人类赢了机器 还是机器在玩人类？|执黑|执白_凤凰资讯
人类赢了机器 还是机器在玩人类？
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连输三局后，人们几乎相信机器人比人还聪明，昨日的第四局比赛，李世石扳回一局，人类还是不能恢复自信，阴谋论被放大——阿尔法有“放水”之嫌。接受华商报记者访问的围棋专家和软件专业人士都说这种想法太科幻。即便谷歌人工智能阿尔法围棋（AlphaGo）故意输棋，也是人在操控机器。而李世石也称发现了阿尔法的弱点。好吧，让我们静候第五盘的终极大战。
原标题：人类赢了机器 还是机器在玩人类？
连输三局后，人们几乎相信机器人比人还聪明，昨日的第四局比赛，李世石扳回一局，人类还是不能恢复自信，阴谋论被放大——阿尔法有“放水”之嫌。接受华商报记者访问的围棋专家和软件专业人士都说这种想法太科幻。即便谷歌人工智能阿尔法围棋（AlphaGo）故意输棋，也是人在操控机器。而李世石也称发现了阿尔法的弱点。好吧，让我们静候第五盘的终极大战。棋手自述击中机器人BUG李世石：我觉得‘阿尔法围棋’有两个弱点13日，“阿尔法围棋”与李世石对决第四局比赛在韩国首尔落子。李世石执白中盘胜“阿尔法围棋”，将这场人机大战的比分改写成1∶3。韩国棋手韩钟振九段说：“序盘双方的气势不相上下。但李世石下白78，80，82的妙手后，‘阿尔法围棋’应得不太好，下了很多‘问题手’，从83手至101手，李世石掌握了局面的主导权。其中，‘阿尔法围棋’下黑101是最不可思议的一手。之后，李世石虽然进入读秒，但顽强应战，并将优势保持到最后，至180手时，‘阿尔法围棋’宣告认输。”在现场英文讲棋的日本棋院的米迦勒雷蒙德在记者会见中对白78手评价说：“我对于李世石下的白78妙手特别感叹，我觉得‘阿尔法围棋’也是肯定吃惊了。”对局结束后，李世石接受采访时说：“今天我赢了一局大家就给予我如此热烈的祝贺，这是我以前所没有碰到的。但是今天的胜利意义非凡，拿什么我都不会去换的。这是珍贵的胜利。因为当初我说过要以4∶1或5∶0赢。”当被问到大家都认为白78手是妙手时，李世石自我评价说：“当初我认为下这手棋会更容易出棋，但是走得很艰苦，我在心里都想有可能又会输掉。当时，我只能下白78手，没有其他的选择。”当被问到通过4盘对局是否发现了“阿尔法围棋”的弱点时，李世石说：“我觉得‘阿尔法围棋’有两个弱点：其一是它执黑时下得困难。其二是它遇到没想到的一手棋时应对能力下降。”李世石向“阿尔法围棋”团队请求说：“我觉得‘阿尔法围棋’执黑时比较弱一点。第五局又要猜先，我今天执白赢了一盘，但我希望第五局时不要猜先由我执黑行不行？”“阿尔法围棋”团队当即爽快答应。“阿尔法围棋”是怎样判断认输的？研发“阿尔法围棋”的DeepMind公司CEO丹米斯哈撒比斯对记者说：“首先‘阿尔法围棋’通过计算后，期待值比设定的程度低的话，它就会在显示器上表示‘认输’。Aja黄（替身）看到那个屏幕，替它认输。”丹米斯哈撒比斯通过社交平台承认，李世石翻盘是因为击中了机器人的BUG(缺陷)，下出白78后，AlphaGo自我感觉良好，在程序的“值网络”(用于评估电脑胜率)中，误以为胜率达到70%，直到第87步才反应过来。李世石15日即将要跟“阿尔法围棋”进行最后一战。本次比赛采用中国规则，执黑一方贴７目半，各方用时为两小时，3次60秒的读秒。
