來源：CCF YOCSEF公眾號
“圍棋人機大戰：人類台中馬桶不通輸瞭嗎？”中國計算機學會青年計算機科技論壇（CCF YOCSEF）3月13日在北京舉行特別論壇，計算機科學傢們就人機大戰背後的技術、產業、前景、風險等問題進行瞭討論。
嘉賓陣容
地平線機器人創始人 CEO、知名機器學習專傢
餘凱
清華航天航空學院計算力學副教授、清華圍棋基金秘書長
由小川
NovuMind公司創始人兼總裁、知名計算人工智能專傢
吳韌
CSDN（中國開發者網絡）創始人、極客幫創投創始合夥人
蔣濤
中國科學技術信息研究所研究員、認知科學專傢
張寅生
中科院計算所副所長，中國計算機學會副秘書長，視覺、智能領域專傢
陳熙霖
1
怎樣評價AlphaGo的勝利？
——陳熙霖：第一，這是我們領域重大的進步。第二，這隻是一個有限的進步。因為無論國際象棋還是今天的圍棋，都屬於封閉問題。封閉事件意味著一定存在一個最優解，隻不過今天我們的能力不一定能夠一眼看得到。所以，對於機器的勝利，圍棋手不用驚慌，圍棋作為人類智力活動還會長久存在下去。
——餘凱：AlphaGo將深度卷積神經網絡結合增強學習，標志著“知行合一”的人工智能系統走上歷史舞臺。
——由小川：深度學習的人工智能顛覆瞭圍棋界。它的算法既然能夠在一朝一夕超越前人幾十年的圍棋研究成果，應用在其他領域使人類獲益的程度也是可以想見的。
——吳韌：人類不要再驕傲，我們有我們的“感覺”，但計算機已經可以做到這一點，並且做得非常好。
——蔣濤：人工智能正在進入並改變每個行業。
——張寅生：人機大戰隻是一個普通事件，類似這樣的成果隨時隨地都在發生。
2
AlphaGo現在值多少錢？
——蔣濤：當時公司被買的時候4億英鎊，將近6億美元，現在至少翻四到五倍吧。我覺得20億到30億美元是比較合理的價格。這次比賽結果如果是以5：0橫掃人類棋手（註：訪談當天比分為3：0），價格還得漲。
3
AlphaGo會犯錯嗎？
——吳韌：AlphaGo在其計算能力之外還是有很多弱點的，它每時每刻都在犯錯，我們是否能夠抓住錯誤是關鍵。我們知道現在圍棋還沒有找到真理，每一步棋都是有措施的，那麼錯誤肯定存在。
——蔣濤：機器不能窮盡所有變化，在有限選點做深度計算，肯定有看漏的地方。對於一些細小局面之間的區別，人的邏輯計算其實比它要快，所以那時候它可能會出現小的失誤，但是如果能夠在小的失誤上積累經驗，後半盤它會越來越精密，因此對人來說存在戰術策略的選擇問題。隨著AlphaGo與更多跟職業棋手對弈，機器一定是存在弱點的，這個弱點也是可以被利用的。
4
怎麼看AlphaGo的高能耗問題？
——餘凱：人腦功率大概20瓦，就同樣的人腦計算能力而言，現在“天河二號”跟人腦的計算能力是相當的，但天河的功率消耗應該是百萬瓦到千萬瓦這樣的規模，所以人腦是非常高效的。未來人工智能機器如果不能實現這種高效，也就無法超過人類的智能水平，這是肯定的。那麼，在物理工藝原理和算法上一定要有大的進步，這兩個因素加在一起，未來會解決機器效率的問題。
5
AlphaGo對解決NP問題有何啟發？
——張寅生：AlphaGo使用概率的決策方法也就是蒙特卡洛方法解決NP問題，即對於沒有確定性解的不確定的問題，用一個概率近似的解代替精確解。這個方法在AlphaGo運用得很成功，是用概率方法解決NP問題的一個范例。
6
神經網絡“黑箱”對科學發展是好是壞？
——吳韌：黑箱並不是不好，我們知道它的原理，但沒有能力跟蹤所有信息並推理出它後面更高級的東西。是不是能造出大師來，我們拭目以待。
——由小川：計算機可能給出解，但不能總結成規律性的東西。人可以根據計算機給出所謂的最優解，從人類角度理解它、描述它，並教人類怎樣學習電腦。人可以把直覺用美學邏輯表達出來，寫成書讓其他人學習，這是人類最引以為傲的事情。
——吳韌：我不是特別同意。在特定局面下，沒有人能講清楚最優解是怎麼來的。
——由小川：至少從目前來看，是有可能實現的。把計算機下得為什麼好的道理用人能理解的方式解讀出來，這是職業棋手能做到的。
——餘凱：最本質的問題是直覺智能。我相信直覺智能是區分愛因斯坦和很多其他科學傢的東西。就像新司機跟老司機，新司機是背交規的，老司機已經熟悉瞭。另外一個問題是通用意義上的，人通常能夠在直覺之上進行沉淀，總結、沉淀成規律，現在我們無法證明機器不能幹這個事。
