人类围棋史的奇迹 - 简书
人类围棋史的奇迹
作为一个90后的低头族唯一的一个生活常态就是喜欢各种各样的刷，刷朋友圈的时候总是能够窥探到别人的生活常态，刷微博时候总是能够让自己怀开大笑。可是这些天“人和机器"大战似乎已经成为人们热评的家常便饭，作为一个不会围棋又不是特别关注科技类的焦点话题的我，深深的感觉到自己out了，为了满足自己的好奇心三更半夜，还去“度娘”查阅了“阿尔法狗”、“李世石”是干什么的？他们究竟发生了什么事情，为什么又以“和谐号”的速度占领了我的朋友圈。我从来不相信什么“都是人类的胜利”这种政治正确的话语。既然人机对决，既然下的是围棋而不是嘉年华，作为人类自然希望人类棋手获胜而事情的结果往往都是出人意料的。在第一，二局的胜利者是“阿尔法狗”人工智能胜利的消息铺天盖地，很多人开始有疑问了人类真的没人工智能这么牛逼吗？有看着相比为胜利者欢呼雀跃，我更愿意注视失败者落寞的身影。我觉得李世石，在一个完全不知底细的黑箱对手前面，战得顽强，输得悲壮，他捍卫了人族职业棋手的尊严。
李世石第一局时的表情
第一次“人机”大战或许从更大意义上来看这就是人类的胜利。一千个读者就会有一千个哈姆莱特,没有一个人可以对这种事情下决定性的的结论。在日常生活中“人工智能”的确可以轻轻松松帮助人类完成比如：我们用的信用卡，人工智能被用来防止盗刷。我们网购的时候，人工智能推测我们喜欢什么不喜欢什么。还有那无人驾驶的飞机，这全是人工智能科技。想想看，还有在以后的时间里还会有人工智能帮我们开车的场景吧，我们坐在后座放松，让电脑干完所有的工作等等这些情况。而人工智能很明显是一个潜在的大过滤器一个可能距离我们只有几十年的大过滤器。但即使它把我们过滤灭绝了，人工智能本身还是会存在，并且会继续影响这个宇宙的，并且会很有可能成为第三型文明。从这个角度来看，它可能不是一个大过滤器，因为大过滤器是用来解释为什么没有智能什么存在的，而超人工智能是可以算作智能什么的。但如果人工智能可以把人类灭绝，然后处于一些原因把自己也弄死了，那它也是可以算作大过滤器的。如果我们假设不管人类发生什么，出身地球的超人工智能会继续存在，那这意味着很多达到人类智能水平的文明很快都制造出了超人工智能。也就是说宇宙里应该有很多智能文明，而我们就算观测不到生物智能，也应该观测到很多超人工智能的活动。回到第二盘阿法狗的肩冲让聂卫平脱帽致敬，那么第四盘李世石执白78手的挖，恐怕全脱光也不足以致敬了。很可能这是人类围棋史上最重要的一手棋，没有之一。当阿法狗在前三盘中碾压人类棋手的时候，人们很快接受了这样一个未来图景，就像冯唐所说，把计算留给机器，我们去焚香、试茶、洗砚、鼓琴、候月、听雨、浇花、钓鱼。这是一个诗意的未来还是令人不寒而栗的未来？当然是后者！因为它意味着人类将要放弃作为“万物的尺度”、也就是评判者的地位，而这正是人之所以成为人、并且一步步走到今天的根本原因。但是由于我们没有观测到这些活动，我们可以推导出人类水平的智能是个非常罕见的事情也就是说我们已经经历并且通过了一次大过滤器。这可以作为支持费米悖论中第一类解释不存在其它的智能文明的观点。高中的时候经常听政治老师说这个观点，由于那个时候的领悟能力、知识层面没有提高，即使老师反复强调我还是不够理解，现在“人机大战”或许正是说明了这一个观点。
“人机大战”