据新华社棋人看棋机器人是故意输的吗？阿尔法机器人第四局的确发挥不好李世石终于赢了，体院棋牌教研室主任、职业六段李星教授昨天在接受华商报记者采访时，长舒一口气。人机大战前，他看好李世石，三番棋过后，他和许多专业棋手都称“被颠覆”了。而昨天李世石的胜利，他认为的确是机器人发挥不好。前三盘输棋有种被颠覆的感觉华商报：这次人机大战，真正感到震撼的是专业棋手。李星：比赛前，我们专业棋手都认为李世石会赢，但三盘棋下来，有种被颠覆的感觉。前三盘人机大战，李世石下出了正常水平，李世石代表了围棋顶尖水平，却连续输给机器人，说明这个机器人非常厉害。华商报：机器人下的棋，人类能看懂了吗？李星：怎么说呢，先说前三局吧，机器人的表现总体比较平淡，也会出一些昏招，显得很业余，但不知道怎么搞的，局势越往后，机器人优势越大。比如，在比赛中，感觉机器人也有拿不准的时候。每到这个时候，机器人就采取“脱先”的战术。就是说，局部看似李世石有优势，但机器人对李世石的想法不理会，而是在别的地方争得先手。然后，机器人似乎在耐心等待李世石犯错误，一旦出现，立即抓住。李世石赢棋 真的是发挥得太好了华商报：第四盘棋，李世石赢了，你认为赢在何处？李星：这盘棋的前半部分，还是阿尔法机器人占优，但李世石白棋第78手彻底扭转局面，堪称神来之笔。这步棋走出后，我想了很长时间，认为只要李世石不犯错误，机器人必输。华商报：你认为在这步棋之后，阿尔法机器人的表现如何？有人说，机器人故意输给了李世石。李星：如果机器人发挥好的话，不至于输得这么惨。事实上，白棋78手之后，机器人几次应对都是错的。这盘棋，机器人的确发挥不好。我不懂人工智能，我只能说机器人故意输棋的可能性不大，而李世石赢棋，真的是他发挥得太好了。在输赢上 没必要跟阿尔法较劲华商报：你认为李世石找到破解机器人的秘笈了吗？李星：这个更不好说了。这个机器人有很强的学习能力，每下一盘棋，它在棋力上都有可能提升。阿尔法已经充分展示了自身的实力。但它毕竟是一台机器，即使它能彻底打败人类，也没有人类的情感。我认为围棋还是靠人来下的。在输赢上没必要跟阿尔法较劲。即便机器人赢了也并不说明它有多厉害，而是背后开发机器人的团队，以及这个团队所拥有的科技创新能力更厉害。科技创新将在未来改变我们人类的生活方式。问题是，我们做好准备了吗？
华商报记者 梁军“程序猿”看机器人机器人有没有主观输棋可能性？“放水”除非被植入输棋程序常昆鹏是西北工业大学的在读研究生，软件工程专业，围棋爱好者，他这几天非常关注“人机大战”。作为计算机专业人士，他认为阿尔法机器人故意输给李世石的可能性不大，如果有的话也只有一种可能，就是机器人被谷歌软件工程师内置了输棋软件，换句话说，还是人在操纵机器人故意输给李世石，而不是机器人拥有了和人一样的情感和思维。机器人有两种策略“概率”和“随机”人机大战前四盘，机器人赢了前三盘，已经充分说明机器人拥有了强大的运算能力，储存了足够多的招数，那为何输了第四盘？常昆鹏解释说，人机大战，机器人只有两种策略。一是胜算概率最大化，二是随机性。我们可以把阿尔法比作一座围棋图书馆，里面储藏了海量的对局棋谱。前三盘，李世石走的每一步棋，阿尔法都能找到胜算概率最大的招数用来应对。这样下去，李世石真的赢不了。前三盘，阿尔法机器人赢在运用了胜算概率最大化。但在第四盘，李世石在白78手那一妙招，谁都没有见李世石以前这样下过，也就是说阿尔法的“大脑”也没有这方面的储备，无法运用胜算概率最大化进行处理，只能随机性的找一种招数应对。在常昆鹏看来，阿尔法随便找的应对策略，有很可能一手臭棋。展望人机大战第五局，有人说李世石只要将昨天的第四局重复一遍还能赢，常昆鹏不敢苟同，他说，阿尔法输了，但学习能力提高了，第五局，即便李世石想重复第四局的路数，阿尔法很难再犯第二次错误了。