7
人工智能等於人的智能嗎？
——陳熙霖：千萬不要把人工智能和人的智能等同起來，“人工智能”確切翻譯是人造的功能，可高可低可長可短，要達到真正人的智能還有很遠。
8
機器深度學習有上限嗎？
——張寅生：沒有上限。不光作為符號沒有上限，人類原來認為自己專有的感情和感覺，計算機也實現模擬瞭。我們不能證明那個模擬的東西和人類固有的感情和感覺有本質差異。
——陳熙霖：我說說保守主義的想法。第一，我不完全認為深度學習就應該是現在這個樣子。深度學習更多的應該是提供一個端到端的解決思路。以往我們解決人工智能問題都是切開一個一個模塊做，老死不相往來，都認為自己做的最好，結果拼在一起對不上。深度學習能不能找到最優解，每個模塊都需要為最終的結果服務。第二，現在我們有不同的網絡結構，這些網絡結構是不是能解決所有的問題？就我自己做的圖象視覺領域來講，這是非常好的結構。也有人把它做到語言學上去，但在語言學上遠遠不像在圖象視頻上這麼樂觀。
——吳韌：我更關心的是可實現性。回到AlphaGo這件事，如果說棋盤上的真理存在的話，我會考慮兩個問題。第一，我們從計算復雜度角度來講，多快可以逼近真理。第二，從統計復雜度來講，有多少個數據可以讓我們去學習，從而逼近那個真理。除瞭圍棋以外，我們人類還會攀登一個又一個高峰，每個高峰都是值得算法專傢、計算機系統專傢花很大精力去做的事情。
9
國內有實力做出AlphaGo嗎？
——餘凱：別人做、我們再做，不代表創新。每一個第一次發生的創新，背後都是長達十年以上的積累。很多事情就是捅破窗戶紙的問題，捅破窗戶紙容易，但找到哪個窗戶很難。這件事上我覺得中國公司不能浮躁。
10
中國住宅化糞池清理人工智能在國際上處於什麼水平？
——陳熙霖：學術論水平和頂尖會議對於我們這個行當是必不可少的。包括在美國那些學者當中，我們發現所有文章大概有60%、70%都有華人作者的影子。第二，最頂尖的人工智能會議上，來自中國的團隊幾乎都是第二大的團隊，僅次於美國。我想呼籲一下，我們的工業界需要往前跨一步，工業界和學術界的合作要盡快跟上。
11
認知科學國內水平如何？
——張寅生：現在國內大約有十幾個大學科研機構建立瞭認知實驗室和專門機構，國內也成立瞭認知科學協會，比如中科院是搞電生理腦細胞計算的，清華大學也有認知科學實驗室，我本人是在清華大學心理認知科學做的博士後。我覺得還是有差距的，國外有很多認知科學雜志，我們還沒有很專業的雜志，而且這個學科還沒有列到教育部的正式學科目錄之內。我們的科研成果有一些，但是世界頂級的成果還很少，總體來說差距還是比較大。
12
怎樣在中國發掘DeepMind這樣的公司？
——蔣濤：這方面的公司要求是比較高的。第一，你要有深度學習頂尖的專傢，這個人群全世界都非常少。第二，你要有相當大的資源。我想，中國有這樣的實力，因為我們有人才也有財力。下一步肯定會迎來中國人工智能和深度學習的創業熱潮，各大公司都會有所投入。高校和工業界必須加強合作。
13
機器能談戀愛嗎？
——吳韌：既然人類是被造出來的，那就沒有理由證明同樣是被造出來的機器不能夠產生感情。
——張寅生：我們無法證明機器不能擁有感情。我們原來認為感情是人類專有的，因為它是連續變量而不是離散的，一個人的感情不可能像0和1那樣間斷。但是現在看來，傳感器的物理量是連續的，用一個物理事件構成的電子線路完全可以模擬人的感情的物理狀態。如果感情是一個生理現象，就是一個可描述的物理狀態，那麼物理狀態在電子線路裡是可在線的，或者說原理可在線。如果感情是一個意識現象，意識現象是數學可描述的，由人工意識來描述，那麼人工意識也是可以在線的人的意識。實際上，感情計算在計算機行業也是比較熱門的，當然現在的感情計算大部分局限於描述感情的那些自然語言和面部表情的計算。一些研究已經介入到人體，比如在具有某種感情的時候心電圖、腦電圖、心率生理信號的計算。這些物理信號描述的感情是計算機系統可以再造模擬的，因此感情是機器可以制造的，而且現在已經局部地實現瞭。
14
我是心理醫生，婚外情門診量最大。未來有機器能預測一個人情感上是否專一嗎？
——吳韌：這個機器是能做出來的。收集所有婚外情數據，我就可以精確判斷他是否有可能，這就是大數據和深度學習的美妙之處。你有足夠的數據，我們有足夠好的算法，加上我們足夠強大的計算能力，這個事情是絕對可以做到的。
