Alpha Go大胜李世石赚足了世人的眼球，被誉为机器与人类的大战，人工智能对人类的挑战从小说电影，被这场围棋赛生动具体地放在人们的眼前，引起了许多的争论和深思。

韩国律师说，Alpha Go集人类无数的围棋经验，动用数百台电脑对李世石的发招，进行了并行运算后下子，相当于围殴，这不公平。他不懂，其实谷歌只是借此来展示软件技术进步，无关公平竞赛和个体荣誉。以计算机硬件发展的速度，用单板机代替几百台电脑的能力，不过是十来年就能办到的事。人工神经网络的AI，也已成功地应用在生活中，关键是想做广告：谷歌领导着潮流。

有些评论，对AI的理解，还停留在符号主义演绎推理智能的时代，认为这机器的判断能力是程序赋予的，是把人类掌握的知识列为规则，让机器在演绎推理中有章可循，机器不过算的快，想的深，不知疲劳而已。这思路确实是上个世纪80年代前AI的主流。1981年，日本曾投入了大量的资金，开始雄心勃勃第五代计算机的研究。然而模仿人类智能的专家系统，在长达十几年探索中，人们认识到有两个根本的问题绕不过去。一是互动（Interaction）问题，符号主义的系统只能模拟人类深思熟虑的理性，机器人发展最需要的是感知、移动、互动，而不是人类最无趣的抽象思维技能。二是放大（Scaling up）问题，想象中无限美好的前景，只限于较窄一类问题的专家咨询，或小尺度游戏问题的演示；将证明过原理的设计原型，应用到实践时，各种复杂因素产生了组合爆炸。人类瞬间都能做出的判断，例如识别人脸，穿过有家具的房间，对计算机都艰难无比。所以沿着符号主义路子的AI，穷尽搜索和启发推理，可以胜任简单的棋类博弈，却难以落子“方寸之间，深不见底”的围棋。

围棋的定式和审时度势，可以归结为模式的识别和应对。这是一种“感性的”或举一反三的联想智能。从上世纪50年代初的Perceptron人工神经网络，80年代由BP算法复兴的浅层网络，到本世纪初构造具有卷积功能网络（CNN）来复合深层网络，无监督和监督的深度学习，都是通过样本的训练，以改变网络中人工神经元间的联接权重，来学习经验。这种联结主义模型产生的是一种下意识的感性智能，与符号主义的理性智能不同，你无法将知识直接输送给它，它也无法告诉你，凭借着什么特征或规则得出了具体的结论，它却像经验老道的高手，对熟悉的情况能够做出明智的判断。人工神经网络的技术，已经广泛地应用在我们的生活中。2014年Facebook，应用9层神经网络的深度学习方法，对人脸的识别率可达到97.25%，而在电话答复系统，iPad的Siri中，各种代替人力的语音辨识技术已被广泛地应用。机器在模拟视觉和听觉的辨识能力上已经非常接近于人类了。

Alpha Go的技术核心是基于神经网络的深度学习，用了3000万步的职业棋手棋谱来训练对棋势的“悟性”。这次的比赛，只不过是以轰动的形式，告诉人们联接主义AI的进展。

Alpha Go对李世石的胜利，让许多人深思后毛孔悚然。在四五十年前，专家系统的AI时代，人们曾好奇地问，计算机会比人类更聪明吗？智能机器人会反叛吗？有知识的人那时都很淡定：机器是在人类制定的规则中行事，其智慧不外是在人赋予的知识内进行逻辑推理，可以规定机器人三定律，第一法则是“机器人不得伤害人类，……”。对那时的AI可以这么想，但如今深度学习的联结主义机器，完全在模仿脑子的功能，虽然现在还需要我们帮助构建先天的联接拓扑和挑选训练的内容，实现的还只是人类智力的某项功能，离综合智能还很远，但不难想象今后具有更快速度更大容量，能够在互联网中自学的机器。令人忧虑的是，这种联结主义机器的脑子是个黑箱，它是怎么想的，知道些什么，为什么会这样想，我们都无法了解和控制。即使拆开硬件，企图分析具有亿万联结的数据也无济于事。

生物在某些智能上超越人类的很多。在辨识方面，狗的鼻子远比人灵敏，很多动物在地震前都能警觉，凶猛动物判断速度调整机体预测反应的能力，都胜过人类，我们对此欣赏而不忧虑。人造的机器，其力量速度和精确性是人类不可比拟，计算机的计算推理能力超越了人类，我们也泰然处之。这些不可怕，因为在人类的智慧面前，它们都是可控的。我们为什么这么担心AI？