“放水”唯一可能性被提前植入输棋程序常坤鹏对华商报记者说：“人工智能发展很快，但还达不到像人一样思考的程度，尤其在情感、价值取向方面，机器人还是一台机器。”小米科技创始人雷军在微博上表示，阿尔法若通过了图灵测试（考察机器人能否像人一样思考，比如机器人有了故意输棋的想法），或许真的可能故意输棋。常坤鹏解释，图灵测试还是机器人在模拟人的思维。方法是，面对问题，机器人运用搜索功能，从人们的各种回答中找到概率最大的一项回答，这样机器人的回答更像是人在回答问题。即便阿尔法能通过图灵测试，也不拥有自主思维。既然机器人自己不会输，但有没有人让他故意输棋？常昆鹏认为这种可能性是存在的，那就是谷歌的工程师提前植入输棋的程序。“这种软件是可以开发出来的，主要是设置一些变量，比赛中当一些情景满足这些变量时，阿尔法将执行输棋的策略。”无论阿尔法机器人有意还是无意输棋，都不代表人类打败了机器，人工智能，说到底还是凝聚了人的智慧。
华商报记者 梁军电影中的机器人狠角色还远吗强大的阿尔法棋手在连赢三局之后输了！这让网友脑洞大开，很多人甚至联想机器人有了人的情绪和思维，故意输棋。今年1月在中国上映的《星球大战：原力觉醒》是科幻电影《星球大战》系列的第七部，人工智能是其中极其重要的看点。其实自从出现人工智能机器人，人们对人工智能的“威胁论”一直没有停止，在科幻电影创造出了不少人工智能狠角色。1968年上映的《太空漫游：2001》是较早对人工智能进行思考的电影之一。冰冷狡黠的高级智能电脑相继杀死了飞船上的四名船员。1982年上映的《银翼杀手》则将人类与人工智能产物的对立提高了一个层次——复制人发生暴动。而在《黑客帝国》中，人工智能已经完全控制并奴役了人类。2004年上映的《我，机器人》的故事背景设定在2035年，讲述了人和机器之间相处时人类自身是否值得信赖的故事。大反派VIKI具备了自我进化能力，对“机器人三定律”有了自己的理解，它改造了一批机器人，将他们转化成整个人类的“机械公敌”。2015年5月上映的《复仇者联盟2：奥创纪元》中，人工智能贾维斯受病毒感染后变成了敌对势力。同样是在去年上映的《机械姬》则讲述了一个拥有自我意识的人工智能机器人伊娃深谙人类的情感，最终谋杀主人。《终结者》第五部2015年8月在中国上映，在影迷心中，电影中最坏的人工智能角色应该是《终结者》系列中的“天网”。“天网”拥有独立意识后，对创造它的人类展开屠杀。阿诺·施瓦辛格扮演的T800最初就是“天网”开发的一款杀手机器人。在科幻电影中，人工智能对人类的威胁从没停止过，谷歌一位资深人工智能工程师在接受媒体采访的时候表示，再过10年，不排除出现“天网”的可能性。 综合
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围棋人机大战，机器获胜毫无悬念
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李世石在接受采访时说，他战胜人工智能毫无悬念。我的看法与李世石正好相反，我认为人工智能获胜将毫无悬念。
许多年后，当我们谈论人工智能时，一定不能避开两个时间节点，一个是1997年的5月，另一个则是2016年的3月。从人工智能的专业角度上讲，后者更加重要。
许多年后，当我们谈论人工智能时，已定不能绕开谷歌这家公司。这家公司靠着一堆程序和100万美元，是那样的推动了人工智能的发展。
