人机大战李世石连输两局 人工智能真的会主宰人类

2016年3月9日至3月15日，谷歌AlphaGo将在韩国首尔与李世石进行5场围棋挑战赛。比赛完全平等，获胜者将得到一百万美元奖金。“阿尔法围棋”首局胜利后，在3月10日韩国首尔四季酒店举行的“阿尔法围棋”与李世石五番棋对决的第二局中，人工智能“阿尔法围棋”以211手，执黑中盘胜，再次击倒李世石。难道人类在不久的将来真的会被人工智能所主宰?对此您怎么看?下面，佰佰安全网小编为您解析。

3月9日，人机世纪大战正式打响，谷歌人工智能系统(AlphaGo)挑战世界围棋冠军李世石。据了解，本次对战分为5场，分别是：3月9日、3月10日、3月12日、3月13日和3月15日。最终结果如何现在还未可知晓，但本次人工智能的胜利已经引发了一连串的热烈讨论。作为难度最大的棋类，围棋棋盘横竖各有19条线，共有361个落子点，双方交替落子，这意味着围棋总共有10^171种可能性，远远超过宇宙中的原子总数10^80。所以，即使穷尽整个宇宙的物质也不能存下围棋的所有可能性，计算机无法机械地通过将每一种变化都算出来的穷举法战胜人类。因此，在国际象棋和中国象棋连续失守以后，围棋被很多人视为人类智能与人工智能的最后一道壁垒。

然而，本次AlphaGo的胜利似乎加速了人工智能时代的开启。其实，AlphaGo的最大潜力并不在于其内嵌的复杂运算程序，而在于其可以基于神经网络进行自主学习，通过大量数据分析学习职业棋手棋谱，再通过增强学习的方法自我博弈。比如，在这两天的比赛中，AlphaGo不仅以毫无疲惫、失误极少的表现赢得开门红，更能够进一步从对手李世石的下法中深度学习，不断迭代系统，优化自身。

据网络平台数据显示，在昨日比赛期间，当李世石在官子阶段投子认输时，访问量达到最高峰。在如此高并发、大流量访问期间，互联港湾能够凭借丰富的运营商资源和北上广的多线BGP网络优势，利用打通的二层波分传输网络和大带宽出口资源，通过选择优质链路节点，将视频内容推送到靠近用户的高速边缘节点，为用户提供稳定、流畅、零延时的观看体验。

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比赛赛程即将过半，胜负依旧悬念重重。然而，不管是人工智能AlphaGo胜利，还是人类智能李世石的胜利，人类都是最大的赢家。无论是黑科技还是新革命，如何利用科技力量实现更好的世界才是我们最初的目标。正如开源社区开放给全球代码爱好者一样，创新力量源源不断，才会驱动生产力不断向前。

在“阿尔法围棋”与李世石五番棋对决的第二局比赛结束后，韩国多位著名起手也对此局比赛进行了点评，下面吗，佰佰安全网小编就为您分享一些韩国棋手的相关评论。

韩国棋院官方网站评论说，序盘的黑13、15手，可能也只有“阿尔法围棋”走得出来，人类是难以理解的。此外，更让人费解的是黑37手。在白62手前，白棋好一些。但是，白80手侵入黑棋上方空时，黑81手的应对也是人类难以想象的一招妙手。黑109手攻击中腹的白棋是好手，李世石随后以白120、122手顽强应对，但白128手属于败招。黑棋下出的139手至153手，在关键时刻处理精细零失误，让人徒发感叹。

比赛结束后，韩国棋手刘昌赫九段评价说：“ 阿尔法围棋 下了很多怪手，如果李世石按照自己的棋风果断地应对，他或许会赢。但是，李世石在很多局部战斗中，没有按自己的棋风果断下棋，好像他在心理上有所畏缩。看上去， 阿尔法围棋 棋行有些弱，但是它判断形势和计算的能力很强。在官子阶段上， 阿尔法围棋 占尽优势。”

李世石赛后会见记者时说：“让人吃惊的昨天已经领教了。今天从序盘开始，我一直没有领先过， 阿尔法围棋 还没有被发现有特别的弱点。昨天对局后，我仍认为 阿尔法围棋 也存在弱点，但今天我的想法有所改变，我完败而 阿尔法围棋 完胜，它下得完美。”

人机大战11日休息一天，12日、13日将进行第3、4局比赛，14日再休息一天，15日双方举行第5盘比赛。本次比赛即使一方率先取得3胜，也要下满5盘。比赛采用中国规则，执黑一方贴7目半，各方用时为两小时，各3次60秒的读秒机会。

“留给他的时间不多了。”这次人们议论的不是国足，而是李世石。这位韩国围棋九段，在AlphaGo的步步紧逼之下，又一次投子认输。2：0，人工智能领先。

“时间不多了”既是调侃，又像一个关于人工智能的不祥隐喻，感到压力的应该是整个人类。

来自谷歌的消息称，AlphaGo与李世石的第一场比赛，全球一亿人观看直播，其中6000万来自中国。中国当然没有如此庞大的围棋人口，但不管是几段围棋高手，在人工智能面前都失去了嘲笑人类“小白”的底气。毕竟强大、轻狂如柯洁，都“辗转反侧梦醒黑白”了。

第一场比赛之前，围棋界一片轻松乐观。第一场比赛，看到AlphaGo不合套路的落子，人们迅速指出“错了错了”。第二场比赛，再看到AlphaGo的“怪招”，人们开始诚实地表示“看不懂”。接下来，人们或许该期待李世石创造奇迹了。

微博上有一句评论很有代表性：“李世石没有下出任何显见的恶手。但局面莫名地就变成AlphaGo黑棋优势了。”最可怕的不是被打败，而是连怎么被打败的都不知道。

当然，围观者不懂，不代表高手不懂。正如我们不懂神经网络、深度学习，但计算机科学家懂。随着科学的进步、行业的分化，技术与社会越来越复杂，我们借助专家来消除与机器的深深隔膜。人工智能带来的真正挑战是，它可以自主学习、自我完善，这正是AlphaGo清晰展示出来的。所以有没有一种可能是，有朝一日机器自我进化到连发明它的科学家都难以理解的地步?

