人工智能时代：破解人机共存密码（套装共10册）

图1-8 韩国围棋冠军李世石对战AlphaGo的5场比赛里，某一场战局中的棋盘。
AlphaGo是一个通过与自己下围棋来学习的深度学习神经网络。

除了几个评估盘局并选择最佳着数的深度学习网络，AlphaGo还有一个完全不同的学习系统，用于解决时间信用分配问题：在众多步棋中，哪一步对赢得胜利有所贡献，哪一步对失败承担责任？大脑的基底神经节接收来自整个大脑皮层的投射，并投射回去，利用时间差分算法和强化学习来解决这个问题。AlphaGo使用由基底神经节进化出来的相同的学习算法，以评估最大化未来奖励的行动顺序（这一过程将在第10章中做出解释）。AlphaGo通过反复和自己下棋来学习这一技能。

AlphaGo和李世石对决的围棋比赛在亚洲得到了极高的关注。在亚洲，围棋冠军是全国性的公众人物，有着摇滚明星一样的待遇。AlphaGo早些时候击败了欧洲的围棋冠军，但是那场比赛的水平远低于亚洲的最高水平，因此李世石并没有做好打一场硬仗的心理准备。即使是开发AlphaGo的公司DeepMind，也并不清楚他们的深度学习程序到底有多强大。自上一场比赛以来，AlphaGo已经与好几个版本的自己下了数百万局的棋，然而并没有任何标准来判断它的水平到底达到了何种高度。

AlphaGo赢得了5场比赛的前3场后，许多人都感到十分震惊，因为它展现出了让人意想不到的高水准。这项比赛在韩国有很高的关注度，所有的主流电视台都对比赛进行了实况报道。AlphaGo有一些着数是革命性的。在第二场比赛的第三十八步，AlphaGo下出了精彩的一着，让李世石感到十分惊讶，他花了将近10分钟的时间才决定下一步要怎么走。AlphaGo输掉了第四场比赛，这是人类挽回颜面的一场胜利，最终它的战绩是4胜1负（图1–9）。^[32]3月的夜晚，我在圣迭戈的凌晨兴致勃勃地观看了这场较量。这让我回想起1966年6月2日凌晨1点，我在克利夫兰市，坐在电视机旁关注着“勘测者1号”探测器降落在月球上，并传回了第一张月球照片。^[33]我亲眼见证了这些历史时刻。AlphaGo的表现远远超出了我和其他许多人的期待。

2017年1月4日，一个名为“Master”的选手在一个网络围棋服务器上主动现身，其真正身份是AlphaGo 2.0。在此之前，它在与世界顶尖棋手的比赛中取得了60场全胜的战绩，被击败的棋手中包括当时世界排名第一的高手，19岁天才棋手柯洁。AlphaGo显露出了一种能与同时代的佼佼者抗衡的全新风格。2017年5月27日，在中国乌镇举办的围棋峰会上，柯洁以3场皆负的结果输给了AlphaGo（见图1–10）。这是有史以来最精彩的几场围棋比赛，数亿中国人都观看了该赛事。“去年，我还觉得AlphaGo的表现与人类非常接近，但今天我认为它是‘围棋之神’。”柯洁这样总结道。^[34]

在第一场比赛中，他以一目半的微弱差距输掉了比赛。柯洁说他“在比赛中途已经感觉快要赢了”。他非常兴奋：“我能感觉到自己的心脏在怦怦直跳！可能因为我太兴奋，有几步棋走错了。也许这就是人类棋手最薄弱的部分吧。”^[35]柯洁经历了一种情绪上的超负荷，但要达到最佳状态，更需要相对沉稳的情绪。事实上，舞台演员们都知道，如果他们演出前没有胃里翻江倒海的紧张感，就无法呈现出最精彩的演出。他们的表演遵循一种倒U形曲线，即最佳状态处于较低和较高的兴奋点之间。运动员把这叫作“在状态”。

棋盘。图片来源：德米斯·哈萨比斯。

2017年5月26日，AlphaGo还击败了由5名顶尖棋手组成的队伍。这些棋手都分析过AlphaGo的招数，并已经在相应地改变自己的策略。这场比赛由中国政府主办，可以说是一个新版的“乒乓外交”。^[36]中国正在机器学习方面投入大量资金，其大脑研究计划的一个主要目标是挖掘大脑潜能来创造新的算法。^[37]