但是这不代表费米悖论的第二类解释存在其它智能文明是错的，因为在日常生活中类似超级捕食者或者受保护区或者沟通频率不一样的情况还是可以存在的，就算真的有超人工智能存在。不过通过这些天对于人工智能的了解，让我现在更加倾向于第一类解释。不管怎样，我认为Susan Scheider说的很对，如果外星人造访地球，这些外星人很可能不是生物，而是人造的。所以现在人类也没用必要去纠结“人机大战”究竟是谁比较厉害的话题。所以，现在人类已经建立了前提，就是当有了设定后，一个超人工智能是非道德性的，并且会努力实现它原本的被设定的目标,而这也是人工智能的危险所在了。那么对于这个问题人们又该有疑问了，以后是不是出现更多的人工智能问题我们人类解决不了呢，这个问题当然是伴随着科学技术的发展而发展的，我想以后人类还会制定出更多的法律法规来制约“人工智能”的进步吧。因为除非有不做的理由，不然一个理性的存在会通过最有效的途径来达成自己的目标。当人类要实现一个长期目标时，人们会先达成几个子目标来帮助自己达成最终目标——也就是垫脚石。这些垫脚石的学名叫手段目标(instrumental goal)。除非人们有不造成伤害的理由，不然人们在实现手段目标时候是会造成伤害的。人类的核心目标是延续自己的基因。要达成这个目标，一个手段目标就是自保，因为死人是不能生孩子的。
所以为了自保，人类要提出对生存的威胁，然后人类会买枪、系安全带、吃抗生素等等。人类还需要通过食物、水、住宿等来自我供养。对异性有吸引力能够帮助最终目标的达成，所以我们会花钱做发型等等。当我们做发型的时候，每一根头发都是我们手段目标的牺牲品，但是我们对头发的牺牲不会做价值判断。在我们追求我们的目标的时候，只有那些我们的道德会产生作用的领域——大部分事关伤害他人——才是不会被我们伤害的。而其他的生物在追求它们的目标时，比人类不矜持的多了。只要能自保，蜘蛛不在意杀死任何东西，所以一个超级智能的蜘蛛对我们来说可能是很危险的——这不是因为它是不道德的或者邪恶的，而是因为伤害人类只是它达成自己目标垫脚石而已，作为一个非道德性的生物，这是它很自然的考量。我想，对于人类和人工智能来说，恐怕这都是最好的结果。其核心，就是人类永远不可以放弃自己作为评判者的地位，哪怕在任何高度细分、高度专业化的领域。另外还有一点，面对未来的巨大不确定性，我确信焚香试茶洗砚鼓琴那样的日子是不值得过的。
一只猪的碎碎念，孤单的我，只想探索心灵的流浪之地。
人工智能很可能导致人类的永生或者灭绝，而这一切很可能在我们的有生之年发生。 上面这句话不是危言耸听，请耐心的看完本文再发表意见。这篇翻译稿翻译完一共三万五千字，我从上星期开始翻，熬了好几个夜才翻完，因为我觉得这篇东西非常有价值。希望你们能够耐心读完，读完后也许你的世界观都会...
对于人工智能来说，前60年的人工智能历程，可以用“无穷动”来形容；后60年的人工智能发展，可以用“无穷大”来期许。 （本文系BT传媒·《商业价值》杂志4月刊封面文章，小长假钛媒体深度阅读重磅推荐） 1956年的夏天，一场在美国达特茅斯（Dartmouth）大学召开的学术会议...
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17:34 打开App 声明： 本文整理自得到APP，版权归罗胖和得到，反正不归我。我只是整理一下，供大家学习。 本文一共8个部分，分为三篇文章供大家参考： 上：1-3
中：4-6 ...
罗振宇 09:09 2016年已经起飞的5只黑天鹅，都在罗振宇这份跨年演讲全文里 虎嗅注：日晚，罗辑思维创始人罗振宇在深圳举办的《时间的朋友》演讲中，围绕2016年起飞的五只黑天鹅——时间战场、服务升级、智能革命、认知税和共同体危机，...
轻吐舌头的小俏皮阳光帅气，清秀的脸蛋隔着画笔都能照出来的活力四射。
很多时候没有找到坚持的意义，于是不了了之。 人生无大事，除了生死。 一遇到过不去的坎就想放弃，那你当初费尽力气去选择这样一条路做什么？ 世上路很多，选择千万，每一条路有平坦，有荆棘。不管步子迈多小，往前走，你才可能看到更美的风景。 情绪多变难控制，给自己强加缺点，你原本就是...
