先說(shuō)結(jié)論：我認(rèn)為李世石贏AlphaGo的幾率要遠(yuǎn)大于輸?shù)膸茁?。王小川的完勝預(yù)測(cè)非常奇怪，因?yàn)榧词惯@次李世石輸了，也不意味著人工智能真的就可以在圍棋上戰(zhàn)勝人類。這里的本質(zhì)問(wèn)題是其實(shí)是三個(gè)：什么是人，什么是深度學(xué)習(xí)下的人工智能，什么是圍棋。完成這三者的界定就可以定性的猜測(cè)李世石和人工智能在圍棋上的輸贏概率。

（圖片來(lái)自 Wired）

什么是人工智能？

看過(guò)人工智能過(guò)去60年里發(fā)展上的起起落落，你就會(huì)發(fā)現(xiàn)人工智能其實(shí)并沒(méi)有一個(gè)清晰的定義，它的內(nèi)涵也總是在不停的發(fā)生變化。這就是人工智能的奇葩狀態(tài)----每個(gè)人都說(shuō)人工智能，但從科學(xué)家到正常人其實(shí)沒(méi)人能清楚定義人工智究竟是什么。人工智能之所以那么難以清晰界定，主要原因是人類其實(shí)還沒(méi)太弄清楚究竟什么是智能，自然也就無(wú)法從它的內(nèi)涵來(lái)定義究竟什么是人工智能。

所幸如果我們換個(gè)思路和視角，那就可以嘗試從正常人能理解的視角來(lái)定義它。到現(xiàn)在為止，我們唯一可見(jiàn)的高智能生物只有人類，因此只要能定義清楚人，那就可以嘗試從人的身上做加減法來(lái)定義人工智能。

一般我們認(rèn)為促使人生爆發(fā)出能量的本源動(dòng)力有三項(xiàng)：欲望、理智與激情。這三項(xiàng)東西正好可以從人類的進(jìn)化鏈條中提煉出來(lái)。欲望的存在歷史最為悠久，即使很早期的動(dòng)物比如恐龍也會(huì)有饑餓感要尋找食物，需要交配來(lái)繁衍后代。理智的出現(xiàn)則比較晚近，一定要到人這種高級(jí)動(dòng)物才清晰的體現(xiàn)出來(lái)，但確實(shí)在大猩猩能用工具，蜜蜂能筑非常精巧的巢穴上有所萌芽。這種對(duì)自然界進(jìn)行感知、抽象、反思、推理的能力構(gòu)成了理智，理智是我們?nèi)祟愔悄艿幕A(chǔ)。只有理智還構(gòu)不成我們現(xiàn)在這種復(fù)雜多變的社會(huì)，所以人還有很不理智比較激情熱血的一面。只有在唯有犧牲多壯志這類激情的推動(dòng)下，人類才會(huì)產(chǎn)生自己的價(jià)值體系。基于理智衍生出來(lái)的東西可以是推理和計(jì)算，基于欲望和激情衍生出來(lái)的東西則是想象力、理想等。

那什么是人工智能呢？抽掉人的欲望和激情，再抽掉人的肉體限制并把剩下的理智力量無(wú)限放大那基本上就可以認(rèn)為是人工智能會(huì)有的樣子了。無(wú)限放大是說(shuō)它可以同時(shí)記憶五千年的歷史，同時(shí)操控五千臺(tái)機(jī)器，而不在像人類只有有限的記憶和計(jì)算能力，并且很難心分二用。

人工智能歷經(jīng)三起兩落，最近這次浪潮則是互聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算帶起來(lái)的。如果要從2010年，時(shí)任斯坦福大學(xué)教授的吳恩達(dá)加入谷歌開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)XLab開(kāi)始計(jì)算，那這次的熱潮興起也不過(guò)只有5~6年?；ヂ?lián)網(wǎng)和云計(jì)算之所以讓深度學(xué)習(xí)得以復(fù)興，其關(guān)鍵點(diǎn)有兩個(gè)：一個(gè)是互聯(lián)網(wǎng)提供了海量的數(shù)據(jù)；一個(gè)是云提供了遠(yuǎn)超以往的計(jì)算能力。這兩點(diǎn)很像燃料與引擎，它們疊加到一起就可以讓車跑的飛快。

深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別和語(yǔ)音識(shí)別上效果顯著，但并不能突破上面說(shuō)的人工智能的定義。它可以通過(guò)大量的人臉的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，接下來(lái)精確的識(shí)別你的臉是不是你的，但它不能想象一個(gè)從來(lái)沒(méi)有過(guò)的場(chǎng)景。所以說(shuō)基于數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的人工智能更像是已知領(lǐng)域的專家，但并沒(méi)能力像馬克思那樣去憑空創(chuàng)造出一個(gè)體系。

什么是圍棋？

雖然我圍棋水平很差，但我相信圍棋雖然依賴于人類的計(jì)算能力，但絕對(duì)不是只依賴于人的計(jì)算能力。計(jì)算機(jī)都沒(méi)能力算清楚圍棋，何況是人！所以圍棋本身同時(shí)依賴于人的計(jì)算能力和想象能力。兩者在權(quán)重上那個(gè)更關(guān)鍵，估計(jì)在不同人身上會(huì)不同，但大局觀的比重一定是比較大的。

