但那又怎樣？人工智能贏(yíng)了棋，人類(lèi)卻贏(yíng)得了未來(lái)。

 

　　拋開(kāi)深度學(xué)習、博弈樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等令門(mén)外漢眩暈的詞匯，在人類(lèi)與機器的較量轉戰圍棋領(lǐng)域之初，我們就應該想見(jiàn)，即使是天才棋手也會(huì )敵不過(guò)人工智能。但這并不可怕，沒(méi)有人類(lèi)上千年來(lái)在棋譜上沉淀的智慧，何來(lái)AlphaGo今天的勝利？真正可怕的并非人工智能的成長(cháng)上限，而是人類(lèi)對人工智能深深的誤解，以及惶恐。

 

　　從這一點(diǎn)上而言，人類(lèi)輸了首局反倒是好事。它讓我們重新審視人性、競技美學(xué)，以及人類(lèi)智慧。人工智能對人類(lèi)生活的種種顛覆，幫助我們直抵生活的核心。AlphaGo并非依靠自然進(jìn)化而來(lái)，即便其會(huì )筑勢、會(huì )手筋、會(huì )試應手、會(huì )逆轉棋局，本質(zhì)上映射的還是人類(lèi)智慧的結晶。那么，更合適的建議或許是：“不用那么擔心”。

 

　　Kevin Kelly

 

　　“人工智能的應用無(wú)處不在，它帶來(lái)的影響力是巨大的。因為這意味著(zhù)一切物體均可擬人化，意味著(zhù)我們可以加速新事物發(fā)展，云端人工智能技術(shù)意味著(zhù)，兩雙智能鞋的數據可以彼此分享，這就是綜合人工智能的表現。這的確大大加快了發(fā)明新事物的進(jìn)程?！焙茱@然，《連線(xiàn)》雜志創(chuàng )始主編、《失控》作者凱文·凱利（Kevin Kelly）不僅絲毫不擔心人工智能會(huì )對人類(lèi)產(chǎn)生威脅，反而沉浸于智能技術(shù)所蘊含的無(wú)窮想象之中、并為此興奮不已。

 

　　在其新作《必然》中，他將這種興奮感展現得淋漓盡致：“人工智能時(shí)代的到來(lái)*大的益處在于，各種人工智能將幫助我們定義人性。我們需要人工智能告訴我們——我們是誰(shuí)？”

 

　　凱文·凱利在書(shū)中說(shuō)，在一個(gè)聯(lián)系超密集的世界中，不一樣的思維是創(chuàng )新和財富的來(lái)源。僅僅聰明是不夠的。商業(yè)動(dòng)機會(huì )讓與工業(yè)力量相關(guān)的人工智能無(wú)處不在，它們廉價(jià)而聰明，會(huì )被植入到所有我們制造的東西里。當我們開(kāi)始發(fā)明新的智能種類(lèi)和新的思維方式時(shí)，將獲得更大的回報。

 

　　霍金號召大家警惕人工智能可能帶來(lái)的威脅、伊隆·馬斯克因擔心未來(lái)機器將取代人類(lèi)而抑郁，但在扎克伯格看來(lái)，這些擔憂(yōu)毫無(wú)依據 (not valid fear)。在被問(wèn)及如何看待機器可能在很多方面比大腦更聰明，比如IBM深藍戰勝棋王卡斯帕羅夫等問(wèn)題時(shí)，扎克伯格曾作出如下回應：“人類(lèi)制造機器就是為了讓機器在某些方面強于人類(lèi)，但是機器在某些方面超越人類(lèi)不意味著(zhù)機器有能力學(xué)習其他方面的能力，或者將不同的信息聯(lián)系起來(lái)而做超越人類(lèi)的事情，而這一點(diǎn)非常重要”。

 

