曾经，计算机“深蓝”与卡斯帕罗夫的国际象棋大战令全球媒体关注，最终，以人类在国际象棋领域被计算机攻克告终。如今，谷歌研发的计算机围棋软件“阿尔法围棋”，又继续向围棋这个古老的人类智力游戏发起挑战：在去年击败欧洲冠军之后，这次与韩国棋手李世石之间的较量再次成为全球关注的焦点。
有计算机业内人士说，不管输赢，这次人机大战都将成为人工智能发展史上的一个里程碑。然而更多的人可能会担心，一旦人工智能超过了人类智慧，等待我们的将会是什么？
“我肯定会成为5场比赛的胜者，”作为围棋世界的超一流大师，韩国棋手李世石在与谷歌公司围棋软件“阿尔法围棋”的比赛前，信心十足。他更表示，自己从收到邀请到决定应战只用了不到5分钟。
天不遂人愿，这五分钟也许会成为李世石人生中最后悔的“黑色5分钟”——从本月9日开始的5场较量中，留在李世石脸上的更多是遗憾和无奈。这显然不是比赛时坐在李世石对面那个谷歌公司业余六级棋手的“功劳”，而是藏在软件“阿尔法围棋”背后，也是谷歌公司最引以为豪的人工智能技术。
人机大战
计算机多靠“暴力破解”
对于大多数人来说，上一次给人们留下深刻印象的人机大战，还是1997年 IBM公司的“深蓝”计算机战胜了当时世界排名第一的国际象棋大师卡斯帕罗夫。然而对于行内的计算机专家来说，“深蓝”赢得并不光彩——道理非常简单，局限于规则，国际象棋每一步都是可预见的，因此，“深蓝”战胜卡斯帕罗夫的诀窍就在于，运用强大的运算能力，“暴力破解”所有下一步的可能性。
而在2011年，另外一次著名的人机大战则是“深蓝”的同门师弟“沃森”，在美国老牌智力问答节目《危险边缘》中战胜两位人类冠军选手。据称，《危险边缘》问答以答案的形式给出线索，选手则需要以问题作答。比如问“小时候谁砍了樱桃树”，那么选手可以回答“是乔治·华盛顿吗？”
虽然“沃森”在比赛时没有接入互联网，但仍然取得了比赛的胜利。同样，在不少计算机专家看来，“沃森”只不过展现了计算机在语言处理、信息搜索和储存等多方面的能力，并没有拥有战胜人类的人工智能。
不管是“深蓝”还是“沃森”，他们注定成为人工智能发展史上的绝佳注脚。
那些年的人机大战
深蓝——蛮算的“硬汉”
1997年，美国IBM公司的 “深蓝”超级计算机以2胜1负3平战胜了当时世界排名第一的国际象棋大师卡斯帕罗夫。当时，“深蓝”主要依靠强大的计算能力来选择最佳策略：“深蓝”靠硬算可以预判12步，而卡斯帕罗夫只可以预判10步，两者高下立现。 比赛中，第2局的完败让卡斯帕罗夫深受打击，他的斗志和体力在随后3局被拖垮。此外，IBM拒绝了卡斯帕罗夫的再战请求。
浪潮天梭——以一敌五
2006年，“浪潮杯”首届中国象棋人机大战中，5位中国象棋特级大师最终败在超级计算机浪潮天梭手下。中国人发明的这项充满东方智慧的模拟战争游戏，被中国超级计算机独占鳌头。在2局制的博弈中，浪潮天梭以平均每步棋27秒的速度，每步66万亿次的棋位分析与检索能力，最终以11∶9的总比分险胜。
沃森——全才“学霸”
2011年，“深蓝”的同门师弟“沃森”在美国老牌智力问答节目《危险边缘》中战胜两位长期占据冠军宝座的选手。虽然参赛者需要大量历史、文学、政治、科学及流行文化知识，还需要解析隐晦含义和谜语等，但是在存储了2亿页数据的“沃森”面前，这些都不是问题。
独特架构
“阿尔法围棋”能够自学
虽然计算机在各个方面屡次向人类智慧发起挑战，但在围棋方面，计算机专家却忌讳莫深——这是因为大多数棋类游戏，计算机都可以通过“暴力”方式，推算出所有的取胜方案。而在体现东方智慧的围棋上，一盘棋可以长达150个回合，每回合又有250种下子可能，因此排列组合下来的棋型总数甚至超过宇宙中的原子数，因此，“暴力破解”并不适用。
显然，谷歌公司研发的软件“阿尔法围棋”不会使用“暴力”的方式——据称，该研发团队能让“阿尔法围棋”根据棋盘上的形势选出较有胜算的方案，换句话说就是让软件像人类一样思考。这听起来不可思议，但是“阿尔法围棋”的确与“深蓝”有着显著的区别。
实际上，“阿尔法围棋”背后是谷歌公司开发的“神经网络”系统——它并不是一台超级计算机，而是一个由许多个数据中心作为节点相连，每个节点内有着多台超级计算机组成的网络——就跟人脑的架构一样，由上百亿个神经元相连。“阿尔法围棋”只不过是这个“神经网络”系统专门针对围棋开发的一个程序。
