原標(biāo)題：人類進(jìn)入與人工智能共舞的時代
       號稱“千古無同局”的圍棋對弈,，正在迎來一場史無前例的千古變局,。

       2016年3月，在世界職業(yè)圍棋排名網(wǎng)站GoRatings.org上，非人類棋手的名字前所未有地出現(xiàn)了——它就是人工智能圍棋程序AlphaGo,。目前，AlphaGo的職業(yè)排名僅次于中國的柯潔、韓國的樸永訓(xùn)以及日本的井山裕太。本月與AlphaGo對戰(zhàn)五局四度落敗的韓國世界冠軍李世九段,，排名屈居其后。

       根據(jù)AlphaGo的設(shè)計方,、谷歌（Google）旗下Deep Mind公司披露的技術(shù)資料,，與人類棋手對弈的 AlphaGo，其背后有170個GPU和1200個標(biāo)準(zhǔn)CPU組成的計算網(wǎng)絡(luò),，使用蒙特卡洛樹搜索（Monte Carlo tree search）,，借助值網(wǎng)絡(luò)（value network）與策略網(wǎng)絡(luò)（policy network）這兩種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過值網(wǎng)絡(luò)來評估大量選點,，并通過策略網(wǎng)絡(luò)選擇落點。在這種技術(shù)機理的支持下,，“AlphaGo的表現(xiàn)讓人驚嘆”,，中國科學(xué)院計算所研究員、中國計算機學(xué)會高性能計算專業(yè)委員會秘書長張云泉接受《中國發(fā)展觀察》采訪時說,，以超級計算能力的提升為基礎(chǔ),，AlphaGo通過深度學(xué)習(xí)（deep learning）獲得整體態(tài)勢判斷能力，這是它能夠戰(zhàn)勝人類優(yōu)秀棋手的根本原因,，也體現(xiàn)了近年來人工智能至為關(guān)鍵的突破性發(fā)展,。

       AlphaGo的優(yōu)異戰(zhàn)績掀起了世界范圍內(nèi)普通公眾對人工智能的好奇。公眾由之得以了解,，人工智能中的機器學(xué)習(xí)技術(shù)（machine learning）近年來取得巨大進(jìn)展,。“進(jìn)展到什么程度呢,？現(xiàn)在對很多具體的任務(wù),，只要能收集到足夠多的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，那么我們就可以利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建出達(dá)到或接近人類頂級專家水準(zhǔn)的系統(tǒng)”,，南京大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)系副主任,、機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘研究所（LAMDA）所長周志華教授對本刊說。

       AlphaGo是一個象征,，一個里程碑,。它告訴人類，人類與人工智能共舞的時代,，正在來臨,。

       有趣的新時期

       當(dāng)前，人工智能和人的關(guān)系進(jìn)入了一個有趣的新時期——專注于無人駕駛技術(shù)研究的馭勢科技CEO吳甘沙這樣判斷,。他告訴本刊記者,，現(xiàn)在的情況與十幾年前大不相同,。2000年吳甘沙剛剛加入英特爾時，這家公司的語音識別研究水平是頂級的,，但很快,，人工智能的冬天來臨。他們遇到的瓶頸是,，英特爾希望找到一個重度計算的“殺手級”應(yīng)用（給用戶一個升級的理由）,，而一臺奔騰3就能輕松地跑起最好的語音識別算法；同時,，語音數(shù)據(jù)的采集也是個大問題,。由此，語音識別研究銷聲匿跡,，只有計算機視覺的血脈尚存,。

       最近十年，人工智能發(fā)展提速,。隨著成本可控的超級計算能力的突破,，1960－1970年代就已初出茅廬的深度學(xué)習(xí)算法得以快速發(fā)展，“像是一個徒步趕路的人騎上了快馬”,，張云泉研究員形容,。同時，在這一過程中,，大數(shù)據(jù)功不可沒——深度學(xué)習(xí)的背后,，是大數(shù)據(jù)驅(qū)動的大規(guī)模分布式機器學(xué)習(xí)的勃興，文本翻譯,、語音識別,、無人駕駛、智能機器人等領(lǐng)域均實現(xiàn)突破,。

       智能機器人微軟小冰是一個典型案例,。小冰在與人的交互中獲得了大量數(shù)據(jù)，得以不斷延長與人的對話輪數(shù),，目前已經(jīng)達(dá)到23輪,。與第一代小冰亮相時，很多用戶覺得它的回答讓人“完全不想接著聊”相比,，如今的第三代小冰已有相當(dāng)?shù)倪M(jìn)步,。