　　當被問(wèn)道“難道科幻小說(shuō)里那種（機器超越人類(lèi)）的事情真的就不可能發(fā)生么？我們難道一點(diǎn)都不需要擔心人工智能的安全性么？”時(shí)，扎克伯格解釋道：“我們現在擔憂(yōu)人工智能的安全性，就如同兩百年前擔心要是以后有飛機了飛機墜毀怎么辦一樣。如果我們總是過(guò)度擔心安全性，我們就不可能造出飛機。不管怎么樣，我們要先造出飛機，再擔心飛機的安全性。我們過(guò)度擔憂(yōu)人工智能，將阻礙人工智能實(shí)際的進(jìn)步。我們要認識到無(wú)人駕駛汽車(chē)可能可以幫助我們減少車(chē)禍的發(fā)生，而且人工智能系統甚至能夠幫我們診斷疾病，所以因為擔心安全性而阻礙人工智能的進(jìn)步可能是*糟糕的選擇，因為我們本來(lái)可以利用人工智能讓世界更美好?！?

 

　　是啊，世界正在發(fā)生一樁重要的事情，智能化正滲透進(jìn)各個(gè)領(lǐng)域，可是為什么要因其足夠富有想象空間，而憂(yōu)心忡忡？

 

　　Demis Hassabis

 

　　就連DeepMind的創(chuàng )始人杰米斯?哈薩比斯（Demis Hassabis）自己也說(shuō)了，同樣的算法可以武裝到機器人身上，換句話(huà)說(shuō)，讓機器人像游戲中的算法那樣學(xué)習現實(shí)世界的環(huán)境，并適時(shí)做出調整。哈薩比斯更是大膽預計，Alpha Go或許也將能開(kāi)啟一個(gè)新的研究方法，利用這種方法，機器能夠快速識別出哪些領(lǐng)域具有研究的潛力，從而幫助人類(lèi)研究者更好地找到研究方向。

 

　　當1997年深藍多次擊敗*象棋棋手之后，人們也曾感到如臨大敵。但結果呢？

 

　　“但更讓人意外的是人工智能的出現并未削弱純人類(lèi)國際象棋選手的水平。恰恰相反，在廉價(jià)且超級智能的國際象棋軟件的激勵下，下國際象棋的人數、錦標賽的數量以及選手的水平都達到了歷史之*。與深藍首次戰勝卡斯帕羅夫時(shí)相比，擁有國際象棋大師頭銜的人數至少翻了一番?，F今排名*的人類(lèi)國際象棋選手馬格努斯·卡爾森（Magnus Carlsen）就曾和人工智能一起訓練，并且被認為是所有人類(lèi)國際象棋選手中*接近電腦的一個(gè)。他還是有史以來(lái)評分*高的人類(lèi)國際象棋大師?！眲P文·凱利在《必然》中寫(xiě)道。

 

　　Magnus Carlsen

 

　　這個(gè)值得期待的循環(huán)是如何運轉的呢？智能化的水平越高、應用范圍越廣，就有越多人想要使用它，這又將繼續促進(jìn)人工智能朝向愈加“智能”的方向發(fā)展，進(jìn)一步拓寬應用范圍。擔心工作崗位被這些聰明又不知疲倦的伙伴搶走嗎？但我們?yōu)槭裁匆x擇性遺忘人類(lèi)工業(yè)化過(guò)程中，被自動(dòng)化技術(shù)接替的那些乏味的、機械性高度重復的工作，以及工業(yè)文明在全新領(lǐng)域為人類(lèi)開(kāi)拓的那億萬(wàn)份工作呢？就像19世紀的農民無(wú)法想象今天我們大多數人從事的工作一樣，人類(lèi)應該盡情暢想正如潮水般襲來(lái)的新職業(yè)，而非關(guān)起門(mén)對未來(lái)出路感到惴惴不安。

 

　　“在機器人和計算機智能的協(xié)助下，我們得以完成150年前完全無(wú)法想象的事情，這是機器人介入人類(lèi)生活后*令人贊嘆的一點(diǎn)?！?凱文·凱利說(shuō)道。