自我博弈
玩视频游戏击败职业玩家
“阿尔法围棋”的强大在于，虽然有了类似于人脑的“神经网络”系统作为网络基础，但是让“阿尔法围棋”拥有人工智能主体的还是被称为“深度强化学习”的算法——它还能通过大量数据分析以及自我博弈，寻找比棋谱更多的技巧来击败人类。
“深度强化学习”算法到底如何运作？美国谷歌公司旗下的人工智能公司“深度思维”并没有公开，不过在一年前的2月，该研发团队在全球顶级科学期刊《自然》杂志上刊登的一篇论文中这样描述，“深度强化学习”的灵感来源于心理学中的行为主义理论，即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下，逐步形成对刺激的预期，产生能获得最大利益的习惯性行为。
其实，在挑战人类之前，“阿尔法围棋”进行过多次试错——研究人员让该系统教自己玩49种经典的视频游戏，其中包括许多不同的类型，比如横向的射击游戏，还有一对一的格斗游戏，以及赛车游戏等等。让人惊奇的是，该系统仅仅依靠对游戏视频的观察，在两三盘游戏后，操作控制器的能力就突飞猛进——在49种游戏中的23种，击败了人类职业玩家。
去年10月，“阿尔法围棋”就向人类围棋选手发起了挑战，结果以5∶0战胜了欧洲围棋冠军樊麾，这也是人工智能程序首次在不让子的情况下战胜人类围棋选手。而在这场与韩国棋手李世石大战之前，“阿尔法围棋”的研发负责人、同时“深度思维”公司创始人的哈萨比斯，在接受采访时就表达出足够的信心，“人类或许一年能玩1000局，但机器一天就能玩数百万局。虽然不少人认为我们获胜的几率只有5%……但是我们的系统进步很快，就在我们谈话时，它正在进步。”
“阿尔法围棋”背后的“大神”
当神经科学的科学家玩起了计算机……
在2014年1月之前，很少有人了解到“深度思维”这家位于英国伦敦的人工智能公司，也很少有人了解创始人哈萨比斯。直到在谷歌公司和脸谱公司两家科技巨头为“深度思维”展开过激烈竞争，并最终被谷歌公司以5亿英镑的高价收购之后，这家公司才走向大众视线——“深度思维”公司在其官网上写道：“深度思维”致力于用研究深度学习的方式去真正了解人类的智慧。
对于“深度思维”公司和谷歌公司来说，打造“阿尔法围棋”并不是终点，他们希望将机器学习和神经科学进行结合，进而更好地帮助人类理解大脑。在“深度思维”公司创始人哈萨比斯看来，生物学是进一步发展人工智能研究的关键。
跨界达人
从象棋天才到神经科学博士
将生物学和计算机科学进行跨界，世界上恐怕也没有人想象过。但粗略看下哈萨比斯的简历，你就能发现其中的端倪——从电子游戏、计算机编程，再到认知神经科学和人工智能，他似乎有着无穷无尽的兴趣。
其实，哈萨比斯是个不折不扣的天才——1976年出生的他，父亲有着希腊和塞浦路斯血统，而母亲则来自亚洲。在四岁时，他就开始学习国际象棋，并在一年之内就参加全国比赛，还在13岁时获得了国际象棋大师的称号。
17岁时，他还开发了首款引入人工智能元素的电子游戏《主题公园》，20岁时在剑桥大学计算机科学系获得了两门学科优等成绩，不久后创建了自己的电子游戏公司。2005年，他又开始在伦敦大学学院攻读神经科学博士学位，并完成了关于大脑海马体和情景记忆的前沿性学术研究，最终于2011年创立了“深度思维”公司。
“我很容易感到厌倦，而世界是如此有趣，有许多很酷的事可以去做。”哈萨比斯曾对自己的过去这样表态。让哈萨比斯疑惑的是，自己也不知道为什么会有如此多的精力。作为家里三名孩子的老大，哈萨比斯的妹妹是一名作曲家和钢琴演奏家，而弟弟则专注于创造性写作，科技并不是家中的主旋律。
“很明显，我就是家中的那只黑天鹅”，哈萨比斯曾这样自嘲，“我的父母是技术恐惧者，他们并不怎么喜欢计算机。我的弟弟和妹妹都走了文艺路线。他们没有人关注数学或科学。”他耸耸肩，“因此，我也不知道，我的这种个性从何而来。”实际上，哈萨比斯还保持着一项世界纪录，即5次世界智力运动会冠军。
联手谷歌
将人工智能应用到真实世界
在被谷歌公司收购的两年前，“深度思维”公司就得到了伊隆·马斯克650万美元的投资，这个创建了特斯拉和SpaceX两家公司的硅谷狂人对人工智能格外看好。
正是马斯克的推荐，才让谷歌公司的联合创始人拉里·佩奇注意到了这家公司——当时，在马斯克的私人飞机上，拉里·佩奇在问人工智能方面的问题，然后马斯克说，“你应该去看看伦敦的这家公司。”
