《自然》：电脑程序首次击败围棋专业选手

顾汉研

作者：Demis Hassabis

来源：《自然》

发布时间：2016/1/28 16:24:42

电脑程序首次击败围棋专业选手  谷歌Al 深度学

英国《自然》杂志2016-1-27日公开的论文，报道了一种能在传统策略游戏——围棋上击败专业选手的电脑程序。围棋被认为是人工智能领域一个非常具有标志性的“大挑战”，这项成果可能会给人工智能领域其他看似难以实现的人类级别能力的项目带来希望。

现在的国际象棋领域，人类顶尖选手都会被电脑杀得丢盔弃甲，围棋则不然。围棋起源于中国，两个选手在矩形格子上交换下黑子和白子，目标是在比赛结束时比对方占领更多的地盘。正是源于围棋巨大的搜索空间，很难估计局面和下子，让围棋被视作人工智能领域“难以搞定”的标志性项目。迄今最成功的围棋计算机程序，能达到业余人类选手的程度，但还不能和专业选手在不让子的情况下一较高下。

此次，位于英国伦敦的谷歌旗下DeepMind公司的戴维·西尔弗、艾佳·黄和杰米斯·哈萨比斯与他们的团队，开发了一个叫“AlphaGo”的程序，利用“价值网络”去计算局面，用“策略网络”去选择下子。训练这些深度神经网络的，是对人类专业棋局的监督学习以及让它和自己对弈的增强学习。

“AlphaGo”程序在和其他围棋程序的对抗中获得了99.8%的胜率，并且在一项竞赛中以5比0的成绩战胜了欧洲围棋冠军。计算机程序能在不让子的情况下，在完整的围棋游戏中击败专业选手，这还是第一次。原本人们认为，要到10年后人工智能才能达到这一成就。

“AlphaGo”程序的下一个挑战对象将是过去10年来的世界围棋冠军李世石。这场人工智能与人类的博弈将于16-3月份在首尔举行。（张梦然）

名古屋的中国人

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顾汉研

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顾汉研

Google能成为下一个世界围棋冠军吗

作者：刘佳 任绍敏

来源：一财网

发布时间：2016/1/29 15:10:54

Google能成为下一个世界围棋冠军吗

有着2500多年历史的围棋，一直被视作计算机最难以攻克的大众棋类。但现在，这一人工智能研究的领域“拦路虎”，开始遭遇强劲挑战。

16-1月28日，GoogleDeepMind团队宣布，他们研发的人工智能(ArtificialIntelligence，下称“AI”)程序AlphaGo，在没有任何让子的情况下以5∶0击败了欧洲围棋冠军职业围棋二段樊麾，同时也击败了目前最好的围棋程序中99.8%的对手。

果壳网新浪微博称：“围棋，人类已经下不过谷歌的AI了!”多年以后，当人类仰视AI的智慧时，准会想起谷歌推动黑白子的无形的手。围棋九段、第二届百灵杯世界冠军柯洁转发了上述微博，并评论说：“震惊!!赞!虽说看棋谱感觉水平有限……但可怕的是这还不是完全体，它是可以学习进化的……”

AlphaGo的下一个挑战将是世界顶级围棋选手之一李世石，这场对战将在今年3月进行。李世石是围棋九段高手，也是近10年来获得世界第一头衔最多的棋手，Google为此提供了100万美元作为奖金。



为什么围棋难以攻克？

1997年5月，象棋冠军加里·卡斯帕罗夫被IBM“深蓝”击败。今年3月，相似的历史还会重演吗?

“对于更加智能和灵活、具备与人类类似解决问题能力算法的开发工作而言，游戏无疑是一个绝佳的试验场。”Google在官方博客中这样写道。

历史上，电脑最早掌握的第一款经典游戏是井字游戏，这是1952年一位博士在读生的研究项目;随后是1994年电脑程序Chinook成功挑战西洋跳棋游戏;3年后，IBM深蓝超级计算机在国际象棋比赛中战胜世界冠军加里·卡斯帕罗夫。

除了棋盘游戏外，IBM的Watson系统在2011年成功挑战老牌智力竞赛节目Jeopardy游戏一战成名;2014年，Google自己编写的算法，学会了仅需输入初始像素信息就能玩几十种Atari游戏。

但此前，有一项游戏仍然是人类代表着顶尖水平，那就是围棋。

围棋虽然看上去规则简单，却因为精妙而富有思想深度，几个世纪来都牢牢抓住了人们的想象力。

Google介绍说，围棋的搜索空间是漫无边际的——比围棋棋盘要大1个古戈尔(数量级单位，10的100次方，甚至比宇宙中的原子数量还要多)。因此，传统的“强力”人工智能方法也就是“为所有可能的步数建立搜索树”，在围棋游戏中根本无法实现。

今年1月10日，卡耐基梅隆大学机器人系博士、Facebook人工智能组研究员田渊栋曾在知乎中作答称，“围棋难的地方在于它的估值函数非常不平滑，差一个子盘面就可能天翻地覆，同时状态空间大，也没有全局的结构。这两点加起来，迫使目前计算机只能用穷举法并且因此进展缓慢。”

目前，Facebook的智能围棋darkforest最新的darkfmcts3在KGS围棋服务器上达到了5d，赢了一局Zen，输了一局给DolBaram，被让四子与一位韩国的职业六段一胜一负。

“现在的深度学习能在大量对局中找到这样的一些规律，但仍然没有人脑厉害。这一方面说明我们现在算法的局限性，另一方面它还有巨大的发展空间。”他说。

人工智能击败职业顶尖棋手真的快了吗?

知名少儿对弈平台新博围棋老总陈劲松在朋友圈评论说：“三个月以后，Deeplearning也许可以打败李世石，那也只不过是围棋高手队伍里面多了一个小伙伴而已，它学会了大家所有的招数。它同时还在等待学习你们发明的新的招数。”

职业二段棋手、围棋资深教练刘轶一对《第一财经日报》称，不用担心，不会那么容易。不过他所在的朋友圈里，围棋职业棋手们众说纷纭，有些认为不可能，有些认为指日可待了，还有声音是“人类快被自己灭绝了”。

击败欧洲围棋冠军

那么，人工智能程序AlphaGo是如何击败围棋高手的?

