柯洁对战阿尔法狗(柯洁对战阿尔法狗_掌握了这三项必杀人)

2017 年 5 月 23 日，“人机终极对决”在中国乌镇打响。目前，之一局比赛结束，世界排名之一的中国围棋选手柯洁，暂时以0：1落后于Google 旗下的人工智能程序 AlphaGo。第二局和第三局将分别在 5 月 25 日和 5 月 27 日举行。

文 |吴文清瞭望智库文化观察员

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在“中国乌镇围棋峰会”上，曾经三局连胜李世石的AlphaGo再度与人类棋手进行对弈。

这次登台挑战的是中国围棋职业九段棋手柯洁。

人工智能（AI）的发展如日中天，每个人都不可小觑。

大赛之前，柯洁发微博感叹：如今的人工智能已经足够强大，并且也肯定是未来的主宰，但它始终都是冷冰冰的机器，与人类相比，我感觉不到它对围棋的热情和热爱。

柯洁表示，“我会用所有的热情去与它做最后的对决，不管面对再强大的对手——我也绝不会后退！至少这……最后一次……且看且珍惜。”

似乎在预示着什么？

1

悬念

这或许是一场没有太多悬念的比赛。

柯洁何许人也？不要小瞧这位1997年的年轻人。作为中国围棋的新生力量，柯洁自2007年开始，一路赢得全国少儿围棋锦标赛冠军、世界青少年围棋少年组冠军，成为世界上最年轻的围棋三冠王，也成为中国首位蝉联同一项世界大赛冠军的围棋选手，围棋等级分排名世界之一。

而AlphaGo的威力，不少人都已见识过了。这是一款围棋人工智能程序，去年3月它与围棋世界冠军、职业九段选手李世石进行人机大战，并以4:1的总比分获胜；

之后，又在中国棋类网站上与中日韩数十位围棋高手进行快棋对决，连续60局无一败绩。

不少职业围棋手认为，AlphaGo的棋力已经达到甚至超过围棋职业九段水平。甚至在世界职业围棋排名中，其等级分曾经超过本次决战计算机、排名人类之一的棋手柯洁。

AlphaGo对抗李世石

2

智慧

能够战胜人类棋手，AlphaGo主要靠的是“深度学习”这个工作原理。其包含了多层的人工神经 *** ，是对人脑的仿效。它是一个由许多个资料中心作为效仿人类神经元的节点相连，每个节点内有着多台超级电脑的神经网路系统。

深度学习：人工智能对真是神经元的仿效

“学习”这个词很容易让人觉得人工智能可以像小动物甚至小孩一样，看见什么就学什么。其实人工智能的“学习”，准确说应该叫“训练”。例如，如果你拿一大堆北京的城市风景图片输入给一个程序，并且把对比度低于某个值的图片标记为“雾霾”，经过比较大量（可能几十张图片）的训练之后，这个程序就能比较准确地判断今天是不是又一个雾霾天。

AlphaGo当然比这个“雾霾人工智能”复杂得多，但根本的原理是相似的。能训练哪个领域、能看什么历史数据、期望达成什么结果，这都是程序员编程指定的。对AlphaGo进行的是算法训练，就是用数据来给机器训练。

所以说，人工智能AlphaGo并没有智慧。它其实就是一种基于历史数据进行模式匹配、从而预测未来的技术。

3

取代

虽然没有智慧，对于“人工智能取代人类劳动”的焦虑，已不止一次在人们心里翻滚。因为人工智能正在扭转人类从摇篮到坟墓每一个习惯，人工智能似乎越来越变得“无所不能”：

会写诗

本月16日下午，微软短暂上线了人工智能诗人“少女诗人小冰”。通过“深度学习”，小冰“阅读”了1920年代以来519位诗人的现代诗，被训练了超过10000次。

小冰写诗的风格其实是过去那些诗人的共性，它用算法综合了诗人们的“经验”，是一种基于模仿的创作。人工智能试图用算法来解构诗歌这种艺术形式“标准化”的地方，最终让机器具备创造性。

