二十年前一场人机大战预示了未来？

老工匠心随天地 2018-01-29

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大家好，我是来自硅谷工程师屈直。

要说近期关于人工智能的大事件，大概要说曾经叱咤棋坛的Alpha go，被升级版的Alpha zero以0比100击败的新闻了吧。人类第一棋手柯洁“抱定必死信念”的豪言壮语尚在耳边，没想到令其饮恨的“大魔王”，这么快就被另一个“大魔王”打倒了，这真是有点高手过招，后浪把前浪拍死在沙滩上的意思。

今日内容聚焦

1.“第一棋手”柯洁被alpha go打败是否意味着一种机器人终将胜过人类的前兆呢？

2. 围棋要比国际象棋复杂多少？

3. 国际象棋最强大脑“深蓝”由何组成？

当初“第一棋手”柯洁被alpha go打败，“机器人超越人脑”，似乎成了定局。网上一片哀鸿遍野，什么“震惊！人类要被机器人统治了”之类的言论也是传得满天飞。为什么大家的反应这么大呢？因为在大家的印象中，能把棋类运动玩出成绩的，应该都是些拥有“超级大脑”极其聪明的人。现在柯洁、李世石这些“棋圣”竟然在自己最聪明的领域被人工智能击败了，这怎能不叫人心生不安？AI在棋类游戏领域对人脑的“智商压制”，是否意味着一种机器人终将胜过人类的前兆呢？

事实上人类在棋类运动中被机器击败，这并不是第一次。本讲中，我就带领大家看看上个世纪人类棋手和计算机的交锋。

时间回到北京时间 1997 年 5 月 11 日的清晨，在与一台名为“深蓝”的电脑对弈的最后一局中，人类有史以来最伟大的国际象棋大师卡斯帕罗夫面带沮丧，不得不举了白旗。这场举世瞩目的人机大战以计算机取胜而落下帷幕，国际象棋领域的“最强大脑”输给了计算机。而就在一年前，他还曾经在另一场比赛中击败“深蓝”，拿到40万美金奖金。没想到士别三日，刮目相待。

跟如今的alpha go、alpha zero不同，这个“深蓝”可是一个大家伙，它的外表就像一个黑色的大柜子，重达1.4吨，有32个节点，每个节点有8块专门为进行国际象棋对弈设计的处理器，共计256块这样的处理器，集成在IBM的并行运算系统中，从而拥有了每秒超过两亿步的计算速度。这是一个很简单粗暴的逻辑：既然我不会思考，也没有什么直觉可言，那我就只要通过超人的计算速度，把棋盘上可能出现的每一种可能性都算一遍就可以了——这就是深蓝算法的核心，暴力穷举。严格来讲，这还并不是人工智能，只是在硬件上的强大而已。

“深蓝”的“大脑”——也就是芯片，主要由三部分组成：走棋模块，评估模块，以及搜索控制器。这三个部分，都是为了“优化运算速度”这一终极目标而服务的。

其中需要说一下的是占据了深蓝“大脑”三分之二面积的评估模块。它主要分三个部分。

首先是棋子位置评估。它采用的模式是在每一步后对盘面上所有棋子当前所处的位置计分，不同棋子处于不同位置的分值都被事先计算好并写入硬件，在实战中，它会灵活的适用当前局面下得分较高的走法。为了简化计算，IBM团队还根据大量的大师级棋谱，向“深蓝”输入了8000多种行棋模式，这就更加简化了计算的过程。

然后是残局评估。IBM研制小组向“深蓝”输入了100年来所有国际特级大师开局和残局的下法，这就使它能够在一些时候直接参考历史上大师们的下法，从而减少计算量。

最后是慢速评估。它牵涉的主要是一些国际象棋的特殊指标，比如局面的结构，个人的棋风这一类“看不见摸不着”的东西。当然，这些所谓的“特殊指标”终究也是反映在棋盘上的。深蓝就可以凭这种评估方法，在全局上进行自我调整。

事实上，卡斯帕罗夫在与“深蓝”对奕时，就采用了一些“出奇制胜”的策略。他故意在开局中用出和寻常棋路大相径庭的“怪招”来干扰“深蓝”的棋路。然而，“深蓝”迅速抛开了那些“套路”，用非人的计算速度碾压了卡斯帕罗夫。

当年这个事情出来以后，人们确实有些“机器比人强”的担忧，不过心里不禁还有一线希望——因为我们还有围棋。国际象棋只是一个8乘8的格子，每一步只有35种可能，每一盘棋80回合，就算加上各种变量，这个数量对于计算机来讲也实在不算大。比如“深蓝”可以算到每一步之后12步棋的信息，而人类最强的棋手也只能做到10步。这就和跟开了挂的选手比赛一样，输是很正常的。

那围棋就复杂的多了，用“深蓝”的方式肯定无法取胜。它每步有250种可能，一局棋可以长达150回合。这就不是凭借“粗暴”的计算，蛮力的“强记”，以“固定”的程序逻辑决策，或穷极所有可能性进行筛选就可以胜任的了。这导致人类一直相信，再强大的机器人也是没有办法对抗咱们的国粹。但是随着阿尔法狗出现，它很快就让我们无言了，然后留给我们一连串的兴奋与忧伤。

说到兴奋，围棋问题与现实生活中的问题是相通的，国人甚至将“博弈”围棋视为洞悉人性、参悟人生的过程。然而，现在下围棋的却是一个机器，意味着这个机器除拥有超强的记忆能力、逻辑思维能力，还要拥有创造力甚至个性。

柯洁就曾这样赞叹过AlphaGo的“棋风”：“感觉就像一个有血有肉的人在下棋一样，该弃的地方也会弃，该退出的地方也会退出，非常均衡的一个棋风，真是看不出出自程序之手。” AlphaGo有好几次落子极其“非常规”，许多专业棋手都表示“看不懂”。而聂卫平甚至表示自己想要对AlphaGo的“惊人一手”脱帽致敬，因为它“用不可思议的下法辟立了围棋常识之外的新天地”。也就是说，这不是AlphaGo从既往棋局中“复制”过来的，而是自己“创造”的战术打法。

这个AlphaGo的最主要工作原理，就是近几年人工智能领域最为热门，也是我们在之前经常提到的“深度学习”，通过模仿人类大脑神经网络，让机器模拟人脑的机制进行记忆、学习、分析、思维，还有创造……这一部分，我将在下一讲当中，为大家另作介绍。

今天，我主要带大家回望了一下20年前的“人机大战”。从“深蓝”到“阿尔法狗”，人类科技的进化史，似乎也是一个人们不断立flag、又不断被机器“吊打”的过程。不过这其中突破性的历史意义，早已超越胜负。因为在未来，人工智能肯定不单纯会用来下棋，像我们前面所讲，以及后面会继续为大家讲的那样，它会掀起各个领域的产业变革、经济变革，甚至是社会变革。