來源:中國科學院自動化研究所
持續一周、激動人心的人機圍棋大戰終于落地,雖然4∶1的結果比我賽前預期的5∶0有所不同,但我認為結果更加理想。
一方面,前三局昭示了現有人工智能機器特別是以深度學習為主的機器學習方法的威力,這不但是在技術上的巨大進步,更是信心層面上的巨大提升,由此將使己經過熱的人工智能之火更熱,并延續相當長的一段時間,智能技術的新“IT”時代將會更加明確。
另一方面,李世石第四局的勝利,多少可以平息“人工智能威脅人類”的擔憂,同時也緩和后起之秀擔心AlphaGo太超前的焦慮。人類棋手扳回的一局,不但顯示了AlphaGo沒有完全解決圍棋問題,其實我認為這不可能,而且與人類棋手相比,遠不到人與車比速度的水平。
在此意義上,AlphaGo只是圍棋“汽車”的開始,算是圍棋“自行車”吧,將來一定會開發出許多更好的圍棋“汽車”,像汽車制造一樣,廠家也會很多,除了谷歌,還會有臉譜、百度、阿里、騰訊等等,成了展示企業智能技術水平的廣告工具。
在科學興起之前,流行的思維定式是得到神或上帝的認可,所以在人類行事之前,需要在廟堂宗教里祈禱,得到上帝的許可才能放心,才可行事。科學興起之后,因果關系成了大家追求的目標,必須有可驗證、可解釋的科學規律才算“正果”,否則就是不“科學”。大數據出現之后,關聯關系或成流行的思維定式,迄今為止沒人能解釋深度神經網絡到底給了我什么樣的“特征空間”,但它確定給出了關聯、降低了維數,不但提高了語言、語音、圖像的識別能力,現在還在圍棋比賽中戰勝了人類的頂級棋手。
正像剛剛去世的人工智能之父馬文·明斯基(Marvin Minsky)所言:智能的訣竅就是沒有訣竅,智能的力量源自我們自己巨大的多樣性,而非任何一個完美的原理。但愿第四局就是一個注腳,AlphaGo不但不是最后的計算機圍棋程序,更不是人工智能的最高水平、唯一方法,甚至連主要方法都不是。它只是圍棋多樣性一種新形態的開始,盡管在一段時間內可能將會是一個非常重要的方法。未來的圍棋將是人機合二為一、實時互動的平行圍棋。
不久的將來,AlphaGo會走出圍棋,在醫療、金融、決策以及市場等領域大顯身手。這將會產生一個新的、巨大的行業,同時也會產生無數新的工種,成為建設“新IT”時代軟件定義的流程、工廠、城市之主力軍,他們將是農民、工人之后出現的新階層:“智員”或“知員”。大數據將成為真正的“原料”,算法將成核心構件,物聯網、云計算將是基礎設施,數字化的經驗、知識、案例將成為必需以及生產力,計算實驗或“圍棋對弈”也將成為我們日常運營或管理的新常態。