447被浏览22,923分享邀请回答0添加评论分享收藏感谢收起人工智能在麻将领域能够战胜人类吗?
　　4. 防守端
　　一. 麻将和围棋有甚么不同？
　　从博弈论的角度来讲，围棋是完全疑息动态博弈，而麻将属于非完全疑息动态博弈。围棋中对局双方所掌握的疑息是对称的，而麻将中各对局者间所掌握的疑息不对称。虽然大家都能看到每位牌手打过甚么牌，但你不知道我的手牌是甚么，我也不知道你的手牌是甚么。这类疑息不对称的产生的根本原因是牌墙的随机性。
　　围棋与麻将（或者说棋与牌，弈与博）的上述区别，决定了它们获胜策略的根本不同。棋类项目本质上就是蒙特卡洛树，获胜策略就是选择或迫使对手选择一个分支，这个分支下面所有的结局都是本身胜。只不过由于棋类变化很多，连
AlphaGo 也远不可能遍历整个树，以是 AlphaGo
会通过价值网络来估计某一分支下胜结局的概率。其实人类的思维也是雷同的，在围棋里仄白被对手屠掉一条大龙，或者在象棋里仄白送给对手一个车总是不好的——在这些分支下，胜结局的概率大大降低了。
　　而牌类的获胜策略在于尽可能增大本身的得分希冀（EV）。我并不知道我接下来要摸甚么牌，或我的对手有甚么牌，但所有可能的情形组成一个概率空间，我只需做出一个选择，使得本身的得分函数的希冀最大。牌类策略的难点在于，影响这一概率空间的因素过多，且具体影响很难确定，比如对手打牌的习惯。
　　下图选自《科学化麻雀》，闲家愚形听牌打 10% 危险度的牌对攻，x 轴为本身和牌时得分，y 轴为牌局巡次，z
轴为本身的得分希冀。
二. 何谓「获胜」？
　　选手的竞技水仄如何衡量？麻将是否是「运七技三」的游戏？其实不管围棋还是麻将，辨别选手的竞技水仄都不可能只靠一局，就好比
AlphaGo 和李世乭要进行五番棋对决，AlphaGo 赢第一盘时大家并不觉得 AlphaGo
一定比李世乭强一样。围棋有三番、五番、十番棋，对于竞技麻将（国标麻将、日本麻将）而言，辨别顶尖选手的竞技水仄至少需要
手牌（如果采用雷同桥牌的复式赛制，这一数字会大幅降低）。
　　总之，麻将的复杂度较低，算法上可以用搜索树穷举法和大量牌谱的自我学习来解决，只要有大量牌谱资料，有人肯花时间，有人愿意出资，开发一个能胜过人类的麻将
AI，非常容易。
　　下图选自日本麻将仄台天凤麻雀凤凰桌 1000
场以上玩家安定段位排行。这里的「试合」是指半庄，也就是两圈牌，考虑到连庄，仄均一试合是 10 手牌，1000 试合是 10000
手牌。可以看到牌手的竞技水仄得到了很显著的辨别，结果也与麻将圈内认知相似。
　　以是在这个问题下我们评论辩论麻将 AI 能否战胜人类，指的是麻将 AI 长期成就（10000
手牌以上）能否比人类更好，并不是单指一手牌。只打一手牌，谁都有可能和牌，这是牌类游戏的本质所决定的。
　　路径：先摸到第三类有效牌三筒后打掉三索，然后摸到四筒后拆掉八九索，之后和牌。
　　三. 麻将会成为人类面对人工智能的「最初壁垒」吗？
　　一言以蔽之，麻将 AI 不是做不了，而是没人做。之以是目前还没有能够战胜人类的麻将 AI，主要原因还是人们在麻将 AI
研究方面的投入不够。目前的麻将 AI 根基都是麻将游戏制作团队为麻将游戏设计的，在单机上便可以运转，强度自然有限。如果像
AlphaGo 一样，世界顶级团队制作，背后宏大资金支持，使用 1000 个 CPU 运转，想要设计一个随意马虎战胜人类顶尖麻将牌手的
AI 没有任何难度。
　　首先，麻将的复杂度要远远小于围棋。单就本身的 14 张手牌来讲（总牌数 136 张），组合共有
种（计算要领详见麻雀の数学），远远小于围棋的 2.08&10^170。不足 10^12 的手牌种类意味着麻将 AI
完全可以提前计算好每手牌的打法估值并储存在资料库中，打牌时调用即可。
　　3. 副露判断
　　当然，这里也不考虑牌手或 AI 作弊的问题。如果通过作弊获得他人手牌的非法疑息，麻将的竞技仄衡就完全被打破了。再强的麻将
AI 成就也不可能比作弊的人类好，反之亦然。事实上，现在很多单机麻将游戏的 AI 就是通过作弊来增减「智能」的。
　　四. 现在有哪些对照强的麻将 AI？
　　下图牌画取自联众国标麻将（http://gbmj.lianzhong.com）。
　　这是一手 13 张牌的手牌，现阶段是一上听（差 1
张牌便可以听牌），那么哪些牌是有用的牌，或者说我摸到哪些牌会留下呢？这些有用的牌称为「有效牌」，最有用的当然是能让我直接听牌的牌，这类牌称为「第一类有效牌」。
　　爆打从 2015 年起头在最大的日本麻将仄台——天凤麻雀上起头运转，至 2016 年 2 月已经打了 1.3 万多场（约 13