19年前，当俄罗斯棋王、国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫在与IBM公司的深蓝计算机在第６次交手时，誓要捍卫人类尊严的卡斯帕罗夫在仅走了19步的情况下就眉头紧锁，向深蓝“拱手”称臣的一刹那，整个人类为之一颤。
那时，人类还会说，幸好还有围棋。他们说，围棋是“人类智慧最后一块高地”。
作为一个业余无段的围棋爱好者，我欣喜的将看到：这一场举世瞩目的围棋人机大战，无论是李世石获胜，还是谷歌的AlphaGo获胜，最大赢家却是围棋。用脚趾头都能猜到，围棋的胜出毫无悬念。
业余时间，我酷爱网络游戏。我只玩两个网游：一个是围棋，一个中国象棋。后者我玩的更好一些，年少好斗时，曾参加过业余赛事，也有过夺冠经历。所以，下棋是我最大的爱好。
我有个三岁半的女儿，最近在教她下棋。首先教她的不是我最擅长的象棋，而是先教她围棋。因为我坚信，围棋对她的成长会有极大的帮助。作为一个父亲，无所谓她的名利，只希望她健康。健康有两种，一是身体的健康，一是人性的健康。
围棋是人性的升华，人格的完善。从让子棋的角度讲，无论水平相差多大，任何人都能在棋盘上有平衡的对话。围棋是高品质的爱好，下好围棋不仅仅需要聪慧的头脑，还需要有坚定的信念和良好的心理素质。围棋的布局有行云流水的美感，中盘的战斗有惨烈的拼杀，而终局的官子则有精妙的收束。
围棋之中蕴含着中华文化的精髓。尔虞我诈并不是围棋的内涵，深谋远虑、未雨绸缪才是胜利的根本。引诱和欺骗成就不了围棋大师，围棋需要的是精确的计算和磅礴的气势。实地和厚势是围棋里两个同等重要的矛盾统一体，同样道理，人生事业的成败离不开扎实的基础和开拓的勇气。
作为一个中国传统文化的爱好者和研究者，也殷切的盼望着这一场万众聚焦的人机大战，能够在全世界更好的推广围棋，推广中国传统文化。借用明朝徐渭的诗来抒情下：“闲看数招烂樵柯，涧草山花一刹那。五百年来棋一局，仙家岁月也无多。”
李世石在接受采访时说，他战胜人工智能毫无悬念。粗略的浏览了一些新闻报道，貌似多数认为李世石会拿走100万美元。
我的看法与李世石正好相反，我认为人工智能获胜将毫无悬念。
四个多月前，我出版了一本书，叫做《智能爆炸：开启智人新时代》。在这本书里，我预测“智人时代”即将来临，这是一个具有爆炸性的预言。它的典型特征是：其一、机械日益富有人类的思维、情感、个性与能力；其二、人类日益异化并呈现越来越明显的机械思维与习惯，比如对高科技智能产品的过分依赖，人性色彩日益退化、情感越来越贫乏、思维越来越线性等等。
在某一个临界点上，日益进化的机器人与日益退化为机械思维的人，会变成一种“新人类”——智人。正如科幻小说中《三体》中描绘的一样：暂时冷冻的人们，在未来某个时候醒来后，会发现未来的人们因为社会科技的快速发展，变成外形完美划一、思维简单透明、能力超乎寻常的“新人类”。而因为智能化浪潮的来袭，我们面对未来“新人类”，或者说我们异化为未来“新人类”的可能性更大、速度更快。
《超能陆战队》上映后，拥有大白成为很多人的一个梦。在智人时代，这个梦不再是梦。而且，我们所拥有的大白还会更先进、更人性，因为它具有自主思考、决策、行动的能力，是一个名副其实的机器“人”。
毫无疑问，谷歌的AlphaGo就是一个这样的“智人”。
李世石接受采访时说：“如果对手是人，我倒不会这么费神地做准备，可是对手是机器，我必须设想我一个人孤单坐在那里的情景。和机器下棋心理战行不通，到头来我只能调节自己的心理。我现在每天假象对局，设法体会一个人下棋是什么滋味。如果只论实力，说实话还是觉得我能赢。”
