科普贴：扒一扒人工智能到底有多厉害

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中新网3月9日电 在刚刚结束的围棋人机大战中，AlphaGo机器人在与韩国顶尖高手李世石之间的五番棋第一战中取胜，总比分1-0落后。这是AlphaGo机器人去年战胜欧洲围棋冠军后在人机大战中的又一次胜利。

可以预见，这场世纪大战之后，人类被计算机碾压、人工智能时代来临、人类治理骄傲即将崩塌……这些说法充斥着朋友圈与各大新闻频道。

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多年以来，人机大战从来没停止过，人工智能一直在各个领域不停地向人类发起挑战。1997年，IBM的超级电脑“深蓝”击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，深蓝也成为击败人类的最知名的人工智能。不过马上就不是了，因为AlphaGo准备在更难的围棋领域，击败人类！

众所周知，围棋的规则与胜负条件足够复杂，其估值函数非常不平滑，差一个子盘面就可能天翻地覆，同时状态空间大，也没有全局的结构。

说的再简单一些，我们都知道国际象棋有着明确的兑子价值：

后——10分

车——5分

象——3分

马——3分

兵——1分

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图：国际象棋算法的搜索树

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图：围棋算法的搜索树

围棋复杂度超过宇宙原子总数：围棋棋盘横竖各有19条线，共有361个落子点，双方交替落子，这意味着围棋总共可能有10^171(1后面有171个零)种可能性。这个数字到底有多大，你可能没有感觉。我们可以告诉你，宇宙中的原子总数是10^80(1后面80个零)，即使穷尽整个宇宙的物质也不能存下围棋的所有可能性。

而且在围棋中，我们很难量化每一子的价值；遑论对弈过程中还需要符合“打劫”的游戏规则，并通过挤、拆、逼、封等手段获取优势，其难度远高于其它项目。因此，棋类游戏中，围棋成为了计算机唯一一道未能攻破的防线。

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那么守护人类智力的重任，就交给你了！

不过围棋与IT界似乎都相信，即便这次AlphaGo跪了，电脑也迟早是会在围棋等全部博弈类游戏上赢过顶尖的人类选手。

因为人工智能技术已经迎来了一个新的突破——深度学习技术。

AlphaGo比此前国际象棋人工智能复杂的点在于：它基于深度学习进行估值和走棋。而近几年深度学习最大的突破之处，就是深度学习不需要人来设计算法“找特征”；只通过大量原始数据和标签的对比，程序便可以自动找特征，并且并不比人差。

那这和下围棋有什么关系？！先别急，围棋虽说是“千古无同局”，但在局部及开局还是有很多相似或者相同的模式会反复出现，人工智能需要寻找并记录的，就是这其中的特征、以及每一步之间的规律。之后，人工智能将深度学习的找特征，与蒙特卡洛搜索树相结合……

等等，蒙特卡洛搜索树(MCTS)又是什么鬼？科幻爱好者对这个应该词语并不陌生，老刘的《三体》里也曾出现过。说得简单一些，就是一种通过大量采样获取最优解的方法；体现在围棋中，就是运用了蒙特卡洛搜索树的人工智能，能够看到更多步以后的局势，不会为了眼前的利益而舍弃大局。对于机器来说，这几乎是智的飞跃。

但《三体》里也曾表示，在样本过多的情况下，蒙特卡洛搜索树耗时过长，往往需要以年作为时间单位。因此，快速、精准发现特征的深度学习技术，成为其最好拍档。于是，蒙特卡洛搜索树搭配深度学习——利用前者枚举棋路、利用后者发现特征加以分析的人工智能AlphaGo，成为了人类棋坛荣耀的最大威胁。

不只是围棋，自从人工智能不断趋向成熟，越来越多的传统领域受到了挑战。

人工智能VS专业医师

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图：沃森电脑已向医疗领域进军

例如11年在综艺节目上狂虐人类选手的超级电脑“沃森”。在面对主持人提出的各类新奇古怪的问题时，沃森不仅能在第一时间给出正确答案，还能主动忽略自己不擅长的问题。据说，沃森储存了数百万的文档资料，包括字典、百科全书、新闻、文学等，其硬件配置可以使它每秒处理500GB的数据，相当于每秒阅读100万本书。

如今沃森被运用于医疗服务、咨询等领域，能够给患者提供最合适的治疗方案。不论从效率还是诊断准确率来讲，人工智能都远胜过人工咨询，足以媲美专业医师。

人工智能VS顶级黑客

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图：360天眼团队在BlackHat大会上演讲

对于人工智能来说，达到专业医师的程度还不够。采用深度学习技术的360天眼系统，已经和世界最顶尖的黑客开始了博弈。去年8月，全球信息安全行业的最高盛会——世界黑帽大会BlackHat在拉斯维加斯召开。期间，该人工智能系统被搬上大会讲台，为在场的1.5万余名专业安全人士以及顶级黑客，展示深度学习与流量识别的综合应用。

