文刊登於《小康》2017年07月上旬刊）

作者：李淼

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