人机大战番外启示：不可战胜的机器要如何共处？

文|新浪科技 李 根

就在德扑人机大战在海南结束当天，AlphaGo挑战柯洁的比赛召开发布会。

将德扑AI冷扑大师带到中国的创新工场董事长李开复说：IQ和EQ领域的两场人机大战都尘埃落定了，AlphaGo再战柯洁已没有科学价值，也不会有悬念。

围棋国手柯洁则在听闻此消息后以“不屑”的态度做出了回应，他说德扑只是赌博，言下之意既是认为德扑领域被机器击败没啥大不了，还透露出自己或许能改变点什么的意思。

之所以认为人机大战不再有科学意义，是因为李开复坚信人工智能已经无需再证明自己了。

他把AlphaGo代表的方向称之为机器在IQ方面的能力，而冷扑大师则意味着机器在EQ方向的探索。所以现在既然AlphaGo和冷扑大师都证明了自己，先后在人机大战中碾压性击败了人类，那更多的人机对决也只是人类被击败而已。

人机大战还有必要吗？即将跟AlphaGo进行鏖战的柯洁当然认为有必要，他还在演讲中称有必胜的信念。

但无情的是，更长远的将来来看，机器战胜人类一定是趋势，而对于这种趋势本身，人类未来如何与之共处，可能比胜负本身更为关键。

是时候谈论下未来了。

△  德扑人机大战现场迎战冷扑大师的朱亚希

对于这种未来，海南德扑人机大战现场，有人表态亦师亦友。朱亚希认为共处的方式可能是始终保持高水准的对手和“教练”。作为此次龙之队中的唯一女将，经过5天比赛，她觉得人工智能会是以后帮助她提升战力的好教练。

此前，朱亚希在人类德扑比赛中战绩不俗，但在冷扑大师的比赛中却没占到太多优势，不过她认为这也可以带来能力上的提升，特别是人工智能还没有风格和套路可言。

不过作为爱好者，李开复并不认为冷扑大师为代表的AI会对人类的德扑乐趣产生竞争甚至威胁。他以汽车发明作为比喻，说：“汽车发明以后，人类并没有终止赛跑比赛。”

冷扑大师的开发者Tuomas Sandholm教授还回顾了一路走来所经受的待遇。

在冷扑大师最开始被发明并名声大噪后，Tuomas Sandholm一度成为了德扑圈最不受待见的人，职业德扑选手将冷扑大师视为不可战胜的对手，并认为这是对德扑乐趣的破坏。

但在Tuomas Sandholm看来，目前在线进行的德扑游戏中，已经有了专业的机器程序在通过和人类比赛进行牟利，而冷扑大师的出现，则可以帮助人类对“参赛选手”进行验明正身。

不仅如此，在行业标准的建立方面，Tuomas Sandholm也认为冷扑大师可以发挥特长。

此前，德扑领域并无行业排名和标准可言，一般是一个比赛决出胜负和荣誉，但并没有其他竞技体育一样的排名体系，而冷扑大师则正好可以作为一个参照物，帮助这个游戏建立起标准。

然而对于把人工智能喊得最响的李开复来说，最核心最重要的还是尽快把人工智能应用到商业场景中。他呼吁既然AlphaGo和冷扑大师，已经让机器在游戏领域的“不可战胜”不再有悬念，那不如把更多的精力投入到人工智能的商业应用层面。

“以后我们应该关注商业领域的人工智能，在金融、医疗、教育等领域产生的商业价值，让世界变得更加美好。”李开复说。

其中谈到的金融、医疗也是李开复最为看好的应用领域，特别是金融，李开复旗下的创新工场已经投资了不少“金融数据+人工智能”的公司，其中一家名为“用钱宝”的公司，可以实现从8秒极速批贷放贷，已经在小额贷款领域开拓出商业路径。

李开复认为，金融原本就是人类发明的数据游戏，和人工智能有天然结合的优势，而且相较于人类而言，机器的优势再明显不过了：没有任何人类可以做到8秒速度的放贷，而这对于机器简单又准确。

此外，在医疗领域，李开复认为机器很容易在短时间内学成“资深名医”，把人类需要言传身教的数十年临床经验在一晚上学到手。不过李开复表示，未来5-10年，医生像基金经理一样被直接替代的可能性不大，机器会作为非常优秀的“助手”出现。

李开复还再次强调了人工智能时代的挑战，至少会有50%的人类工作被机器替代，他重点提醒还在通过传统观念为孩子制定教育计划的家长：金融、医生等都不再是好的职业选择了。

实际上，就在德扑人机大战现场，还有金融相关的从业者表示，他们正在把人工智能和证券投资相结合，实现人人可用的投资理财智能工具。

戴杰是来自上海的多年金融从业者，去年开始正在母公司的授意下成立一家“人工智能+金融”的子公司，核心方式即利用机器算法更快更全地感知投资信息，并且利用多因子模型帮助用户实现合理投资配置。

戴杰告诉新浪科技，在2015年股灾之后，母公司中融信托开始寻求寻求通过机器算法，来对证券市场上的未完全信息、隐藏信息等进行分析，而这也正是冷扑大师为代表的机器程序的价值所在。

最后他们开发出了一款名为多彩基金管家的工具应用，核心是能够在相对稳定的公募市场，帮助小白用户智能建仓、止损，并通过数据模型秒级别感知市场信息。

戴杰此前是TMT出身，但之前并没有机器算法方面的从业经验，于是他还专门从美国挖来了算法团队。他透露这方面的人才现在正遭遇严重哄抢，然而对于机器起到的作用和产生的价值来看，创造的价值要远远大于成本本身。