在接下来的一年里，谷歌公司与“深度思维”进行了更多的接触。在此过程中，脸谱网站的创始人马克·扎克伯格也对“深度思维”表示了浓厚的兴趣，于是在两大科技公司的争夺战中，最终导致谈判进程加快。在谈判过程中，“深度思维”不仅抬高了收购价格，更重要的是，它获得更多的独立条件，因为“深度思维”在人工智能方面的研究，正是谷歌所缺乏的东西。
在谷歌收购之前，该公司的员工约为50多人。而目前，“深度思维”聘请了来自全球45个国家的近200人，并占据了伦敦国王十字大街一栋大楼的全部六层。
当然，哈萨比斯肯定不满足与人工智能只用于“阿尔法围棋”，这更多的是一种公关手段。他坦言：“最终，我们想要将这些技术应用到真实世界中。我们希望有一天，它能帮助解决最紧迫的社会问题，从医药诊断到环境模型。”
各种碾压之后
人工智能会威胁人类吗？
在一场可以载入人类史册的博弈之后，等待我们的是什么？
《纽约时报》资深记者、畅销书《与机器人共舞》的作者马尔科夫是“阿尔法围棋”的绝对支持者，但他也表示，即使最终获胜，也只能够证明人类的程序设计能力和计算能力超强，并不能说明人工智能已超越了人类。
但是很多科幻作品都表达了对人工智能发展到一定程度时的担忧，而史蒂芬·霍金、比尔·盖茨、伊隆·马斯克等科学巨匠对人工智能的担忧则更是火上浇油。
科学家们担忧人工智能的发展达到“技术奇点”，从而带来的“智能爆炸”。在这种情况下，机器将可以迅速自我优化，其智能程度在超过人脑之后，从而脱离人类的控制。霍金就曾表示：“人工智能的开发成功，将会是人类历史上最大的事件。但不幸的是，这可能也会是最后一个大事件。”
然而哈萨比斯并不这么看人工智能，“我们为什么没有清理房屋或者收拾孩子杂物的机器人呢？”他说，“这并非因为我们在技术上无法做到。而问题在于，每一座房屋，或者每一间厨房都是不同的。你不能为每个机器提前编程，因此，它必须从自己所处的环境中学习。”
目前，“深度思维”的工作仍然没有公开，哈萨比斯也为这一决定进行了辩护：“从来没有人尝试过这一领域，因此我们首先需要做许多探索性工作。距离人脑水平的人工智能，我们仍有几十年的差距。我们才爬上了梯子的第一级，我们只是在玩游戏。”
而对于人工智能最终会杀死或统治人类的担忧，哈萨比斯也有考虑。在谷歌收购“深度思维”之前，收购条款中的一项就是谷歌必须成立人工智能道德委员会，这些委员会的成员来自多个科学和哲学领域，他们将监督通用人工智能技术未来的应用。“总体而言我认为，不从事人工智能工作的人无法完全了解这一技术。他们通常没有与人工智能专家沟通过，因此思路常常跑偏。”
人工智能VS人类智慧
连猜拳也能秒杀
棋类已一败涂地
1994年，跳棋程序奇努克击败了人类卫冕冠军马里恩·廷斯利，这也是机器程序第一次在竞技游戏中获得官方世界冠军——在两年前的1992年，这款计算机程序就曾向廷斯利发起挑战，但不敌对手。
在1994年再战后，双方打了六局平手之后，之后廷斯利因患胰腺癌退赛，奇努克最终获得冠军。到2007年，奇努克已完全破解西洋跳棋游戏，其他最顶尖的跳棋选手也只能和它打成平手。
益智游戏也难敌
棋坛失意就算了，在益智游戏上也被穷追猛打。2006年，拼字比赛世界冠军大卫·鲍伊斯在经历18轮比赛，击败约100名人类对手后，挑战一款名叫“Quackle”的程序。结果以465∶482的比分痛失比赛，但鲍伊斯表示：“做人还是要比做电脑好得多。”
不拼智力拼体力
2012年，日本东京工科大学一团队研发出一款名为“Swumanoid”的游泳类人机器人，能够进行仰泳和自由泳。据介绍，研制出理想的双腿后，它在水中前进的速度能够达到每秒钟6米左右，比当时世界纪录保持者的速度还要快30%。
2014年，美国麻省理工学院研发了一款机器猎豹，不要小看这个由金属、螺母和螺栓组成的机器人，它跑得可比世界著名短跑运动员博尔特还要快。
体力不足拼运气
既然智力和体力都不敌人工智能，那拼运气总可以吧？然而，连石头剪刀布这种简单的猜拳游戏，人类都可以输个精光。2013年，由东京大学石川大奥实验室设计出的一款机器人就可以战无不胜。客观来说，这款机器人其实是通过作弊才赢得比赛的——根据实验室网站上的信息，机器人只需要短短的一毫秒就可以识别人类的手指动作，在非常短的时间内分析人们即将做出的手势，然后再选择相应的对策来赢得比赛。
