王小川断言AlphaGo将完胜李世石 他会被打脸吗？

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上周，谷歌人工智能在围棋赛中以5比0击败欧洲冠军范辉的消息引起了极大关注。每个人都在谈论的是，谷歌也公开挑战韩国围棋大师李世石，在下个月与围棋展开较量。作为围棋世界最高水平的代表，如果李世石输了，就意味着人类已经输了。

谷歌使用的人工智能软件是alphago，它是由deepmind开发的，deep mind是一家人工智能公司，去年被谷歌收购。对于阿尔法戈和李世石之间的较量有不同的看法，但总的来说，会有更多的人认为获胜的概率很低，因为范辉只是一个二级选手，二级选手和九级选手的差距不是半分。

虽然阿尔法戈和李世石的比赛还有两个月，但关于输赢的讨论仍在继续发酵。一些专业棋手分析下棋技术，一些人工智能专业人士从科技的角度出发，还有一些技术专家王力可小川对搜狗ceo忍不住参与了讨论。

作为一个技术发烧友，王小川一直更加关注人工智能的发展。然而，他最近在极客公园论坛(Geek Park Forum)上发表了一篇演讲，称人工智能如今远离人类大脑，甚至比一个1岁的孩子还要糟糕。这一次，当面对人工智能和职业棋手之间的比赛时，他直接断言获胜者一定是人工智能。这个，为什么？

王小川与智虎全文:

阿尔法戈的发布是一个伟大的里程碑，这再次让我兴奋地谈论它。

让我从我的断言开始:阿尔法戈将在两个月内击败李世石。

留下一个囚犯，在这篇文章的结尾，我会说断言2。

从中学开始，我就着迷于用算法解决游戏问题，并且创造性地用搜索方法解决了一些问题。近年来，随着深度学习的出现，我觉得有机会突破围棋。经过与清华联合实验室的几次讨论，我认为这个方向是可行的。不幸的是，由于缺乏光环和能力，我无法组织这方面的投资。

这一次，谷歌旗下的deepmind团队是深度学习领域的佼佼者，在资源、能力和气田方面没有问题。这项突破性的技术是基于对评估和下棋的深入学习。

看着智湖中的大量讨论，我们从之前完成的棋局中判断出阿尔法围棋的棋风，并推回了这个算法的威力，这让我们感觉有点像刻舟求剑。我们的核心是这次回到对阿尔法戈所用技术的深入理解。为了便于讨论，我们比较了以搜索修剪为核心的深蓝象棋和以搜索修剪+深度学习为核心的阿尔法围棋之间的三个区别:

1.围棋和国际象棋的最大区别在于国际象棋的评价函数极难定义。国际象棋可以找到各种不同的“特征”来得分，比如输了一匹马要扣多少分，士兵向前拱以接近底线时要加多少分，但是围棋不行。黑人和白人的儿子彼此很亲近，他们以前也是亲戚，所以有很多变化，很难总结出规律。这也是传统算法与人类相比最薄弱的问题之一。这就像当我们做人脸识别时，我们一眼就知道是张司，但是机器算法很难启动。这个问题正是近年来深度学习的最大突破。深度学习不需要人们设计算法来“寻找特征”。通过大量的原始数据和标签，机器可以自动找到特征，它们并不比人差。几年前，许多人认为机器在图像处理方面举步维艰。如何定义和抽象鼻子？耳朵？眼睛？但在这一两年里，深度学习突飞猛进，一下子超过了人类。在2015年，机器的识别能力已经超过了人的识别能力，这是人类进化了数千万年的核心能力之一。围棋棋局可以理解为一张19*19的图片。下棋的其他规则非常简单(很容易翻译成计算机规则)，这恰恰是深度学习所擅长的。搜索+深度学习，这种算法可以完全覆盖围棋的规则，人下棋的思维过程和模式，这只是阿尔法围棋的一个子集。这决定了该算法没有上限，并且有机会在围棋领域“过关”。

2.与阿尔法戈相比，深蓝最大的优势是“学习能力”。深蓝的开始更多的是依赖于棋谱数据库的建立，但是它没有泛化能力(它不知道如何从别人那里得出推论)，所以以前所未见的方式下棋可能是愚蠢的。之后，核心能力是计算能力。通过暴力搜索(当然，有最好的修剪，但它仍然是暴力的)，我们尝试走出10-20步选择最佳路径。这种复杂性是指数的，并成为一个np问题，它受到计算能力的限制。这个系统的算法是死的，在固定的参数下会有固定的性能。工程师的职责是调整参数和改变算法。这个系统的极限是计算机有多强大，工程师有多聪明。Alphago更受数据驱动。通过向他输入更多的象棋数据，他可以优化“神经网络”，在相同的计算资源下变得更聪明，并有能力从他人那里得出推论，这与人类非常接近(或通过模拟人类来设计)。此外，我们知道机器处理数据的能力足够快，而且它不能在没有情感的情况下犯错误，这决定了如果这个系统学会了今天可以在互联网上收集的所有象棋游戏，它将成为顶级玩家。