的确，就像《自然》杂志写道的那样，“人类在下棋时有一个劣势，在长时间比赛后，他们会犯错，但机器不会。而且人类或许一年能玩1000局，但机器一天就能玩100万局。”
这一场围棋人机大战，如果人类输给了机器，没必要大惊小怪，也没必要恐慌。或许，这仅仅是个开端。
以珍妮纺纱机的问世为标志，在250年的现代文明历史中，互联网从初兴到成为整个地球的血脉，只用了短短50年时间。人类历史虽然短暂，但文明的步伐始终在加速前行。我们忍不住要看得更远：人工智能会是什么样的呢？机器会像各种科幻电影里头的那样无所不能吗？
以互联网为代表的信息化革命，以及即将爆炸的人工智能，也都不是人类进步的终点。未来，技术的发展会有更多让我们始料未及之事。
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机器战胜人类！中国围棋第一人柯洁：不可能赢我
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用合作网站帐户直接登录腾讯科技讯随着人工智能的兴起，一些人提出了这样的警告：我们可能正处在创造一种新的生命形式的边缘，它不仅标志着进化上的突破，也会对人类物种的生存构成潜在威胁。真的是这样吗？
机器人幼儿园
“欢迎来到机器人幼儿园，” 38岁的彼得 阿比尔（Pieter Abbeel）在加州大学伯克利分校机器人学实验室门口说。阿比尔2000年获得了斯坦福大学的计算机科学博士学位，在“如何教会机器人聪明地思考”领域，他是一名世界级的专家。
但是在教会它们聪明地思考之前，阿比尔首先必须教会它们思考。“这就是为什么我们说这是幼儿园的原因，”他开玩笑说。布雷特（Brett）是一个六英尺高的人形机器人，是这个幼儿园众多“学生”中的一个。它由硅谷厂商柳树车库（Willow Garage）制造，几年前被该实验室买下用来做实验。阿比尔和学生教布雷特玩玩具：木锤、塑料玩具飞机、一些巨型乐高积木。
可编程工业机器人出现已经很久了，你可以在工厂里看到那种将模块插入PC板的机器人，它们重复同样的动作，每小时300次。那种机器人并不智能。
但近年来，机器学习（模仿人类大脑、让机器自己学习东西的算法）取得了很多突破，计算机识别语音和视觉模式的能力因而突飞猛进。
阿比尔的目标是给机器人灌输一种通用智能——认识世界，以便它们能够自己学会完成任务的方式。他还有很长的路要走。 “机器人的学习能力还不如一个两岁的小孩，”他说。布雷特学会了完成一些简单任务，比如叠衣服。
对于人类来说很简单的事情，比如明白桌子上一团皱巴巴的东西实际上是一条毛巾，这对于机器人来说却相当困难。部分原因是机器人没有常识，没有之前尝试叠毛巾的记忆，以及最重要的是，它们对毛巾是什么东西完全没有概念。它们看到的只是一块颜色。
小孩子在解决问题时，往往会持续不断地调整自己的做法。阿比尔从中受到启发，开创了一种让机器人自学的方法。现在，当布雷特整理衣物时，它会用手抓起卷成团的毛巾，试图弄明白它的形状，搞清如何折叠它。这听起来很幼稚，但机器人学习叠毛巾就是这么不容易。
这将把我们带向何方？
智能机器可以执行的任务的复杂性正在呈指数级增长。最终这将把我们带向何方？如果机器人能够自己学会叠毛巾，有朝一日它也会学会给你做饭，给你做手术，甚至打仗吗？
人工智能可能有助于解决我们面临的一些复杂问题，比如治疗癌症和应对气候变化——但在短期内，它也有可能用来开展监视活动、破坏隐私，进行电子推销。除此之外，更大的问题也隐隐呈现出来：机器有朝一日会拥有独立思考、对问题进行推理，以及展示情绪的能力吗？没人知道这些问题的答案。
