阿法狗有什么可怕的？
2016/3/17 三联生活周刊
谷歌围棋软件阿法狗(AlphaGo)总比分4:1击败李世石，把各路围棋高手惊出一身冷汗。我不是职业棋手，不担心被阿法狗抢走饭碗，我只想知道阿法狗究竟会给我们这些普通人的生活带来哪些改变。
想想看，还有比地铁站检票员更无聊的工作吗？他所要做的就是从顾客手里接过一张票，确定是有效的，然后放行。这样的工作除了能给工作者发工资之外，几乎一无是处。于是，当自动检票机问世并普及之后，检票员这个职业便悄无声息地消失了，根本没人在意。
现在看来，检票机似乎很简单，可当年它刚刚被发明出来的时候，还是引起了不小的轰动的，原因就在于这是一台自动化设备。工业自动化是上一次工业革命的核心，一台自动化设备可以根据不同的情况作出相应的反应，在外人看来似乎代表着机器有了一定的判断能力。但内行都知道，这仅仅是一套简单的程序化操作系统而已，和人工智能差得很远。
虽然这项技术让很多工作在装配线上的工人丢了饭碗，但请你想想看，还有比装配工更无聊的工作吗？我看过一部关于手机生产线的纪录片，一名工人每天的工作就是拧手机壳上的一个螺丝钉，而且只拧左边的，因为右边那颗螺丝钉另有人拧。这样的工作，我恐怕连一天都坚持不下来。
好了，你大概知道我要说什么了。对于大部分工作者来说，最大的愿望就是能够在工作中发挥自己的创造力，因为创造力是快乐的源泉，也是人生最大的意义所在。工业自动化技术虽然让一部分人丢了饭碗，但它把人类从繁琐的简单劳动中解放出来，去从事更加有趣味、更能发挥创造力的工作，从长远来看这是一件好事。
但是，如果机器代替的是需要创造力的工作，性质就不一样了。
当阿法狗赢了前3盘棋之后，我注意到很多专业棋手纷纷表态要回去复盘，希望能从阿法狗身上学几招，提高自己的棋力。
这是一件很有意思的事情。想想看，假如有一天科学家制造出一台跑步机器人，跑得比博尔特还快，人类短跑选手会去向机器人学习跑步吗？完全不可能。
这件事反映了智力和人类其他能力之间的一个重要区别：只有智力才具备几近无限的延展性，其他“力”都不行。
人类跑不过野马，打不过狮子，但人类却是万兽之王，原因就是智力的无限延展性使得人类具备了无限延展的能力。人类是如此迷信智力的无限延展性，以至于坊间一直流传着一个说法，说大部分人只开发了脑容量的10%。这个说法当然是不准确的，但却也从一个侧面说明，人类相信只要自己足够努力，就会变得越来越聪明。
阿法狗在棋力上的延展性似乎已经超过了人类。它不像“深蓝”那样仅仅依靠暴力计算穷尽一切走法来赢棋，而是具备了学习的能力。按照谷歌工程师的说法，阿法狗可以通过学习人类的棋谱，以及自己左右互搏的方式“长棋”，它可以在短短的几个月时间里自己跟自己下几千万盘棋，在对局中积累经验，这样的延展性简直逆天了。
如果延展性就代表智力的话，这次人机大战的结果表明阿法狗的智力已经和人类平起平坐了，而这也就意味着绝大部分人类工作都将被机器取代，这个世界将变得面目全非。
幸运的是，智力不光需要有无限的延展性，还需要点别的东西。
戴维?多伊奇
人类发明的最具通用性的东西无疑是计算机。今天的计算机似乎像人类的大脑一样无所不能，但计算机刚被发明出来的时候仅仅是一个会算算术的机器，和蒸汽机织布机什么的差不多。
计算机的雏形应该是19世纪20年代出现的差分机，这是数学家设计出来用于编制数学函数表的机器，以代替容易出错的人类“计算者”(Computer)。当年的那些“计算者”本质上和今天流水线上的工人没什么两样，从事的都是不需要创造力的简单工作，只不过一个用脑一个用手而已。