3.最可怕的不仅仅是以上两点。对于象棋游戏，阿尔法戈不仅可以从网上收集数据进行学习，还可以自己学习，实现“自主学习”。你看过电影《超凡黑客》吗？随着时间的推移，人工智能可以让它变得更聪明。在金庸的小说中，老顽童用左手和右手“左打右打”，成为天下无敌的武功。那只是一个故事。在象棋领域，阿尔法戈有这样一个设计，这使得武术成为现实！还有两个月。alphago，一个在算法上没有上限的机器，有很好的机会在“左右争斗”中达到顶峰，成为一个无与伦比的围棋大师。

这都是阿尔法戈的技术问题。你如何看待谷歌背后的完整行动？有些人认为它被过度解读，而实际的系统相当粗糙——他们都选择了“欧洲冠军”——表明系统不起作用，这是一个错误的理解。更有可能的原因是，谷歌和facebook正在竞相玩Go，而facebook的员工心不在焉，提前泄露了很多消息。结果，谷歌很快首先发送了《自然》的文章，然后卖出了一个期货，两个月后与人类对抗。当时，这个系统已经足够好了，这在竞争环境中是一个合适的方法。

事实上，谷歌和facebook都认识到人工智能的重要性，并将在最近几年取得重大突破。谷歌以4亿美元收购了深度思维。当时只有20人，但现在已经超过了200人，这是一个疯狂的投资。围棋只是反映人工智能进步的一个极好的宣传点和切入点。从已发表的文献来看，deepmind对Go的研究和开发是基于通用技术的，并且是与领域无关的。这项技术将来还可以用于其他合适的领域。深度学习的魅力在于，只要一个领域可以被建模，并且有足够的数据，它就可以超越和取代这个领域的人，并且可以在短时间内从0分达到99分。如果我们仍然是一个旧的想法，我们应该逐步理解机器智能。例如，在一个哥哥公开说他的xx大脑已经达到了X岁的智力之前，指导(丹)是非常错误的。我们还会误判机器玩围棋的能力，并根据人类对1d-9d的理解对其进行评估。总之，不要用评价人的方法来评价机器的人工智能能力。这是一个完全不同的模式。

老罗曾经评论人工智能:“人工智能就像一列火车。当它靠近时，你会听到隆隆的声音，你会一直期待它的到来。他终于来了，闪过，然后离开你远远落后。”。

如果我们补上这句话，把人工智能的应用一个接一个地限制在特定的封闭领域，这是一个恰当的描述。我们不应该过于傲慢。例如，我们很容易被自我优越感驱使说动物不如人。例如，人们可以通过直立行走、说话和实用工具来区分自己和其他动物。事实证明，动物也是如此。机器也是如此。就在几个月前，一些人叫嚣十年内机器不能玩围棋。原因是人们可以一目了然，而机器只能计算。这些自我组装让我们判断失误。不要觉得自己太低人一等，当我们在《加油》这部机器上赢了的时候，感觉人类的全部智慧都被摧毁了。今天，仍然有许多领域的机器完全不能胜任，只是在局部地区。

最后，让我们来谈谈断言2:除了围棋，人工智能将横扫其他封闭游戏中的一切，并战胜人类。

尽管王小川的观点过于武断，但阿尔法狼队获胜的可能性并不低，其真正的围棋水平可能远远超过目前的水平。首先，阿尔法戈和范辉之间的比赛实际上发生在去年10月，但直到最近才被曝光。我们不知道阿尔法戈在接下来的几个月里进步了多少。其次，在这一事件被报道后，疑似阿尔法戈出现在翼城戈网络，那里的主人聚集。此外，从它战斗的次数和记录来看，它已经和人类打了很多仗。甚至，最好的分数已经达到了9天。可以看出阿尔法戈一直在掩盖自己的优势。正如王小川所说，谷歌选择让阿尔法去挑战李世石，这必须基于足够的信心。

当然，现在说阿尔法戈是否会在下个月底赢得比赛还为时过早。然而，这绝对不是一场势不可挡的比赛，而是大师之间的巅峰对决。