人机大战：对人工智能技术的考验和突破

新科技和新事物出现之后都需要经历一段时间才能够被认可和普及。始于18世纪英国的工业革命，蒸汽机替代水车动力、机械纺织机替代传统纺织机被全世界认识和使用经历了100多年的时间。通过竞赛的方式最能够引起关注和被接受，如蒸汽机车、螺旋桨船、内燃发动机在发明之后都与传统的马车、明轮船、蒸汽发动机进行过较量。

除了机器与机器的较量，人与机器的竞赛也由来已久。从体力上看，机器早早就超过人类，但骄傲的人类仍觉得在智力上更胜一筹。这种情况似乎正在发生变化，在人机智力对抗中，人类已经处于下风。特别是自21世纪以来，神经网络与深度学习的出现实现了对人类大脑的仿生和模拟，使得人工智能不再只依赖于高速的逻辑运算，这是人工智能的革命性进展。

第一回合：人类险胜

人与计算机的对抗可以追溯至20世纪70年代。后来创办微软的比尔·盖茨当时就读于著名的私立湖滨中学，还是中学生的比尔·盖茨就开始与计算机进行游戏棋对决。虽然那个年代的计算机没有显示器，甚至没有输入设备，只能通过打孔纸带实现与计算机的交流，且每一步棋可能都要花费10分钟甚至几十分钟的时间，但比尔·盖茨和一大群年轻人对编程充满兴趣，并不断改进算法使得计算机的能力越来越强。在最初的人机对抗中，人类表现出了绝对的优势，不仅能够轻易战胜计算机，而且必须及时修正计算机出现的错误。可以说，当时能够参与人机对抗的都是专业的编程人员和计算机天才少年。

随着计算机速度不断提高以及显示技术进步和键盘、鼠标等输入设备的普及，人机对抗不再局限于计算机技术人员的实验室，而成为一种休闲时尚。在整个20世纪80年代和90年代，家用电视游戏机和电脑游戏中都有很多与电脑对抗的棋牌游戏，普通玩家和计算机的对决有输有赢，而在职业选手或者业余高手面前，虚拟对手的表现则不堪一击。

这一回合的新闻性事件是“深蓝”与世界冠军的对弈。1996年2月，由IBM开发的超级电脑深蓝（Deep Blue）挑战国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，在经过7天的比赛之后，深蓝以2∶4告负。这是历史上第一次由人工智能挑战世界顶级棋类选手，深蓝输了比赛却引起全球对人工智能发展的高度关注。这台冷冰冰的机器在比赛中并没有让世界冠军好受，卡斯帕罗夫虽然最终赢得比赛，但也宣告了人机对抗中人类胜利历史的终结。

第二回合：人类完败

1996～2016年的20年间，人类与机器之间进行了三次标志性竞赛，结果均以人类完败告终。

1997年，IBM的深蓝再次挑战卡斯帕罗夫，虽然距上一轮比赛仅过了一年的时间，但世界冠军这次招架不住了。最终，深蓝以3.5∶2.5赢得比赛，成为首个在标准比赛时限内击败国际象棋世界冠军的电脑系统，同时也标志着人机智力对抗中，机器已经实现逆转。随后， IBM宣布深蓝退役，深蓝的技术被IBM运用于其后来的各类智慧服务产品之中。

2011年，IBM开发出由90台Power 750服务器组成的集成服务器沃森（Watson），并“派出”沃森参加了美国著名综艺答题节目《危险边缘》。在历时3天的比赛中，沃森最终击败最高奖金得主鲁特尔和连胜纪录保持者詹宁斯，获得100万美元的巨额奖金，这是人工智能在综艺节目上第一次击败人类选手获得最高奖金。相比深蓝面对的国际象棋棋局，沃森需要处理的信息显然更加复杂，它在一些提示信息相对较少的问题面前表现确实不如人类，但依靠强大数据处理能力及其运算速度的优势，人类冠军最终不敌沃森。(www.xing528.com)