智能机器的兴起不同于其他任何技术革命，因为它最终和“人性”这个概念利益攸关。我们有可能正处在创造一种新的生命形式的边缘，它不仅标志着进化上的突破，也会对人类物种的生存构成潜在威胁。
但这场革命已经开始。去年夏天，伯克利团队给一个仿真机器人安装了一个短期记忆系统。参与该项目工作的计算机科学家谢尔盖 莱文（Sergey Levine）说，在机器人身上测试这个记忆程序时，他们注意到“一件怪事”，他们向它发出一个命令，让它把一个木钉放在的两个孔洞中的一个里面，或者放左边，或者放右边。
为了做比较，他们在没有记忆程序的时候重做了实验，结果令他们吃惊：机器人仍然能够把木钉放在正确的孔洞中。没有了记忆程序，它是怎么记得该放哪里的？ “最终我们发现，一旦机器人接收到命令，它就把胳膊朝着正确的孔洞伸过去，”莱文说。然后，在命令消失后，它可以根据自己身体的姿势，知道该放哪个孔洞。实际上，机器人是自己想出了一个方法来正确地执行这个命令。 “这真是非常令人惊讶，”莱文说。 “而有点令人心惊肉跳。”
算法：现代生活的燃料
阿比尔谈到了DeepMind最近取得的突破。DeepMind是谷歌在2014年斥资4亿美元购买的一家人工智能初创公司。几年前， DeepMind教一台计算机玩《太空侵略者》这样的雅达利电子游戏，使其技能远远超过了人类玩家。但令人惊异的是，DeepMind的方法并不是通过给计算机编程来让它了解游戏规则。这和“深蓝”（Deep Blue）在国际象棋比赛中击败人类不一样，深蓝的程序中编入了游戏规则。
那台计算机只知道一件事情，就是它的目标是得高分。使用一种称为强化学习（reinforcement learning，就好比是狗狗做了一件正确的事情后，你要说“乖狗狗”）的方法，计算机对游戏进行各种尝试，自己来学习规则。在几个小时内，它玩游戏的技就超越了人类水平。这是人工智能领域的重大突破——计算机第一次“自学”了一项复杂的技能。
出于好奇，阿比尔这个实验室的研究人员决定也做一个类似的强化学习实验——他们写了一个学习算法来帮助机器人学会游泳、跳跃和走动。那么玩电子游戏又怎么样呢？令他们吃惊的是，这个被称为Trust Region Policy Optimization（简写TRPO）算法获得的效果几乎不亚于DeepMind的算法。换句话说，TRPO展示了一种广义的学习能力。 “我们发现TRPO可以在玩电子游戏时打败人类”阿比尔说。“而不仅仅是教机器人走路。”
在书籍和电影里，人工智能常常被描绘成漂浮在一罐蓝色液体中的合成大脑。但实际上，人工智能是一种算法，它告诉计算机执行哪些功能（可以把它看成是机器的烹饪食谱）。算法之于21世纪，就如同煤之于19世纪：它是经济的发动机，是现代生活的燃料。
没有算法，你的手机就运行不起来，我们也不会有Facebook、谷歌、亚马逊。 “如果所有的算法都突然停止工作，我们所知道的世界就结束了，”一个机器学习博客写道。在人工智能的世界里，找到一个让机器理解世界的算法，就如同在物理界，找到了让物理学家解释宇宙运行的标准模型（Standard Model）。
让计算机自己写算法
数学算法已经存在了几千年之久，它们是现代计算的基础。数据输入后，计算机开始工作，让算法得出结果。但新的突破是，科学家们已经开发出了算法，来扭转这一过程，让计算机来写它们自己的算法。