该围棋事件后续的发展可能会更令人惊叹。在开始跟自己下棋之前，AlphaGo是通过观察学习16万次人类围棋比赛起步的。有人认为这是作弊——一个自主的AI程序应该能够在没有积累任何人类知识的条件下学习下围棋。2017年10月，一款名为AlphaGo Zero的新版本AI程序面世了。它从游戏规则开始一步步学习下围棋，击败了曾战胜柯洁的版本AlphaGo Master，战绩为100∶0。^[38]此外，AlphaGo Zero的学习速度比AlphaGo Master快100倍，而计算能力差不多只有后者的1/10。完全忽略人类的知识，AlphaGo Zero变成了无敌超人。随着机器学习算法的不断进步，AlphaGo还会变得多么优秀，并没有已知的上限。

AlphaGo Zero虽然没有和人下棋，但仍然有许多围棋知识被人为添加到程序中强化棋艺的特征。如果没有任何围棋知识，AlphaGoZero也许仍有进一步改进的空间。就像零度可乐将可口可乐里所有的热量分离出来一样，围棋的所有知识都被从Alpha Zero中剥离出来。结果，Alpha Zero能够更快、更果断地打败AlphaGo Zero。^[39]为了进一步说明“少就是多”，Alpha Zero在没有改变任何一个学习参数的情况下，学会了如何以超人的水准下国际象棋，还创造了人类从未使用过的着数。在与Stockfish这个已经是超人级别的顶级国际象棋程序的对决中，Alpha Zero还没有输过。在一场比赛中，Alpha Zero大胆地牺牲了一个象——这种做法通常用来获得位置上的优势，随后又牺牲了王后，这一步看起来像是个大昏着儿，直到很多步以后，Alpha

Zero冷不防将了一军，无论是Stockfish还是人类棋手都没能预见到这样的结果。外星人已经着陆，地球从此要改头换面了。

AlphaGo的开发者DeepMind于2010年由神经学家德米斯·哈萨比斯参与创立，他曾在伦敦大学学院的盖茨比计算神经科学部门（ University College London’s Gatsby ComputationalNeuroscience Unit）担任博士后研究员。该部门由彼得·达扬（Peter Dayan）领导，达扬曾是我实验室的博士后研究员，2017年和雷蒙德·多兰（Raymond Dolan）以及沃尔夫拉姆·舒尔茨（WolframSchultz）共同获得了享有盛誉的“大脑奖”（Brain Prize），以表彰他们在奖励学习方面的研究。谷歌在2014年以6亿美元的价格收购了DeepMind。该公司雇用了400多名工程师和神经科学家，拥有学术界和创业公司混合的双重文化。神经科学与人工智能之间的协同作用日渐深入，而且还在加速。

弗林效应：深度学习让人类更加智能

AlphaGo有智力吗？除了“意识”这个主题，关于智力的文章比心理学中任何其他主题都要多得多，这两个概念都很难界定。自20世纪30年代以来，心理学家就对流体智力和晶体智力进行了区分——流体智力能够将新条件中的推理和模式识别用于解决新问题，而不依赖于以前的知识；晶体智力则依赖于先前的知识，也是标准智商测试（即IQ测试）的对象。流体智力遵循一种抛物线式发展轨迹，在成年早期达到高峰，并随着年龄的增长逐渐下降；而晶体智力会随年龄的增长，缓慢渐进式地提高，直至暮年。AlphaGo只在一个相当狭窄的领域同时展现出了晶体智力和流体智力，但在这个领域，它表现出了令人惊讶的创造力。专业知识的获取也是基于在狭窄领域的学习。我们都是语言领域的专家，每天都在使用语言。