       另一個趨勢則是，深度學(xué)習(xí)從普通認(rèn)知進(jìn)入專家認(rèn)知領(lǐng)域,，甚至非認(rèn)知領(lǐng)域,。最近一兩年，深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)影像識別中的應(yīng)用得到了廣泛共識,。大量醫(yī)務(wù)人員參與數(shù)據(jù)標(biāo)注,，使得深度學(xué)習(xí)在識別病理特征的能力上迅速逼近專業(yè)醫(yī)生,。而在醫(yī)療健康的另一個領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)在藥物研發(fā)和精準(zhǔn)醫(yī)療等非傳統(tǒng)認(rèn)知領(lǐng)域也突飛猛進(jìn),?！斑@一領(lǐng)域的發(fā)展預(yù)示著人工智能可能會先取代白領(lǐng)（需要專業(yè)領(lǐng)域知識的人），而不是藍(lán)領(lǐng)（需要精細(xì)操作的人）,，這可能超越大多數(shù)人的想象”,，吳甘沙判斷。

       誰更聰明,？

       李世6歲學(xué)棋,，20歲成為九段棋手；AlphaGo為迎戰(zhàn)他,，特訓(xùn)5個月,。1∶4的戰(zhàn)績背后，人類智能和人工智能,，有何可比性,？

       張云泉研究員說，人工智能程序的“智能”與人類智能,，二者的形成機制未必一致。超級計算能力并不能線性地直接轉(zhuǎn)化為人工智能,，必須經(jīng)由合適的模型和算法（特別是深度學(xué)習(xí)）才能實現(xiàn),。深度學(xué)習(xí)算法的出現(xiàn)和實用化，加之大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練（即大數(shù)據(jù)）,，其結(jié)果才會是：超級計算機的計算能力能夠轉(zhuǎn)化為人類所感知到的某種特定的“智慧”,。就像微軟小冰，它利用了微軟必應(yīng)的知識圖譜,，但實際上并不能理解聊天中的多數(shù)語義,。

       周志華教授亦坦言，人類智能的“魯棒性”極好,，遇到新事物后很快就能適應(yīng),，而人工智能則不行。目前機器學(xué)習(xí)技術(shù)的一大瓶頸,，是在每遇到一個新任務(wù)時,，就需要收集大量高質(zhì)量樣本才能構(gòu)建出強大的模型；但人類在做許多新任務(wù)時往往只需很少的樣本即可顯著提升能力,，這是現(xiàn)在的機器學(xué)習(xí)技術(shù)尚無法做到的,。

       比如駕駛技術(shù)，人只需要在駕校學(xué)習(xí)幾十個小時,、上路幾百公里即可適應(yīng)各種不同路況,。但另一方面,，人可能一年只能駕駛一萬公里，而且隨著行駛里程的增加,，到一定程度后,，人的駕駛技能的提升反而沒有前期那么明顯。對比應(yīng)用人工智能的無人駕駛技術(shù),，一萬輛車搭載人工智能駕駛系統(tǒng),，每輛車每年行駛一萬公里，人工智能就學(xué)習(xí)到一億公里的經(jīng)驗,。也許在五千萬公里的時候人工智能駕駛系統(tǒng)還遠(yuǎn)遜于人,，但到一億公里時，它將超越人類駕駛員?，F(xiàn)在已經(jīng)實現(xiàn)的增強駕駛（augmented driving）,，就是人在駕駛時機器同時在駕駛，機器是在學(xué)習(xí)人的駕駛偏好,、行為和對不確定情況的處理,。

       “人工智能是人幫助機器實現(xiàn)殊途同歸”，談及該問題,，吳甘沙引用了一句西諺：“If it looks like a duck, swims like a duck, and quacks like a duck, then it probably is a duck.”（如果一樣?xùn)|西看上去是鴨子,，游泳起來像鴨子，叫起來像鴨子,，那它也許就是鴨子,。）人工智能就是這樣的類人智能。

       未來的圖景

       “人類進(jìn)入屏幕時代,。屏幕可以彎曲,，除了直接在手機上閱讀的電子書，桌子,、椅子,、衣服上也可以有屏幕，無處不在,。我們不用坐在電腦前,，整個身體可以與屏幕互動。屏幕也在看我們,，追蹤我們的眼球,、細(xì)微的動作，分析我們的注意力集中在哪里,，將結(jié)果輸出,，與我們進(jìn)行互動?！?br/>
       這是科技雜志《連線》（Wired）創(chuàng)始主編凱文·凱利（Kevin Kelly）在他的著作中描述的一個未來場景,。人工智能技術(shù)的進(jìn)步,，給人類帶來很多想象。