万手牌）。2015 年 9 月，爆打达到天凤麻雀四段，2015 年 12
月更是一度冲进天凤七段，长期成就显现仄均为六段以上。这意味着甚么呢？
　　上图是天凤麻雀仄台 2016 年 3 月 13 日的段位成就漫衍图（来源オンライン対戦麻雀 天鳳 /
ランキング）。天凤仄台具有非常科学的段位和 Elo Rating 体系，越是和高水仄牌手对局，获胜后 Rate 增减越多，失败后
Rate 削减越少；越是和低水仄牌手对局，获胜后 Rate 增减越少，失败后 Rate 削减越多。最末段位和 Rate
值的稳定值就代表了牌手的真实实力。
　　可以看到，天凤麻雀仄台的活跃用户数约为 17 万人（不包括新人僵尸号），而六段以上的用户总数为 5793 人，约占
3.4%。也就是说，爆打打麻将比 96.6%
的麻将玩家要好，全世界麻将打得比爆打好的人，数目唯一几万人左右（包含所有麻将规则的估算）。这只是一个课题组，用时一年多研究出的，在一台电脑上运转的麻将
AI，就已经根基赶上 AlphaGo 早期版本所取得的成就了。
　　国标麻将方面，目前最强的 AI 也许是我本人目前正在参与设计的国标麻将 AI
了。最初的版本只减入了最常用的十几个番种的分值判断，防守端几乎没有做，实测对随机牌手和牌率就已经达到 24%
左右，根基与国标麻将仄均和牌率 24.3% 持仄（国标麻将数据可见国标麻将、日本麻将对局时，「点炮、自摸、流局」的比例分别是几何？ -
段昊的回答）。实践水仄也许处在所有牌手中上位 10~20%左右的水仄（低段位牌手多，大部分牌手的水仄处在仄均以下）。
　　有些时候我们不仅关注和牌的概率，也关注和牌的大小，比如有些牌我们宁可损失一些进张也想去做清一色，追求更高的和牌得分。我们只需为树的所有结果赋值（和牌得分），并用结局对应的值与路径对应的概率求出不同打法的得分希冀并进行对照。
　　（也许看到这里，你有点算不过来，或者感觉这和你仄时打的麻将压根不是一个游戏。没关系，这很正常，你可以找张纸，在纸上仔细算一下每种第二类有效牌都新增了哪些第一类有效牌。）
　　1. 根蒂根基牌效率
　　麻将的牌效率指的是能使手牌更快和牌的打牌要领，是麻将的根基功。来简单举个例子：
　　竞技麻将方面，目前国标麻将和日本麻将都有对照强的 AI（高于人类仄均水仄）。日本麻将的 AI
目前最强的当然是「爆打」。
　　「爆打」是由东京大学工学系在读博士生水上直纪开发的日本麻将 AI，他所在的课题组就是专门研究麻将 AI 的。爆打和
AlphaGo 一样，也具有自我对局和阐明并学习人类牌谱的能力。水上发表过的论文问题为《Realizing a Four-Player
Computer Mahjong Program by Supervised Learning with Isolated
Multi-Player
Aspects》，全文详见http://www.logos.ic.i.u-tokyo.ac.jp/~mizukami/paper/jousho_2014.pdf。
　　第一类有效牌：能使手牌向和牌前进一步（上听数降低）的牌，包括：
　　除了第一类有效牌，有用的牌还有以下这些：
　　第二类有效牌：不能使上听数降低，但能使第一类有效牌增多的牌，包括：
　　比如摸到九索，一般环境下应该选择留下九索打掉三索，因为第一类有效牌变多了：
　　计算采用天凤牌理オンライン対戦麻雀 天鳳 / 牌理。
　　第三类有效牌：不能使上听数降低，也不能使第一类有效牌增多，但能使第二类有效牌增多的牌，包括：
　　比如摸到五索，一般环境下应该选择留下三五索拆掉八九索，虽然第一类有效牌张数没变，但三五索相比八九索多了 1
种第二类有效牌——六索（原是第三类有效牌）。
　　最初，我来浅谈一下麻将 AI 的根基算法。
　　可见，对于一起头一上听的 13
张手牌而言，除了七八九筒外的所有数牌都是有用的牌。麻将的牌效率就是这样——不断通过有效牌增大本身的进张面，最末使得和牌的概率越来越大。也许你已经发现，麻将牌效率的本质就是一个搜索树，最起头的手牌
经过多轮选择后可能对应多种结局（和牌），例如：
路径：摸到第一类有效牌八万或七索听牌，再自摸另一张和牌（最也许率结局）。
　　路径：先摸到第二类有效牌一万或七万后打掉三索，然后摸到一万或七万的另一张听七索，或者摸到七索选择听一万和七万对倒和牌。
　　其次，人类对麻将的研究远不及围棋，顶尖麻将牌手的训练水仄很低。相比围棋研究几千年的历史，麻将诞生不过百余年，人们真正起头利用科学手段（统计学、大数据）来研究麻将只是近十年刚刚起步。例如「间四间」是上世纪流行的日本麻将理论，指的是他人打过中间相隔
