當(dāng)機(jī)器擁有了和人一樣的直覺，它所能做的事遠(yuǎn)比下圍棋多得多 | 造就

KVic 2017-01-05

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吳韌

NovuMind（異構(gòu)智能）創(chuàng)始人兼CEO

我最早接觸人工智能是30年前，可以說見證了人工智能的發(fā)展史。我想用自己的經(jīng)歷告訴大家，人工智能已經(jīng)發(fā)展到什么程度，以及它可以怎樣改善我們的生活。

今年3月份發(fā)生了一個歷史性事件，谷歌的AlphaGo在這場世紀(jì)大戰(zhàn)中，擊敗了世界級圍棋手李世石。

比賽之初，大眾一邊倒地認(rèn)為計算機(jī)是完全沒有可能去和最頂尖的人類棋手抗衡的，但結(jié)果讓所有人大跌眼鏡。不過像我以及其他在這個領(lǐng)域深耕很多年的人知道，從2006年至今的這些年里，人工智能產(chǎn)生了多么巨大的進(jìn)步。

人類的歷史，或者說地球上生物的進(jìn)化史，實際是一個非常漫長的過程。但這一過程讓每個生物變得更加聰明，讓它能夠適應(yīng)地球的環(huán)境變化。

動物逐漸有了頭腦，有了越來越復(fù)雜的腦結(jié)構(gòu)，最后出現(xiàn)了人腦這樣一個非常精妙和強大的思維機(jī)器。這是地球物種演變數(shù)百萬年的歷史所帶來的巨大成果。

數(shù)百年前開啟的工業(yè)革命開始讓我們某些部分身體的工作可以被機(jī)器替代，并且做得更好。如果說工業(yè)革命讓人類的肢體從體力勞動中解放出來，那么上世紀(jì)計算機(jī)的發(fā)展，則代替我們做了很多耗費腦力的工作。

縱觀計算機(jī)的發(fā)展史，從算盤到計算器，再到晶體管計算機(jī)，以及現(xiàn)在人手一部的桌面電腦、智能手機(jī)，這里面其實是計算能力進(jìn)步的一個縮影。我們試圖通過提升計算能力，來讓所做的事情更加簡單、更加美好。

從很早開始，人們就開始思考，能否用電腦來進(jìn)行棋類競技？在上世紀(jì)60年代，計算機(jī)科學(xué)家們開始研究國際象棋程序，那么電腦是如何來下棋的呢？

在每一個牌面上，我們都有很多種不同的落子選擇，國際象棋有35個，中國象棋可能40到45個。打比方說，現(xiàn)在有三種選擇，我會選擇其中的第一種，走這一步后去看對手有多少種可能的應(yīng)對方式。

假設(shè)對手針對我也有三種應(yīng)對方式，那我再繼續(xù)展開看對此每一種又有多少不同的走步。

也就是說，我要選擇對我最有利的走步，對手也一定會選擇對他最有利的走步，如果我們把所有的可能性展開，如此反復(fù)，最后選擇出一個最有利的棋步，這是計算機(jī)下國際象棋的基本思路。當(dāng)然，下好國際象棋光靠這個是不行的，這就要回到計算機(jī)國際象棋的發(fā)展史。

1974年，世界上第一次國際象棋人機(jī)對抗賽，計算機(jī)程序是蘇聯(lián)的Kaissa，它每秒可以進(jìn)行500步棋的計算；到了1997年，深藍(lán)可以每秒鐘走兩億步棋。

由此可以看到計算機(jī)的運算能力在這20多年間得到了多么巨大的提升。當(dāng)然大家也知道，在1997年的這個歷史性時刻，深藍(lán)擊敗了蘇聯(lián)歷史上最著名最有天賦的國際象棋棋王——卡斯帕羅夫。

這個例子實際上最深刻地告訴世界，計算機(jī)在國際象棋這個人類引以為傲的智力游戲中，已經(jīng)超越了人類變成了世界的最強者，告訴了我們?nèi)斯ぶ悄芤呀?jīng)發(fā)展到了一個什么樣的境界。

計算機(jī)已經(jīng)可以把人類左腦的一個重要屬性——Calculation（計算）能力完美地重現(xiàn)，這是人類歷史和計算機(jī)科學(xué)歷史上一個重要的里程碑。