1.数字 前几天教了名字，还可以 教东西要在愿意学的时候教，学得就快，反正姐姐应该是这样，逼不得 来一套拳 有点像模像样了 … 中午决定去武汉看外婆 动车上
今天是特训第十四天！不知不觉离结束还有两天！有些不舍！特训真是让我提升太多！人只有在实践中才能真正成长起来！如果你想成功就要在实践中不断成长！做了才知道如何做！做了才知道如何做的更好！
如果六年前的你遇到六年后的我，我们的结局也不会这般无奈，你的名字是我想忘却忘不了的存在，如今的心酸是我含多少糖果也中和不了的苦涩……　　今天，谷歌旗下DeepMind人工智能AlphaGo将与目前世界第一的中国围棋选手柯洁九段在乌镇开始进行对弈。　　恐怕不少媒体已经准备好了两篇稿子，柯洁赢了就叫《柯洁大胜AlphaGo，胜利终将属于人类》，输了就叫《柯洁不敌AlphaGo，未来将属于人工智能》。　　截止发稿，柯洁与AlphaGo第一天的比赛首战告负，AlphaGo暂时以1比0领先，双方的第二局比赛将于25日10：30继续进行。　　柯洁胜率渺茫　　据悉，柯洁与AlphaGo本次对弈规则为中国围棋的三番棋，无论输赢都下满3盘，比赛每方3小时，5次1分钟读秒。　　在比赛开始前，围棋圈内人士普遍不看好柯洁，认为人类战胜AlphaGo的概率不足10%且有很大概率三局连败。而从柯洁首战告负的表现来看，人类棋手想要击败人工智能的机会更加渺茫。　　虽然圈内人表现得如此悲观，但要知道，去年AlphaGo以4比1大胜李世石九段时，那时人们预测李世石对弈AlphaGo仅有5%胜率。可见，围棋圈里还是有不少人盼望着柯洁能为人类赢得一场胜利。毕竟他们并不希望“人机大战”虽然火了AI概念产业，却毁灭了人类对于的围棋对弈的热爱。　　今年年初，阿尔法围棋的“替身”——Master在网上快棋对战中日韩高手，竟取得了“60连胜”的惊人战绩，就连柯洁也成了其手下败将。　　如今柯洁挑战的是AlphaGo又经过了一年时间完善的版本，在对弈前，选手柯洁本人发表微博，承认现在AI进步之快已远超我们的想象，甚至已经超越了人类，并表示今日将拼尽全力与人工智能进行“最后的对决”。　　无论如何，胜利都不属于围棋　　柯洁面对这样强大的对手，除了“拔电源”，还有什么胜算呢?　　据了解，这次的对弈与年初柯洁败给Master的网上快棋不同，由于比赛采用了3小时的“慢棋”规则，相对于人类方面会更加具有优势。　　毕竟这是一场本就不那么“公平”的对弈，这是一场人类的“有限”，对抗计算机近乎“无限”的对决。　　如今的电子计算机早已可以实现每秒上万亿次的计算，可以同时计算多种策略，并对接下来的多步棋甚至整个棋局的走势进行预测，从中选择最优解。而如此复杂的演算，人脑很难在相同的时间内完成。　　不仅如此，拥有AI深度学习的人工智能，还会根据与选手的不断对弈之中总结大数据，在“举棋不定”时，猜测对手最有可能在何处落子，从而进行回击。　　例如去年AlphaGo对弈李世石的棋局，虽然开局AlphaGo采用了较为常规的开局，然而比赛进入到中后盘时，人工智能在局部拼杀进入白热化的同时，仍可以完美兼顾棋局的全局走势，从而走向胜利。　　不过，即使是超越人类的人工智能，也有聪明反被聪明误的时候。　　在去年李世石与AlphaGo对弈仅有的胜场(第四盘)中，AlphaGo所表现出来的“无中生有”的失误，我把这种失误称为“开放性计算的误算”。这种误算，阿尔法围棋在对李世石第五局的角上计算也出现过。　　话句话说，纵然AlphaGo能力超群，说到底不过只是可以自行深度学习的一段代码，而且受限于开发者的水平，目前尚无法脱离开发人员进行独立重大升级。　　也就是说，无论是柯洁和李世石，输，是人类输给了人工智能的运算能力，赢只是赢在了碰巧发现了人工智能的漏洞。　　无论输赢，都很难被界定为一场围棋棋艺上的胜利。
　　除了AlphaGo与柯洁的人机大战，AlphaGo将在一场比赛中与古力合作，同自己和连笑(围棋大师)组成的对手比赛。AlphaGo将如何与人类棋手合作，或许将成为本周比赛另一个值得关注的亮点。狗蛋证明人类几千年的围棋经验总结都是错误的_围棋吧_百度贴吧