GoogleAlphaGo的研究者DavidSilver说，AlphaGo系统的关键是，将围棋巨大无比的搜索空间压缩到可控的范围之内。

而为了达到这一目的，AlphaGo系统将最先进的蒙特卡洛树状搜索技术与两个深层神经网络相结合，每个深层神经网络均包含许多层，每层又包含数以百万计的神经元一样的连接。

在AlphaGo两种不同的神经网络中，“策略网络(policynetwork)”的作用是预测下一步，并用来将搜索范围缩小至最有可能硬起的那些步骤。另一个神经网络“价值网络(valuenetwork)”则是用来减少搜索树的深度，每走一步估算一次获胜方，而不是搜索所有结束棋局的途径。

上述方法使得AlphaGo的搜索方式相比之前的方法更人性化。例如，深蓝采用强力方法搜索的棋子位置要比AlphaGo多数千倍。而AlphaGo则相反，它通过想象下完剩余棋局来对下一步进行预判，如此多次反复。在上述模拟游戏中，策略网络提出下一步的智能建议，而价值网络则对走过的每个位置进行评估。

具体而言，Google首先采用围棋专业棋手的3000万步下法对价值网络进行训练，直到该网络对人类下法预测准确率达到57%(AlphaGo之前的纪录是44%)。

但AlphaGo的目标是击败水平最高的人类棋手，而不仅仅是模仿他们。为了做到这一点，AlphaGo学会自己发现新策略，通过自身两个神经网络之间成千上万的对弈，采用被称为强化学习的试错法逐步进行改善。这种方法提高了策略网络的效率，以至于最原始的神经网络(即其中不包含任何树状搜索)可以击败最尖端、构建有巨大无比的搜索树的围棋软件。

这些策略网络又反过来对价值网络进行训练，采用的还是从自我对弈强化学习的方法。这些价值网络可以对围棋的任何位置进行评估并预测获胜方，而人们过去曾认为这个问题太过困难，根本无法实现。

实现上述所有设想的前提是，计算机要超级强大。Google称，这一过程大量使用了Google云平台，使得人工智能和机器学习研究人员得以随时灵活地获得计算、存储和联网能力。此外，采用数据流图形(如TensorFlow)、用于数值计算的开房源库使研究人员得以对多个CPU或GPU的深度学习算法的计算需求进行高效利用。

AlphaGo到底有多强大?为了回答这个问题，Google在AlphaGo和人工智能研究领域最前沿的其他顶级围棋软件如CrazyStone、Zen和Pachi之间进行了一次比赛。AlphaGo在总计495局中只输了一局，胜率是99.8%。

AlphaGo甚至在每局开局让对方四步的情况下对阵CrazyStone，Zen和Pachi，胜率分别达到了77%，86%和99%。

如果在今年3月的对战中，AlphaGo战胜李世石，是否意味着人工智能已经超过人类?

或许还不能如此断言。但新成立的非营利性组织OpenAI的AI研究者IlyaSutskever认为，从技术的角度说，这个研究对AI具有纪念碑式的贡献。

在棋类游戏之外，这场对决也将引发更多的思考——那些人们曾经以为人工智能不可能完成的脑力挑战，是否都将被一一打破?未来人类是否会被人工智能所取代?

顾汉研

《自然》：围棋选手就负于电脑作出回应
作者：徐徐

来源：中国科学报

发布时间：2016/2/2 8:28:18

《自然》：围棋选手就负于电脑作出回应



图片来源：JUNG YEON-JE/AFP

几十年来，古代围棋脱颖而出，成为一类电脑无法攻克的棋盘游戏。在亚洲，数以百万计的人在下围棋。它的复杂性和微妙意味着顶级人类选手在对抗人工智能的进步上占据了绝对的上风。

如今，电脑首次击败了人类围棋专业选手。近日，由位于英国伦敦的谷歌下属公司“智深”研发的“阿尔法围棋”程序连赢5局，击败欧洲冠军樊麾。

《自然》杂志就被一台机器打败是什么感觉询问了樊麾，并且请其他围棋和人工智能狂热爱好者作了预测，即当“阿尔法围棋”面对终极挑战——在3月同最优秀的围棋选手之一李世石对决时，谁将获胜。

“输掉比赛是一件很难过的事。在我和‘阿尔法围棋’对决前，我以为自己会赢。”樊麾说，“在第一局比赛后，我改变了策略，更加主动地出击，但还是失败了。”他认为，问题在于人类有时会犯严重的错误。“因为我们是人，有时会累，有时很想要赢，便会有很大的压力。”而程序不会这样。它很强大，并且稳定，看上去像一堵墙。

“对我来说，这是一个很大的差别。”樊麾表示，“我知道‘阿尔法围棋’是一个程序。但如果没有人告诉我，或许我会认为这个选手有点怪异，但的确是一个非常强大的对手。”

对于一台电脑将要挑战顶级专业选手李世石，国际围棋联合会秘书长Hajin Lee说：“当我第一次听到这个计划时，真的大吃一惊。我原以为这个挑战者肯定不知道顶级选手有多强大，但事实是我不清楚电脑有多强大。现在，我非常期待。”

谁将在这场对决中获胜？Lee表示，她也不知道。“李世石本人也在怀疑电脑能否和他一样强大。”她说，“就个人而言，我曾有机会听到关于‘阿尔法围棋’的更多信息，随后便对它的强大感到震惊。同时，我个人也知道李世石有多强大。因此，我会说，每位选手有50%的获胜几率。”（徐徐）

顾汉研

计算机科学家预测2045年人工智能将超越人脑

2011年02月20日 19:35  

现代快报

　　2011年2月18日，超级电脑“沃森”打败了人类，站在了与人类智力竞赛的最高领奖台上。沃森的胜利让许多人想起了它的前辈“深蓝”：1997年“深蓝”力克国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。这曾让人类大呼：狼来了。

　　从“深蓝”到“沃森”，人工智能已经向前跨越了一大步。电脑会代替人脑吗？机械公敌会出现吗？这成为很多人的忧虑。

　　一些科学家认为，正如宇宙学上存在着一个让所有物理定律都失效的“奇点”一样，信息技术也正朝着“超人类智能”的奇点迈进。计算机科学家雷蒙德·库兹韦尔相信，这个信息奇点即将到来，那时，人工智能将超越人脑，人类的意义将彻底改变；那时人将“不人”，而是与机器融合，成为“超级人类”。

　　超级人类是否意味着不朽？人是否会与自己制造的机器融为一体，或将自己分拆在机器中上市？其实早在1964年，传媒大师麦克卢汉就在《机器的新娘》中隐喻：人类只是未来机器的性器官(负责生产新机器人)。机器是人的延伸，反之，人也是机器的延伸。

　　人工智能始祖图灵在上世纪50年代就曾做出预测：未来的电脑可能会思考。这一天正在到来，而且脚步匆匆。

　　当有一天机器有了思想，它们能像人类一样思考，世界将会怎么样？库兹韦尔相信，这一刻不但无法避免，而且还迫在眉睫。根据他的推算，大约在35年之后，人类文明即将终结。那一年，就是2045。