现在谈人工智能取代人类很可能还为时过早，可如果哪一天都能发觉人工智能的威胁，或许就已经晚了。

最后有个好消息。人工智能的先驱明斯基说过：如果我们足够幸运，或许它们会把我们当宠物养。你赢不了人工智能，但可以努力去赢其他人类啊，哪一天AlphaGo招聘人类宠物的时候，就可以去报名了。

AlphaGo连续两次战胜了李世石，激起了各种“机器超越人类，科幻小说将成真”的讨论。特别有趣的是有人揣测AlphaGo下面会不会故意输下几盘棋，以免人类起疑心，阻挡了它统治人类的野心。其实，虽然机器在逻辑分析推算方面，能力会远超人类，但是依然是属于人类操控的工具。AlphaGo这类的“人工智能”机器真正可能带来的危机，不是奴役人类，而是让人类丧失斗志，无所事事。

有些人描述AlphaGo是“和人一样的方式思考，但是比人快无数倍”。这么说并不精确。AlphaGo确实比人快无数倍，但是AlphaGo的思考只能说是“被人的大脑启发”，而非和人类思考一样。AlphaGo是一个能自我学习的深度学习，经过专家的调节，它能在任何在可以纯凭逻辑分析推算的问题上，把人类远远低抛在后面。机器速度会越来越快，学习能力会越来越强，数据会越来越多。

基于深度学习的人工智能将带来什么改变呢?我们将看到无数的商机和产品，能够解决问题、拯救生命、产生巨大的商业和用户价值。未来，自动交易能得到更高的投资回报和风险比例，自动诊断+基因排序会达到个性化精准医疗，推荐引擎将能推荐你最可能会买的产品、想吃的菜，想认识的人。在拥有大数据+大计算+专家调节的领域，就不必再跟人类相比了，因为人类根本差的太远了(就像没有人能打败搜索引擎一样)。

这些技术可能辅助专家，也可能取代专家。非专家的工作者很多将会面临失业。未来十年，大部分今天的人类工作可被机器取代。机器将取代许多的护士、记者、会计、教师、股理财师。。。的工作。任何带有“助理”、“代理”或“经纪”等字样的职位都很可能被取代。 这些机器不需要工资，只需要供电和网，就会一年365天，一天24小时“上班”。这些机器将帮助我们创造世界上的大部分财富。

虽然这些机器确实很“聪明”，而且又高效、勤奋、低廉，但是他们并不“人性化”，只是冷冰冰的机器和工具。比如说，AlphaGo第一场就战胜了李世石，但是它不会感觉高兴，也不会理解我们对于它的讨论。甚至，它说不上这局棋是怎么赢的。因为，它的思考虽然周密，但是它不懂“赢了有什么感受?”，也不懂“为什么围棋好玩”，更不懂“人为什么要下棋?”，甚至连“你今天怎么赢的?”都说不上。今天的机器完全无法理解人的情感、喜怒哀乐、七情六欲、信任尊重、价值观等方面 。对于人文艺术、美和爱、幽默感，机器更是丝毫不懂。有位AI研究员做了一套研究幽默感的系统，然后输入了一篇文章，这个系统看了每句话，都说“哈哈”!今天的机器连个两岁小孩都不如。对人工智能的研究者，这应该是一大未来的挑战。

所以，今天这些机器仅仅是我们的工具，会为创造价值。至少今天，我们不必担心人工智奴役我们(不过要盯好拥有机器学习+大数据的公司，别来作恶伤害用户)。那我们该担心什么呢?这些强大的机器，将带来人类能否度过有史以来最大的“下岗潮”。这次的“机器取代人类”将远超过去的工业革命和信息革命。不过，“下岗”还不是最可怕的，因为这些机器会产生巨大的商业价值，养活着这些下岗者，进而养活着人类。人类最应该担心的是：一旦当机器供养着人类，人类达到了马斯洛需求的基本需求，人类真的还会有动力去追求更宏伟的目标，自我实现吗?还是会醉生梦死、无所事事地或者?

面对这个担心，我们应该：

1、关注启发式教育，用互动式教育启发孩子对学习的兴趣和效率。AlphaGo愿意跟人类学习，我们当然也要善用最善于分析，最博学的机器。善于学习，乐于学习的孩子，是不会醉生梦死的。

2、正视发育右脑的学科领域，平衡文理。塞翁失马，焉知非福?机器超越人类的左脑(工程逻辑思维)，也许就是要人类从过去几十年重视理工，倾斜回来，花更多的精力在机器不擅长的右脑，例如：文学诗歌、艺术音乐、电影话剧、文创设计、工匠之美、宗教哲学、沟通情商。这不是说就不要学理工了，而是说应该让适合理工，爱好理工的人学理工，适合人文，爱好人文的人学人文。我们应该平等看待文理，并且鼓励发展文理双全的人才。

3、鼓励有上进心的年轻人挑战自己， 孜孜以求，成为专才。不要把时间浪费在“安稳”但是重复性的工作上，而要以“成为某个特殊又有用领域的最顶尖人才”为目标，为己任。

责任编辑:杨赓