假设你想让直升机头朝下、脚朝上地飞行：你写一个算法，把直升机控制信息（输入数据）告诉计算机，接着再告诉它，你想让直升机怎么飞，以何种角度（输出）飞，然后，计算机自己就会写出算法来，告诉直升机如何做到这一点。这个过程被称为机器学习，即人工智能的基本核心：如果一台机器可以教会自己如何让一架直升飞机翻转过来飞行，它可能也可以教自己其他一些东西，比如如何在Tinder上找一个约会对象，当你对iPhone说话的时候识别出你的声音，或者设计出一个终结者生成器。DeepMind的创始人之一杰米斯哈斯比斯（Demis Hassabis）曾说过，“人工智能是让机器变聪明的科学”。
我们的周围已经有很多智能机器，当你使用谷歌地图的时候，算法绘制出最快的路线，而且基于实时数据和车流量预测分析来计算交通延误。当你和谷歌语音交谈的时候，它识别你语音的能力，来自于一种名叫神经网络的机器学习算法，它可以让计算机可以把你的话转换成声音位，然后把这些声音和其他的声音做比较，弄懂你在问什么问题？ Facebook使用图像识别程序则不断扫描数十亿张照片，避免斩首视频和色情图片被上传到它的网站。
智能机器的加速发展将把我们带向何方呢？地球上的生命从一堆泥巴开始，花了30亿年时间，出现并拥有了更高的智能。而计算机只用了大约60年，就从一堆硅成为了可以驾驶汽车穿州过省，或者在一群人中识别出一张脸的智能之物。
发展人工智能是在“召唤恶魔”？
人工智能领域一再出现新的突破：今年1月，DeepMind表示它已经开发了一种算法，击败了欧洲冠军围棋。围棋比象棋更加复杂，而这种名为AlphaGo的算法将在3月中旬挑战世界围棋冠军。当然，人类在这种快速发展中起到了作用，但是人们不免也会觉得，我们似乎已经在智能机器的进化中达到了某个拐点。难道我们正要目睹一个新物种的诞生吗？还需要多长的时间，机器就会变得比我们更加聪明？
在近期的一次会议上，特斯拉及SpaceX公司创始人伊隆 马斯克（Elon Musk）突发惊人之语，说发展人工智能是在“召唤恶魔”。不过他后来承认，这么说有点言过其实。他说，“智能机器的突飞猛进提出了一些严肃的问题，我们需要考虑自己作为人类的身份，需要考虑我们正在为自己打造什么样的未来。”正如他所指出的，我们对机器的依赖已经是个不争的事实：“我们已经成为了那种靠机电装置维持生命的人了，你试试把手机关上一段时间——你就会明白幻肢综合症是什么意思。”
这并不是说，超级智能机器只有在变得超级邪恶之后，才会对我们人类构成威胁。 “人工智能真正的风险不是恶意，而是竞争力，”物理学家霍金最近提出。 “超级智能机器将非常善于实现自己的目标，如果这些目标与我们的目标不一致，我们就麻烦了。你踩死蚂蚁，可能并不是因为你是一个邪恶的蚂蚁仇恨者，但如果你负责一个水电绿色能源项目，有一个蚁丘被水淹没，那蚂蚁就是纯属倒霉。我们不能让人类陷入蚂蚁的这种处境。”
现在的人工智能有多聪明？
尽管现在我们有了更聪明的算法，更强大的机器人，超级智能机器却仍然更像是科幻而非科学的产物。Facebook人工智能研究主管扬乐康（Yann LeCun）说，“人工智能现在的聪明程度和老鼠差不多。”他说得没错。IBM花了多年时间编程，投入了数以百万计的美元，在2011年推出了“沃森”（Watson）程序。沃森在《危险边缘》智力游戏节目中，击败了最出色的人类选手，现在它是IBM公司“认知计算”项目的基础。