　　奇点

　　爱因斯坦的广义相对论是用于描述宇宙演化的正确理论。在经典广义相对论的框架里，霍金和彭罗斯证明了，在一般的条件下，空间—时间一定存在奇点，最著名的奇点即是黑洞里的奇点以及宇宙大爆炸处的奇点。在奇点处，所有定律以及可预见性都失效。奇点可以看成空间时间的边缘或边界。只有给定了奇点处的边界条件，才能由爱因斯坦方程得到宇宙的演化。

　　电脑的计算速度正变得越来越快，如果有一天，电脑的运算速度快得令人难以置信，它们掌握人工智能的时刻也会到来，那时电脑将能够模拟人脑、产生意识：人类本身将发生改变。在信息学上，这个时间点也被称为“奇点”。

　　为什么是

　　2045

　　一些科学家认为，正如天体物理学上存在着一个让所有物理定律都失效的“奇点”(Singularity)一样，信息技术也正朝着“超人类智能” 的“奇点”迈进。《时代》杂志文章指出，发明家、计算机科学家雷蒙德·库兹韦尔相信，信息技术的奇点将在2045年到来，届时，人工智能将超越人脑，人类的意义彻底改变，与机器融合为“超人类”，并借助科技的发展而获得“永生”。

　　一个秘密

　　少年弹的曲子是电脑创作的

　　1965年2月15日，一位名为雷蒙德·库兹韦尔的高中生参加了电视节目“我有个秘密”，主持人史蒂夫·艾伦介绍了库兹韦尔，然后库兹韦尔用钢琴短短地弹奏了一曲，曲子有一个秘密，让其他嘉宾得猜出来。最终一名喜剧演员得出了答案——库兹韦尔弹奏的曲子是电脑创作的。

　　这台能作曲的电脑是库兹韦尔自己组装的，当时节目中的人们并未对电脑表现出多大兴趣，他们更关注的是库兹韦尔的年纪，却忽略了他完成的事情是多么了不起。

　　艺术创作是人类独有的能力，是自我表达的一种方式。人类所独有的创造力，被一个17岁少年组装的电脑所“夺取”了，就像是看着原本不可逾越的界线变得模糊了——这就是人类智慧与人工智能之间的界线。

　　这才是库兹韦尔真正的秘密，而他随后的一生也都在为之写下注脚，虽然在1965年没有人能猜出这一点，也许库兹韦尔当时也还没想到。46年之后的今天，库兹韦尔认为，人类正在接近一个电脑智能化的时刻，电脑不仅变得聪明而且还会比人类更聪明。当人工智能超越人类智慧时，人类的身体、思维乃至人类文明都将发生彻底且不可逆转的改变。库兹韦尔相信，这一刻不但无法避免，而且还迫在眉睫。根据他的推算，大约34年之后，人类与机器融合，人类文明即将终结。

　　一个概念

　　奇点——人工智能超越人脑的时间节点

　　电脑的计算速度正变得越来越快，此外，电脑变快的速度也越来越快。如果有一天，电脑的运算速度变得令人难以置信，它们掌握人工智能的时刻也会到来。电脑将能模拟人脑、产生意识：不仅是快速运算、作曲，还包括驾驶、写作、决策、社交……

　　如果你能消化这一想法，那么就没理由不相信电脑会变得越来越强大。它们将持续发展，最终远远超过人类。它们发展的速度也会持续增长，最终会摆脱它们的发明者——人类——的掌控，主导自己的发展进程。想象一下，如果一个计算机科学家本身就是一台超智能电脑，会发生什么？它会拥有不可思议的工作速度，能轻易地利用海量数据，甚至不会中途去玩一会开心农场。

　　超智能电脑很可能与人类共同主宰未来的世界，但目前人们还无法预见它们的行为，不过，现在有很多关于人工智能的理论：也许人类将与机器融合，成为超智能的“半机器人”，通过人工智能来拓展人类的智慧极限；也许人工智能将帮助人类抵抗衰老，获得永生；也许人类将能够把自己的意识扫描进电脑里，从而像软件一样永远“活在”电脑里；也许电脑终将拥有人性，最终消灭人类。所有这些理论都有一个共通之处：人类本身将发生改变，未来的人类和2011年的人类相比，会发生根本变化。而人类本身发生根本改变的时间点，就叫“奇点”。

　　虽然奇点听起来像是科幻小说，但实际上更像是科学的预测。当然，如果奇点成为现实，那么它将是继语言产生之后，人类历史上最为重要的事件。

　　奇点并非一个全新的理论，它只是一个相对较新的理论。早在1965年英国数学家I·J·古德就曾描述过“智能爆炸”的概念：“超智能机器是能超越所有人类智力活动的机器，人类能够制造机器，那么超智能机器就能制造出更好的机器。毫无疑问，在这之后‘智能爆炸’就会发生，人类智慧将被远远超越，第一台超智能机器就是人类最后的创造物。”

　　奇点一词是从天体物理学中借用而来的，在天体物理学中，它意为时空上的一个点，在奇点处普通物理学的定律并不适用。在1993年的美国宇航局研讨会上，科幻小说家瓦诺尔·温格表示：“在30年内，人类将拥有创造超人类智能的科技手段，不久之后，人类的时代将会终结。”

　　一个预测

　　2045，就是那个奇点

　　作为一个工程师和发明家，库兹韦尔非常成功且赚了几笔钱。在进行科技发明的同时，库兹韦尔也在思考奇点理论。近20年来，他一直在发表自己关于人类和机器的未来的文章。其中最新的一部作品是于2005年出版的畅销书《奇点临近》，其同名纪录片也在今年1月发布，由库兹韦尔、托尼·罗宾斯、艾伦· 德肖维茨等人主演。比尔·盖茨将库兹韦尔称为“我所知道的预测人工智能未来的第一人”。

　　1980年左右，库兹韦尔对人类“半机器化”的命运产生了兴趣，当时他需要寻找一种衡量、跟踪技术进步步伐的方法。如果时机不对，再伟大的发明也会遭遇失败，而库兹韦尔想要确定当他发布自己的发明时，选择的时机是正确的。他当然知道揭示信息技术进步的摩尔定律，即集成电路上可容纳的晶体管数目，大约每两年增加一倍，这是个非常可靠的经验法则。而库兹韦尔试图绘制的是一个稍有不同的曲线图：随着时间的增长，以每秒处理的百万级机器语言指令数量来衡量，1000美元可以买到的计算机能力是多少。

顾汉研

计算机科学家预测2045年人工智能将超越人脑(2)

