勝負(fù)乃兵家常事！表面看，AlphaGo與李世石的人機(jī)大戰(zhàn)誰勝誰負(fù)面很重要，其實(shí)還有許多值得關(guān)注的重點(diǎn)。依我看，至少有以下十點(diǎn)值得關(guān)注。
一，勝負(fù)都有可能。五局三勝制中，誰是最終勝者都有可能。不過，目前看，李世石總體取勝的可能性更大，畢竟之前Alpha對(duì)決的對(duì)手級(jí)別不夠高。然而，具體比分很難說，李取勝的最終比分按概率依次為：5:0，4:1，3:2，概率分別為90%，80%，70%。
二，進(jìn)化將會(huì)很快。其實(shí)，人機(jī)大戰(zhàn)的勝負(fù)真不很重要。即使人類暫時(shí)取勝，人工智能的進(jìn)步速度將越來越快。相對(duì)而言，人類的智能提升到一定程度會(huì)遇到天花板，而人工智能則有非常大的提升空間。人工智能將在越來越多領(lǐng)域的智能水平接近甚至超過人類。
三，圍棋比象棋難。拋開中國象棋不說，圍棋要比國際象棋復(fù)雜，其棋局的變化數(shù)量要多得多。不過，隨著超級(jí)計(jì)算機(jī)的性能越來越強(qiáng)大，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用越來越深入，加上相應(yīng)的算法，假以時(shí)日，人工智能在圍棋領(lǐng)域必將超過人類。
四，深度學(xué)習(xí)是關(guān)鍵。深度學(xué)習(xí)是目前人工智能領(lǐng)域最顯示水平的地方，相應(yīng)的畢業(yè)生收入也是全球最高的。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，其動(dòng)機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機(jī)制來解釋數(shù)據(jù)。AlphaGo不僅積累了許多棋局?jǐn)?shù)據(jù)，還采取蒙特卡洛搜索樹策略。
五，人類短板是速度。此次比賽，按李世石的要求每方2小時(shí)3次1分鐘讀秒的用時(shí)。其實(shí)，按人類要求的速度，通常都無法比得過機(jī)器的計(jì)算速度。另外，人類有可能在計(jì)算中出現(xiàn)差錯(cuò)，進(jìn)而出現(xiàn)昏招，這是人類的短板，恰恰是機(jī)器的長處。
六，機(jī)器短板是直覺。DeepMind創(chuàng)始人兼谷歌副總裁哈薩比斯認(rèn)為，圍棋是一種更依靠直覺的棋類。圍棋雖然也需要一定的計(jì)算，但圍棋棋手實(shí)力越強(qiáng)，比賽中的直覺就越準(zhǔn)確。圍棋更注重直覺判斷，因此難度比國象更高，但也讓研發(fā)圍棋程序更有意思。讓機(jī)器復(fù)制人類思維還很困難。因此，多數(shù)圍棋界人士更看好人類取勝。
七，圍棋魅力不會(huì)減。有人擔(dān)心，如果未來人工智能機(jī)器在圍棋領(lǐng)域戰(zhàn)勝人類，下圍棋還有意思嗎？這其實(shí)是杞人憂天。如果是人與人直接對(duì)弈，則和傳統(tǒng)一樣。如果是人與機(jī)器對(duì)弈，則可以選定不同的級(jí)別。正因?yàn)閺?fù)雜，圍棋相關(guān)的人工智能開發(fā)才相對(duì)國際象棋慢些。正因?yàn)閺?fù)雜，才更顯示出圍棋的魅力。
八，未來可訓(xùn)練棋手。如果人工智能在圍棋領(lǐng)域發(fā)展迅速，則未來可以成為訓(xùn)練棋手的便利工具，省得有些圍棋愛好者苦于找不到對(duì)弈者。這其中，既可以在棋手的不同水平選擇不同級(jí)別的訓(xùn)練程序，也可以在更高階段讓機(jī)器模擬假想對(duì)手，從而使訓(xùn)練更有針對(duì)性。
九，人類智慧大提升。實(shí)際上，此次李世石與AlphaGo的人機(jī)大戰(zhàn)，與過去深藍(lán)與象棋大師的對(duì)決一樣，不僅僅是為了下棋而下棋，也不是為了證明人類與機(jī)器誰更聰明，更重要的是，讓人類認(rèn)識(shí)到人類創(chuàng)造的機(jī)器可以模擬人腦，以及可以模擬到什么程度，或者說機(jī)器可以“聰明”到什么速度。人類設(shè)計(jì)人工智能顯示了智慧，人工智能反過來未來還可以幫人類提升智慧。
十，中國正奮起直追。在圍觀國外人機(jī)大戰(zhàn)的同時(shí)，我們不免想到中國的發(fā)展步伐。好在中國已經(jīng)有部分組織正在研究類似的東西，雖然與國際先進(jìn)水平還有較大的差距，但中國正奮起直追。按照中國人的聰明程度，只要看清形勢(shì)，加以重視，有計(jì)劃有步驟地研究包括深度學(xué)習(xí)在內(nèi)的人工智能，一定會(huì)縮小與世界先進(jìn)水平的差距。
作者：陳永東
（作者：陳永東，新媒體研究與實(shí)踐者，電子郵件：cyd888@sina.com ）
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