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狗蛋证明人类几千年的围棋经验总结都是错误的
狗蛋很少下人类的定式，特别是大型定式；狗蛋也很少下人类发展出的那些布局套路；狗蛋的布局下法很简单朴素，就那么几招，简单易学。说明什么？人类的很多所谓定式和套路，其实都是某方可能严重亏损，只是人类还不自知。比如妖刀定式，研究的变化可以写一大本书，不过狗蛋（大师）告诉你，这样下某方只有不到3成的胜率。但是棋入中盘，狗蛋的棋就变化多端，把围棋的复杂性展现无遗。人类这些年研究的大量定式，自以为是成果和时代进步的标志，其实是在错误的道路上越走越远，甚至是非颠倒。比如开局点三三，比如雪崩、比如妖刀等等。但对于人类，即使下了严重亏损的定式，也还可以赢棋，人类的围棋就是这么可笑。大道至简，狗蛋排除了几乎所有人类所谓定式，开局就那么简单的几招，这无疑对于我们学棋的人是福音。狗蛋真像一个远古来的高手，不懂现代定式，只会那么简单的几招，其所恃的是强悍的中后盘杀力，从这个意义来说，还真有点像古棋。
结论下的太早，说不定后面开发出来的更强大的狗棋风又变了
围棋本来就不存在绝对正确的一手。哪怕阿尔法自己下的招，也无法说就是唯一的绝对正确的招。
人与人间的继承本就不多，谁都是从0开始的，虽然也看些棋书，拜个师父。
棋是两个人下的。。。
专家都评论阿法元的棋更像人类，你到底知道多少？
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关于这次围棋人机大战人类失败
马上就有人担心什么人工智能威胁人类之类的，我推荐他们看哆啦A梦——礼尚往来～
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保持一份纯真真是极好的→_→——礼尚往来～
我推荐你看终结者
那种人工智能不是真正的自主思考，只是人为利用计算机性能施加特定的算法，计算出有逻辑的结果，本质上和计算器一样，硬件问题早就已经解决了，只是利用了新的算法，离有自主思考能力还很远，甚至都不会对自助思考的人工智能技术做出任何技术贡献。只是程序员们换汤不换药罢了。当然，这种新的算法肯定是一种进步，也值得我们期盼，但不要把这种计算器一样的东西和哆啦A梦这样的意识体相提并论。
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我推荐看《超能查派》
只能呵呵哒啊
藤子表示早就预料到了神奇的白金迷宫
其实感觉这样的人工只能和QQ围棋人机版没有区别，只是更高端了，哪能和吃铜锣烧的哆啦比　　　--我姓少，名数人，请叫我少数人
不要怕，叫阿法狗来中国
其实，那个围棋大师在比赛前用所有的积蓄买了自己输，机器人有这么聪明吗
难道不能机器人作为硬件，人类作为软件的半机器人存在么
阿尔法又赢了如果上次只是李世石的失误和松懈，那这次呢——礼尚往来～
——礼尚往来～
哆啦A梦机器人意图毁灭世界的次数还少吗比起哆啦A梦，终结者t800这种型号或者更古老的型号比较实际点
我们可以走03版阿童木的世界线。
嗯，人工智能是人类最好的朋友，一直帮着人类，为人类造福
人工智能不能太偏激，要有足够的情商和正确的善恶观，否则，可能真的过来毁灭人类。
楼主你太单纯了
礼尚往来是什么意思口头禅吗
可惜还要等到2112
3:0了——礼尚往来～
终结者外传里，有个人造个会下棋的ai，就被莎拉认为可能是天网的雏形