虽然出现在黑客的最大party上，但天眼系统的目标却是防止黑客的攻击：基于多GPU的并行计算，建立一个模拟人类大脑的深度学习神经网络，通过网络流量识别协议及应用程序，找出云端海量数据中的APT攻击、免杀木马、新型木马等未知威胁。

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　人工智能VS男/女朋友

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图：呆萌的随身人工智能——Siri

如果说这些人工智能只让一些职业感到危机的话，那么Siri、小冰等这些语音助手的出现，就可能让男票女票面临失业了……早期的Siri相当于语音识别+搜索引擎，而如今，Siri不仅能够知道语言所代表的含义，还能给出一个或有趣或靠谱的回答，像人多过于机器。

还记得电影《Her》吗？男主人公爱上了电脑操作系统里的女声“萨曼莎”——有着一把略微沙哑的性感嗓音，并且风趣幽默、善解人意的人工智能。按照现在小冰以及Siri这些语音助手的发展速度，恐怕人工智能成为人类心灵伴侣的一天，并不会遥远了……

还有Google的无人驾驶汽车、美联社一周能写百万篇新闻的Wordsmith、facebook的虚拟助手M……各行各业的人工智能科技不胜枚举。按照比尔盖茨、霍金这些大佬的说法，我们正处于人工智能爆发的节点，接下来，将会有更多智能系数更高的系统、程序被研发出来。

“世界最好的人类棋手在压力下崩溃了。”1997年，卡斯帕罗夫被深蓝击败后如是表示。

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也许世界冠军卡斯帕罗夫最后都没能明白，击败他的并非是心理压力，而是进击的人工智能。

（2016-03-09 17:26:01）

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　　【延伸阅读】人工智能最可怕的十个用途

　　

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　　Nautilus是一台能够根据新闻文章预测未来的超级计算机。它拥有自学能力，接收了可追溯到1940年代的数百万篇文章的信息。它曾将奥萨马·本·拉登（Osama Bin Laden）定位在200公里范围之内。如今，科学家们正尝试研究它是否能够预测未来将会发生的事情。

　　

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　　机器人战士的开发是人工智能和机器人技术最可怕的潜在应用之一。尽管很多人已经转向禁止使用所谓的“机器人杀手”，但事实上，人工智能技术不久之后可能就能驱动那种机器人，这多少让人感到害怕。

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　　德州大学奥斯汀分校和耶鲁大学的研究人员使用名为“DISCERN”的神经网络来告诉其机器人系统特定的事件。为了模拟多巴胺的过量分泌和名为“超学习”（hyperlearning）的过程，他们告诉该系统尽可能地不要忘记那些事件的细节。研究结果是，该系统表现出了类似精神分裂症的症状，开始将自己代入那些事件当中：它甚至宣称对一起恐怖主义爆炸事件负责。

　　

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　　机器人和算法控制全球各地诸多的重要金融系统和政府系统（比如华尔街的交易），已经不是什么秘密了。但据路易斯维尔大学网络安全实验室负责人罗曼·扬波尔斯基（Roman Yampolskiy）称，那些系统的缺陷有可能会在经济上造成灾难性的影响

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　　在很多情况下，机器人和人工智能系统似乎都很值得信赖，很可靠——它们没什么理由去说谎或者欺骗人吧？然而，要是有人专门训练它们那么做呢？乔治亚理工学院的研究人员以松鼠和鸟类的动作来教导机器人如何欺骗别人。据称，美国军方对该类技术很有兴趣。

　　

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　　机器人以及驱动机器人的人工智能系统引发了不少伦理道德上的担忧，如人类或许可以跟机器人伴侣相爱，或者至少能够跟它性交。目前已经有公司在试图打造“性爱机器人”，不过这引发了一些人的激烈反对。

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　　智能系统科学家在瑞士展开过一项实验，他们让机器人在一片区域中寻找和争夺食物。机器人可通过发光来相互通讯，在找到食物来源之后，它们会开始关掉光照，又或者利用光照将竞争者引向食物来源以外的地方。

　　

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　　美国特定城市的警察正在试验一种人工智能算法，以预测哪些居民未来最有可能犯罪。日立公司早在2015年也公布了一款类似的系统。也许，《少数派报告》（Minority Report）电影对于未来的讲述并非毫无根据的。

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　　医疗保健是可能最能从人工智能技术获益的大行业之一。事实上，人工智能已经应用于医疗行业的多个领域，它甚至被用于帮助医生决定治疗方案。然而，万一人工智能系统遗漏了你的病历中很关键的一个细节，又或者给出了错误的建议呢？

　　

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　　普通民众对无人机的使用已经引发了诸多的争议，更不用说无人机在军事上的使用了。然而人，让人可怕的并不是人类可以操控它们，而是它们能够自动化运作。美国海军甚至已经使得地面的运输车在执行任务之前能够“自动识别目标”。想想要是机器能够自行辨别谁敌谁友，会是什么样吧。

　　（2016-03-06 11:21:03）