阿兰?图灵(Alan Turing)于1936年创立了经典的计算机理论，一举奠定了他“计算机之父”的地位。图灵最大的贡献就在于，他意识到计算机是一个具有无限延展能力的通用模拟器，只要速度足够快，内存足够大，一台计算机理论上可以模拟自然界的绝大部分东西，包括智能。
阿兰?图灵
这是个划时代的理论。要知道，当时的计算机还很原始，即使是今天这么“高级”的计算机，本质上也不过是在“算算术”，只是算得特别快而已。在人类的语境里，“算算术”是一个特定的行为，我们很明确地知道自己什么时候是在“算算术”，但当我们看韩剧的时候是不会认为自己在“算算术”的。图灵却很早就意识到，人类所有的心理活动，无论是下围棋还是被韩剧感动，本质上都可以通过“算算术”这个简单的动作完美地模拟出来。这个想法实在是太超前了，所以我们说图灵是人类历史上最伟大的智者之一。
为什么会是这样呢？多伊奇认为，一个重要原因就在于现代计算机是数字化的，数字化的运算方式可以很容易地纠错，所以它才会成为具有无限延展性的通用系统。关于这个结论的解释非常复杂，是《无穷的开始》第六章《向通用性跳转》的精华所在。限于篇幅我就不在这里多说了，感兴趣的朋友可以买来这本书好好读一读，我相信你会有所收获的。
图灵不但创立了计算机理论，还进行了实践，亲自设计制造了一台密码破译机。虽然这台机器本身尚不具备通用性，二战结束后便被束之高阁了，但后人受此启发，不断地提高计算机的性能，世界终于进入了电脑时代。如今的电脑几乎无所不能，似乎已经变成了图灵预言过的那个“具有无限延展能力的通用模拟器”。但是，图灵预言中最有趣的部分---人工智能---却迟迟没有出现。
问题出在哪里了呢？
上述结论完全可以从阿法狗的软件中看出来，根本不用去试验。阿法狗的背后其实就是两套软件，一套用来学习人类高手之间的对局，从中找出最常用的下法。另一套用来对每一种下法的后果进行评估，因为计算速度快，它可以预先在“脑子”里下很多手棋，看得比人类棋手更远，评估得也就比人类棋手更准确。阿法狗只不过是把这两套软件结合起来，运用复杂的数学计算，最终给出一个胜率最高的下法而已，它本身并不具备创造能力。
导致阿法狗没有创造力的根本原因就在于它并没有理解围棋的本质，这一点在双方的第四盘棋上表现得尤为明显。阿法狗在李世石走出那步极具创造力的、很可能不在阿法狗数据库里的“挖”之后连续下了两步臭棋，那是连业余围棋手都不会下出来的败着，无论你用多么发散的思维都不能说那两步棋有任何价值。为什么一个有能力战胜李世石的围棋程序却会犯如此低级的错误呢？原因就在于这个围棋程序自己根本不会下棋，它只是在模仿人类。虽然它模仿得非常好，但它自己并不知道每一步棋究竟为什么下在这里。
相比之下，李世石是懂棋的。这就是为什么虽然李世石的大脑的运算速度远不如阿法狗，记住的棋谱数量也远不如阿法狗多，却能和它基本上战成平手的根本原因。
写到这里必须指出，我并不能告诉你什么叫“懂棋”，什么叫“理解围棋的本质”，如果我知道这两个问题的答案的话，我早就去谷歌公司领那传说中的百万美元年薪了。但我敢肯定的是，这个世界上没人知道这两个问题的答案，没人能解释“理解”这个动作究竟是怎么一回事。而这，就是人工智能领域所面临的最大障碍。
这个障碍是致命的。在人类没有越过它之前，真正的人工智能是不会出现的。
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