【原】造就譯 | 讓扎克伯格喝彩，讓馬斯克恐懼，谷歌圍棋AI戰(zhàn)勝李世石怕只是時間問題

造就Talk 2020-07-21

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全文翻譯自《連線》雜志
“Google’s Go Victory Is Just a Glimpse of How Powerful AI Will Be”一文。

圍棋，一種有著2500年悠久歷史的棋類游戲，它是策略和智力的比拼，復(fù)雜程度遠(yuǎn)非國際象棋可比。

但不久前，谷歌的人工智能程序竟然在圍棋比賽中戰(zhàn)勝了人類高手。然而，尼克·博斯特羅姆卻覺得這沒什么大不了的。

尼克·博斯特羅姆

博斯特羅姆出生在瑞典，是牛津大學(xué)哲學(xué)教授，因?yàn)槠渥罱霭娴臅充N書《超級智能：方法，危險，策略》而廣為人知。該書探討了人工智能的好處，但也聲稱真正智能的計算機(jī)可能會加速人類滅絕。他沒有貶低谷歌圍棋程序的“聰明才智”，只是認(rèn)為這未必意味著人工智能向前邁進(jìn)了一大步。

博斯特羅姆指出，谷歌圍棋程序背后的技術(shù)多年來一直在不斷改進(jìn)，包括備受熱議的深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)。谷歌擊敗圍棋高手只是大趨勢的一部分。這一趨勢早已開始，并將長久地持續(xù)下去。

這場人工智能競賽不只是比哪家公司更善于下圍棋。

“不管是以前還是現(xiàn)在，作為最前沿技術(shù)的人工智能一直在突飛猛進(jìn)。”博斯特羅姆說，“（谷歌圍棋程序的）底層技術(shù)承襲了在過去幾年中不斷發(fā)育的那些技術(shù)?！?/section>

但換個角度來看，谷歌的勝利確實(shí)激動人心，或許還有點(diǎn)駭人聽聞。就連博斯特羅姆都說，這時候我們應(yīng)該靜下心來，好好審視一下這項技術(shù)到底已經(jīng)有多先進(jìn)，未來又將走向何處。研究人員曾以為，至少十年之內(nèi)，人工智能都無法打破圍棋的藩籬。但現(xiàn)在，它已經(jīng)跨入了曾經(jīng)被認(rèn)為遙不可及的領(lǐng)域。至少，很多有錢有勢的大人物想讓人工智能進(jìn)入這些領(lǐng)域。

谷歌也好，F(xiàn)acebook、微軟、百度和其他科技巨頭也好，他們都在這么做。創(chuàng)造最聰明的人工智能已經(jīng)變成一場真正的競賽，參賽者是世界上最得勢、最富有的人。對于谷歌的勝利， Facebook創(chuàng)始人馬克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）的反應(yīng)也許最能說明問題。

造腦

谷歌的圍棋人工智能程序名叫AlphaGo，由DeepMind開發(fā)，這家人工智能研發(fā)公司在2014年初被谷歌以4億美元收購。

DeepMind深耕深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，這兩項技術(shù)使計算機(jī)程序能夠在很大程度上進(jìn)行自主學(xué)習(xí)。

戴密斯·哈薩比斯

該公司創(chuàng)始人戴密斯·哈薩比斯及其團(tuán)隊曾利用這些技術(shù)，創(chuàng)造出會玩雅達(dá)利（Atari）經(jīng)典電子游戲的人工智能系統(tǒng)，比如《乒乓》、《打磚塊》和《太空侵略者》等游戲。有時，這些系統(tǒng)不僅比職業(yè)玩家玩得更好，而且玩法獨(dú)辟蹊徑，操作犀利之極，沒人曾經(jīng)想到或做到過。顯然，這促使谷歌的拉里·佩奇（Larry Page）將DeepMind收入囊中。

利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件和軟件網(wǎng)絡(luò)），深度學(xué)習(xí)使Google Photos內(nèi)置的照片搜索工具大放異彩，更別說Facebook的面部識別服務(wù)、微軟Skype的語言翻譯工具和Twitter的色情內(nèi)容識別系統(tǒng)。

如果你把大量的游戲操作手法輸入深度人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，就能教會它玩電子游戲。依靠其他龐大的數(shù)據(jù)集，你可以教會人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成其他任務(wù)，包括為谷歌搜索引擎生成搜索結(jié)果、識別電腦病毒等等，不勝枚舉，難以盡述。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)則更進(jìn)一步。在構(gòu)建了一種相當(dāng)善于玩游戲的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后，讓它自己跟自己比賽，在無數(shù)次的“雙手互博”中，該系統(tǒng)會記錄哪些招數(shù)能取得最佳效果（也就是最高得分），從而使游戲水平更上一層樓。但這項技術(shù)并不局限于游戲，還可以用于類似游戲的任何東西，只要涉及到策略和博弈，就有它的用武之地。