　　经研究证明，库兹韦尔得到的规律与摩尔定律十分相似，都是约每两年增加一倍。绘制成图表来看，它们都是指数曲线，而非直线式增长，且指数曲线的变化出奇地稳定。然后，库兹韦尔将这个指数曲线套用到其他主要技术指标上，如晶体管生产成本的下降、微处理器速度的上升、动态存储器价格的暴跌……库兹韦尔还研究了其他领域的指标，如基因测序、无线数据业务成本的下降和网络用户、纳米技术专利数量的增加……库兹韦尔发现这些数据最后都有一个共同点——呈指数级增长。“这些指标的增长定律大致相同，这非常惊人，”库兹韦尔表示，“无论处于战争时期还是和平时期，也无论是经济繁荣时期还是衰退时期，增长定律相当稳定。”库兹韦尔将之称为“加速回报规律”——科技进步呈指数级增长，而非线性增长。

　　然后，库兹韦尔又将这个定律的时限拓展到未来，作出了以下预测：在21世纪20年代中期，人脑反向工程就会成功，人脑的所有秘密就会被揭开。 21世纪20年代末，电脑就能达到人脑智力水平。2045年，奇点到来，基于电脑能力的大幅增长，成本的大幅下降，人工智能创造物的数量将是整个人类智慧创造物数量的约十亿倍。

　　快报记者 李欣 编译

　　2045会带来什么？

　　沃里克教授自愿成为实验对象，让外科医生将100个装有电极的硅片直接与自己的神经系统相连接。

　　信息技术上的奇点是人工智能超越人脑的时间点，如果奇点真的到来，世界将会怎样？现在的人们还无法想像，但科学家们已经开始考虑了……

　　奇点会带来什么风险？

　　有很多人认为奇点理论毫无道理，只是幻想而已。其中大多数批评的焦点在于，电脑是否真能实现智能化。

　　整个人工智能领域的研究也都是围绕这一点展开的，但目前人工智能研究还未能生产出模拟人脑的机器。现在的机器人基本上都只具备专项功能，比如搜索查询、下棋等，都是在非常具体的参考框架内运作的。而奇点理论研究者库兹韦尔所说的智能，即超级人工智能，目前还不存在。

　　为什么超级人工智能还未出现？很显然，人类还在等待计算机能力的指数级增长，从而形成超越人脑的智慧。但也有可能无论计算机能力变得如何强大， 人脑内总有一些东西无法被电脑模拟，人脑的神经结构所产生的人类意识过于复杂，到了信息技术无法复制的程度。生物学家丹尼斯·布雷就在2010年的奇点峰 会上发表了不同的声音：“尽管生物部件的运作方式是电子电路能够比拟的，但生物有机体的状态、性能之多，原理之复杂是机器所无法比拟的。”

　　假设人类真的创造出了一台电脑，它说话、思考的方式跟人类完全相似，这就能意味着电脑和人类一样是有知觉的吗？或者它只是一台高精密、全自动的机器，全无半点人类意识的火花？并且，人们如何去分辨它是否有知觉？

　　即使你认为奇点理论是可信的，还是会面临大量无法解决的问题。如果人类能将自己的意识扫描进电脑，那么这个人还是他自己吗？奇点又会给政治、经 济带来什么样的变化？能否获得永生由谁来决定？谁来给有知觉、无知觉设定一条界线？随着人类与长生不老、无所不能、无所不知的距离越来越近，生活还有意义 吗？战胜了死亡之后，人类会失去最本质的人性吗？

　　库兹韦尔也承认，奇点理论存在一个根本的风险，且无法完善，这就是人们无法预见一个高度智能的机器会做出什么样的决定，采取什么样的举动。如果 奇点即将到来，不管人们是否喜欢，都必须对这些问题作出解答。库兹韦尔认为，通过禁止科学的发展来回避奇点，不仅不可能，而且不道德，还有可能存在危险。

　　至少在奇点学者内部，库兹韦尔的观点不算是少数派，很多人还会做出比他更为极端的预测。2005年起，神经学家亨利·马克拉姆就在瑞士心脑研究 所进行一项大胆的研究，名为“蓝色大脑工程”，即运用IBM公司的“蓝色基因”超级计算机模仿哺乳动物的神经系统。迄今，马克拉姆的团队已成功模拟了老鼠 的一部分大脑皮层，其中约含有1万个神经元。马克拉姆曾表示，希望能在10年内成功模拟整个人类大脑，但甚至库兹韦尔都认为马克拉姆的想法过于激进了。

　　未来的世界什么样？

　　从理论上来说，线性思维的人脑无法预测奇点到来后的世界，但库兹韦尔正在形成自己的理论。他鞭策自己做出越来越大胆的预测：“当人们看到持续的指数级增长的暗示时，会对它越来越难以接受，因此我得鞭策自己接受过于离奇的暗示。”

　　在库兹韦尔对未来的预测里，生物技术和纳米技术给予人类按照自己的意愿来操纵自己的身体和改变周围环境的能力。发展超速累积，每个小时就能产生 现在一个世纪的科学突破。人类基因变成了可以进行测试和优化的代码，如果需要的话还能改写。永生成为了现实，只有选择死亡人才会死去。人们可以将自己的意 识扫描进电脑，从而“活”在虚拟世界，或者将身体变成机器人。

　　或许事情不会这样发展，当人工智能超越人脑时，电脑的黑色硅制“大脑”里会发生很多变化，但人类却无法得知。人工智能也许能模拟人脑意识，也许虽能不断更新升级但无法模拟意识。

　　但很多比较次要的问题已经在人类眼皮底下发生了。5年前，不会有6亿人在同一个电子网络里开展社交生活，而现在有了“脸谱”。5年前，人们不会 用便携式移动设备在网络上检查、确认他们要做的事情、要去的地方，而现在有了智能手机。将智能手机从手持改为内置进大脑，似乎也不是什么无法想像的事情。

　　3万名帕金森患者已拥有了神经植入物，谷歌正在研制能开车的电脑，不久前“人机大战”已上演。往后100年中，库兹韦尔、德格雷等可能成为未来某些理论的奠基者，可能他们的理论很快会过时，没什么会比未来老得更快。

　　即使在未来这些人大错特错，但目前他们是正确的：他们正用长远的目光注视更为宏观的图景。你可能不同意奇点学者的任何一篇文章，但你应该钦佩他 们能认真地对待未来。奇点理论建立在如下基础之上：人类能掌握自己的命运，历史不是简单事物的叠加。与40年前的电脑相比，现在的电脑体积小100万倍， 功能强1000倍，那40年后世界是什么样？

　　雷蒙德·库兹韦尔，1948年2月12日出生，美国作家、发明家和未来学家。他涉及的领域相当广泛，有光学字符识别技术、把文本合成为语音的技术、语音识别技术以及电子键盘乐器等等。他还写过好几本有关健康、人工智能、超人以及有关奇点和未来主义的书。

　　【天才时代】

　　(1948-1967)

