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人工智能论文参考文献：
文｜晓 初
2016年A lphaG O（“阿尔法狗”,意为“阿尔法围棋”）引发的热议犹在昨日,2017年伊始,“阿尔法狗”化名为“Ma st er”（大师）,在60场互联网棋局车战中,把中日韩三国围棋界天才与泰斗全部挑落马下.
尽管更多的声音认为,从完胜李世石,再到“大师”对一众顶尖人类高手60胜无一败绩,其实是谷歌为自己打了一个含金量十足的广告,但不可否认的事实是：在博弈过程中,“阿尔法狗”呈现出的卓越创造力,让人类自身无从抵抗.
人工智能何以再掀风云？围绕这一热点,有人认为这是人类的失败,亦有人认为这是人类的胜利.
换“马甲”一路过关斩将
2 017年伊始,新年的钟声还在回荡之中,朋友圈便被一位化名“大师”的围棋高手刷屏.截至2 017年1月4日夜,这个围棋高手连胜60盘,击败16位世界冠军,包括中日韩“当今第一人”柯洁、井山裕太和朴廷桓等也败在其手下.在没公开身份前,大家基本猜测它应该是机器人,最终“大师”承认自己就是“阿尔法狗”的升级版.
实际上,在2016年3月9日“阿尔法狗”获胜后,人工智能板块就曾出现一个多月行情,不少个股甚至出现翻倍上涨.目前,“阿尔法狗”在短短几个月的时间内棋力大增,有人慨叹,人工智能这种令人恐怖的自我学习能力,远远超出了人们的想象.此次“大师”复出,再度引发市场对人工智能的极大关注.
面对人机大战的结果,自幼学棋的高晓松感觉“难过极了”,他感慨地说,“为所有的大国手伤心,路已经走完了.多少代大师上下求索,求道求术,全被.未来一个8岁少年只要一部手机就可以战胜九段,荣誉信仰灰飞烟灭.”
面对这样的世纪性对局,极少有人相信人类在围棋领域还有翻盘机会.毫无疑问,这次人类的惨败具有明显的象征意义.在类似游戏领域,围棋几乎就是最后的防线,这一点毋庸置疑.此次失败后,人类“抵抗”人工智能的心理防线,向后撤退了一大步.
在参与对局的中国围棋高手聂卫平看来,“大师”和“ 阿尔法狗”固然厉害,但还远没有到无懈可击的地步.比如这次测试的“大师”只下超快棋,2016年的“阿尔法狗”也是在李世石准备不足的情况下取胜的,“我看有些棋的内容,它的对手简直就是被它吓死的,仅仅百余手就崩溃,这已经不能用技术原因来评判了.”
中国围棋少侠柯洁表示：“ 感谢‘阿尔法狗’最新版给棋界带来的震撼,我是多么希望网上的快棋人类能赢一盘.”他说,若不是住院,他将用上准备了一个星期的最后一招“略有遗憾.”
国手胡耀宇说：“大家都光顾着上阵砍杀‘大师’,还未来得及通过研究“大师”的招法,总结它的思维规律.这次对战过后,我们会静心研究它的强处和弱处,为终将到来的慢棋决战做好准备！”
“深度学习”的天才
过去数十年来,人工智能的话题一直在不断地吸引着公众眼球,看似是一个遥不可及的存在,而经过此番人机世纪对决后的冷静分析,可发现实际上人工智能已是触手可及.
创新工场CEO李开复表示,人工智能只能懂一件事,让它跨领域是做不到的,但在五个要素下,人工智能绝对可以做出特别有价值的产品：一是拥有海量数据,数据基础需达千万级别.二是拥有顶尖科学家,而非程序员、工程师等.三是有非常清晰的领域边界.四是具备有效标注数据,如百度上每一次点击、淘宝上每一次购买、滴滴上每一次下单,成功与否都需要反馈给系统,形成有价值数据.五是需要基于大量数据计算量,人工智能才可形成.
由谷歌开发的阿尔法围棋是一款围棋人工智能程序.这个程序利用“价值网络”去计算局面,用“策略网络”去选择下子.主要工作原理是“深度学习（Deep L earning）”.
根据网络上的定义,“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法.一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入,通过非线性激活方法取权重,再产生另一个数据集合作为输出.这就像生物神经大脑的工作机理一样,通过合适的矩阵数量,多层组织链接一起,形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理,就像人们识别物体标注图片一样.不同于“ 机器学习（Ma ch i ne L e a r n i ng）”的是,“深度学习”受人类的干扰相对要少一些.业界人士透露,其实“大师”根本不会下棋,只会看图.这个图就是棋盘.棋盘有19 乘19 个点,每个点有三种情况：黑白空.简单来说,“大师”每次落子前会经历四步：一、读取当前棋盘；二、随机尝试走棋；三、对每个走棋路线的结果进行输赢概率的计算；四、把所有计算结果综合起来得出一个胜率最高的落子点.