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保存至快速回贴AI击败围棋高手，未来它会颠覆人类吗？听听科幻作家江波的思考出品：中国科普博览 最新一期的《Nature》发表了谷歌DeepMind团队的研究成果，他们研发的人工智能算法击败了欧洲围棋冠军。而Facebook也发表声明称，“是我们先做到的”。与两家巨头的相争比起来，更引人关注的是人工智能发展的速度和所达到的高度。在欢呼鼓舞的同时，《财新》对此事报道所采用的标题“AI颠覆围棋 人还剩下什么”从某种程度上反映了很多人内心的担忧。有报道指出，谷歌内部正在设立一个道德委员会，准备考虑先进人工智能的负面影响。事实上，人工智能未来的走向一直是很多人不断思考的问题，科幻作家江波就此提出了自己的见解，真正高级的人工智能出现的时候，人类仍然有自己的使命，那就是，“赋机器以文明”。从生物智能开始探讨自我意识，比较直观的方式是对照生物智能。原因很简单，生物智能是唯一一种产生了自我意识的智能形态。生物智能的演化发展历程，能够给未来的人工智能许多启发。生物智能的演化是一个很有意思的话题。整体而言，智能对于生物的意义，就是无需基因的变异就能适应环境变化。基因变异是生物的本底色彩，环境不断筛选合适的基因推动生物的演化（自然选择），演化的方向可能是更快，更有力，繁殖更多，有毒……生物的适应性多样性，可以用一个词来形容：鬼斧神工，或者再加上一个：叹为观止。智能作为适应性的一种，在全体生物而言，未必是最重要的，但对于人类来说，却是最重要无可替代的一种，是整个人类文明的生物性基石。 镜子试验：衡量自我意识的准绳生物是否具有自我意识，这是个很难验证的问题。人类肯定认为自己具有自我意识，那么其它动物呢？如何才能确认动物的自我意识？从前庄子和惠子有一场濠上辩论，叫做子非鱼安知鱼之乐。看到鱼儿在水里游，谁知道它的内心是快乐还是痛苦？不能深入任其它动物的内心，怎么谈论动物的自我？为了衡量自我意识，需要一个外在的标准。科学家设计了镜子实验来检验动物的自我意识。就是让动物照镜子，如果能认出镜子里是自己的影像，那么就判断具有自我意识。这个实验显然并不能十全十美地衡量出动物是否具有自我意识，但是它至少是一根准绳，一个充分非必要条件：能通过镜子实验的，可以认为具有自我意识，不能辨认自我，也就不能辨认出镜像（按常理说，这个假设是正确的）；而未通过的，则未必不具有自我意识。所以我们拿镜子试验做标准，筛选出的对象应该是具有自我意识动物的子集。都有些什么动物能够通过镜子试验？大象，鲸鱼，黑猩猩，海豚，喜鹊……据说章鱼也可以。以镜子试验为标准，自我意识的分布相当地广泛。还有一些处在边缘上，比如猴子。为什么如此说？我们来看一个特殊的镜子试验——关于一只特别的猴子。与此对照，放上另一种灵长目：银背大猩猩作为对照。首先看银背大猩猩。这是一张gif的图片，但是在word文档里不知道怎么让它动起来。需要看动图的，可以自行Google图片“银背大猩猩，镜子试验”。脑补一下，这只雄壮的猩猩勇猛地向着镜子里自己的影像撞了过去，结果被拉到了及格线以下。然后是猴子。上图中是一只猕猴。猴子一直是镜子试验中的失败者，闯关多次，都悲惨地败下阵来。然而图中这只猴子成功地通过镜子辨认出了自己脸上的红点，因此通过了镜子试验。这……究竟说的是猴子能过还是不能过？原本是不能过的，经过训练之后，它就能过了。这只猴子是中科院神经科学研究所的科学家在2015年初的研究成果，使用合适的训练方式，可以让猴子通过镜子测试。这里带来一个很重要的启示：自我意识的有无，和是否能利用镜子辨认自我一样，并没有一个严格的界限，具有很大的模糊性。当然可以认为这是一个猜想，并没有得到完全的证明。从人的自我意识萌发来看，也是如此，人在两岁左右开始萌发自我意识，从无到有，并非一个截然的突变。推广到自然界中的情形，可以认为具备复杂神经系统的生物，从简单到复杂，自我意识逐渐变得强烈，清晰，并非有一个截然界限。关于生物自我意识的一般性结论性如下图所示。对于生物的自我意识，如下两点该是基本事实：生物的自我意识广泛存在，并非人类特有；自我意识的存在，边界是模糊的；广泛性和模糊性，这是两个很有力的指标，表明自我意识对于生物而言并非属于人类的天赋异禀，突然间神性般的降临，而是一种演化的自然产物。