同時(shí)有兩類東西都挑戰(zhàn)人的智商，但其復(fù)雜的來(lái)源就絕不相同。一種是復(fù)雜的計(jì)算問(wèn)題，比如解復(fù)雜的方程，這種問(wèn)題的難度來(lái)源于知識(shí)本身；一種則是社會(huì)性問(wèn)題，比如政治、意識(shí)形態(tài)、經(jīng)濟(jì)、外交等這些問(wèn)題會(huì)彼此聯(lián)通，在每一個(gè)領(lǐng)域上可能最終需要的判斷都是加減法，從數(shù)學(xué)上看是非常簡(jiǎn)單的，但其實(shí)處理起來(lái)復(fù)雜，處理過(guò)程中更關(guān)鍵的是問(wèn)題本身的界定。擅長(zhǎng)處理前者的是數(shù)學(xué)家，擅長(zhǎng)處理后者的是政治家，兩者完全沒(méi)有互換的可能。

圍棋這東西我認(rèn)為兩種復(fù)雜度兼而有之，既有局部的得失計(jì)算，也有大局上的利弊權(quán)衡取舍。

為什么是李世石贏的概率大？

我們?cè)侔焉厦嬲f(shuō)的事情重復(fù)一下：

人由欲望、理智、激情三項(xiàng)支撐，其中理智衍生推理和計(jì)算，欲望激情則支撐想象力。

人工智能主要發(fā)展理智這一維度，當(dāng)前的人工智能主要是深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的，主要依賴于計(jì)算能力和大量數(shù)據(jù)。

圍棋不是算術(shù)，骨子里是計(jì)算上的感覺(jué)。

如果我們的基本問(wèn)題界定沒(méi)有錯(cuò)，那就一定是李世石贏的概率大，并且在人工智能沒(méi)有新的實(shí)現(xiàn)思路出來(lái)之前，這狀態(tài)會(huì)持續(xù)下去。原因很簡(jiǎn)單，圍棋不只是計(jì)算，還需要想象這類能力來(lái)判斷大局。人工智能按照當(dāng)前的思路則擅長(zhǎng)處理已知問(wèn)題，很像全知全能的消息靈通人士。由于圍棋中牽涉天量的計(jì)算，所以可以認(rèn)為每局棋都是從頭開(kāi)始的新問(wèn)題。處理這類問(wèn)題正需要計(jì)算與想象的綜合，人工智能只可能在計(jì)算上遠(yuǎn)超人類。類比下就是小孩拿著鋒利的砍刀和大人拿著木棍，你說(shuō)打架的時(shí)候那個(gè)贏的概率大。

對(duì)當(dāng)前深度學(xué)習(xí)究竟有那些限制這點(diǎn)上，可能有些人還心存疑慮，我們可以看下這領(lǐng)域的大牛Yann LeCun在發(fā)表演講的時(shí)候?qū)ｉT提到的深度學(xué)習(xí)的幾個(gè)關(guān)鍵限制，具體來(lái)講這包括：

①　缺乏理論基礎(chǔ)。沒(méi)這個(gè)深度學(xué)習(xí)方法只能常常被視為黑盒，大多數(shù)的結(jié)論確認(rèn)都由經(jīng)驗(yàn)而非理論來(lái)確定。

②　缺乏推理能力。深度學(xué)習(xí)技術(shù)缺乏表達(dá)因果關(guān)系的手段，缺乏進(jìn)行邏輯推理的方法。

③　缺乏短時(shí)記憶能力。與深度學(xué)習(xí)相比人類的大腦有著驚人的記憶功能。

④　缺乏執(zhí)行無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的能力。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)在人類和動(dòng)物的學(xué)習(xí)中占據(jù)主導(dǎo)地位，我們通過(guò)觀察能夠發(fā)現(xiàn)世界的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，而不是被告知每一個(gè)客觀事物的名稱。

我個(gè)人覺(jué)得這里面的第二、第三點(diǎn)在對(duì)陣圍棋的時(shí)候會(huì)形成劣勢(shì)。AlphaGo專門在這點(diǎn)上做了彌補(bǔ)，所以弄了一個(gè)落子選擇器 （Move Picker)來(lái)負(fù)責(zé)評(píng)估下一步應(yīng)該往那兒走，弄了一個(gè)棋局評(píng)估器 （Position Evaluator）來(lái)評(píng)估整體策略?，F(xiàn)在的關(guān)鍵問(wèn)題是第二點(diǎn)，我不認(rèn)為上佳策略是算出來(lái)的(我不相信萬(wàn)物皆數(shù))，而是一種模糊判斷，所以我認(rèn)為AlphaGo在這點(diǎn)上完全處于弱勢(shì)。

小結(jié)

有些復(fù)雜問(wèn)題的判斷上最難的是對(duì)問(wèn)題的界定，如果上面的判斷錯(cuò)了，那更可能出在對(duì)圍棋、對(duì)人工智能的本質(zhì)認(rèn)知上。雖然我圍棋水平極差，但我相信自己的理解是對(duì)的。王小川其實(shí)代表了純粹的技術(shù)樂(lè)觀主義者的觀點(diǎn)，但有的時(shí)候技術(shù)專家真的不理解世界，因?yàn)榧夹g(shù)的深入似乎無(wú)助于生成一種整體意識(shí)。

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