一、AlphaGo其實(shí)只是弱人工智能
AlphaGo的技術(shù)細節在今年《自然》雜志上詳細公布過(guò)，我們細細研究一下，就會(huì )發(fā)現AlphaGo的原理其實(shí)非常簡(jiǎn)單。
AlphaGo利用深度學(xué)習學(xué)習人類(lèi)棋譜，模擬人類(lèi)來(lái)選擇幾個(gè)優(yōu)勢點(diǎn)，然后通過(guò)蒙特卡羅樹(shù)搜索，窮舉計算這幾個(gè)點(diǎn)勝率，從中優(yōu)選。本質(zhì)上來(lái)說(shuō)，它還是搜索求解，而且是在非常固定的規則與模式下進(jìn)行。
它所用到的GPU通用計算，分布式計算，深度學(xué)習，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，蒙特卡羅樹(shù)搜索都不是新技術(shù)。只是把這些技術(shù)用到圍棋上并投入大量資源是首次。
按照人工智能的分類(lèi)，AlphaGo還屬于弱人工智能Artificial Narrow Intelligence(ANI)。
弱人工智能是只能擅長(cháng)于單個(gè)方面的人工智能，規則是封閉的。AlphaGo的判斷可以用于圍棋，達到很高的水平，它要下象棋也能達到很高的水平，但是就要從頭再搞一套象棋的軟硬件，它在圍棋的深度學(xué)習無(wú)法通用于其他領(lǐng)域。
按照人工智能的分類(lèi)，還有強人工智能Artificial General Intelligence(AGI)
強人工智能是指在各方面都能和人類(lèi)比肩的人工智能，人類(lèi)能做的腦力活動(dòng)它都能做。它沒(méi)有既定規則和領(lǐng)域，是開(kāi)放式的。
我們現在看到的各種幻想其實(shí)是強人工智能超越人類(lèi)的高級階段，AlphaGo作為弱人工智能，層次還相去甚遠。
二、強人工智能是什么樣子?
AlphaGo在圍棋很強大，但是圍棋是一個(gè)固定規則，有明確輸贏(yíng)判斷的游戲，圍棋棋盤(pán)不會(huì )扔進(jìn)一個(gè)象棋棋子。而強人工智能要面對的是真實(shí)的世界，它所面對的規則是開(kāi)放式的。
我們看一下李彥宏演示百度強人工智能的例子。
在百度大會(huì )上，李彥宏展示了度秘的多輪對話(huà)的人工智能。李彥宏詢(xún)問(wèn)度秘度身份，問(wèn)它來(lái)自哪，能做什么，最后還讓度秘訂了兩杯咖啡。
在這一組多輪對話(huà)中，李彥宏的問(wèn)話(huà)是隨機的，可能說(shuō)各種問(wèn)題，沒(méi)有既定的規則。而度秘的人工智能首先要采集李彥宏的語(yǔ)音，然后把李彥宏的語(yǔ)音拆分成詞，識別詞意，然后識別李彥宏的語(yǔ)意，通過(guò)人工智能作出回答，最后把回答組織成句子，用語(yǔ)音說(shuō)出來(lái)。
李彥宏的話(huà)是開(kāi)放式的，而且有前言后語(yǔ)，針對這種環(huán)境的就是強人工智能。看起來(lái)這組對話(huà)只是小朋友的智力水平，而實(shí)際難度遠遠高于A(yíng)lphaGo結合深度學(xué)習與蒙特卡羅樹(shù)搜索的弱人工智能。
百度很熱衷于展示自己在強人工智能上的成績(jì)，在2015年聯(lián)想大會(huì )上，李彥宏還演示過(guò)一次識圖對話(huà)。
李彥宏打開(kāi)一張費德勒穿藍色T恤打網(wǎng)球的圖，問(wèn)AI。
“他在做什么?”“他的衣服是什么顏色的?”“他手里拿著(zhù)什么?”而AI像人類(lèi)一樣應答無(wú)誤。
這組對話(huà)除了前面例子中開(kāi)放語(yǔ)言的強人工智能，還有一組圖片識別的強人工智能，強人工智能不知道自己看的是什么圖片，但是它經(jīng)過(guò)深度學(xué)習看過(guò)千億張圖片學(xué)習后，可以認出顏色，物體，動(dòng)作。
這個(gè)看似小孩能完成的舉動(dòng)，難度也遠超AlphaGo。圖片沒(méi)有既定規則，開(kāi)放中學(xué)習尋找規律，遠不是深度學(xué)習與樹(shù)搜索能解決的問(wèn)題。
其實(shí)，谷歌也在研發(fā)強人工智能，它和百度一樣去參加國際評測FDDB與LFW(成績(jì)還輸給了百度)。谷歌知道AlphaGo看似酷炫，但是只是可以作作大廣告，而人類(lèi)真正的未在在強人工智能這個(gè)方向。
三、AlphaGo距離顛覆人類(lèi)非常遙遠
科學(xué)與常識往往是違背的，AlphaGo贏(yíng)了圍棋看似開(kāi)啟了新時(shí)代，但是其真實(shí)意義類(lèi)更似于計算器贏(yíng)了人類(lèi)口算，是單一領(lǐng)域的智能超越人類(lèi)。只是圍棋的難度遠高于象棋，從1997年的深藍到2016年到AlphaGo，人類(lèi)因為更大的棋盤(pán)等了接近20年。
而AlphaGo放到人工智能科學(xué)到角度看，只是計算能力很強的弱雞，其高度遠不如百度達到3、4歲小孩智力的強人工智能。
弱人工智能只能在一些領(lǐng)域幫助人類(lèi)，而當強人工智能未來(lái)發(fā)展到成人水平，人類(lèi)當所有勞動(dòng)就有可能被完全替代。那個(gè)時(shí)候人類(lèi)就可以享受而不用辛勞了。
而當強人工智能完全超過(guò)人類(lèi)以后，人類(lèi)才需要擔心機器會(huì )不會(huì )背叛人類(lèi)的問(wèn)題，那還是非常非常遙遠的事情。
所以，AlphaGo只是強大的弱雞，我們無(wú)須過(guò)于擔心。
