“智胜”之后：AI探索奇妙未来

5月27日，2017乌镇围棋人机大赛第三场落下帷幕，AlphaGo以3：0毫无悬念地完胜世界排名第一的围棋手柯洁。

为向AlphaGo在围棋领域所取得的巨大成就致意，中国围棋协会向AlphaGo授予中国职业九段称号。“棋圣”聂卫平表示：“AlphaGo的水平相当于职业围棋二十段。”

AlphaGo从诞生至今，横扫棋盘，向全人类展示了AI（人工智能）的魅力和强大，也引发了人类关于人工智能可以做些什么的讨论。

在双方对战的前夜，柯洁在微博上表示，“无论输赢，这都将是我与人工智能最后的三盘对局。”令人意外的是，AlphaGo在战胜柯洁后选择转身离开，这也是它与人类棋手的最后三盘对弈。

AlphaGo之父哈萨比斯宣布：“比賽聚集了围棋起源地最优秀的棋手参与，是AlphaGo作为一个竞赛系统能对弈的最高级别对手。因此，本次中国乌镇围棋峰会是AlphaGo参加的最后对弈比赛。以后它和人类将以其他形式互动，回馈人类。”

在电竞领域，AlphaGo又顶着外界的质疑上路了。

去年，DeepMind就已经宣布《星际争霸2》将会是AlphaGo想要征服的下一个目标。去年11月，DeepMind还曾与暴雪娱乐公司联手打造一款免费的API（应用程度编程接口），来帮助研究人员测试《星际争霸2》人工智能算法。

此外，AlphaGo的研发团队将把精力放到其他重大挑战中，研发出高级通用算法，为科学家们解决最复杂的问题提供帮助，包括找到新的疾病治疗方法、显著降低能源消耗、发明革命性的新材料等。“如果人工智能能在上述领域发现新的知识和策略，那在这些领域的突破将十分可观。我们已经迫不及待地想看到这一切的发生。”哈萨比斯说。

不过哈萨比斯也坦言，围绕AlphaGo背后的技术包括图像处理、大数据分析等，这些技术目前在其他领域的使用还在早期探索阶段，但他们的目标是实现人工智能科学家或人工智能辅助科学。

“虽然AlphaGo屡次战胜围棋大师，但目前深度学习人工智能技术还远不能与人脑相比。”类脑智能技术及应用国家工程实验室主任、中国科大信息学院执行院长吴枫教授指出，现有的科研水平对人大脑的认识只有百分之几。人脑经过数百万年进化，具有超强的智能和超高的稳定性。如果能探明并掌握人脑运行的机理与规律，对人工智能的发展有极大推动作用。

“现在的深度学习人工智能是人工智能的一个重要发展方向。”吴枫介绍，近年来，深度学习人工智能取得了很多的成就，但也具有很多局限性——深度学习需要大量的数据和限定应用场景的学习，一旦数据量不够充分或者应用场景变数太多，就无法表现出令人满意的性能。

“比如，在《星际争霸2》游戏比赛中，人工智能至今无法达到最低级别的专业选手水平。”吴枫说，相比于“完全信息博弈”的围棋，《星际争霸2》作为一款实时类策略类游戏，玩家要根据不完全的信息评估并及时作出一系列策略实施。

“能耗过高也是一个重大缺陷。”在吴枫看来，人脑是自然界进化的高级智能产物，具有强大的新环境适应能力、新信息与新技能自动获取能力、复杂环境下稳定有效的决策能力和低功耗的复杂任务处理能力等。而人工智能采用的主流GPU服务器能耗通常则高达几千瓦。

“人工智能和所有强大的新技术一样，在伦理和责任的约束中造福人类。”哈萨比斯说。这意味着人工智能应该是应用于科学、制药等领域，而不是应用于研发武器、战争上。此外，人工智能不能只为少数几家公司使用，而是要为全人类所共享。

浙江大学管理学院教授汪蕾的观点和哈萨比斯如出一辙。在汪蕾看来，随着技术发展、科技进步，人工智能的应用领域会更加宽广。在那些需要依赖于大量信息、数据以及环境是动态变化的领域，需要人脑处理各种信息来研判、决策、博弈以及竞争的地方，人工智能都有可能得到应用。

汪蕾认为，人工智能在更多领域的成功应用，依赖于对大脑的彻底解读，而这还有相当漫长的路要走。

“人工智能是一个用算法来模拟人脑的探索过程，它的发展取决于人们对人脑的认识深度。”浙江大学管理学院副教授王小毅说，目前对人脑的了解还处于初期阶段。19世纪对人脑的研究还属于哲学范畴，现在借助脑感知技术，既可以在分子层面理解神经元的活动，也可以在采集海量人群的脑电波数据。

王小毅介绍，各国在继基因研究之后，纷纷将重点集中于脑研究，美国早在2013年就发布“脑计划”，欧盟和日本也在2013年、2014年相继发布各自的“脑计划”，近年来更是逐渐从脑的病理研究转为脑机制与人工智能的结合研究上。今年，人工智能首次被写入我国政府工作报告，我国也即将启动“中国脑计划”，发展脑科学与类脑人工智能。（本刊综合）※