　　15岁写出计算机程序

　　库兹韦尔成长于纽约市皇后区，他的父母是二战爆发前从奥地利逃到美国的犹太人，他的父亲是位音乐家和作曲家，母亲是位视觉艺术家。他的叔叔是贝 尔实验室的工程师，在库兹韦尔小时候教过他很多计算机科学的基础知识，那时候库兹韦尔还是科幻小说的忠实读者。1963年，年仅15岁的库兹韦尔写出了第 一个计算机程序。升入高中后，他又创建了一个复杂的模式识别软件程序，可以对古典作曲家的作品进行分析，然后合成相似风格的属于自己的乐曲。库兹韦尔的发 明能力给人留下了深刻的印象，1965年，他受美国哥伦比亚广播公司邀请，参加一档叫做“我有个秘密”的电视节目，他在节目中演奏了一首自己的电脑创作的 钢琴曲。当年晚些时候，他还赢得了国际科学博览会发明一等奖，在白宫举行的颁奖仪式上，他得到了时任美国总统林登·约翰逊的祝贺。

　　【科技时代】

　　(1968-1998)

　　开发的科技产品不计其数

　　1968年，库兹韦尔正在麻省理工学院读大二，他开设了一个公司，主营业务是利用自己开发的“选择大学咨询程序”帮助高中生选择大学，这个程序 可以分析成千上万所大学不同的录取原则，然后根据每个学生递交的申请表，帮助他们找到最适合的学校。20岁的库兹韦尔把公司和程序专利权卖了10万美元。 1970 年，他获得了麻省理工学院计算机科学和文学学士学位。

　　1974年，库兹韦尔创办了库兹韦尔计算机产品公司，并促进了第一次全方位字体光学字符识别系统的发展，这是一种能够让计算机识别所有正常书写 体字符的系统。在此之前，扫描仪只能识别有限的几种书写体的字符。他将这种技术应用于制造阅读机，阅读机通过扫描将文字大声朗读出来，这可以帮助盲人读 书。1976 年1月13日，库兹韦尔公司和美国盲人联合会联合召开新闻发布会，宣布“库兹韦尔阅读机”研发成功。凭借这部阅读机，库兹韦尔得到了主流社会的认可。音乐 家史蒂夫·汪达尔当即购买了阅读机第一代产品，并和库兹韦尔成了好友。

　　库兹韦尔的下一个主要商业投资开始于1978年，当时库兹韦尔计算机产品公司已经开始销售光学字符识别程序的商业版本。LexisNexis公司是最早的客户之一，该公司买下程序用来将法律和新闻文件上传到新建的网上数据库中。

　　两年后，库兹韦尔把公司卖给了Xerox公司，库兹韦尔计算机产品公司成了Xerox的子公司，以前叫做“扫描软件”公司，现在的名称是“细微差别通信公司”，库兹韦尔本人则在1995年之前一直担任该公司的顾问。

　　库兹韦尔的新企业属于电子音乐技术领域。1982年，库兹韦尔与史蒂夫·汪达尔见过一面，后者对于新兴的电子音乐的素质与传统音乐不可同日而语 大发感慨，这刺激了库兹韦尔的灵感，他想发明一个新一代的音乐合成器，能够将真实乐器的声音准确复制到计算机中。同年，库兹韦尔的音乐机构成立 了，1984年，库兹韦尔的新产品“K250”诞生了，这台机器能够模仿很多乐器，人们甚至无法分辨出“K250”模仿的钢琴声和真实的钢琴声之间有什么 不同。机器超强的记录和合成能力甚至能够让一个乐手演奏整个管弦乐作品。

　　1990年，库兹韦尔把音乐机构出售给了韩国乐器制造商Young Chang。

　　在经营音乐机构的同时，库兹韦尔还建立了应用智能公司，主要开发商用的计算机语音识别系统。第一款产品于1987年推出，这是世界上第一个大词 汇量的语音识别系统，人可以通过麦克风发号施令，系统会将声音转换成文本传递给电脑，这样，电脑就会按人的指令工作。后来，该公司又将语音识别技术应用到 医学检查系统中，创建了库兹韦尔语音诊疗系统，利用这个系统，医生不必花上半天写医学病历，只需说出对病人病情的诊断就行了，他的声音会被储存进系统，作 为以后治疗的凭据。应用智能公司现在也融合进了“细微差别通信公司”。

　　1996年，库兹韦尔开始开发一个教育系统，这个以模式识别为基础的系统可以帮助有眼盲、诵读困难等残疾的学生。

　　在上世纪90年代，库兹韦尔还成立了一个医疗学习公司，该公司的产品主要是一种医生和电脑模拟病人的互动教育程序。

　　【预言时代】

　　(1999- )

　　断言电脑将超过人脑

　　那段时间库兹韦尔开始创建KurzweilCyberArt.com网站，该网站主要介绍帮助艺术创作的电脑程序。网站曾经提供过一个叫做 “AARON” 的免费下载程序，该程序可以帮助进行视觉艺术的合成；网站还提供过一种叫做“库兹韦尔控制论诗人”的程序下载，顾名思义，这是一个可以自动作诗的程序。

　　库兹韦尔还创建了另一个网站KurzweilAI.net，这是一个专门展示最新科技成果的新闻网站，网站宣传那些高科技“思想者”以及“批评者”的创意，促进普通人对未来进行思考。

　　1999年，库兹韦尔创建了一个名叫FatKat的对冲基金，FatKat的含义为“库兹韦尔适用技术的金融加速交易”(Financial Accelerating Transactions from Kurzweil Adaptive Technologies)，这个对冲基金于2006年开始上市交易。库兹韦尔曾表示，他的最终目的是提高FatKat的人工智能投资软件程序的效力，提 高软件认识和判断“货币波动和股票所有权流动趋势”的能力。

　　而在1999年的书中，他作出预言，精神机器时代将会到来，总有一天，计算机将超过那些最有金融头脑且总能找到利润最高的投资方式的人类中的佼 佼者。 2001年，加拿大摇滚乐队“我们的和平圣母”根据库兹韦尔的这本书发布了一个名为“精神机器”的专辑，库兹韦尔的声音出现在这张专辑中，他在专辑中读了 自己书的部分章节。

　　2005年6月，库兹韦尔又推出了新产品——“库兹韦尔盲人阅读全国联合会”，这是一个口袋大小的设备，包括了一个数码相机和一个电脑元件。和 30年前的库兹韦尔阅读机一样，这款新产品也是通过大声朗读的方式帮助盲人读书。不同的是新机器是便携式的，可以通过数码相机进行扫描；老机器太大，而且 只能通过平板扫描仪扫描文本。

　　2010年，库兹韦尔还将自己的书搬上了银幕，电影的名字叫做《奇点临近：关于未来的真实故事》。电影根据他2005年的小说改编，在某种程度上，这就是一个真实的故事，他采访了20位大思想家，把他们的思想整合之后，发现电脑正在朝超过人脑的方向高速前进……