连写诗这样富有创造性的工作都可以人工智能，更多的简单重复劳动似乎更不在话下了。

会看病

在医疗方面，人工智能和机器学习在医疗健康领域有巨大的潜力，除了我们较熟悉的提升癌症治疗与诊断水平以外，人工智能还可以应用于众多的医疗场景：如胎儿监护、败血症早期发现、组合药物风险识别以及再住院的预测等等。

“医学和生物学都是非常复杂的，我们想要达到一定的专业水平往往需要经过长期的学习和反复的练习。”斯坦福大学生物医学信息学负责人Russ Altman博士说，“在学习和发现知识的能力上，计算机能够比人类更快达到成熟水平，这是非常令人激动的。”

医疗人工智能“高”在为病人检查身体

会做工

在职场方面，一个新的竞争时代正来到。除了替代各种人类功能的人工智能用品，在就业与工作场所领域，人工智能的发展也将使人类面临边缘化的境地。近年来，在中国制造业重镇和传统用工为主的东莞，随着“机器代人”大举推开，东莞制造业企业对普通工人的需求明显减少，而对“机器人技工”的需求开始旺盛。

也就是说，人工智能一方面正在威胁着传统的就业机会，另一方面也带来劳动者内部之间的竞争：部分掌握技术的人将从人工智能的普及中获益，而低端制造业劳工将因此面临失业或更加缺乏保障的就业处境。

会带孩

亲子教育也可以人工智能，2016年世界机器人大会中，早教机器人引起关注。北京某公司一次性发布了三款早教机器人产品，一时轰动。

“早教需要了解不同年龄段孩子的生理、心理特点，需要家长付出相当的耐心、细心以及足够的时间。但是往往经济条件越好的家庭，越忙于事业，越少去了解孩子，如果有科学‘外挂’，帮助他们了解、分析孩子的个性特点，从而促进亲子之间的互动和沟通，也许就可以达到早期教育的更佳效果。”该项技术的推广者介绍。

中国父母公务日益繁忙造成的儿童成长陪伴缺失被视为人工智能的重要市场，各类儿童早教机器正陆续进入消费者视野。

人工智能越来越接近于无所不能，这一方面是伟大的科技进步，另一方面也给人类带来了焦虑——

在越来越多的领域，人工智能可以表现得比人类还要好，那么会不会取代人类的工作？

这个诞生于人类智慧的科技产品，难道最终会异化，反作用并且制约着人类的发展进步？

4

必杀

高能的人工智能确实有很多方面做得比人类还出色，但也不能忘了，人工智能本身来自于人类智慧的积累与 *** ，同时人类也掌握着许多人工智能无法取代的致命必杀。

·人工智能的开发靠的是人工的巨大投入

人工智能发展了近60年，一路却坎坎坷坷，人工智能对人类智慧和劳动本身有着很大的依赖，要大量的人工支撑是主要原因。三方面的依赖不可小觑。

一是高技术人才的依赖。全国人工智能研究方向的一流高校实验室总共也就二三十个，平均每个实验室每年能产出1.5名博士生，4名硕士生，总人数不足200人。一个博士生、硕士生的培养，是学校和导师近十年的教育成果，一个人工智能系统背后更是数十上百个这样的高端技术人才。人工智能的智力成本可见一斑。

二是管理人才的依赖。如今世界顶尖学府的MBA课堂已经开始引入人工智能的学习。纽约大学斯特恩商学院和数据科学中心的教授Vasant Dhar说：“管理者需要不同的职业技能，既要处理和解释所有数据，还要管理人和机器组成的团队。”对人工和人工智能的双重管理，对HR来说是巨大挑战，需要投入大量人力资源，这一点也是人工智能无法取代的。

三是基础人工的依赖。例如，为了配合“深度学习”系统，数据标注成为了重要行业。它需要为图片中的物体打框、标注类别和前后关系。如果涉及到刻画建筑物边缘等复杂细节，一天标注10张已是极限。但为了让人工智能的准确度更高，常常需要处理的数据往往以“万”为单位——6万张图片标注，需要214个人共同工作7天。而标注图片的数据集ImageNet内就有1500万张图片，需要多大量的廉价劳动力资源简单计算就能得出。

数据标注员的日常工作

要制造出超越人类的人工智能，需要投入巨大人力成本来建立它的智商、情商和常识，吊诡的是，建立的过程无不依赖于人类智慧。人类智慧对人工智能有着指引作用，这是人工智能无论怎样也无法改变的现实，也是人类最宝贵的财富。