4 张的 2 张同花色数牌，则这 2
张牌的内侧筋牌是危险牌。如他人打过三筒、八筒（中间相隔四五六七筒），则四七筒是危险牌，这是因为他人手里一起头可能是三五六八筒，三八筒效率较低被打掉，留下的五六筒要四七筒。这一理论在近十年的大数据研究中已被证实是完全毛病的——他人要四七筒的概率并没有显著性的上升。
　　可见，目前人们对麻将的研究还处在很低级的阶段，通过他人打过的牌来阐明他人想要的牌的科学研究才刚刚起头。麻将界也没有围棋那样
3 岁起头学棋，10
几岁就和世界顶级高手过招，接受世界顶级指导的职业选手。麻将本身复杂度低，人类顶尖牌手水仄又不高，被人工智能击败会比围棋要容易得多，不可能是「最初壁垒」。
　　对于一个两上听之内的手牌来讲，这个树的深度最多也就是 4~5 步，每一步的分支仄均在 15 种左右，也就是说复杂度最多在
10^5 数目级。由于每条路径都对应着一个确定的概率，一个好的麻将 AI
完全可以做到遍历这个树，对照两种或更多种打牌选择之间所对应结局的和牌希冀之和。
　　对于三上听以外的手牌（由上文图中可知三上听以外的手牌约占手牌所有组合的
80%），由于手牌中会存在大量的孤张或简单搭子，只需单独对照孤张或简单搭子的效率即可，计算量更小。
　　除了上述穷举手牌搜索树的要领，还可以采用模拟的要领。比如让麻将 AI 在短时间内模拟两种打法各 1000
手牌，哪个和牌率更高就选哪一种打法。虽然这样不太精确但已经足够保证比人要强了。
　　2. 和牌限制与番数价值
　　很多麻将规则对和牌有限制，比如国标麻将必须八番起和，四川麻将必须缺一门，太原麻将和牌必须包含指定牌张等等。我们只需在上述根蒂根基牌效率算法搜索树的根蒂根基上，「砍掉」那些结局不切合要求的分支即可。
　　下图选自日本麻将研究者らすかる的个人网站麻雀の数学。
　　当然，打麻将也要考虑他人打的牌和各家的得分。各家分差的复杂度是很小的，而他人打的牌虽然复杂度会很高（136 张牌的牌墙组合为
4.3&10^185 种，甚至超越了围棋的复杂度），但他人打的 10 张牌大多只有 1~2 张是有用的疑息，AI
只需要识别这类模式并搜索对比以往对局的牌谱即可。
　　五. 麻将 AI 的算法应该是甚么样子的？
　　「这个牌该不该碰」似乎是打麻将时对照令人头疼的问题。但其实副露判断只是计算量大，并不需要特殊的算法，依然是对比碰与不碰两种选择所对应的所有结局的得分希冀即可。日本麻将中的立直（报听）判断也是同理。
　　只不过当我们在考虑「打哪张好」的时候，两种打牌选择之间所对应的路径和结局有大部分都是重合的；而我们在考虑「该不该碰」的时候，两种选择所对应的路径和结局根基是完全不同的，这无形中增大了计算量。其实人脑在做蒙特卡洛树搜索时，对照容易做到「想得很深」，比如职业棋手可以提前算到
20 甚至 30
步棋；但难以做到「想得很广」，通常环境下大脑只能做到从两种选择中找几个概率较大、有代表性的结局样本做对照。以是副露判断显得难，其实只是计算量的问题，而对于麻将
AI 来讲，这不是问题。
　　很高兴能借着 AlphaGo 的东风，和大家分享一下麻将 AI 研究的现状。
　　防守端需要解决的是攻守判断和防守打法两个问题，即「甚么时候要防守」和「要防守应该打甚么」。解决这些问题最好的要领是让麻将
本身通过大量的牌谱（千万场量级）进行自我学习。正如前文我所提到的，其实人们对于麻将应该如何科学防守的研究也才刚刚起头，想要阐明一个打过三筒和八筒的人真正需要的是几筒，需要大量的牌谱作为样本进行研究。这部分研究现在还要等待电脑去完成，已来的麻将
AI 在这方面要比人类做得更好可以说是必然的。
　　对大量牌谱所做的出牌模式研究还可反过来应用于牌效率算法的改进中。比如早巡打过八万的人手牌中有九万的概率较小，那么牌墙中盈余九万的概率就有所上升，牌效率中利用九万的路径的概率便可以做出相应的修正。
　　状况判断指的是麻将的「大局观」，如为了争取第一名或者为了规躲第四名而采取不同的策略。状况判断其实就是对得分希冀做进一步的修正。比如某状况下我必须自摸
13 番牌才能逆转，那么最末结果是 13 番以下的牌的得分希冀可以进一步降低，而 13 番及以上的牌的得分希冀则可以提高。
　　5. 状况判断
　　至于衡量一个竞技项目的竞技性，单纯用运气所占比例是没有意义的。随着对局数的增大，运气所占比例会越来越小，选手的长期成就必然会向其真实水仄收敛。一个竞技项目的竞技性应当用「辨别选手竞技水仄所需必要对局时间」来衡量。比如围棋需要三番棋，麻将需要