它可以每秒读取8亿个页面，可以消化维基百科的全部语料，更不用说积累了几十年的法律和医学期刊了。但是它不能教你如何骑自行车，因为它的智能频谱很狭窄——它不知道这个世界实际上是如何运转的。Aristo是最先进的人工智能程序之一，但它无法理解这样一句话：“人呼吸空气。”因为要理解这一点，你需要一般性的知识——它却没有这样的知识。即使它知道这句话中每个词的定义，它也不知道人们呼吸空气是为了生存；不知道人是每分钟呼吸一次空气，还是一辈子只呼吸一次。还一些令人印象深刻的服务，比如Skype翻译（目前只有预览版），用户可用两种不同的语言进行实时对话，但它也有很长的路要走。如果你与意大利的一个人聊天，你对天气的谈论，可能会被翻译成对《圣经》的评论。
这并不是说智能机器的兴起就没有风险。自主武器系统，比如武装无人机，可以利用面部识别技术和其他数据来开展暗杀活动，这样的危险确实是存在的。
但它们并不对整个人类的生存构成威胁。有些人会想象，朝鲜黑客会突然开发出新的算法，让金正恩拥有了世界终结者那样的攻击力，这其实不太可能。因为人工智能和iPhone不一样，不是你写一个新应用就能大功告成的事情。它更像构建互联网本身——只能通过时间来完成，它需要大量的增量发展。
夸张的想象掩盖了真正的风险
事实上，夸张的想象反而掩盖了智能机器兴起带来的真正风险——导致工人失业，在战争中更多使用自主武器，以及这样一个事实：我们越是依赖机器，出问题的时候（无论是技术故障还是黑客攻击），我们的风险就会越大。
这是一个关于“异化”（alienation）的问题。如果在一个世界中，我们和机器说话的时候多过和人说话，而艺术不过是一种谐调悦目的算法输出，异化就会出现。此外，人工智能时代也会带来严重的隐私挑战，这不仅仅是说有智能无人机从上空监视你，而且也是说一些公司会跟踪你的一举一动，目的就是为了向你销售东西。
夸张的想象也掩盖了我们与机器更深入地合作可能带来的好处。大多数研究者，比如DeepMind的杰米斯哈斯比斯，他们认为，如果我们给机器提供资料，它们就可以帮我们解决诸如疾病和医疗这样的重要问题，可以帮助科学家应对气候变化等等。
技术革命往往会激发恐惧感——有时候合情合理，有时则不然。工业革命初期，英国纺织工人砸坏了机器，因为担心自己的饭碗会被机器抢走（确实如此）。电力时代开始的时候，人们觉得电线可能会引起精神错乱（其实没有）。而在20世纪50年代，家电厂商还认为很快就会出现核动力吸尘器。
人工智能成为了公司争夺的热点
在过去，开发一个可以思考的机器在很大程度上是哲学家和学术界计算机科学家们的尝试。但是，“现在已经不同于以往，”Facebook的乐康说。“Facebook、IBM、微软——每家公司都在部署人工智能，都在里面投入了资金。”如今，拥有最好的学习算法和数据的公司会成为赢家。你以为谷歌为什么是一个成功的广告平台？
更好的算法可以预测你会点击哪些广告。对于一家营收 500亿美元的公司来说，即使是0.5%的点击率差异，也意味着巨额资金。图像识别（它的基础是机器学习）目前是苹果、微软、谷歌和Dropbox等云服务的一个竞争热点。另一个热点是语音识别的改进。如果某家公司能够推出一种机器人，用户可以很自然地和它交谈，就像和人类交谈一样自然，这家公司就会拥有巨大优势。
谷歌和苹果都收购了一些在人工智能方面很有前景的初创公司。人工智能对无人驾驶汽车的成功至关重要，这将给汽车行业带来巨大影响，还有可能改变城市的面貌，想想看，如果我们不再需要空间来停放私家车，城市将会是怎样？
实际上，人类已经在和机器一起合作，你很难想象未来会有什么不同——不管机器人以后变得多么复杂。 著名的计算机科学家贾瑞恩拉尼尔（Jaron Lanier）曾说过：“算法是人类设计的，它们反映了设计者的偏见。”无论是好是坏，无论我们会创造什么样的未来，它都是我们为自己设计和建造出来的。（Kathy）
文章来源: 腾讯科技