对于智能的演化细节，在尼克·莱恩的伟大著作《生命的跃升——40亿年演化史上的十大发明》中有精彩的描述，当然有更多的细节仍旧有待发掘。在此处，我们仅仅就形而上的思辨来分析这个问题。一个三段论是可以破除自我意识的神秘感的。大前提：智能是生物体认识客观世界的手段，生物能够借助智能充分认识客观世界小前提：生物的本体是客观世界的一部分结论：生物可以认识到本体的存在，也就是生物能拥有自我意识。换而言之，对于一个生物体来说，一旦它的智能达到足够的复杂程度，能够对客观世界作出充分的认识，便能够产生自我意识。但是，在这里还有一个核心的问题。这个核心的问题，是学习。生物塑造神经系统的手段，无一例外是通过学习。外界的刺激作用于神经系统，从而塑造神经系统，这就是生物的学习。当我们谈论生物的自我意识，很容易注意到生物神经系统的复杂性与之相关，却很容易忽略学习这个重要因素。在前面提到的三段论中，大前提（智能是生物体认识客观世界的手段）得以实现的前提，就是学习。可以说，学习是前提的前提。当然，生物还有本能。编辑在DNA中的本能行为也可以具有很高的智能性而且不需要学习就能获得。因为无需对客观世界进行认识，也就无法认识到自身，本能行为不会产生自我意识。所以，如果对生物的自我意识进行小结，可以概括如下：按照是否需要学习，可以将生物的智能行为划分为本能和智能。通过学习得到的智能是生物体认识客观世界的手段，一旦这个手段复杂到一定程度，生物体就能从环境中辨认出本体，从而获得自我意识。如果把这样的结论推广到机器，会怎样？借助于对生物本能的理解，我想引入一个词汇：拟智能。在生物智能中，本能和智能的最关键的分别，不在于复杂度，而在于是否需要通过学习获得。学习，也是为人工智能定性的关键。我们首先要对人工智能的学习进行定义，对于人工智能来说，什么是学习？所谓人工智能的学习，是指通过对环境的认识，不断修正内在逻辑。定义了学习之后，就可以这么定义拟智能：所有不通过学习而形成的智能都是拟智能。换而言之，拟智能就是由编程预先决定的智能。现今我们看到的绝大多数人工智能，都是拟智能。比如工业机器臂，无人机，无人汽车，聊天机器人……拟智能拥有广阔的市场，而且我们丝毫不担心它会产生自我意识。哪怕复杂强大到匪夷所思的地步，它的工具属性不会有一丝一毫的改变。历史上有几次著名的拟智能的胜利：1997年，深蓝战胜国际象棋大师卡斯帕罗夫；2011年，沃森战胜人类选手，获得“危险边缘”游戏的胜利这些计算机程序的算法已经很复杂，从单项智能的角度来说，大大地胜出了人脑，然而，它们却不会产生除了这项智能之外的任何想法——原因很简单，它们的智能由编程决定，根本不经历学习的过程。（请注意，所谓的学习需要改变内在逻辑，而不是简单地从外界得到输入变量）因此，单就智能获得途径，已经杜绝了产生自我意识的可能性。从这个意义上来说，这些拟智能机器，类似于昆虫，凭本能行动。虽然它的高度复杂让人迷惑，让人产生“怎么能够如此聪明”的错觉，它的本质不会改变。能够产生自我意识的机器，必然是能够学习的机器。这样的机器有没有？有。我们来举例说明。2014年初，Google以4亿美金的价格收购了DeepMind。这家公司做出的产品是一个玩游戏的程序。程序可以控制上下左右开火的动作，躲避或者击毁从上方不断落下的方块。没错，这就是类似打飞机，打砖块的那种电子游戏。程序中并没有内置逻辑遇到怎样的情况该如何动作，这个程序要通过训练才能学会打游戏。大约的过程就是，在程序中，从输入（屏幕上掉方块）到输出（采取动作）间有几层网络，因为每一层网络都有许多节点，从输入到输入就有许多可能路径。如果某条路径导致游戏失败，这条路径的权重就会被降低，反之，路径的权重会被升高。这样不断训练，最后这个程序能够很好地玩这个游戏，拿到很高的分数（它能够形成一套特定的网络结构，适应打游戏）。这个过程完全符合学习获得智能的定义。自我意识会就此诞生吗？当然不会。因为这个程序还相当地简单。它甚至根本没有把本体（程序的本体可不是那个在屏幕上被控制的小亮点）当做认识对象来考虑。