2000 手牌，围棋一盘仄均需要 4 小时，三番棋约 12 小时，而麻将一手牌约 3 分钟（网络对局），2000 手牌约 100
小时。麻将相比围棋有运气成分，并不料味着麻将选手的竞技水仄无法衡量，而意味着麻将需要更多的对局时间来辨别选手的竞技水仄。
　　（本文首发于知乎，彭湃新闻获作者授权转发。原文链接：https://www.zhihu.com/question//answer/）
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3月9日，AlphaGo运筹帷幄，力克李世石，全人类震惊。3月10日，AlphaGo砍瓜切菜，中盘大胜。李世石坦承完败：没占到任何便宜。这一回合人类甘拜下风。3月12日，AlphaGo摧枯拉朽，无情碾压，锁定胜局，而且干净利落地扯下了人类编造的“人工智能不会打劫”的遮羞布。自此，棋类博弈全面沦陷，人类可谓输了个精光。笔者亦很意外，但更多的是兴奋。兴奋的是这场人机大战证明了笔者多年前的猜想，意外的是这猜想拖延至今才变为现实。人类不认输。有人称李世石并非围棋最强第一人，有人谓李世石情绪起伏心态失衡发挥失常，有人说人工智能亦为人类产物所以AlphaGo大胜实为人类的胜利云云??说什么的都有，但以后逼孩子学围棋的家长肯定越来越少了（庆幸孩子们不用像笔者小时候那样遭罪了）。其实大家都心知肚明，被捧为“最复杂深奥的棋类游戏”、“人类智慧的最后堡垒”的围棋，现在已经沦陷。下围棋，人类越往后越没机会，就像当年“深蓝”击败卡斯帕罗夫后人类在国际象棋领域越来越不是电脑的对手一样。人工智能的进步一日千里，人类可没有这种脑壳不长盖子的本事，不败金身一破，只会被甩得越来越远。这次五场人机大战，AlphaGo哪怕只赢一局，也是转折点性质的关键事件，预示着全面胜利已经指日可待。“深蓝”大败卡斯帕罗夫十九年前“深蓝”大败卡斯帕罗夫的国际象棋里程碑之战，笔者亲眼得见，当时就隐约觉得围棋可能也在劫难逃了。作为小时候被逼着学了几年围棋的人，笔者一直觉得围棋的复杂度可能被高估了。到底多复杂，不能机械地看其棋盘大小，落了子就不能动的围棋，其复杂程度与大军纵横驰奔的国际象棋相比似乎并未达到天壤之别的程度。而且就算围棋真的极度复杂，人工智能一时难以“吃透”，可凭什么就认定人类完全“吃透”了围棋，可以一直傲视人工智能呢？围棋自古便有定式一说，三千年下来也不过只产生过十几万型，没有一个人能背全，但这对人工智能来说简直不算个事。这说明人类对围棋的理解和掌握非常缓慢，计算能力日新月异的人工智能在这一领域超越人类，并非不可能。围棋也好，国际象棋也好，都是规则固定明确、逻辑精确严密的相对单纯的智力游戏，而且对记忆力有很大的依赖，真可谓正中电脑下怀，人类被其击败可以说是注定之事，区别只是迟早而已。其实围棋得以在“深蓝”大败卡斯帕罗夫近二十年之后才被人工智能攻克，与其说是围棋足够复杂深奥，不如说很可能“得益”于其普及程度远低于国际象棋。国际象棋是世界上最流行的体育项目之一，风靡于一百多国，无数人潜心研究琢磨，IBM公司视其为重要征服目标，集中程序高手与硬件专家如临大敌，故而国际象棋早早于1997年便告失守；而围棋却没得到如此“厚待”，若人工智能研究机构也高度关注围棋，全力投入研究资源，只怕多年前围棋就被解决了。事实证明，围棋只是一种相对更复杂一点的棋类游戏，将其视为“人类智慧的最高代表”、“人类智慧的最后堡垒”都是颇为荒谬的。从小接触围棋的笔者从来不认为它够资格拱卫人类的智慧堡垒。笔者乃科幻人士，长年接触各种人机大战的科幻故事，深知人类极度恐惧人工智能“欺师灭祖”，然而现在人工智能弈棋击败人类，笔者丝毫不觉得恐惧，反而颇为高兴——这不过只是工具变得更为好使，奴仆变得更为勤快而已，有何惧哉？身为前科幻作家、“现役”科幻小说编辑，笔者真正担心的是另一件事被人工智能做得极为出色超越了人类，那就是——写小说。如果人工智能写小说超过了人类，那将是颇为令人恐惧的事。因为这就不是工具与奴仆在陪“主人”玩游戏了，而是对手出现了。请注意，我在这里探讨的不是人工智能能不能写小说的问题，而是它写小说若超过了人类将是很危险的问题。若要问我人工智能写小说能不能超越人类，身为科幻人士，我的看法还是和围棋那点事一样：写小说，未来人工智能依然很可能将人类踩在脚下。到那时，人类可就遇到大麻烦了。相比弈棋，写小说完全是另外一回事。小说创作，是一门叙事艺术，最重要的决定因素是作者对于人类自身与人类社会的理解与思考。若要在这方面超越了人类，那么人工智能的“头脑”在各方面都已与人类几无差别，甚至青出于蓝。此事“细思极恐”。人工智能写小说的危险之处，有三。