　　除了电影，库兹韦尔今年1月还推出了一个独立、完整的纪录片，这部纪录片记录了库兹韦尔的大半辈子：他的生活、他的想法、他关于人工智能和人类未来的探索。

　　快报记者 潘文军 编译

顾汉研

人工智能：这就是未来

2016-01-22 08:47来源：上海证券报

“现在是在人工智能领域建立公司的好时机。”来自Playfair Capital的风投专家Nathan Benaic表示。
数据显示，全球目前在人工智能领域有近千家公司，它们分布在商业智能、金融、安全等领域，仅2015年在人工智能领域的投资交易就有近300宗。对此，硅谷思想教父、《连线》杂志前主编凯文·凯利表示，“最伟大的产品到现在还没有发明出来，现在开始一点也不晚，而现在已经发生的事情根本就什么都不算。”
“这是你的新机器人吗？哦，我是詹妮弗，这是我的(机器人)助手达西先生……”或许，不久的将来，电影《机器人与弗兰克》中这一幕就会发生在你我身边。
人工智能(Artificial Intelligence，缩写AI)在其60年的发展历程中已经轮回了几个冷热。现在，随着大数据、云计算、集成电路等新技术的发展，人工智能再度风靡。而且，这一次，人工智能或许将成为下一轮技术变革的核心。盛宴已开，无人愿意缺席，从大公司到初创企业。
“未来5-10年，每个人身边都会有10个机器人(智能设备)，那个时候这个世界上将会有600亿机器人，这是一个巨大的蓝海。”地平线机器人创始人余凯在接受采访时如是表示。
目前，人工智能在无人驾驶、无人机、机器人、工业4.0等领域的应用已经愈发娴熟且引人注意，人工智能的时代大幕已经徐徐拉开，人类文明或许将因此得到飞跃和升华。
让机器学会思考
1956年夏天，明斯基、罗切斯特、申农等一群年轻人进行了一次聚会，Artificial Intelligence(人工智能，缩写AI)这个词就此诞生，标志着一门新兴学科——人工智能正式诞生。而更早，“人工智能之父”图灵提出这一概念是在1950年。彼时，图灵发表了人工智能里程碑式的论文《机器能思考吗？》。
人们确信这是落到“麻瓜”世界的魔法，具有改变世界的神奇，并将之称为二十一世纪三大尖端技术——基因工程、纳米科学、人工智能——之一。不过，基于计算技术等限制，人工智能的发展此后数度寒暑轮回，但学术界对其至探索却从未停止。
随着大数据、云计算、集成电路等新技术的发展，人工智能再度风靡。而且，这一次，人工智能或许将成为下一轮技术变革的核心。人工智能进入崭新的发展时代，其中最为突出的就是对深度学习(Deep Learning)的研究和应用。
研究人员发现，人类大脑皮质并不是直接对从视网膜传递过来的数据进行特征提取处理，而是使接收到的刺激信号通过一个复杂的网状网络模型，进而获取观测数据展现的规则；人类大脑的这种层级结构大大降低了视觉系统处理的数据量，并保留了有用的结构信息。深度学习正是源于人工神经网络的研究，也是机器学习中非常接近AI的领域。Hinton等人于2006年提出这一概念，Lecun等人则提出了第一个真正的多层结构学习算法——卷积神经网络。
得益于大数据和互联网技术，深度学习正在迅速成长。通过足够大的数据量，深度学习可以建立人工神经网络，实现最好的预测能力。2015年11月，谷歌开源了利用大数据直接训练计算机来完成任务的第二代机器学习平台Tensor Flow；今年1月份，Facebook公布了其关注深度学习的开源项目。更加值得关注的是，Deepmind表示，通过深度神经网络与强化学习结合的Human-level control through deep reinforcement learning，展现出了在复杂任务中酷似人类的算法。
盛宴已开，无人愿意缺席，从大公司到初创企业。IBM更愿意将现在的人工智能称为认知计算系统，早在2008年即启动了“大脑芯片”项目，并在2011年公开了Watson项目，现在Watson正在尝试帮助银行进行客户和金融数据分析，也在与世界知名的肿瘤学家Larry Norton博士合作帮助内科医生对患者进行个性化癌症治疗。谷歌、Facebook、Intel则在基于人工神经网络的“深度学习”领域深耕，并在语音识别与图像处理等领域取得实质性进展。其中，微软推出了小冰和小娜；谷歌正在研发简化人造神经网络以便用于移动设备的方法；高通也正在设计可以运行“深度学习”软件的芯片。而谷歌、特斯拉在无人驾驶领域的耕耘已初现硕果。
深度学习并不是万能的，面对简单问题、数据量不够大等情况，深度神经网络就得不到充分训练，达到的效果也就不尽如人意。但是，基于复杂的非线性模型，在拥有复杂的结构和大量参数后，深度神经网络具有强大的表示能力，特别适合于复杂的模式识别问题。深度学习方兴未艾，与结构学习、符号人工智能等结合，将给人工智能带来革命性的变化。
全球个人机器人时代到来
新年伊始，扎克伯格在Facebook个人页面上表示，2016年他的一大目标是开发控制家庭环境的人工智能技术。
“人工智能已经走到了飞速发展的阶段。”地平线机器人创始人余凯在接受采访时表示，“这主要因为三个方面原因：一是大数据技术的发展，极大的数据量为人工智能奠定了基础；二是移动互联网让人们有了新的服务需求，让人工智能数据丰富性(维度)、人机交互得到长足的发展；三是信息产业为人工智能做好了铺垫，通信、芯片的发展给人工智能实现创设了基础。”
让我们设想一下5年后你的生活场景：你的机器人助手会在指定的时间叫你起床，然后在你洗漱的时候告诉你一天的行程安排、注意事项，同时厨房里的机器人已经煮好咖啡、烤好面包；早餐完毕后，你的汽车(也是机器人)已经根据交通情况和你的行程规划好路径并载你安全抵达，并帮助你在汽车上就完成所有的资料准备工作。而这一切，都不需要你逐一下达指令，你只需要设定相应的参数，你的机器人助手、汽车“他们”自己会完成信息获取、沟通，并作出最优决策，给你最优化的资料、最佳行驶路线，并实时进行调整。
全球个人机器人时代(Personal Robot)已经来临。“未来5-10年，每个人身边都会有10个机器人，那个时候这个世界上将会有600亿的机器人，这是一个巨大的蓝海。”余凯接受采访时表示，“未来的机器人会完全脱离人形限制，而只是具有智能功能的设备。”
随着技术的发展和成本的降低，人工智能已经从专业的工业领域扩展到与人们生活息息相关的服务领域。从量子计算机到无人驾驶，从无人机到虚拟现实，人工智能产品开始逐渐进入寻常百姓家。