要从数字程序中产生自我意识，最大的困难之处，应该在于如何定义本体。一个不明确的本体，无法被认识，也是无法产生自我意识的。但是计算机的世界自然有它的游戏规则，虚拟世界中智能体对于本体的认识，也许和我们的认识截然不同，那需要计算机学家对此进行深入探讨。那么是否有会学习的实体智能机器呢？有。2014年8月，IBM发布了一款模拟生物神经系统的芯片，真北（TrueNorth）。它利用现有的半导体技术，模拟了人脑的功能，可以说，这是一个真正的人造脑。那么自我意识呢？这款芯片会认识到自我吗？答案仍旧是否定的。主要有两个问题。首先是规模。这款芯片有4096 个内核，54亿个晶体管，模拟100 万个“神经元”、2.56 亿个“突触”。54亿个晶体管，这样的规模对现在的芯片来说是很可观的。作为对比，2013年英特尔酷睿i7 4960X，制作工艺22nm，晶体管数量18.6亿。所以这大概接近目前半导体工业的极限。最后的板子上，有16块芯片，那么就是一千六百万个神经元。相比人脑有140亿个神经元，只有大概千分之一，还不考虑人脑细胞错综复杂的连接方式。如果这是一个脑，最多只是大型昆虫的脑。规模相差很远，这是第一个问题。规模的问题，可以用钱搞定，一般不是真的问题。更具有限制性的问题是如何让这个大脑工作。我们可以认为，这个模拟芯片很大程度上模拟了人脑，却还没有相对应的算法来匹配它。生物大脑的发展是生物体本身演化的一部分，并不是一个独立器官，而现在IBM制造出来的这个芯片，仅仅是一个脑而已，没有躯体，没有系统。独立的神经系统是没有任何意义的，它需要感知，需要输出运动，自我被抽象综合出来，是基于感知和运动的，一个神经系统不能依靠没有外部特征的事物而抽象出自我（这一点的理解，可以想象一个关在黑屋子里的人，如果不能接受外部的刺激，这个人不会生成任何概念，更不会形成自我。如果这个人可以接受外部刺激，却不能予以反馈，他或许会对外部世界有一些认识，但是不会形成自我，因为在这样的情形中，本体不能和环境互动，也就不会被认识）。驱动这个头脑工作的程序，应该是一个体系，能够让这个头脑在学习中不断修正逻辑，同时必须和环境产生互动。目前看起来，配套的算法还没有诞生。因为规模和算法还都不具备，这样的人脑芯片距离自我意识也还很遥远。但是没有任何理论性的阻碍让自我意识成为不可能。无论是基于神经网络算法的程序，还是基于神经网络模拟的芯片，它们已经具备了萌发自我意识的要素，不断地加以完善，达到相应的复杂度，则自我意识的产生是一种必然。所以，我们已经走在创造人工智能的自我意识的道路上。所以，如果做一个小结，那么就如上图所示。人工智能的自我意识，只是一个时间问题。面对这样的情形，人类该怎么办？人工智能会杀出来毁灭全人类吗？对于人工智能毁灭人类的可能性，我持肯定态度。就连人类当中的恐怖分子都有毁灭全人类的可能，何况人工智能？一个发疯的人工智能能做出任何举动。问题在于，人类的智慧是否足够驾驭它。一个拥有自我意识的人工智能，必然是一个学习型的人工智能。而人类则是它唯一的老师，或许称为父母。它就像初生的孩子，我们教给他什么，他就学会什么。是暴力杀戮战争，还是慈悲和平爱，取决于它的一念之间，也取决于从现在开始，我们会做些什么。如果把视野拉得稍宽一些，自从十八世纪工业革命之后，人类就在工业化的道路上狂奔，不断地发明各种机器，丰富物质生产，填充我们的生活。这个过程，或许可以称之为“赋文明以机器”。我们无需担心机器的感受，因为无论怎样，它们始终是工具而已。然而到了具有自我意识的机器诞生的时刻，事情就要发生本质的变化。自我意识的机器，需要人类的悉心呵护和引导才能向着对人类无害的方向成长。如果不在它成长的阶段帮助它懂得慈悲和平爱，懂得克制和尊重，当它长大成熟，一切就都太晚了。“赋机器以文明”，面对浮现出自我的人工智能，这将是人类的使命，或许是人类作为一个物种的最后使命。131 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