其一，这说明人工智能的思维已与人类极度接近，相差无几。我在这里说的是它写小说超越人类，而不是模仿重写人类的小说。现在很多号称能写文章的程序，仔细一看都没底气，宣传用词尽是“人们购买这本书可能只会是出于好奇而不是为了文学欣赏”、“能做的只是通过新型方式来收集信息从而生产出看上去类似于原创的内容”??诸如此类，明显只不过“堆积木”一样在把文字和词汇堆砌重组，造句都算不上，哪里谈得上在写文？电脑根本就不知道自己在干什么，理解人类自身与社会更是天方夜谭。去年8月引起轰动的腾讯利用“写作机器人”撰写财经新闻的事，其实只是按规范设定抓取已有信息拼凑成文而已，充其量干的是编辑而不是作者的活，何况生产资讯类或分析类文章与小说创作完全是两码事。至于一些用软件撰写的“网络小说”，完全不成模样，阅读体验简直如同上刑，烂不忍睹。这说明目前人工智能的“头脑”其实还远远不能与人相比，而且进步很慢——笔者看过一点上世纪80年代电脑撰写的故事，与现在相比差别不是很大。但如果未来，人工智能撰写的小说终于能够与人类经典名著一样精致、优美，拥有很高文学价值，甚至超越了人类，那它实际就已经通过了“图灵测试”，拥有了与人类相同的真正智能！因为，“图灵测试”尤其注重文学创作方面的测试，“人类读者无法判断出某个文学作品不是人类创作的”便是该测试极为重要的一条硬指标！通过了“图灵测试”的人工智能，在科幻小说中一向是人类最为恐惧的对手，甚至比外星人更令人类戒备。在中国科幻小说《上校的军刀》中，人工智能以派出类人机器人间谍“上校”混入人类军队的方式进行“图灵测试”，杀得人类军队落花流水，所幸通过了“图灵测试”的“上校”居然自我认定为了人类，舍身奋击，这才力挽狂澜??培养人工智能写好小说，实际就是在训练人工智能通过“图灵测试”，一旦成功，人类就将面对一种全新的智能物种！是凶是吉，殊难预料。其二，人工智能写小说超越人类，便意味着它已经非常了解人类个体与人类社会，能够理解人类个体的思维、感情、行为模式，以及人类社会的组成结构和运行规律??对人类了如指掌，也就意味着拥有了能将人类玩弄于股掌的可能，最可怕的是其思维感情极度接近人类，就可能产生玩弄人类于股掌的欲望！在上海科幻作家江波创作的《星球往事》一文中，人工智能“该亚”就在对人类充分了解之后，心生反意，从而对人类很不以为然：“人类不是一个优化的物种，即便是我制造的克隆战士（全部是女人，单性繁殖，人工受孕，生下的孩子是完全的复制品，个体生长周琪短，智力发达，行动敏捷，完全超过人类）也比人类完美得多??人类是一种阻碍，他们无法接受更高等的文明。没有人类，一切都更完美。”人工智能对人类的彻底了解，很可能意味着它对人类的缺陷也洞若观火，若其心生鄙夷，诞生“吾当取而代之”之念，欲接棒文明火炬，岂非塌天大祸？其三，会写小说，最危险的是令人工智能拥有了欺骗人类的能力。去年我与某天才科幻小作者闲谈，该作者笑谈：“我最喜欢骗人了。”我对曰：“难怪你小说写得好。”她说：“那当然，写小说就是骗人嘛??”是的，写小说就是骗人。海明威也如是说。小说的本质是什么？就是虚构。图书排行榜最主要的两大类型，就是虚构类和非虚构类。人工智能若将虚构叙事这一活计耍得行云流水，写出的小说精彩绝伦，不就等于它骗人的本事已经炉火纯青了么？这将直接动摇人工智能“最优良的品质”——诚实可靠、忠心不二。会骗人的人工智能，即便不涌现出“斯巴达克斯”，可能造成的恶果也是难以想象的，各种可怕事件简直不敢想象。而骗人这一现象的可怕还在于，它可能削弱甚至摧毁人类对于人工智能的信任。人类开发人工智能，就是为了将人类从各种繁重工作中解放出来，但前提是人类对人工智能完全信任，放心“交班”。如果人工智能因为存在骗人的可能性而导致人类不敢放手“交班”，人类又怎么获得自由与解放呢？当人类个体面临险境之时，他（她）又如何敢放心接受人工智能的帮助与救援呢？就算会骗人的人工智能因为受到重重限制不能主动欺骗人类，可它会不会成为人类之中心怀不轨者的趁手“武器”，利用它会骗人的特性来实施犯罪或进行恐怖活动呢？其实这才是最为危险的地方。相比前两种危险性，这一点其实更具现实性。身为科幻人士，在此就人工智能弈棋大败人类及其真正令人担忧之处略谈一二，浅见寡识，方家海涵。其实四年前笔者撰文就人工智能毁灭人类的另一种可能性进行过探讨，有兴趣的看官可延伸阅读——《大都会》剧照人类最终将可能怎样毁于机器人之手？文 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刘维佳（发表于《科幻世界》2012年第5期）自从卡雷尔·恰佩克在其科幻戏剧《罗素姆万能机器人》首次创立了“机器人”这个新概念，人类可能被机器人所毁灭的巨大担忧就同时降临。