AlphaGo不僅利用了這一切，還使用了其他技術(shù)。哈薩比斯及其團(tuán)隊為AlphaGo添加了“深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)”能力，效果好于這兩項技術(shù)各自為戰(zhàn)。他們也借鑒了以前圍棋程序所采用的傳統(tǒng)人工智能技術(shù)，包括蒙特卡羅樹搜索算法，基本上來說就是對大量假設(shè)進(jìn)行推算，從中找出最佳走棋策略。他們將新老技術(shù)合二為一，創(chuàng)造出一種能夠戰(zhàn)勝頂尖職業(yè)棋手的系統(tǒng)。

去年10月，AlphaGo與現(xiàn)任的歐洲圍棋三冠王展開閉門對決，比賽結(jié)果在今年1月27日上午才公之于眾。這次人機(jī)大戰(zhàn)共進(jìn)行了五局，AlphaGo以全勝戰(zhàn)績橫掃對手。

極端復(fù)雜

在這次勝利之前，很多人工智能專家認(rèn)為機(jī)器不可能戰(zhàn)勝人類圍棋頂尖高手，至少不會這么快就使人類成為手下敗將。最近幾個月，F(xiàn)acebook一直在開發(fā)自己的圍棋人工智能系統(tǒng)，只不過投入的人力不像DeepMind那么多。

雅恩·勒昆

1月中旬，被問及谷歌是否已經(jīng)秘密打敗圍棋高手時，深度學(xué)習(xí)之父、Facebook人工智能實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人雅恩·勒昆（Yann LeCun）說這不可能?！安??；蛟S吧。不?！彼卮鸬?。

難就難在圍棋極端復(fù)雜。國際象棋平均每一步有大約35種可能的下法，圍棋則多達(dá)250種，每一種下法之后又有250種下法，以此類推。這意味著，哪怕是最強(qiáng)大的超級計算機(jī)也無法預(yù)測每一種可能下法的最終結(jié)果，因?yàn)檫@實(shí)在是個復(fù)雜到無法想象的計算過程。

正如哈薩比斯所說，圍棋的可能下法比宇宙中的原子還多。想要破解圍棋，人工智能不能光靠計算能力，還需要模擬人類的想法，甚至人類的直覺，這就需要讓他獲得學(xué)習(xí)的能力。

這就是谷歌和Facebook致力于解決這個問題的原因所在。如果他們可以解決如此復(fù)雜的問題，那么就能把從中學(xué)到的東西作為跳板，創(chuàng)造出能夠解決現(xiàn)實(shí)問題的人工智能系統(tǒng)。

哈薩比斯說，這些技術(shù)和機(jī)器人技術(shù)堪稱“天作之合”。人工智能可以讓機(jī)器人更好地理解周圍環(huán)境，并對環(huán)境中的意外變化作出反應(yīng)，比如能夠做菜的機(jī)器。他認(rèn)為，這些技術(shù)也可以大幅促進(jìn)科學(xué)研究，提供某種人工智能助手，幫助科研人員實(shí)現(xiàn)下一個重大突破。

另外，人工智能還具有一些更加直接的用途，將很快改變?nèi)祟惖娜粘Ｉ?。DeepMind的技術(shù)不僅可以幫助智能手機(jī)識別圖像和語音并進(jìn)行語言翻譯，還能讓智能手機(jī)理解語言。我們可以利用這些技術(shù)，發(fā)明一種能夠聽懂自然語言并且能用自然語言和我們對話的機(jī)器，一種真正智能的Siri。

我們是認(rèn)真的

這一切解釋了馬克·扎克伯格在其Facebook更新中為什么熱切地談到圍棋。此事就發(fā)生在谷歌宣布秘密擊敗圍棋高手的前幾個小時。

谷歌是在學(xué)術(shù)雜志《自然》的一篇研究論文中公布了擊敗AlphaGo擊敗人類高手的消息。在正式發(fā)表之前，這篇論文被Facebook員工提前得到（簽署了保密協(xié)議的記者們在兩天前就拿到了副本）。于是，扎克伯格和公司里的很多人搶先出手，以免被谷歌的風(fēng)頭蓋過。

就在谷歌宣布那個消息的前一天晚上，F(xiàn)acebook的人工智能研究人員發(fā)表了一篇新的研究論文，詳細(xì)敘述了他們在圍棋人工智能方面的成果，進(jìn)展確實(shí)令人印象深刻。扎克伯格也在其Facebook頁面上賣力宣傳這篇論文。

“在過去的六個月里，我們打造了一種人工智能，它的下棋速度快至0.1秒，而且下棋水平和以前那些耗時數(shù)年打造的系統(tǒng)相比毫不遜色。”他說，“這個系統(tǒng)的開發(fā)人員田淵棟就坐在離我辦公桌大概20英尺遠(yuǎn)的地方。我喜歡讓我們的人工智能團(tuán)隊離我近一些，這樣我就可以隨時了解他們的工作進(jìn)展。”

若論誰更厲害，F(xiàn)acebook的圍棋人工智能系統(tǒng)確實(shí)不如谷歌的AlphaGo，但正如勒昆所說，F(xiàn)acebook在這方面投入的資源和時間沒有DeepMind那么多。