首先,“大师”每次下棋前都会以整个棋盘作为出发点,这就是所谓的“大局观”.这也是机器与人脑最大的不同,人在思考的时候总是把逻辑性和连贯性放在第一位,“总是想构建出一个连贯的故事”.比如一个人下了一手靠,很可能就意味着他打算在局部展开战斗.相反,“大师”每一步棋都会尝试所有可能,完全基于当前棋局,绝不会出现“当局者迷,旁观者清”的情况.
“大师”会随机走几步棋,依靠强大的计算能力来尽可能多地尝试不同走法,然后在运用其存储的海量棋谱数据（经验）,对每一种走法预测赢面大小.这个过程看起来和人类棋手练习的过程很相似,即通过经验来预测几种可能走法的效果,只是“大师”的计算分析能力和“经验”都是人脑没法比的.如果现有的棋谱数据不够用,“大师”甚至会通过自己和自己下棋来丰富棋谱.
依靠这种机制,“大师”的强大可以说是必然的.也许它就是人们所说的“围棋上帝”—每一步都绝对算到,洞悉全局的一切.
毫无疑问,“大师”集中了历代人类高手的最强技术,把自己打造成一个没有短板的“超级机器”,可以说是一位集大成者.人类总有情绪波动,有体力极限,而身为超级机器的“大师”全没有这方面的顾虑,可以一直稳定地发挥出最好的水准,让人类在屡屡碰壁之后感到绝望.
人工智能的未来应用
业界认为,无论“大师”赢了谁,最后都是人类的胜利,人类首次战胜了自己,而且这只是一个开始.正如谷歌董事长施密特认为的,输赢都是人类的胜利,是人类的努力让人工智能有了现在的突破.
不仅是棋类游戏,高速发展的人工智能已经在入侵各行各业.这样的发展不禁让许多人开始思考：未来,人工智能是否会逐渐代类的部分简单工作,甚至超越人类,把更多更难的工作做得更出色.
“在人和机器的竞争中,越来越多的中间阶层将被架空,他们的工作将被取代,在沙漏状的格局下,只有2%的人能够脱颖而出,其余98%的人将成为鱼腩.”自然语言处理和搜索专家吴军在他的《智能时代》一书中说.
如果对人工智能最近几年的发展有所关注,可以得出非常清晰的结论：人工智能的发展速度,比大部分人预想得要快.在国内刚刚播出的一期著名智能类电视节目中,人工智能在图像和语音识别等领域亦完胜人类高手.
然而,近几年大众对人工智能的态度并不乐观.根据英国科学协会进行的一项调查,约36%的人认为人工智能技术的兴起会对人类长期生存构成威胁,另外有60%的人相信人工智能会夺走很多本属于人类的就业机会.著名物理学家史蒂芬·霍金也在2014年12月对BBC表示,“开发全面的人工智能可能会导致人类的终结”.
美国纽约州立大学石溪分校计算机系的顾险峰教授认为,人工智能的社会学研究需要引起足够的重视,可以通过针对这一领域制定相关的法律来防止失控.“相信人类的理性力量会发展出相应的制衡机制,来引导人工智能的发展.”
大部分专家对于人工智能达到人类水平的预估时间表,是在2 0 3 0年前后,最多到2050 年.然而可以肯定,在那之前很早,我们必须面对人工智能技术进展对于人类社会的影响,比如,对很多人来说,工作模式和生活模式将会发生改变,辛苦学习的技能可能很快就变成废材.社会分层可能更趋扁平化.人类中的野心家对于技术的利用会更频繁更有效.这一切的发生,都会呈指数型加速.
李开复指出,利用人工智能的领先领域一定是数据最大、产生价值最快的行业,如银行、保险、券商、智能投库等,对人类最有意义的领域一定是医疗领域,如癌症检测、切片、基因个性化治疗等.李开复表示,他目前最看好无人驾驶,人工智能将最大程度发挥价值的领域是无人驾驶,尤其是当电动车、共享经济、无人驾驶三件事同时发生,人类经济会产生极大提升和改变.
2016年,在战胜李世石等高手后,就有人预测到了“阿尔法狗”的将来会更智能.这次人们为“阿尔法狗”的60连胜赞叹不已,其实更多是出于对科技进步速度的感慨.智能家庭、智能医疗、智能汽车等无数领域,人工智能的覆盖程度,已经勾勒出了人类未来生活的清晰场景.
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