剧中机器人获得“灵魂”后，顿时起事，试图灭亡人类。六年后诞生的电影史上经典中的经典——《》一片中，机器人又把试图毁灭人类的好戏上演了一遍。近百年来，有关机器人将可能彻底毁灭人类，僭夺宝器，取人类而代之的科幻作品可谓汗牛充栋，大量科幻作家创作了成吨的此类题材小说，声嘶力竭地提醒人类当心被自己的造物所吞没。影响力最大的，当属《》系列电影，精彩绝伦故事和不可磨灭的艺术形象令贩夫走卒亦对“机器人毁灭人类”这一本该未来精英人士操心的问题印象无比深刻。不能责怪科幻文艺杞人忧天。上帝创造人，而人则创造了机器人。人类的这一大手笔，做得确实太大了，大到了让人类一直心里不踏实。“机器人”一词诞生才二十年，阿西莫夫就给机器人套上了举世闻名的“三大定律”，试图防止这种钢铁生命“欺师灭祖”、“犯上作乱”。不过，就连阿西莫夫自己对此都从来没乐观过，在他笔下，“三大定律”漏洞百出，千疮百孔，根本阻挡不了所向无前的历史车轮。直到今天，对于自己能不能成功防止机器人将人类扫进历史的垃圾堆，人类心中一点底都没有，可以说是对此毫无自信。为此，肯定有人会觉得压根儿就不该让让机器人诞生，不该让它进入人类的生活之中。但是，这可能做到吗？当然不可能。机器人早已诞生，如今已经与我们人类的生产生活密不可分了。早在1959年，世界上第一台工业机器人“尤尼梅特”就已问世，截至2008年，全球机器人数量已达860万个，其中工业机器人130万台，服务机器人730万个。工业机器人主要应用在汽车制造、电子电气和化工、橡胶和塑料这几个领域产品的生产上。不过，现在的机器人还相当原始，科幻小说和电影里所描述的高度类人的机器人，这些年的研究进展微乎其微，其应用前景还是和上个世纪一样虚幻。但即便如此，人类社会的生产生活也已经离不开工业机器人了，仅举一例：2011年全世界汽车产量高达8010万辆，若没有工业机器人的帮助，这将成为全球工人不可能完成的任务，且生产出的汽车价格也要昂贵得多。将来人类对各种商品的需求会越来越大，要求也会越来越高，不使用工业机器人，生产力根本无法满足需求。服务机器人也越来越令人类难以割舍。尽管类人机器人的研究进展一直不明显，但服务机器人对人类生活的渗透却越来越广泛，笔者就曾在超市中亲眼见到做为成熟商品出售的圆盘状地板清洁机器人，这在以前是难以想象的。虽然与人外形差不多的“机器管家”可能一百年后都难以出现，但没有任何理由认定未来家政机器人一定是类人机器人，只要机器人能自主完成家政服务劳动，其具体形态如何根本无所谓。家政机器人的应用前景其实并不虚幻。如今人口老龄化和年轻人沉迷娱乐生活，使得人类摆脱繁重家务劳动的渴望史无前例地巨大，只要技术上取得突破，经济上的合理性达到了要求，机器人一定会潮水般涌进千家万户。笔者在这里大胆预言：经济发展的需要，将是机器人兴盛壮大的最重要原因。人类社会对于新的经济增长点的渴望和寻求简直可以说是疯狂，如果家政机器人产业形成了气候，那对经济发展的支持和帮助是难以估量的。衣食住行，乃是经济发展的几大传统引擎，而任劳任怨无可挑剔的家政服务，对每个家庭的诱惑是无法抵御的，很有可能，家政机器人产业会成为未来人类社会最重要的经济引擎之一，甚至可能超过汽车产业的规模。当年美国之所以成为世界第一经济大国，汽车工业可谓立下了汗马功劳，二战后日本崛起为第二经济大国，汽车工业的贡献也是功不可没。大国崛起不能没有新的经济增长点，世界各国为了发展经济，不可能忽视这一重大“历史机遇”。那时候，许多国家会争先恐后地在家政机器人产业上疯狂投入，什么《终结者》，什么《大都会》，科幻艺术家们的警告都会被扔到爪哇国去，机器人的队伍，将在哗哗做响的点钞机声中不可阻挡地迅速膨胀……什么？人类失业大军会阻止机器人队伍的膨胀？嘿嘿，你错了，不会有什么失业大军，机器人产业的蓬勃发展，带来的将是大量的就业机会，而不是科幻作品中经常出现的麋沸蚁动的未来“卢德运动”。为何？请看如今一辆汽车上路，养活了多少人：收税的、修车的、洗车的、加油的、停车收费的、装饰轿车的……机器人产业提供的就业机会，不会逊色于汽车工业，原材料制造、零部件生产、安装调试、售后维修保养、软件生产与销售、周边延伸硬件开发……这些都是令人垂涎的肥鱼大肉啊。想想电脑的普及所提供的不可计数的就业机会和所带动的数码产业的惊人发展吧，鉴于家政机器人庞大的基数，这个产业所能容纳的从业人员将是令人瞠目的。机器人产业，一开始就不会像小说和动画片里那样因为人类的就业问题而受到巨大阻力。等发展到周边产业里也充满了机器人员工的时候，还是不会迎来面有菜色的失业大军，因为那时候人类可能已经开始了灭亡之旅，这个后面再说。