4月10日，谷歌在中国棋院召开了一场受到全世界关注的发布会，宣布AlphaGo要来中国与顶级围棋选手柯洁对战了。
刚满20岁的柯洁是围棋界的一个传奇：他曾是世界上最年轻的围棋三冠王，目前还是目前排名世界第一的职业围棋九段选手。但今年1月份，这位被认为是地球上最强的围棋手在与化身Master的AlphaGo2.0的对弈中吃过败仗。对于这次比赛，不少人都高呼“没有悬念”，几乎一边倒地认为AlphaGo会取得胜利。就连柯洁本人都说，要抱以“必胜的心态，必死的信念”。
回顾人机大战的历史，大致有三个里程碑似的事件。人工智能在三个不同的领域击败了人类，也使得人类对其产生了复杂的情感：一方面惊喜于其超凡的智慧，一方面又因此对它产生了畏惧。
第一件事是“深蓝”在国际象棋比赛中击败世界排名第一的选手。美国IBM公司生产的“深蓝”是一台超级国际象棋电脑，重1270公斤，有32个大脑（微处理器），每秒钟可以计算2亿步。"深蓝”输入了一百多年来优秀棋手的对局两百多万局。1997 年 5 月 11 日，计算机在正常时限的比赛中首次击败了等级分排名世界第一的棋手。加里·卡斯帕罗夫以 2.5:3.5 （1胜2负3平）输给 IBM 的计算机程序 “深蓝”。这可以说是人机之战的历史性的一天。
第二个事件便是大家熟悉的AlphaGo在与人类的围棋大战中取得胜利了。2016年3月，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司开发围棋人工智能程序AlphaGo与围棋世界冠军、职业九段选手李世石进行人机大战，并以4:1的总比分获胜；2016年末2017年初，该程序在中国棋类网站上以Master为注册帐号与中日韩数十位围棋高手进行快棋对决，连续60局无一败绩。不少职业围棋手认为，阿尔法围棋的棋力已经达到甚至超过围棋职业九段水平。AlphaGo也曾在世界职业围棋排名中占据第一的位置。
前不久，扑克成为了人工智能攻下的又一座“城池”。2017年1月11日至1月30日，美国卡耐基梅隆大学开发的人工智能Libratus与4名人类顶尖德州扑克选手之间的“人机大战”在美国匹兹堡进行，最终人工智能取得胜利。扑克是典型的不完美信息博弈游戏，也是人工智能面临的长期挑战。外国科学家宣布，机器已经在一对一的无限注德州扑克中赢过人类。前两天，中国龙之队也输给了AI冷扑大师。
无疑，AI已经被绝大多数商业巨头视作下一个风口，那么大佬们是怎么看待人工智能的呢？
李彦宏认为人工智能的发展可能有三个阶段：弱人工智能、强人工智能、超人工智能。而目前所有的人工智能技术，不管多先进，都属于弱人工智能，只能在某一个领域做得跟人差不多，而不能超越人类。对于目前存在的“人工智能威胁论”，李彦宏表示乐观。在他看来，人工智能永远不会到那一步，很可能连强人工智能都到不了。未来，机器可以无限接近人的能力，但是永远无法超越人的能力。
马化腾认为AlphaGo的出现极大扩展了人类的认知范围和对人工智能的理解。就像在金融、医疗、无人驾驶领域的模拟测试一样，研究这一过程本身会给人类带来大量的经验和理论。人工智能只是一个新技术和工具，它会结合在所有领域，通过大数据，提升各个行业发展，绝对不会因为人工智能来了，移动互联网就毁掉了。
对于AlphaGo在围棋领域战胜人类选手，马云表示，只能说“So TM what？”。他认为机器未来在计算能力上超过人类，这不算什么，机器要做到人类无法做的事情，才是真正有价值。马云认为，过去我们把人变成了机器，未来100年我们将会把机器变成人，而这个“人”跟我们想象的“人”不一样，人类要多花点时间在机器智能上，让机器成为人的合作伙伴，而不是竞争对手。
针对未来人工智能是否会导致大批失业的问题，雷军认为这是“杞人忧天”。在他看来，每一次技术革命革掉了一些落后的东西，但是又新增了大量的新的工作机会。他认为在未来两三年，各个领域都需要快速地引入人工智能环节。人工智能将掀起未来十年最重要的技术革命。人工智能会像互联网一样成为社会的基本要素。
围棋等领域的失守，会不会意味着人工智能还将在其他层面上继续碾压人类？传统认为人工智能不可能完成的任务是否也都将被逐一打破？到最后,人类是会进入人工智能制造的乌托邦,还是被人工智能淘汰？这些问题随着AI技术的进一步发展，也成了许多人迫切关心的事情。
在回答这个问题之前，需要先总结一下目前人工智能的特点：
乍一看，AI无敌，但细细想来人工智能却有自身的弱点，并非“完美”的存在。它是某一领域的专家，却很可能对别的领域一窍不通。它专注，却没有创新的欲望和建设的责任感。再以AlphaGo为例。围棋规则明确、棋局定义清晰、棋盘空间有限。AlphaGo做到的，只是记下海量的布局与布局之间的映射关系。它使出的那些奇怪新招数，也是一种“类推”，而不是“创新”。人工智能更多的是在“模仿”和“计算”，在需要“临时决策”时，就无能为力了。
此外，人工智能还面临着一些挑战。人工智能进一步拓展的首要挑战就是数据不足的问题。人工智能建立在海量数据基础之上，必须通过大数据训练，来优化算法模型。在此过程中，需要剔除数据中的噪音、垃圾信息，获取优质且带有标签的数据，这就涉及无监督式学习或者半监督式学习。另一大挑战在于深度学习的推广和场景迁移能力不足，每个领域的数据都需要重新收集、标准和再训练，很难进行跨领域推广。这些挑战也是人工智能工业界和学术界急需突破的问题。
最后再回顾一下“深蓝”。“深蓝”在上世纪九十年代就已经战胜了世界上最顶尖的国际象棋选手。但是国际象棋这个比赛非但没有“绝后”，还由于与机器对弈的高效和低门槛，让这项运动的参与人数，比赛数量和选手水平，都不断刷新历史之最。人工智能使得人们进一步完善游戏规则、提升自我水平。强大的机器并没有颠覆人类，而是被人类利用，摇身一变成为一个具有“特异功能”的好帮手，它很专业，具备人类思维不具备的强大功能，但没有就此“替代”人类，也没有削弱人类的智慧。这种新型的协作方式让竞技的趣味性增加了不少，还让人类的思维升级。
人工智能最大的价值就在于和人类思考方式的差异性。扩大人类探索未知的广度才是人工智能的意义所在。人工智能的存在，与人类是辅助关系，而非对抗性的“击败”甚至是“消灭”。人工智能的真正作用是激发人类更深层次的潜能，思考和异类智能的协作方式，让人类从部分事物中解放出来，投入进一步的创新。
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作者：周碧莹
编辑：邵琦
