人工智能AlphaGo战胜李世石意义是什么？
- 来源：创事记
- 2016/3/9 17:20:49
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人工智能AlphaGo战胜李世石意义是什么？
随即，谷歌旗下的DeepMind公司宣布，将邀请韩国职业九段棋手李世石在今年3月初与AlphaGo进行五局比赛。赛前，大部分人看好李世石连胜5局，而局是李世石输了。
人工智能的挑战，这个话题自从有科幻小说就有了，这次的人机大战，除了给谷歌做做大广告以外有没有现实意义呢？我们来看一下。
一、谷歌的一次大广告
计算程序下棋这个事情，自从有计算机开始就有了，李开复当年就搞过一个五子棋的程序。我们在电子游戏的时候也玩过五子棋的游戏。
但是棋与棋是不同的，五子棋的复杂度是10的28次幂，象棋是10的46次幂，而围棋因为棋盘大，复杂度是10的172次幂。复杂度越高，对计算能力的要求就越高，所以围棋计算机程序的水平一直无法与人类高手相比。
所以，虽然从1997年以来，计算机性能遵照摩尔定律一直在飞速增长，超级计算机每年性能都刷新纪录，但是要挑战围棋这种复杂游戏的人类高手，要到2016年才开始。
AlphaGo的研发者以前是象棋高手，AlphaGo在2015年10月份赢的樊麾，也算不上是高手。欧洲这种头衔更像是纳米比亚乒乓球一样，少体校拉出去一个就行，不用说市队，省队，国家队。
所以AlphaGo这次搞的更像是一个营销活动，而非真正想要在围棋上赢得人类，如果想要赢，应该是从樊麾这种业余水平一步步向职业三四段，五六段逐级挑战，后才进入九段高手的圈子，去挑战中韩的围棋高手。
而从局比赛的表现的棋力来看，中国棋院的高手认为AlphaGo有五六段的棋力，而细节只是业余水平。但是李世石还是出现失误，输了局，谷歌得到了一次大广告。
二、AlphaGo对未来的意义
AlphaGo是什么？在今年一月的Nature上有AlphaGo的详细介绍，AlphaGo是一套为了围棋优化的设计周密的深度学习引擎，使用了神经网路加上MCTS(MonteCarlotreesearch)，并且用上了巨大的谷歌云计算资源，使用了GPU的通用计算能力。
AlphaGo的特点在于充分利用现在的机器学习技术，可扩张的架构，它不仅仅是用一台超级计算机，而是可以利用谷歌庞大的计算资源来做这个深度学习，提升学习能力。谷歌提供了15-20名世界的计算机科学家和机器学习专家和全世界庞大的谷歌后台计算平台，看看能把围棋这种高难度的人类游戏项目做到什么高度？
围棋是相当感性的项目，它不像象棋每个子都有价值计算，目标明确就是将死对方的王，不被对方将死。围棋的形好坏是相当感性的东西。对优劣的判断也不是纯计算的结果。
把人类感性的东西，通过计算机庞大的计算能力和高水平的人工智能程序来解释，通过机器的自我学习来提升，这是很有意义的。
AlphaGo里面的深度学习、神经网络、MCTS，和AlphaGo的扩张能力计算能力都是通用的技术。AlphaGo今天要进入一个新的应用领域，用AlphaGo的底层技术和AlphaGo的团队，应该可以更快更有效地开发出解决方案。
AlphaGo如果有朝一日在围棋上击败的人类智能，那么这种学习能力用于其他难以计算而依靠人类经验判断的领域，也会击败人类。
要知道，现在传感器实际上有远远优于人类的感知能力，如果计算机对非描述的事物学习能力也超过人类，那么人类真的就可以被替代了。
无人驾驶是小菜一碟，人类能学会的，计算机都可以学会，而且学得更好，那么人类的所有的技能与经验就全部变成可替代的了，包括编程。计算机可以自我发展，完成各种功能，人类的各种劳动都可以解放了。
三、科幻共产主义
共产主义一直被当作乌托邦，但是人工智能却真的有可能大程度的满足人类需求。
计算机具备了深度学习能力以后，人类的所有劳动都可以被替代。工厂是无人的，车辆是无人的，飞机是无人的，饭店服务员是机器人，名厨是一台自动烹调的机器，人类只复杂在机器故障或者失灵时候，做人为的干预与检修。而机器给人创造的财富几乎没有上限，只取决于自然资源的多少。
能源如果搞定了可控核聚变，那么能源几乎也是无限的。
人类的各种不切实际的欲望，随着大脑研究的深入会变成一组脑电波，当你需要时，接入计算机，就可以提供你任何想要的梦。
那将是一个科幻共产主义的世界，人类的工作变得简单轻松，只是监控机器，保证其运行就可以获得无尽的财富。人类的欲望可以在梦中完成，现实中人类只要做好自己的小角色就可以了。
这个世界听上去似乎很熟悉，没错，TheMatrix就在不远的将来。
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