由此，2016年拉斯维加斯CES展会上，无人机、无人驾驶、机器人都成为当仁不让的焦点。
还记得那些一夜爆红的自拍神器、求婚神器吗？随手抛出，那个叫Lily的无人机就扭动着小小的身子，姿态灵活地一路跟你前行，不离不弃，专心拍下你的飒爽英姿，记录你滑雪、溯溪的户外好心情。而助汪峰登上“头条”的也不是章子怡，而是那款携带戒指的无人机，“他”的名字叫大疆。
雷柏科技2016年1月5日公告，公司与腾讯在无人机领域展开合作，公司控股子公司深圳零度与腾讯计算机及腾讯科技于近日签署了《腾讯零度无人机项目合作协议》，就产品合作、品牌合作等事宜达成一致。随后，腾讯于2016 CES上发布了一款无人机。
无人机市场已经进入爆发的前夜，不断涌现的创业公司充分显示了这个市场的诱惑，而领跑者早已攻城略地。大疆无人机已经成为这个领域的标杆，亚马逊、Gopro也在奋力拼杀。据悉，现在已有超过2500架商用无人机获得了美国联邦航空局的许可；在日本，无人机已经被用来巡查监测光伏电站；A股涉及无人机概念的上市公司已超过20家。
在无人驾驶的国界，Google早已不是孤独的行者，众多互联网公司与传统车企纷纷加入厮杀。2015年12月10日，百度推出了无人驾驶试验车，这辆宝马3系GT轿车从中关村软件园百度大厦启程，驶入G7京新高速，经五环路抵达奥林匹克森林公园，并原路线返回，全程由汽车自主驾驶完成。在谷歌、特拉斯、百度等互联网公司瞄准无人驾驶“蛋糕”的同时，传统的汽车巨头奔驰、宝马、奥迪、丰田等也没有闲着，纷纷涉足无人驾驶汽车领域，国内的北汽、广汽、上汽、长安、比亚迪等汽车厂商亦已经悄悄深耕多年。
与谷歌采用传感器、高精度雷达等让汽车“看见”不同，来自中国的创业公司格灵深瞳则采用了计算机视觉技术来实现无人驾驶——采用深度学习技术、通过摄像头捕捉场景变动生成三维的视觉地图视频来计算行驶轨迹，完成自动驾驶。格灵深瞳创始人赵勇表示，“真正意义第一个能被人类大量使用的机器人将是自动驾驶汽车，未来5年这一技术将实现。”
“这是你的新机器人吗？哦，我是詹妮弗，这是我的(机器人)助手达西先生……”或许，不久的将来，电影《机器人与弗兰克》中这一幕就会发生在你我身边，那些贴心的智能小家伙将会成为人类的小伙伴，这个新物种将与人类和平共处。
但是，人工智能还刚刚开始，还有很长的路要走。余凯表示，要做到智能，首先要解决的是能够定位、导航，实现对环境的识别。比如在滑雪时候无人机能够跟着人飞，就需要无人机能够识别环境、决策飞行路径。“这个领域很有想象空间，地平线可以做的很多。”
据悉，地平线机器人期望通过将一些共性的感知、交互、控制算法集成到硬件芯片中，采用深度学习模型来打造“机器人大脑芯片”。“机器人大脑通过硬件芯片就可以完成通用的那部分操作，而不用传导到云端，从而降低了软件层的负担，还做到了硬件的低功耗。”余凯介绍说。
“现在是在人工智能领域建立公司的好时机。”来自Playfair Capital的风投专家Nathan Benaic表示。数据显示，全球目前在人工智能领域有近千家公司，它们分布在商业智能、金融、安全等领域，仅2015年在人工智能领域的投资交易就有近300宗。对此，硅谷思想教父、《连线》杂志前主编凯文·凯利表示：“最伟大的产品到现在还没有发明出来，现在开始一点也不晚，而现在已经发生的事情根本就什么都不算。”
“人工智能是下一轮技术的核心，中国也有望在这场变革中进入第一梯队。”余凯表示，创立地平线机器人，就是希望中国能够诞生一个真正的技术改变世界的公司。“过去我们有了很多的商业模式创新和营销创新，中国不缺挣钱的公司，但中国缺乏那些改变世界的公司，早晚需要、也必将诞生一个Intel、Google、IBM这样的技术派公司，我希望地平线是这样的公司。”
大卫的回家之路
随着人工智能的再度风靡，对人工智能的担忧也开始频频被提及，“机器杀人”经媒体渲染让人恐慌。是时候担忧人工智能对人类的威胁了吗？
“未来20年，人工智能将是人类最大的科技突破之一，但人工智能不会统治人类，也不会拥有人类那样的自我意识。”凯文·凯利表示，“关于人工智能的研究，现在没有任何事需要停下来。”
同样，余凯在接受采访时也表示，“现在担忧人工智能对人类的威胁，就跟担心火星上站满了人类一样，也许50年后我们可以考虑这个问题。”
人类似乎找到了永远比人工智能聪明的办法——创造力。就在“深蓝”打败象棋大师加里·卡斯帕罗夫的次年，人类扳回了胜局，采用的方法是棋手和一台计算机联手。对此，加里·卡斯帕罗夫表示：“机器与人相匹配的团队甚至比最强大的计算机更具优势，人类策略上的指导与计算机战术上的敏锐结合起来所向披靡，人类的创造力是最重要的。”
从人工智能诞生的那天起，对人工智能伦理的探讨就不曾停止。人工智能可以拥有情感吗？人工智能如何与人类和平共处？15年前，华纳兄弟拍摄了一部未来派的科幻电影《人工智能》，影片中，21世纪中期的地球上人工智能已经达到相当高的水平，机器人开始被赋予情感，大卫就是第一个被输入情感程序的机器男孩。失去孩子的亨瑞和他的妻子莫妮卡领养了大卫，但在他们患病的孩子康复后，一系列意想不到的事情开始发生，亨瑞一家遗弃了大卫。大卫想要变成真正的男孩再次回到莫妮卡妈妈家中，他与自己的小伙伴超级玩具泰迪熊(机器人)开始踏上回家之路，探寻成为一个真正意义上的人。
15年过去了，那个小男孩(人工智能)是否找到了蓝仙女、找到了回家的路？“我不知道未来机器人是否会有情感，但机器人如果具有情感，那一定是算法已经发展到可以模拟情感，但到目前为止，我还没有看到这种算法甚至迹象。”余凯告诉记者。
剑桥大学与马斯克分别成立了人工智能研究所，进行机器人道德伦理研究。其中，在去年12月中旬，SpaceX的CEO马斯克、Sam Altman和特斯拉等共同宣布投资10亿美元成立非盈利性AI研究机构OpenAI。
人工智能还远远不够智能，一个小孩子轻易能够完成的动作对机器人来说，都几乎是难于逾越的挑战。“人工智能到目前为止最大的突破是深度学习，通过计算机程序构建一个人工神经网络，使得机器能够感知、认知，并作出行为和决策。但到目前为止，也还是停滞在感知层面，认知仅稍有涉猎。”余凯表示。
或许，人类对人工智能的担心不过是对自己的担心。在《人工智能》中，人类最终走向了种族灭绝，而大卫则成为人类情感的最后一个“宿主”。或许，这根本就不是一部科幻影片，而是一部人类起源和进化史，人类或许只是拥有情感和创造力的更高级的“机器人”，上帝创造了人，人创造了机器人。