·人工智能能套路，但不能创意

2016年2月，之一部由算法创作的音乐剧《Beyond the Fence》在伦敦上演，但获得的评价不是很高。这点牛津大学专家们早已看清！一份职业数字化的研究曾指出，最不可能被人工智能替代的工作，是那些对社交和创意智能需求更高的工作。

前面说到，人工智能的“深度学习”机制，本质上是一种培训和仿效，是以人类生活的大量经验堆砌为蓝本进行数据上的总结提炼。人类将继续在创意领域占据上风。

“需要大量创意的工作可能在相当长的一段时间内仍然是安全的。有一些人尝试用计算机写剧本和电视剧，到现在为止，它们写的作品都很糟糕。”《只有人类才需要申请：智能机器时代赢家和失败者》一书写道。

·人类情感与情商是无法学习与仿效的

正如早教机器人或许能在教育 *** 上比没有经验的父母做得更好，但却无法替代孩子成长时期父母的陪伴一样，人工智能虽然聪明，却终究难与人类有情感上的共鸣。

现在情感类的机器人处于试验阶段，但能否成功，大家纷纷质疑。毕竟“爱”是双方的，是需要有互动、有精神交流的。或许人工智能能够对人类有所回应，却无法通过“学习”的方式培训情感，无法有思念、关切、忧心、开心这些复杂的人类感情，而这些情感或许会在下棋过程中影响参赛者心情，却是人类本身的宝贵财富。

同时我们也需对情感类人工智能的依赖有所警惕。德蒙特福德大学凯瑟琳·理查德森博士曾表示，情感机器人将使人类习惯于将情感对象物化，它的普及可能使人类对自己的同类也失去共情的能力。

5

监管

然而，这三样必杀并不会阻止人工智能一日千里的发展，相反，这三项必杀同时也是促进人工智能飞速发展的致命武器。

人类的智慧和劳动飞速促进着人工智能的发展，同时这也是人工智能最终无法战胜人类的屏障。如此，人类智慧与人工智能的关系，达到了真正的对立统一，而对立统一的更高点，正是常被人们讨论的“奇点”。

美国作家卢克·多梅尔在《人工智能》一书中提出“奇点”的概念，奇点指的是机器在智能方面超过人类的那个点。多次的不相上下的人机大战和越来越普及的人工智能产品，使得人工智能在技术和产业两个方面临近“奇点时刻”。

在“奇点”到来之前，人类可以以自身能力战胜人工智能；而“奇点”到来之后，政策监管和引导将成为人工智能更好地辅助人类、人类更好地利用人工智能的有效手段。

在不少小说作品中，都有对“奇点”到来的恐惧。但《人工智能》一书的作者多梅尔认为，不在于人类是否能设计出比自身好的东西，而在于政策是什么以及人们决定要用技术去做什么。

人工智能本身是人类制造的，在个体比较上，它可能比很多单个的人类个体厉害，但对抗整个人类群体，人工智能在灵活性、创新性以及情感力上都不可能取胜。如何防止失控的人工智能对人类有所伤害，靠的还是人类自身的监管。

而这正是国际社会普遍关心的话题。2016年9月，英国标准化协会发布了《机器人和机器系统的伦理设计和应用指南》，希望以机器人伦理指南为突破口，探索规避这类风险。目前各国 *** 、企业也越来越重视这一问题。美国前总统奥巴马认为，在人工智能的早期发展阶段，监管框架应当百花齐放。 *** 要尽量少干预，更多地投资科研，确保基础研究和应用研究之间的转化。随着技术的开发和成熟，如何将其纳入现有监管框架中，这是更难的问题，需要各国 *** 更多地参与探索。

人工智能是把双刃剑，一方面推进了科技和产业的发展，也让我们的工作和生活更为便利，其快速发展一定能大大提高生产力；另一方面，也会对一些创新性弱的行业有所挑战，可以取代一部分人的劳动。

但终究，人类的整体劳动和智慧还是推进科技和时代发展的之一生产力。既然人工智能的列车必将前行，人类终究要依靠自己的精神与智慧，保证列车在铺设好的轨道里冲向下一个奇迹。

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