1月28日，由谷歌開發的人工智能系統AlphaGo擊敗歐洲圍棋冠軍樊麾。這個消息一經公布，就引發了巨大的反響。在擊敗樊麾后，AlphaGo又向棋王李世石發起了挑戰，并于今天開展了和李世石的第一場博弈。
在這場比賽中，AlphaGo竟然玩了一次小心機——先假裝處于弱勢，然后再“一子翻盤”，將李世石殺了個片甲不留，棄子投降。
其實不少名人都曾表示：人類需要警惕人工智能。過去我們會覺得人工智能并不可怕——因為它畢竟還是人類創造出來的。但隨著人工智能技術的發展，人類中的“精英”都不再是人工智能的對手，也許我們真的需要好好思考一下：人類是否需要敬畏人工智能的崛起？
雖說人工智能近幾年才興起，但很多年前它就已經出現在不少影視作品中。我至今印象最深的人工智能就是電影《生化危機》里的Red Queen（紅皇后）。為了預防病毒從公司擴散出去，紅皇后化身殺人狂魔，將公司封閉，并將公司里所有人都殺死。
好在，像紅皇后這樣的人工智能程序目前尚未出現。
你并不了解人工智能
雖然有不少網民今天都為了李世石歐巴和AlphaGo的這場博弈操碎了心，但其實很多人對于人工智能的了解都非常片面。不少人認為機器人就是人工智能。實際上機器人只不過是人工智能的載體，而機器人所裝載的程序才是真正的人工智能。比如我們在上圖看到的紅皇后的影像，它最多算是紅皇后的全息投影，并不能算是人工智能。
除此之外，人工智能還分為不同的等級：
弱人工智能（ANI：Artificial Narrow Intelligence）
所謂弱人工智能就是僅在單個領域比較牛的人工智能程序。比如開篇我們提到的AlphaGo就是一個典型的弱人工智能程序。雖然它可以戰勝歐洲圍棋冠軍樊麾，但如果你讓它下飛行棋，他可能連小學生都不如。
強人工智能（AGI：Artificial General Intelligence）
強人工智能則是能夠達到人類級別的人工智能程序。比如電影《生化危機》里的紅皇后。不同于弱人工智能，強人工智能可以像人類一樣應對不同層面的問題，而不是僅僅只會下圍棋。不僅如此，強人工智能還具有自我學習、理解復雜理念等多種能力。不過因為強人工智能程序的開發比弱人工智能要困難很多，所以我們目前還無法實現。
超人工智能（ASI：Artificial Super Intelligence）
超人工智能則是在任何領域都比人類聰明的人工智能程序。我們都知道，人的大腦正常只被開發到10%左右，而超人工智能則相當于一個擁有開發了100%的大腦。就像電影《超體》里的斯嘉麗·約翰遜一樣：可以快速學習，可以穿越回過去，甚至可以永生。
人類會被人工智能取代么？
結合前面對于人工智能的分類不難發現——我們其實正處于一個弱人工智能時代：比如我們熟悉的蘋果Siri就是一個會賣萌的弱人工智能程序。
在弱人工智能給我們的生活帶來便利的同時，也引起了不小的“恐慌”。早前，不少“寫稿機器人”出現，它們可以寫出媲美記者的新聞稿件。如此一來，不少人就開始擔心——會不會有朝一日我們的飯碗都被這些裝載了弱人工智能程序的機器人搶走了？這一擔心在我看來純屬“多慮”。
以騰訊財經的寫稿機器人Dreamwriter為例，雖然Dreamwriter能夠自主搜羅各公司的財報，并基于這些信息進行分析，最終獨立完成稿件，但它所能完成的選題范圍其實非常狹窄。一旦需要涉及到對相關人士的采訪，Dreamwriter立馬懵逼——因為它只會用現成的資料作為報道素材。
不可否認，弱人工智能在某種程度上可以機械地代替人類完成工作，但是一旦工作中需要有所調整，弱人工智能就無能為力了。這也給人們提了個醒：如果你只能完成單一的工作，不懂變通，那你的飯碗很可能就會被弱人工智能程序搶走。只有在完成原有工作的基礎上不斷變革、不斷創新，才能夠握緊自己的飯碗。
說了這么多，我們再把話題回歸到AlphaGo上。早前在接受采訪時，李世石曾表示：覺得現在電腦的水平自己完全可以戰勝，只是五比零，還是四比一的問題。
但是萬萬沒想到，第一場對弈就被AlphaGo殺了個片甲不留。當然，僅僅一場比賽并不能代表整個比賽的結果，究竟李世石和AlphaGo誰更厲害，得等5場對弈都完成才能見分曉。
不過，在為AlphaGo和世石歐巴的對弈操碎心的同時，我還關注另一個問題：如果讓兩臺AlphaGo機器人對弈，戰況會是怎樣？
也許不少人會認為：兩臺AlphaGo機器人對弈，結果一定會是和棋，但其實和棋的概率非常低。
熟悉圍棋的朋友應該知道，圍棋中黑棋貼目是7目半（韓日規則中是6目半），所以在對弈結束后，黑白雙方的目數肯定是不相等的。除了出現“三劫連環”這樣少見的無勝負局之外，根本就沒有和棋一說。而AlphaGo機器人進行對弈是基于算法完成的，而基于概率論的算法隨機性太強，所以基本都能分出勝負。
不過，谷歌方面早已看穿一切，在《Nature》雜志上就發布了不同版本的AlphaGo對弈的結果：
打敗人類的AlphaGo其實只是人工智能界的“小學生”
不同版本的AlphaGo對弈的結果
在分布式版AlphaGo和對弈單機版AlphaGo的對弈過程中，分布式版的勝率達到了77%，由此看來：在人工智能界，也有“一山更比一山高”的情況存在啊！
不管最終結果如何，在我看來，勝利的都是人類——只不過是技術人員勝過圍棋高手還是圍棋高手勝過技術人員的問題。
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