顾汉研

人工智能将引领“第二次机器革命”

作者：彭科峰 来源：中国科学报

发布时间：2015/7/27 11:06:26

2015中国人工智能大会在京举行
人工智能将引领“第二次机器革命”

本报北京2015-7月26日讯（记者彭科峰）今天，由中国人工智能学会主办的2015中国人工智能大会在京举行，来自人工智能研究领域的专家、企业代表近300人参加会议。中科院院士、中科院副秘书长谭铁牛在会上指出，近60年的发展与积累，为人工智能的持续创新奠定了扎实基础，人工智能将成为智能化时代的关键使能技术，展望未来，“人工智能将引领‘第二次机器革命’”。

“物联网、云计算、大数据、3D打印等新一代信息技术风起云涌，人工智能方兴未艾，创新空间十分广阔，发展前景十分光明。”谭铁牛指出，第一次机器革命是以蒸汽机为代表的工业革命，它解放了人类体力，成为人类社会发展的一次飞跃。而瞄准解放人类脑力的人工智能将推动“第二次机器革命”，实现人类社会的“指数级增长、数字化进步和组合式创新”。

对于推动人工智能的创新发展，谭铁牛也有自己的思考。他指出，我国应以推进“互联网+”和“中国制造2025”为契机，抓住“第二次机器革命”的历史机遇，大力发展人工智能技术产业，最大限度释放“智能红利”，为经济发展的新常态注入智能化的新动力。为此，应当制定人工智能创新发展的战略规划、建设开放共享的人工智能创新发展平台、重视和加强人工智能前瞻性基础研究、重点攻克类人智能信息处理技术、深化人工智能技术推广应用，做大做强智能产业、加强人工智能驾驭与科普，培养高素质人才队伍、支持人工智能社会学的研究。

《中国科学报》 (2015-07-27 第4版 综合)

顾汉研

人工智能超人脑 “阿尔法狗”战胜李世石 科学家们猜对了

作者：李瑜 陆琦

来源：科学网

发布时间：2016/3/9 18:07:13

人工智能超人脑 !

“阿尔法狗”战胜李世石 科学家们猜对了

16-3月9日，在刚刚结束的“阿尔法围棋”（AlphaGo）机器人与韩国围棋手李世石之间的五番棋第一战中，李世石投子认输。对于很多此前看好这位九段围棋大师的棋迷而言，结果的确让人大跌眼镜。

然而，在科学家眼中，这样的结果却在意料之中。而绝大多数人也都把宝押在了“阿尔法围棋”的身上，似乎对这位围棋大师并不怎么看好。

“我预测人要输的。”下午两点多，政协科技31组小组会开始前，全国政协委员、中科院院士吴一戎就和其他几位委员讨论起了这次引人注目的围棋人机大战。

“在下棋这件事儿上，计算机是要超过人脑的。”比赛开始前，全国政协委员、中科院院士、浙江大学医学部主任段树民便向《中国科学报》记者作出了这样预言。“因为这项运动还属于比较简单的逻辑计算，如果把棋谱和套路都输入到计算机中，它很快就能找到应对策略。在这方面，人脑并非强项。”

尽管预测机器胜出的委员占了大多数，但北京理工大学信息与电子学部主任王涌天委员却持不同看法：“这一次可能机器打不过人。”

王涌天在大学期间也算下围棋的一把好手。“围棋是世界上最复杂的游戏之一。相比象棋，围棋的变化要多得多，全局观要非常强。”

不过，王涌天相信机器早晚会打败人。“因为如果程序编得非常好的话，机器一般不会出错，机器不会累，不会犯低级错误，人一旦累了会犯错误，再高的高手也有昏招。”

“机器赢了！”当得知机器战胜人的结果后，王涌天非常震惊。“这是人工智能发展过程中的标志性事件，当年战胜国际象棋世界冠军的时候，机器下围棋还差得远呢。”

“机器肯定可以战胜人。”吴一戎说，这几年，机器学习、深度计算发展很快，算法层出不穷，到了一个时候在围棋上有突破了。“核心是算法，围棋的可能性太多，是国际象棋的十的一百次方。对阵国际象棋的算法不太可能挪到围棋。”

那么，这是否宣告着计算机已经超过人脑？未来，计算机和人脑到底哪家强？

段树民认为，仅凭棋局上的胜负就说人脑不敌计算机，这个结论显然为时尚早。“这要看具体的功能，如果是纯计算的问题，那么计算机本身已经非常强大了，人脑是绝对敌不过的。但若是比较复杂的功能，比如图像认知、情感、意识和综合判断，这却都是人脑才有的优势。”

比如，在察言观色方面。“人脑能够捕捉到表情上非常细微的变化从而作出判断，而计算机则没有办法达到。”段树民说。

那么，人工智能的未来又将何去何从呢？

“现在人工智能基本上都是从计算的角度来做研究，跟脑科学的关联不是太大，将来如果想获得比较大的发展，必须要把脑科学的知识运用进去。”段树民说。

段树民指出，目前之所以无法在人工智能中植入脑科学知识，是因为科学家对于大脑运行的基本规则和原理还不是很清楚。“所以，人工智能领域的学者也不知道如何去运用大脑的原理来帮助自己改善技术。”

对于中国而言，人工智能产业的春天已经到来。

“十三五”规划纲要草案首次出现了“人工智能”一词。在“科技创新2030-重大项目”中，智能制造和机器人成为重大工程之一。培育人工智能、智能硬件、新型显示、移动智能终端等，被列入战略性新兴产业发展行动。专业人士分析，2016年不仅是“十三五”的起步之年，也是中国人工智能商用的元年。

对此，吴一戎表示，人工智能是多学科交叉的领域，会深刻改变社会发展和人类生活，影响非常广泛。对人脑的研究，对于研究少儿脑发育和老年痴呆等很有意义，应用前景非常广泛。“国际上呼吁人脑研究要有度。但目前距离机器控制人的那一天还很远。”吴一戎说。

然而，王涌天却更加赞同霍金的看法：警惕人工智能潜在风险。