人機大戰，為何總以棋測“智”

【亞太日報訊】（新華社記者楊駿）機器與人的思考風格並不一致，智力孰優孰劣並不好測，但一直以來，全球重要ＩＴ公司幾乎都偏好用人機棋類博弈，來檢驗人工智能的進步。

ＩＢＭ的超級電腦“深藍”曾擊敗國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，谷歌正用“阿爾法圍棋”程序挑戰圍棋頂級高手李世石，而臉書的人工智能“黑暗森林”程序也選擇了圍棋人機對弈，作為人工智能水準的檢測。

棋類博弈自古被視為一種關乎智力的高級挑戰。和其他智力測試相比，弈棋具有直接對抗的特點，緊張對局中，對手一手精妙棋招，更能讓人感覺到一種智力上的刺激和挑戰。弈棋隨機和不可控因素更小，因此對局雙方的決策能夠更直接地控制整個局面的走勢，這進一步增強了智力的對抗性。

機器真正開始通過棋類挑戰人類智力，最早可追溯到１９５８年至１９５９年，美國麻省理工學院率先在電腦中設計國際象棋程序，幾年後，人與電腦下棋的新生事物就出現了。

１９８９年開始，“深藍”就常常能擊敗國際象棋大師了，人工智能的“腦力”優勢凸顯端倪。而１９９７年“深藍“叫板國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫並獲勝，已經讓人類感受到了智力受到了威脅。

隨著電腦ＣＰＵ的功能越來越強大，２００６年後，人類已無法戰勝國際象棋高級人工智能程序。甚至有國際象棋選手在正式比賽期間作弊，偷著讓電腦支招，結果被發現。

電腦在國際象棋上挑戰人類成功之後，所有人的目光又聚焦在了圍棋這項古老的東方棋類運動上。然而對電腦來說，圍棋似乎是個比國際象棋更“難”的東西，也被一些人稱為人類最後的智力驕傲。

不同於國際象棋，圍棋每回合的可能性更多，共有２５０種可能，一盤棋可以長達１５０回合。同時，圍棋局面多變，無法被算法窮舉。更專業點說，圍棋難的地方在於它的估值函數非常不平滑，差一個子盤面就可能天翻地覆，同時狀態空間大，也沒有全局的結構。這兩點加起來，使以往能在國際象棋中從容勝出的人工智能無法應對。

此次“阿爾法圍棋”程序敢於叫板李世石，在於它突破了傳統電腦的“固定”程序邏輯，融入了自學習，或者說是深度學習的能力。這也就意味著“阿爾法圍棋”技術架構採用的是模倣人類大腦神經模式，而不再單單依靠機器的蠻力“強記”，即使這樣，也是經過了幾千萬次的機器自我圍棋對弈與學習，才有了挑戰人類的勇氣。

許多人認為，如果“阿爾法圍棋”能戰勝李世石，人類智慧最後的堡壘被攻破，人類的智力會受到威脅。這似乎有誇大之嫌。

選擇圍棋作為人工智能水準的測試，最終還是為了獲得在現實領域裏其他行業的應用。正如“阿爾法圍棋”的開發者哈薩比斯所言，“最終，我們想要將這套技術應用到真實世界的重要問題中，比如用於個人助理軟件，這樣的個人助理軟件能夠從用戶線上行為中學習用戶偏好，並對產品和事件做出符合直覺的建議。”

更何況，機器有智力、缺智慧的問題依然未解決，與人類相比，它看不懂莎士比亞，當不了莫扎特，也寫不出《相對論》。因此，在圍棋上挑戰了人類智力，也僅是人工智能在某一類別智力發展上的里程碑。