尚不清楚該公司在谷歌宣布獲勝之前，為什么如此急切地強(qiáng)調(diào)其研究進(jìn)展，但我們知道，F(xiàn)acebook（尤其是扎克伯格）非常重視這種人工智能技術(shù)，在這個方面，他們和谷歌競爭激烈，而后者碰巧也是他們最主要的商業(yè)對手。

然而，這場人工智能競賽不只是比哪家公司更善于下圍棋，還比哪家公司能夠吸引到最優(yōu)秀的人工智能人才。扎克伯格和勒昆知道，他們必須向規(guī)模并不大的人工智能圈子表明，F(xiàn)acebook對這個東西是認(rèn)真的。

有多認(rèn)真？從扎克伯格與田淵棟之間的座位距離就可見一斑。在Facebook內(nèi)部，你的重要性可以根據(jù)你與扎克伯格坐得有多近來判斷。扎克伯格個人也參與了人工智能的探索，而且熱情高漲。

今年元旦，他說他在2016年的個人挑戰(zhàn)是創(chuàng)造一種可以在工作和生活中助他一臂之力的人工智能系統(tǒng)。

危險游戲

谷歌和Facebook都想要創(chuàng)造出在很多方面比人類更聰明的人工智能。但不只是他們在這么做。微軟、Twitter、伊隆·馬斯克（Elon Musk）、百度和其他很多公司和人也在朝著同樣的方向努力。

這對人工智能研究來說是件好事，但對尼克·博斯特羅姆這樣的人（和伊隆·馬斯克）來說卻是件可怕的事。

深度學(xué)習(xí)初創(chuàng)公司Skymind創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官克里斯·尼克爾森（Chris Nicholson）指出，圍棋方面的那種人工智能可以應(yīng)用在所有可以用“游戲”來形容東西，也就是講究策略的東西。

他說，這其中也包括金融交易和戰(zhàn)爭。二者的工作量都很大，都需要大量的數(shù)據(jù)。但想想就令人感到不安。博斯特羅姆在其書中寫到，人工智能或許比核武器更危險，不僅因?yàn)槿藗兛赡軙褂貌划?dāng)，而且我們可能會創(chuàng)造出不受我們控制的人工智能系統(tǒng)。

AlphaGo深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

憑借像AlphaGo這樣的系統(tǒng)，上述言論還真有可能一語成讖。沒錯，該系統(tǒng)能夠自主學(xué)習(xí)——自己跟自己玩游戲，自己產(chǎn)生數(shù)據(jù)和制定策略。沒錯，它的圍棋水平超過了大多數(shù)人類（我們期待著它與世界上最頂尖的棋手之一李世石的大對決）。

但是，雖然圍棋很復(fù)雜，但復(fù)雜程度仍然有限，與現(xiàn)實(shí)世界比起來相差甚遠(yuǎn)。而且DeepMind的研究人員能夠徹底掌控該系統(tǒng)，可以隨心所欲地修改和關(guān)閉它。把這種系統(tǒng)視為威脅是杞人憂天。

真正令人擔(dān)心的是，隨著研究人員繼續(xù)改進(jìn)這類系統(tǒng)，他們將不知不覺地越過紅線，使人們對人工智能統(tǒng)治世界的擔(dān)憂不再是無稽之談。博斯特羅姆說，他和人類未來研究所的其他人正在尋找增強(qiáng)學(xué)習(xí)AI逃脫研究人員控制的可能途徑。

“以后的系統(tǒng)肯定更加先進(jìn)復(fù)雜，但其中出現(xiàn)的一些問題，說不定我們也能在當(dāng)今的系統(tǒng)中找到蛛絲馬跡?！彼f。博斯特羅姆解釋道，有細(xì)微的跡象顯示，增強(qiáng)學(xué)習(xí)技術(shù)可能會導(dǎo)致機(jī)器拒絕被關(guān)閉的情況出現(xiàn)。

但這些畢竟只是非常細(xì)微的跡象。博斯特羅姆承認(rèn)，這種危險離我們還很遙遠(yuǎn)——假如真有危險的話。由于他和馬斯克等著名科技企業(yè)家的努力，整個行業(yè)早早地就已經(jīng)對潛在的危險心里有數(shù)，而不是等到危險真正降臨才幡然醒悟。那些擔(dān)憂反而最能說明DeepMind正在開發(fā)的技術(shù)極為強(qiáng)大。

谷歌在圍棋比賽中大勝而歸也說明了同樣的事情。但這只是序幕而已。今年3月，AlphaGo將在一場更加重要的比賽中，挑戰(zhàn)十年來最頂尖的職業(yè)棋手李世石。

比起在倫敦被AlphaGo碾壓的歐洲圍棋冠軍樊麾，李世石的棋藝要高明不少。樊麾的世界排名是第633位，而李世石高居第五位。很多專家認(rèn)為，AlphaGo將贏得這場重量級較量。

若真是如此，這也只是序幕而已。

翻譯 / 于波

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