既然計算機(jī)國際象棋已經(jīng)擊敗了世界冠軍，我們能否推而廣之來做其他更復(fù)雜的人類智能活動？比如，我們可不可以用它來下圍棋？

我剛才說過，國際象棋在每一個局面有35到40種選擇，但圍棋不同的是它的一個棋面可能有多達(dá)300種不同的選擇。把國際象棋和圍棋的運算步數(shù)寫成數(shù)字，就是10的50次方和10的170次方之間的區(qū)別。

對大家來說，這也許只是兩個冰冷的數(shù)字。我舉一個例子，我們宇宙中所有原子的數(shù)目只不過是10的80次方，尚且遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于圍棋的變化量。也就是說，沿用國際象棋單靠計算和演繹的做法，實際上沒有辦法把圍棋程序做得更好。

國際象棋所采用的暴力計算、暴力推理的方法，并不能夠重現(xiàn)人類其他方面能夠展現(xiàn)出來的智能，比如下圍棋。

為什么人類可以下好圍棋？究竟是什么原因讓我們面對一個如此復(fù)雜的智能游戲，能做到心中有數(shù)，并且非常漂亮地走步？愛因斯坦說過，真正有價值的東西就是直覺。

直覺是人類智能中大家覺得通過計算機(jī)不可重現(xiàn)的高級能力，一個人類棋手可以給予對手的最高的榮譽就是：他的棋感比我好。這種感覺遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出棋步上的計算，超出人類辛苦的付出。直覺在圍棋上的表現(xiàn)就是所謂的棋感，這是圍棋領(lǐng)域里關(guān)鍵之關(guān)鍵的一項能力。

世界上有這樣一群科學(xué)家，從上世紀(jì)40年代就開始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，這中間有非常多的起伏。最重要的里程碑來自于2006年，Geoffrey Hinton發(fā)表的論文《A fast learning algorithm for deep belief nets》，這件事讓深度神經(jīng)網(wǎng)和深度學(xué)習(xí)重新回到舞臺。

大家可能會問，為什么這個東西40年代就有了，算法在80年代就成熟了，為什么到2006年才重回舞臺，并且像風(fēng)暴一樣席卷全球？這中間到底發(fā)生了什么事情？我想給大家講講這中間發(fā)生的兩件重要的事。

第一是互聯(lián)網(wǎng)將人類帶入大數(shù)據(jù)時代，我們現(xiàn)在有能力收集到非常海量的數(shù)據(jù)，我們的電腦可以從極多不同的案例中學(xué)習(xí)再學(xué)習(xí)。這個學(xué)習(xí)的過程又來源于另一個重要突破，就是計算機(jī)運算能力的提升。

如今每個人面前的桌面電腦的運算能力，可以說和2000年世界上最大的超級計算機(jī)的能力想媲美。這種計算能力的普及和提升加上大數(shù)據(jù)，就讓深度學(xué)習(xí)重回舞臺，并且占據(jù)重要位置。

有了深度神經(jīng)網(wǎng)以后，怎樣來模擬圍棋的棋感？大家知道，圍棋棋盤的格子是19乘19，可能的選擇步數(shù)是361個。這就是為什么國際象棋的辦法在圍棋上行不通：我們每考慮一個棋步，就會產(chǎn)生361個可能性。

但是如果我們有了一個好的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圍棋棋感網(wǎng)絡(luò)的話，計算機(jī)就會告訴我，只有某兩步棋在這個局面上是相關(guān)的，也就是說這個感覺已經(jīng)給了我們非常強的引導(dǎo)作用，我們只需要在這兩步棋里面進(jìn)行展開。

也就是說，計算機(jī)可以讓我們從非常復(fù)雜的棋局中，挑選出幾個關(guān)鍵棋步來展開并進(jìn)行推理，這就是計算機(jī)下圍棋的基本原理。計算機(jī)的直覺是怎么來的？實際上電腦和人腦訓(xùn)練直覺是用的同樣的方法。

漢朝的班固說過，「元元本本，殫見洽聞。」見多則識廣，當(dāng)我們把這些歷史看多了以后，人腦或電腦就會形成直覺；當(dāng)我們遇到類似情況，這種直覺就會做出本能的反應(yīng)。這種反應(yīng)就是我們所要追求的，而我們?nèi)缃裰廊四X和電腦可以用同樣的辦法獲得直覺。

具體到人臉識別的例子，我們先是有了非常復(fù)雜和巨大的人臉數(shù)據(jù)庫，再設(shè)計一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用智能的方法來設(shè)計和訓(xùn)練超級計算機(jī)，借助強大的計算能力、復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、龐大的訓(xùn)練集，就會拿到非常好的人臉識別神經(jīng)網(wǎng)模型。