AlphaGo使用的强化学习算法可以被用来解决许多问题。这种形式的学习只取决于在一系列动作结束时给予获胜者的奖励，这似乎和提前做出更好的决策相矛盾。结合了许多强大的深度学习网络，就会生成许多领域相关的智能。而且事实上，已经出现了与领域相关的不同类型智能，例如社会、情感、机械和建筑等的案例。^[40]智力测试测量的一般因素（general factor，简称g因素）与这些不同类型相关。我们有理由认真审视IQ测试。自20世纪30年代首次测试智力以来，全人类平均的IQ分数每10年会上升三个点，这一趋势被称为“弗林效应”（Flynn effect）。对于弗林效应有许多可能的解释，比如更充足的营养、更完善的医疗体系，以及其他环境因素。^[41]这很有道理，因为环境会影响基因调控，从而影响大脑内在的连接，行为也会随之发生变化。^[42]随着人类越来越多地生活在人造环境中，大脑正在以某种超越自然进化轨道的方式被塑造。在更长的时间内，人类是否能一直都在变得更聪明？智商增长会持续多久？用电脑玩国际象棋、西洋双陆棋和围棋的人数自计算机程序达到冠军级别后一直在稳步增加，而机器也强化了人类玩家的智能。^[43]深度学习提升的将不仅仅是科学研究人员的智能，还包括所有行业从业人员的智能。

科学仪器正以惊人的速度产生数据。位于日内瓦的大型强子对撞机（LHC）中发生的基本粒子碰撞每年产生25PB（1PB=1000TB）的数据。大型综合巡天望远镜（LSST）每年将产生6PB的数据。机器学习正被用于分析庞大的物理和天文数据集，其规模之浩大让人类根本无法通过传统方法进行搜索。^[44]例如，DeepLensing是一种神经网络，可以识别遥远星系的图像。这些图像由于光在传播中因围绕周边星系的“引力透镜”造成的光路偏折而被扭曲了。这一技术可以自动发现许多遥远的新星系。物理学和天文学中还有许多其他类似“大海捞针”的问题，而深度学习能够让传统的数据分析方法如虎添翼。

新教育体系：每个人都需要终身学习

银行在20世纪60年代后期推出了面向银行账户持有人的全天候现金提取服务，这对于那些在银行正常营业时间之外需要现金的人来说非常方便，自动提款机（ATM）从此获得了阅读手写支票的能力。尽管它们的存在减少了银行柜员的日常工作量，但有越来越多的柜员为客户提供按揭和投资建议等个性化服务，同时也出现了维修ATM的新工种。^[45]就如一方面，蒸汽机代替了体力劳动者，但另一方面，这为能够建造和维护蒸汽机及驱动蒸汽机车的熟练工人提供了新的就业机会。亚马逊的在线营销也将许多员工从当地实体零售店中迁移出来，但同时也为分配和运输其商品，以及许多使用其平台的企业创造了38万个新的工作机会。^[46]由于现在需要人类认知技能的工作被自动化人工智能系统所接管，那些能够创建和维护这些系统的人将会获得新的工作。

工作变动不是什么新鲜事。19世纪，农场劳工被机器取代，机器也在城市工厂创造了新的工作机会，所有这些都需要一个教育系统来培训工人新的技能。不同之处在于，今天，由人工智能开辟的新职位除了需要传统的认知技能之外，还需要新的、不同的、不断变化的技能。^[47]所以我们都需要终身学习。要做到这一点，我们需要一个以家庭，而不是以学校为基础的新教育体系。

幸运的是，就像寻找新工作的需求变得迫在眉睫一样，互联网上免费的大规模开放式在线课程慕课（MOOCs）也应运而生，来帮助人们获取新的知识和技能。虽然仍处于初级阶段，但慕课的在线教育生态系统正在迅速发展，并在为更广泛的人群提供前所未有的优质教学。与下一代数字辅助系统相结合，慕课则可能会带来变革。芭芭拉·奥克利（Barbara Oakley）和我开设了一门名为“学会如何学习”（Learning How to Learn）的慕课——该热门课程会教你如何成为更好的学习者（见图1–11）——以及一门名为“思维转换”（Mindshift）的慕课，教你如何改造自己并改变你的生活方式（这两门课将在第12章中详细介绍）。