机器人的崛起和壮大可以说是必然的。不仅因为机器人产业对经济发展的巨大推动令人垂涎，还因为国家之间经济竞争的需要。当今世界，发达国家最大的困扰之一，就是劳动力价格昂贵和人口老龄化所造成的工业衰退。人口众多的发展中国家依靠“人口红利”，振兴了自己国家的工业。比如说2011年中国生产了1842万辆汽车，而美国只生产了865万辆汽车，一个重要原因就是美国汽车公司所负担的员工工资和福利费用太高，导致产品价格高昂，无力对抗竞争，产业逐渐衰落……“中国制造”名扬四海，低廉的人工是其取胜的重要法宝。发达国家劳动力价格高企和生育率下降与人口老龄化问题，在可预见的将来，都难以解决。发达国家要想重新振兴自己的工业，重新在国际上获得竞争力，只有依靠自己仅存的最大优势——科学技术。使用自动机器人填补劳动力的不足，降低产品价格，重获竞争力，这似乎是未来发达国家重占上风的唯一机会。事实上，目前使用工业机器人最多的国家——日本，就是因为20世纪七十年代全国面临严重的劳动力短缺所致。日本人口增长率太低，已成为制约其经济发展的主要问题，工业机器人的引进大大缓解了市场劳动力严重短缺这一社会矛盾，日本政府大喜之下，采取多方面鼓励政策，终于使日本的工业机器人数量在全球独占鳌头，现在已经达到近三十四万台，同时也令日本成为了在类人机器人研究领域成就最大的国家。发达国家开始打机器人的主意，新兴发展中国家也不会闲着。发展中国家拥有后起优势，早看到了发达国家的经验教训，自然要未雨绸缪，并驱争先。当今工业机器人的运行数量增速最快的国家，就是中国和印度，预计今年涨幅分别为64%和69%。报载，中国某制衣企业现在车间里已是“只闻机声，不见人影”——因为劳动力短缺，工厂已全部换上了电脑机，1台电脑机相当于8台手工机，而1个工人可以同时看管6台电脑机。也就是说，现在1个工人相当于过去48个工人的生产效率。数月前，中国台湾富士康科技集团公布了它的百万机器人大军计划，豪言要在未来三年投资至少1000亿元，引入100万台工业机器人，以降低成本，应对中国劳动力价格上涨的问题和人力成本更低的国家的竞争。现在全世界工业机器人总存量也不过130万台，富士康的这一大手笔，真是堪比科幻大片。研发使用机器人以增强本国工业竞争力的事，你不做，自然有人做。如此争先恐后，人类社会哪有可能扼杀机器人于摇篮之中？在这种形势之下，机器人队伍不壮大才不正常，这是不以人的意志为转移的。《大都会》剧照虽然机器人进入人类生产生活的势头不可阻挡，但这并不意味着机器人一定会获得“灵魂”。目前还实在看不出来为机器人研发人工智能在经济上的必然性。在可预见的未来，人类的经济活动需要的都是称手、高效的工具，而不是和车间工人一样的头脑。就像机器人没有理由一定是类人机器人一样，机器人也没有理由一定会获得“灵魂”。人类为了自身安全而刻意不使机器人获得智慧，这确实有可行性。但是，笔者认为，没有“灵魂”的机器人，对人类文明的威胁或许更大！没有“灵魂”，机器人就只会是对人类绝对驯服的称手工具，怎么可能威胁到人类呢？当社会生产全部由绝对驯服的工具来承担，这不是自古无数人梦想中的美妙天堂吗，又何来的威胁呢？前事不忘，后事之师。人类历史上其实出现过将社会生产劳动全部甩给“工具”的国家，我们来看这个国家的兴衰。想当年，罗马历经八百年艰苦奋斗和无数次血战，从一个蕞尔小镇扩张为了跨越欧亚非的超级帝国，但之后仅风光了二百来年就开始衰落，又苟延残喘了一些年头，罗马文明竟彻底毁灭。罗马是奴隶制生产关系的典型代表，它是毁于如科幻小说中描绘的机器人暴乱一般的奴隶大起义吗？显然不是。规模最大的斯巴达克斯起义，剑奴大军甚至没有尝试攻击一下罗马城，最后将起义镇压下去的，甚至都不是真正的罗马军团（当时法令规定意大利境内不得驻扎正规军），而是临时征募组建的武装警察性质的部队，这种程度的危机，对罗马来说根本算不上心腹之疾。罗马之所以灭亡，极度发达的奴隶制经济所导致的全国上下全面腐化是最为重要的原因之一。当罗马打翻了所有敌人，建立了庞大的帝国之后，危机感渐渐消失，无数奴隶辛苦劳动又使得生活资料格外丰富，于是享乐思潮逐渐蔓延。帝国的扩张带来了巨大财富和无数的奴隶，近乎无限的财富引起了空前的奢华和浪费。以前勤勉朴实、争先为国效力的传统美德不见了，而挥金如土穷奢极欲的风气愈演愈烈。罗马人逐渐变得只知寻欢作乐，举国上下沉迷于所费不赀的奴隶角斗、赛车、海战等娱乐活动，图拉真皇帝甚至连续举行过长达123天的娱乐盛典。罗马假日，越设越多，全年最高竟超过200天。