从AlphaGo参加竞赛初探计算机系统的发展

文/曹远东

从AlphaGo参加竞赛初探计算机系统的发展

文/曹远东

本文通过探讨AlphaGo人工智能机器人参加围棋竞赛带给计算机系统发展的启示，介绍了现代计算机系统结构框架以及算法在实现人工智能中起的作用，同时进一步探究了计算机系统可能的发展方向。

AlphaGo；计算机；发展方向

2016年3月9日，一场别开生面的围棋“五番棋”对决在韩国首尔拉开了帷幕。它之所以别开生面，不仅仅因为出战的选手是上一年的世界冠军李世石，更特殊的是他的对手，一台名为AlphaGo的人工智能机器人。这场“人机对决”在万众期待中开始，留给世人一个充满惊喜与热议的结局，AlphaGo以4：1的总比分完胜人类围棋世界冠军。

2016年底，一个名为“Master”的账号横扫了几个知名围棋对战平台，接连取胜包括柯洁、朴廷桓、古力在内的多名世界顶级选手。2017年1月4日，代“Master”账号执子的黄士杰博士宣布其真实身份正是AlphaGo，围棋界和科技界再次引来热议。

本文抛开围棋层面，初步探讨AlphaGo带给计算机系统发展的启示，进一步探究其可能的发展方向。

一、“图灵机”与现代计算机

现代计算机理论最早是由英国数学家艾伦·图灵提出，他证明了“可计算理论”，指出可以在预先确定的时间和步骤内完成具体可执行的计算，并以此提出“图灵机”模型。“图灵机”模型可以想象是一种抽象的机器，由一条负责存储的纸带和一个负责运算、指令的控制器组成。它表明了一种有限状态机之间的转换关系，图灵机的下一个状态由纸带内容（数据）和当前状态、当前命令共同决定，因此图灵机的运行是可确定的并可重现的。

现代计算机系统结构框架主要是“冯·诺依曼”结构，它是由冯·诺依曼等人对于“图灵机”理论模型的物理实现。该结构的核心是存储器（纸带）和CPU（运算器+控制器），并加入输入设备、输出设备共同构成计算机系统。这就是我们现在使用的计算机组成，从1946年第一台电子计算机沿用至今。

在这段时间，电子计算机的发展进化主要集中在硬件层面上，控制器的逻辑元件从真空电子管、晶体管、集成电路发展到现在的大规模集成电路甚至超大规模集成电路；存储器也从磁带、磁芯、磁鼓发展到现在各种各样高性能的磁盘。

计算机软件系统则是随着计算机的推广应用而逐步发展，使得使用者们无需再关注硬件层面不断抛出的错误，转向利用计算机的计算能力从事科学计算、事务处理等方面的工作。操作系统、编译器以及一些高级程序语言相继被开发设计出来，其中操作系统与编译器是高级语言与硬件的机器语言的连接系统，而高级语言负责利用计算机存储器与运算器资源实现“图灵机”的功能。计算机应用开发者们进一步解放出来，利用高级语言（C、Java等）从事应用程序的开发，其中算法则是其高级语言得以进一步向人工智能发展的关键。

二、算法：计算机的另一面

依然是艾伦·图灵，他从“图灵机”模型进一步思考，从事计算机软件的研究工作，为后来的人工智能科学提供了开创性的构思。他提出了著名的“图灵测试”，判断机器是否能够思维，指出如果第三者无法辨别人类与人工智能机器反应的差别，则可以论断该机器具备人工智能。

算法是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列清晰指令，其目的是使得计算机能够在给定的输入下经过有限次状态转移得到确定的输出。早期的算法一般是从数学问题凝练而来，是计算机预先确定的时间和步骤完成相关工作指令的逻辑步骤，此外它还可以在高级语言层面抽象，表示一种更为广泛的概念。

计算机算法最为核心的部分包括加法运算法和排序、比较算法，以至于其他衍生的算法都可以用这两种算法推导实现。一般而言，这些算法都是计算机人员预先编译实现完成的，当需要更改时要对算法语言重新加工。这就需要算法编写者预先想到所有可能的输入以便得到相应的输出，这对于人类设计者几乎是一件不可能完成的任务，并且该算法也只能仅仅表达算法设计者对于问题的答案。“图灵测试”是否可行在这一层面上是几乎没法实现的，特别是涉及到人机交互时，人类是很容易通过对系统的多次输入判别出对方是人类还是机器。

为此，算法开发者们借鉴了人类自身，提出了神经网络、遗传算法、各种分类聚类算法甚至现在热门的机器学习、深度学习等等。以AlphaGo为例，它使用的算法主要是卷积神经网络与深度学习算法，通过对围棋棋面提取局部特征，从而缩小了下N步预测的范围，减少了多层次最优化函数的计算量，从而使得计算机可以在规定的时间内做出应对。相比于1997年击败国际象棋世界冠军的IBM机器人“深蓝”，AlphaGo不再使用暴力算法强行计算每一步的可能，转而模拟人类求出局部对于全局的最优解，这是在有限计算资源下的一个突破。

三、发展趋势

计算机系统科学经过七十多年来的发展已经成为一门系统性、交叉性的学科，当前计算机系统还将从软件系统和硬件系统两方面的提升。

量子计算机的提出是基于量子力学的量子信息技术与量子算法的延伸，它是最有可能颠覆当前计算机体系结构的一种方式，同时涉及硬件与算法两个方面。目前，清华大学姚期智院士带领的量子信息团队着眼于计算理论及其在密码学和量子计算中的应用，取得一系列瞩目的成绩。量子计算机不再局限于传统的二进制系统，此外还将解决计算机能耗问题。

人工智能算法是从算法角度让机器趋近于人类的思考逻辑。而目前的算法仍然是分步基于监督式分类的数据挖掘算法，其性能仍然受制于计算机系统的运算能力。它在确定性的环境或场景下可以实现较高的准确性和效率，对于如围棋、翻译等，更多不确定性的场景如时间序列预测、人机交互等需要更多研究。

我们也相信，随着人类不断攀登科学的高峰，也会有更多新技术、新思路的涌现，计算机系统会朝着更加智能化、多样化、精密化的方向不断发展。

（作者单位：北京精华学校）

[1]托马斯·科曼等.算法导论[M].高等教育出版社，2002

[2]唐朔飞.计算机组成原理[M].高等教育出版社，2000.

[3]冯·诺依曼.计算机与人脑[M].商务印书馆，1965

[4]安德鲁·霍奇斯，艾伦·图灵传[M].湖南科学技术出版社，2012.

[5]周志华.机器学习[M].清华大学出版社，2016.