Learning How to Learn

图1-11 “学会如何学习”教你如何成为更好的学习者，它是互联网上最受欢迎的慕课，拥有超过300万学习者。

进行网上操作时，其实正在生成机器可读的关于你自己的大数据。根据你在互联网上行为的蛛丝马迹，你正在被自动生成的相关广告定位。你在Facebook（脸谱网）和其他社交媒体网站上发布的信息可被用于创建数字助理，它几乎比世界上任何其他人都更了解你，并且不会遗漏任何内容，实际上就相当于你的虚拟分身。通过将互联网跟踪和深度学习都纳入服务，现在这些孩子的后代拥有的教育机会将比今天富裕家庭拥有的最优质的教育机会还要好。这些孙辈将拥有自己的数字导师，导师将在整个教育过程中陪伴他们。教育不仅会变得更加个性化，也会变得更加精准。世界各地已经开展了各种各样的教育实验，例如可汗学院，由盖茨基金会、陈–扎克伯格基金会和其他慈善基金会资助。这些实验机构正在测试软件，以便让所有的孩子都可以根据自己的节奏进步，并适应每个儿童的特定需求。^[48]数字导师的普及将使教师从教学中的重复劳动，如评分中解脱出来，专注于人类最擅长的事情——对学习困难的学生提供精神支持，并给予有天赋的学生灵感启发。教育技术（Edtech）正在快速发展，与自动驾驶汽车相比，传统教育向精准教育过渡的速度可能相当快，因为它必须克服的障碍要小得多，需求却要大得多，而且美国的教育是一个万亿美元的市场。^[49]一个主要的问题就是，谁能够访问数字助理和数字导师的内部文件。

正面影响：新兴技术不是生存威胁

AlphaGo在2016年毫无争议地击败了李世石，这激化了过去若干年引发的人工智能可能给人类带来威胁的担忧。计算机科学家签署了不会将AI用于军事目的的承诺协议。斯蒂芬·霍金（Stephen Hawking）和比尔·盖茨（Bill Gates）公开发表声明，警告人工智能可能对人类造成的生存威胁。伊隆·马斯克（Elon Musk）和其他硅谷企业家成立了一家新公司OpenAI，拥有10亿美元储备金，并聘请了杰弗里·辛顿之前的一名学生伊利娅·苏特斯科娃（Ilya Sutskever）担任第一任总监。虽然OpenAI的既定目标是确保未来人工智能的发现将公开供所有人使用，但它还有另一个隐含的更重要的目标：防止私人公司作恶。AlphaGo战胜了围棋世界冠军李世石，一个临界点也随之到来。几乎在一夜之间，人工智能从一项失败的技术，转变成了可感知的生存威胁。

一种新兴技术被看作生存威胁，这已经不是第一次了。核武器的发明、改进和储存曾经是一种毁灭全世界的威胁，但至少到目前为止，我们有能力阻止这种情况的发生。重组DNA技术刚问世的时候，人们担心经人工改造的致命生物会从实验室逃出来，导致全球范围内出现难以估量的痛苦和死亡。基因工程现在已经是一项成熟的技术，目前我们已经能和它的产物共存。与核武器和致命生物相比，机器学习的最新进展构成的威胁相对较小。我们也将适应人工智能。事实上，这已经在发生了。

DeepStack的成功带来的其中一个暗示是，深度学习网络可以学习如何成为世界顶级的骗子。训练深层网络能干什么只受限于训练者的想象力和数据。如果一个网络可以接受安全驾驶汽车的训练，那么它也可以被训练驾驶F 1赛车，很可能有人愿意为此掏腰包。今天，我们仍然需要技术娴熟和训练有素的从业人员使用深度学习来搭建产品和服务，但随着计算能力的成本持续下降、软件功能更加自动化，很快，高中生就可能具备开发AI应用程序的能力了。作为德国收入最高的在线电子商务公司，奥托（Otto）主要经营服装、家居和体育用品。它正在利用深度学习，根据历史订单信息预测客户未来可能购买的产品，并提前为他们下单。^[50]客户几乎在订购前就收到了自己想订购的商品，准确率达到90%。自动完成工作且无须人工干预，这种预订操作不仅可以每年为公司在剩余库存和退货环节节省数百万欧元，还提高了客户满意度和保有率。深度学习显著提高了奥托公司的生产力，却并没有取代它的工人。人工智能可以让你在工作中更高效。