如果说1997年深蓝的胜利和2011年沃森的胜利主要依靠机器高速的运算能力，人类仍然在模糊数据识别和处理、交流、情感表达等方面胜过机器，特别是人类的学习能力仍然是机器难以掌握的技能。然而，到2016年，这一切都发生了改变。

2016年伊始，谷歌宣布其伦敦子公司DeepMind开发的AlphaGo机器人以5∶0大胜欧洲围棋冠军樊麾，随后又以4∶1的悬殊比分横扫世界冠军韩国围棋国手李世石，令全世界的棋迷和科学迷大跌眼镜，也将机器的学习能力提升到了一个全新的高度。

值得注意的是，AlphaGo战胜李世石之后在世界职业围棋选手中排名第二，仅次于中国棋手柯洁，而围棋则是迄今为止最复杂的棋类游戏。理论上讲，如果机器能够在围棋上战胜人类顶尖选手，就意味着其至少在棋类游戏上对人类的全面超越。正因如此，在比赛之前，围棋协会表示计算机要击败人类顶级围棋选手至少还要等5～10年。

需要强调的是，加入神经网络的AlphaGo与前辈深蓝、沃森有着显著区别：深蓝和沃森都是“教”出来的，它们的老师是IBM的设计员和程序员们。其中，研发人员和工程师从国际象棋大师那里获得象棋的各种信息，通过一系列算法提炼出特定的规律，再通过预编程灌输给深蓝；沃森也是通过预先设置的逻辑运算理解题目含义并给出可能正确的答案。相比之下，AlphaGo却是实打实地靠自己“学”出来的——DeepMind的程序员为其灌输的不是逻辑规则和方法，而是模拟人脑的学习能力。AlphaGo通过自己不断训练和研究学会围棋并掌握各种技巧，在比赛中也凭借自身能力根据对手的棋路判断最优的策略，这一过程和人类学习围棋并成为高手参加比赛是相同的。

自1997年以来的三次著名人机智力交锋的结果，至少可以得出两个重要结论：第一，机器人在智力上超过人类是早晚的事情，而这一转折点正在逼近；第二，传统计算机被设计用来进行高速运算，这是半个世纪以来计算机硬件发展的主旋律，但传统计算机必须先有人类进行编程才能执行特定任务，这已经不能满足其对人工智能的要求。从AlphaGo开始，人工智能进入新的发展阶段，神经网络和深度学习使得计算机能够从与数据和人类的交互中学习。从某种意义上讲，计算机已经发展到能够自行编程执行新任务的阶段，未来的人工智能将主动适应人，用人类与生俱来的语言、动作、情感与人类进行互动交流。

第三回合：休战、共赢

AlphaGo在2016年的胜利终结了人类智慧无法被超越和学习能力无法被复制的神话，人工智能从此进入实际应用阶段。人机对抗的目的是对人工智能技术的考验，而AlphaGo的战绩意味着这种考验将显得多余。当然，人与机器的比赛还会以更加喜闻乐见的形式出现在各种场合，但AlphaGo确实已经让绝大多数人认识到人工智能时代即将到来，以及承认机器终将超越人类智慧的现实，人与机器之间无须再继续比赛，合作才是人与机器关系的未来。

无论是深蓝、沃森还是AlphaGo，其研发的目的远不止赢得一场比赛。IBM早将深蓝和沃森系统应用于药物研发、金融风险计算等领域。至于输给深蓝的卡斯帕罗夫，并没有因为失败而从此一蹶不振，相反地，后来他又拿下了几乎所有著名国际象棋比赛的冠军，最后退出国际象棋界后又进军政界；输给AlphaGo的李世石成为韩国偶像，参加各种访谈和综艺节目，围棋在韩国年青一代中进一步升温。人机大战在比分上表现为人类的完败，但最终的结果是大家都从中获利。