圣经里说，全能的上帝创造了人类，无忧无虑无知无识地生活在伊甸园里，直至受到蛇的诱惑，吃了智慧果后知善恶，自己能够做判断，这越出上帝指导的企图，引起造物主的震怒，便成为人的原罪。今天的人类凭借着智慧发展了科技，也扮演着上帝的角色，建造伊甸园，圈养宠物，创造机器。当人造的机器拥有智慧也能独立判断，不再对人唯命是从时，我们能够在机器预埋原罪的观念，用圣经教化它们吗？西方人的忧虑来自其文化深处信念的自省：人因智慧成为万物之灵，替代了上帝主宰着世界，害怕当机器的智力超越人类时，我们将如何自处。以致于有人大声疾呼：要禁止AI的研究，它终将会奴役人类！

但这只是一元神文化孕育出的创造与驯服的思想模式。信奉绝对力量的征服。中国传统文化，深思过人与环境和谐相处之道，在那里没有全能全知的神，人也从未真正统治过世界，着眼于胜负之技只是工博弈之“术”，逆天而行不可为，而知天意则要悟其“道”。既然忧心于人类与机器智能的冲突，那就从博弈之道来看未来吧。

智能作为动物的一种本能，确是为自然竞争而进化来的。模式识别为生存博弈之所需，识别环境分辨敌我和伪装欺瞒，都是竞争中的智能，在生物识别和欺瞒的博弈中，双方都是以最小的代价争取最大的收益。在机器识别技术与客户欺瞒智力的博弈中，双方也依对手而采用恰当代价的策略。所以技术的升级是在博弈中交互变化的，道高一尺魔高一丈。

象棋围棋只是固定规则限制手段的一种博弈，在生存发展进化中，环境目标能力手段是多变的。机器能否识别任何的模式，发现其行为的规律？其实这也是人类科研的梦想。这可能吗？

感知只是事物的部分属性，所以识别只能是部分地确定，而模仿总是可能的。识别和欺瞒的对抗竞争中，智能的升级没有止境，意味着识别不总是可能。事物的规律是行为的模式，从博弈的观点，博弈的结果由局中各方的策略而定，没有一方能单独决定结果。无论是机器还是人，一旦有了自主的意志，对方就无法确定其行为，也就无法把握规律和结果。博弈总是以不对称的优势取胜，所以识别模式和掌握规律总是有限度和暂时的。

能否通过学习渐进逼近被识别的模式？这取决于它所在的博弈局势。例如对“少数者胜（minority game）”的局势，获胜的机会在于与众不同。比如说，两条平行车道哪条更挤的问题，或者股市变化的模式，若有确定的答案，局中的其他智者都据此行动，这样原来不挤的车道就变挤了，原来能获利的机会被人下套了，因此这模式就不再是对的了。对许多博弈，没有不变的取胜模式。

因此生存竞争并非仅因智力就能取胜。机器不可能因智力优势便能淘汰人类。

竞争中的博弈并不仅仅是对抗，合作往往是双赢的优势策略。识别和理性也是为合作而生的智能。对于“从众博弈”，即随大流能形成合作互利的局势，必然会出现“路径依赖”的现象。最早被传播的论断，认知或应用，即使不是最合适的，也最终会成为公认正确的模式。山间的小路是这样走出来的，网络语言是这样流行的，键盘的字母分布也是这样成为标准的。这种局势对学习最有利。实际上，有效辨识大部分事物的模式，语言的形成，人类的交流、学习和知识体系的成功，就是基于这类博弈局势上的学习效率。现在机器智能的发展与人类的需求也正是处在这种利于合作的局势。

机器智能的发展，因人类对生活舒适需求而来，如同代替体力劳作的机器发明一样不可抗拒。不难预测人工智能在各项智力活动中将逐一超越人类。奇点到来时，技术的发展将超越人类的理解能力，无法预警其发生。人们因此而恐惧。但是，我们真的已经理解自然和我们生活的环境吗？科学的发展让我们已经习惯于，用种种人为定义的概念和原理，诸如物理概念定律，经济规律，社会理论等等来构造世界的图像，其成功地解释我们观察到的现象，让我们认为真实的世界就是如此，而忽略去无数不能纳入这个图像的事实，以及我们理解能力之外的因素。因此，当机器的智能超越我们的理解时，也不足为奇，我们也很快就有能够自圆其说，来理解这个世界的理论。

也许人们担心的是未来的机器是否会奴役人类。现在的机器智能还是完全依赖于人类来发展的，其“世界观”的形成来自人类的文化的信息样本。人类的文化给予机器智能早期的教育，也将形成将来AI依赖的思想路径。机器的智能靠与人类的合作得以进化，未来的生存竞争会否陷入“囚徒困境”的博弈局面，人与智能机器的未来是陷入征服的恶斗，还是携手合作，取决于我们对机器的心态，对自身的理解和文化的传承。

据说，外星人觉得人类是汽车的奴隶，每天汽车把人吞进去，嬉戏奔跑，休息时再把人吐出来，让人给它洗刷护理，美容保养，辛劳地负责它的生育、提高、修理治疗的终生服务。

 

【说明】此文部分内容摘自我已发表过有关深度学习的专栏文章“智能的进化与博弈”，《中国计算机学会通讯》P50，114期，2015年8月。

相关专题：世纪人机大战：李世石 VS AlphaGo
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