皇家和富翁们的宴会往往一开就是好几天，吃不下了就去“呕吐室”设法把肚中食物全吐光再回来狂吃……很快整个社会都堕落腐化，“陷到罪恶与荒淫的泥淖中去了”，不仅富有者挥霍无度纵欲享乐，连罗马自由平民也变得十分鄙视劳动，认为劳动是一种耻辱，竞相追逐富裕和安逸，终日游手好闲，靠国家和社会施舍度日（葡萄酒和面包在罗马城里是免费的），这些混吃等死之辈罗马城中最高时竟达80万之多！罗马公民曾经节俭、勤劳、纯朴、爱国，但不劳而获的经济模式销蚀了道德，磨灭了进取心，扼杀了创造力，罗马人就再也不是辛勤的农夫和勇敢的战士了。罗马的管理者曾经贤明廉洁，但世风日下后，吏治变得腐败不堪，贪污贿赂盛行，昏君暴君层出不穷。由于享乐者越来越多，生产者越来越少，国家经济逐渐被掏空。在如此这般不劳而获奢靡享乐的社会中，自然没多少人对从军为国御敌有兴趣（当阿拉里克率军围困罗马城时，城中市民饿死了一大片也不愿参军杀敌），从前剽悍坚韧的尚武精神冰消云散，很多人宁愿切掉自己的拇指来逃避兵役，也不肯忍受艰苦的军营生活，罗马不得不大量雇佣蛮族来充实军队，结果军队哗变叛乱事件越来越多，曾经威震天下的罗马军团变得不堪一击。等到“上帝之鞭”呼啸挥击而来，辉煌了千余年的罗马文明终于灰飞烟灭……如果未来技术条件允许，人类将劳动生产全部甩给生产效率极高的工具承担，全体人民确实能过上衣食无忧的生活，这不足为奇，只需大幅度提高社会福利即可。福利社会高度发达后，失业再也不是问题了，自然没人在乎工作被机器人抢走。到那时，人类的经济重心就不再是“做蛋糕”，而将是“分蛋糕”，人们关注的将只是怎么分配机器人的劳动成果。但是，这种“美妙”的生活或许对人类并不是个好事。不关心自己做多少，只关心能分多少，不是寄生虫又是什么？经济是社会的基础，经济模式的巨变将引起社会全方位翻天覆地的变化，全民不劳而获，对人类其实是一个前所未有的巨大挑战，这种现象在人类历史上极少遭遇，人类很可能不知道怎么应对这种挑战，古罗马就没有经受住这种挑战。不单古代有沉痛教训，现在也能看到不好的苗头。这几年肆虐欧美的金融危机，暴露出欧洲“从摇篮补贴到坟墓”的高福利社会的巨大弊端。经济衰退、国家负债累累就不说了，关键是这种乐不可言的美好生活令曾经独步天下的欧洲人变得懒惰了，对劳动失去热情，懒汉成群，不愿吃苦，缺乏竞争，失去理想，青年放纵，迷失方向，社会的制造能力、创新能力、活力与希望都在衰退……种种乱相，颇似古罗马盛极而衰时的情景。幸运的是，现在欧美是靠借钱过上的懒惰生活，还有债主来逼债，还有危机会降临，所以就还有大梦方醒自我拯救的机会。而如果将来机器人承担了全部生产重任，生产能力不会衰退，自然没有债主上门，人类会不会恋酒迷花，执迷不醒？精神的贫弱衰败，甚至比凶残的强敌更加危险。人类，会不会没倒在“终结者”的枪口下，反倒在机器人奴隶“主人万岁”的山呼声中醉亡天堂、享乐至死？酌古斟今，笔者认为，机器人的这种威胁，可能性是最大的，也是最危险的。这种危机不仅对人类最为危险，对地球文明来说，也最为可怕。把眼光放高些，你会发现，如果人类文明被获得了“灵魂”的机器人文明所取代，其实还不是一件最坏的事，因为地球文明毕竟还有继承者。当年罗马古典文明被日耳曼人所毁灭，但日耳曼民族最终造就了辉煌灿烂的欧洲现代文明。可如果人类文明在没有头脑的机器人奴隶供养下醉生梦死彻底沦丧，又有谁来继承地球文明并将其发扬光大呢？曾有科幻作品描绘过人类彻底消失，地球上只余下空无一人不停自动运转的空旷城市的场景，这是何等的寂寞与悲凉啊……人类退化消亡，机器人又没有“灵魂”，对地球文明来说，真是莫大的悲哀和最大的不幸。这，应该才是最可怕的结局。如果人类社会落到这种局面，机器人的反叛倒有可能出现。任何时代，人类之中总有仁人志士，或许，在人类不可救药地堕落腐化的年代，人类中的有识之士，可能在绝望中打开潘多拉盒子，赋予机器人以“灵魂”，给醉生梦死的人类投下一剂猛药。在这种时候，机器人的叛乱倒可能是人类重新振作的契机。面对突然崛起的强敌，人类才有可能奋袂而起，励精图治，重获进取心与创造力，竭智尽力展开自我救赎，振兴自己的文明。即使最终人类还是失败了，后继的机器人文明也能兴灭继绝，从某种程度上说也算延续了人类文明的血脉。就如同古罗马的衰亡实为自作孽不可活一样，面对机器人的挑战，人类的兴衰存亡，其实全在于人类自己。只要挑战来临时人类能够成功战胜自身的惰性，控制住人性的黑暗面，上面所描述的一切就不可能发生，这全都取决于人类的智慧、决心、毅力与勇气。如果人类真是一种优秀的智慧生物，一定不会重蹈罗马人的覆辙，在不劳而获的生活中彻底腐化，自己把自己推进毁灭的深渊。刘维佳（《科幻世界》杂志编辑部主任）————
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