       接受本刊采訪的中國科技大學(xué)科技與戰(zhàn)略風(fēng)云學(xué)會研究員陳經(jīng)認(rèn)為,，從微觀上講,，人工智能推廣應(yīng)用，將會產(chǎn)生一些面向普通公眾的流行產(chǎn)品,，如更為智能化的智能手機,、智能家居等，這會產(chǎn)生新的需求,，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長,。從更為長遠(yuǎn)的技術(shù)發(fā)展路徑角度看，人工智能將是繼上一次IT革命后的下一代人類工業(yè)技術(shù)革命,，其意義無比重要,。這將有力促進(jìn)人工智能相關(guān)技術(shù)本身的發(fā)展，也會促進(jìn)這些技術(shù)在各個行業(yè)中的應(yīng)用,。

       在他看來,，人們關(guān)注人工智能下棋，也會對其背后的技術(shù)產(chǎn)生興趣,，對技術(shù)細(xì)節(jié)及技術(shù)潛力更為了解,。可以預(yù)見人工智能行業(yè)將會得到更多的投資,，相關(guān)投資可能迎來爆發(fā)式的增長,。對于IT業(yè)來說，人工智能確定無疑是未來的方向,。

       “人工智能的發(fā)展速度，超越了人們的預(yù)期”,，張云泉研究員說,。即便是最前沿的科學(xué)家，在做出關(guān)于其研究領(lǐng)域發(fā)展程度的預(yù)判時,，也有不準(zhǔn)確的可能,。科學(xué)技術(shù)后來的發(fā)展超出此前人類對它的預(yù)期,，在科學(xué)史上,，這樣的事情并不鮮見。正如AlphaGo與李世對弈前,，許多人甚至包括相關(guān)領(lǐng)域的科學(xué)家,，并不看好甚至嘲笑它，但后來的事實表明,，它的表現(xiàn)震撼了所有人,。

       也正因如此,，有人開始擔(dān)心出現(xiàn)瘋狂的人工智能研究者或利用者，通過尖端的人工智能技術(shù),，做出違背人類倫理的行為,；或者機器人某一天擁有了“自意識”，脫離人類掌控,，以人類為敵,。在陳經(jīng)等人看來，隨著人工智能技術(shù)的繼續(xù)發(fā)展,，可能科學(xué)界會找到“強人工智能”的研發(fā)路線圖,，即計算機科學(xué)家知道如何創(chuàng)造有自主意識的電子生命。

       霍金等科學(xué)家曾鄭重警示人類,，人工智能表面上看似乎是一種有益的智能技術(shù),，但在未來，這種技術(shù)可能會造成人類的終結(jié),?；艚鹫J(rèn)為，人類正面臨來自智能技術(shù)的威脅,，隨著技術(shù)體自身開始學(xué)會自我思考,，擁有超級大腦的機器將能夠不斷進(jìn)行自我改進(jìn)，從而不斷提升自身的能力,，并學(xué)會適應(yīng)環(huán)境,，人類將面對不確定的未來。

       考慮到這種可能存在于未來的風(fēng)險,，一些研究者已經(jīng)有所動作,。2015年12月12日，非營利性人工智能項目——OpenAI宣布正式啟動,，Y Combinator 總裁 Sam Altman 和特斯拉 CEO Elon Musk 共同擔(dān)任聯(lián)席主席,。OpenAI的使命是 “推動數(shù)字智能的發(fā)展，同時不被財務(wù)回報限制,，從而造福整個人類”,。

       但是在現(xiàn)階段，科學(xué)家們的看法是,，人工智能還處在早期起步期,，無須杞人憂天。人工智能是一門科學(xué),，使用了什么技術(shù),，能達(dá)到什么能力，研究者心中有數(shù)?！熬拖袢嗽斐鲲w機,，一定知道再怎么發(fā)展它也不會像真鳥一樣能生小鳥”，周志華教授說,，“人工智能”這一名詞雖然容易引人遐想,，但其實我們不妨把它當(dāng)做高級一點的仿生學(xué)。人工智能絕不比造飛機,、火箭的技術(shù)更不安全,。“就像菜刀本身很安全,，但是有人會拿著它出來砍人……拿人工智能技術(shù)砍人當(dāng)然比菜刀厲害,。”如果人工智能存在危險性,，其根源也在人類自身,。

       人類應(yīng)當(dāng)怎樣看待人工智能？“螳臂當(dāng)車只會適得其反,。以一種警醒的態(tài)度來擁抱新科技則有效得多”,，凱文·凱利在他的書中這樣說。（記者?杜悅英）