人工智能专家：“阿法狗”完胜不代表“人工智能超越人类智能”

【博闻社】3月9日，在一场全球关注的“人机世纪大战”中，谷歌计算机系统AlphaGo战胜韩国棋手李世石。3月10日下午，虽然AlphaGo多次下出“业余级别”的棋，但李世石还是输掉了第二场“人机大战”，人类0比2落后人工智能。中科院自动化所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃说，如果不放水，机器很可能以5：0战胜人类。

这是人类再一次输给机器。早在1997年，IBM的“深蓝”战胜卡斯帕罗夫。但“深蓝”的技术用在围棋上却没什么效果。围棋被认为是人类发明的最复杂、最美的游戏，每个回合有250种可能，每一种可能中又有250种可能。目前，AlphaGO自我学习演绎的对局数达到了3000万局。王飞跃说，相比而言，国际象棋的规则比较简单，搜索空间较小，依靠硬件的暴力搜索即可支撑国际象棋上的人机对决。但围棋的下法比宇宙原子数量还要多，它本身具有很高的不确定性、多样性和复杂性，搜索空间很大。但是随着落子数量的增加，获取信息增加，搜索空间逐渐减小，机器的决策也随时加速。围棋的复杂性决定计算机不仅需要计算的人工智能，它还需要随对手的策略变化而变化，不断学习改进自己。

这就是谷歌和Facebook要解决这个难题的原因。AlphaGo最初由DeepMind研发。谷歌在2014年花4亿美元收购了这家机构。DeepMind专门从事深度学习和强化学习研究，这些技术能让机器自己进行大量学习。

王飞跃认为，AlphaGo的高明之处就在于它搭建起独特的搜索方式和算法，具备识别判断不同情况的能力，并能实时根据对手策略，不断学习和改进自己的行为。AlphaGo系统配置了具有 1200 核的超级计算机，计算能力比300台高配置电脑之和还高出很多。

因此，即便AlphaGo与李世石比赛时，它依然处在学习当中。“开始的时候机器对人的策略还不太适应，但是走得越多，获得的有效信息越多，但搜索空间却越来越小，机器开始发挥它巨大的搜索和计算优势，而人类在信息处理上的劣势反而更加明显。”王飞跃解释说。

“一切规则清晰的游戏，计算机永远都要赢过人类。”王飞跃说，在没有明确规则和未知的领域，计算机永远难以超越人类。因此，王飞跃对于此次比赛与“人工智能超越人类智能”的担忧“没有半毛钱关系”。

不少网友赞成专家意见：

这个和人工智能确实没关系，只是一个计算逻辑问题，其实这个编写思路任何一个程序员都具有。剩下的只是完善，优化计算，怎样最高效高速利用硬件的优化问题。

计算机运行的速度越来越快能把每一步棋可能的后果及其之后若干步的后果计算的清清楚楚并选择一个最优方案，但这只能说明是计算机软硬件技术上的进步，跟人工智能真的没多大关系。人工智能侧重的是计算机的自主意识层面，而阿尔法显然没有涉及到这一点，它只是一个灌输了一套高级算法的计算机。

我叫李世石，我是一名来自韩国的棋手，今天早上出门前我在网上各大投注点用尽家财下了巨额赌注买我自己输，我想，这就是人类比人工智能强的地方。

围棋也输了，看来挽回人类颜面的重任要落在麻将身上了。