15
機器未來會導致人類大規模失業嗎？
——陳熙霖：我們回過頭來看人類社會，早期每個人都在地裡，靠耕地才能養活自己，後來一半人耕地，其他人從事其他職業。再往後，我們從一周工作七天到六天再到五天，工作時間不斷縮短。這說明，隻要社會公平合理地分配，我們將來可以讓大傢做更短時間的工作，有更長時間的休息，換句話說，單位報酬獲得工資更高。
——餘凱：不用擔心。過去的三次工業革命產業革命，每次都很大提升效率。從社會穩態過渡到另外一個穩態，中間會發生有些人失業的問題，但他很快又進入另外一個穩態，並沒有大規模的失業。
16
如果說將來的世界屬於能夠造機器人的人，那麼機器是不是也可以造機器人？
——餘凱：有這個可能。機器為瞭優化它的目標，可以不擇手段，就像電影裡面的機器，為瞭逃出別墅會表現出有情感、有愛心，好騙過人類。機器通過圖靈測試沒問題，但是它可能是裝出來的，這是機器可怕的地方。
17
怎麼看待“AI威脅論”？
——餘凱：資源到最後還是存在瓶頸，智能還是要服從物理定律的。從信息論的邊界來講，你有多少數據、提供多少信息，決定瞭機器的智能能力。至於今天，我們更不用擔心。前幾天我看到一段視頻講到美國的機器人比賽，絕大多數機器人在開門這件事情上都摔打瞭，搞不定。有個玩笑說，人類老是擔心機器人顛覆人類，其實很簡單，你把門關上就好瞭。在我們有生之年不需要擔心機器人的威脅。
——蔣濤：我想說說機器倫理的話題。比如無人駕駛，馬上判斷要出車禍瞭，是撞上路邊的人還是損傷車上人，這是很難的問題。假設機器在控制車，後果應該由誰負責？這是一個很迫切的、或許行業很快會面臨的問題。另一方面，掌握大量計算資源、數據和權利的機構或人，能力會超出現在的想象力。比如拿機器一照就知道你有沒有婚外情，一照就知道你有沒有犯罪傾向，又有機構用所謂的天眼系統隨時追蹤你，這種事情合理不合理，是我們下一步面臨的挑戰。
——陳熙霖：每一個進步都有人高興有人害怕。老祖宗認為照相會攝取靈魂，火車會讓老祖宗躺在地下不得安寧，而我們今天不會去想這些事情。因此，隻要目標設定合適，不用擔心這個那個。這個事件對人工智能研究者來講，是我們的機遇；對於圍棋手來講，該幹嘛幹嘛；對於大眾，生活將變得更便捷。
人之所以為人，最厲害的在於我們通過繁殖保存下去。不給機器構建這個欲望，它就不會對你構成威脅。制造出一個圍棋機器人，它不會自己蹦出來下跳棋。至於安全擔憂，戰爭不是簡單推演來的，如果當年沒有東風，曹操的船就不會被燒掉。因此，很多事情是由諸多社會因素構成，不僅僅是計算能力的問題。
18
如果機器也有瞭繁衍後代的欲望呢？
——餘凱：這種情況也是有可能的。我們說機器人很牛，但我可以把電源拔掉。但是，一旦防止別人拔電源成瞭機器人完成任務的必須手段，它就會在它采取的決策裡面不讓你拔電源，比方說跟你打架，或者把你幹掉。當然，現在討論這些問題是應該的，但是要有度，因為這一天其實還很遙遠。圍棋的方寸世界是很簡單、很確定的，在其他復雜問題裡怎麼實現機器自我提升的高境界，還是不容易的。
台中化糞池清理19
既然機器可以有謀略、有思想，人類作為“會思想的蘆葦”怎麼繼續認為自己是宇宙中獨特的生命？“我是誰、我從哪裡來、我要到哪裡去”的終極之問是不是會變得更加無解？
——張寅生：相反，我覺得這個會越來越簡單。傳統的哲學觀點認為人是世界的一極，世界的劃分是主觀和客觀、意識和存在。但強人工智能的觀點應該引起重視，因為細究起來，意識也是宇宙之內的，和芯片這次下棋做的事情一樣，連接方式也是一樣。
至少現在看來，人的獨特地位、獨特特征並沒有得到充分證明，無論哲學還是自然科學上。圖靈最初建立圖靈模型的時候，描述所有計算最本質的特點就是進行圖靈計算，他說圖靈計算也就是人進行思考的一種行為，我們今天看到的人機大戰機器進行的也是圖靈計算。有一種函數是圖靈不可計算的，從建立圖靈計算模型到今天積累瞭十個左右圖靈不能計算的問題，比如說哥德爾的語句不能計算，停機不能計算等等。但是現在看來，所有這些圖靈不可計算問題，都沒有證明人能夠計算。所以今天的哲學和自然科學都顯示，人機界限至少是越來越模糊——如果我說這個界限不存在的話，人類是不大容易接受的。
20
請各位用一句話總結自己的觀點
——陳熙霖：人機圍棋大戰是個重要的時刻，但它隻是人類歷史上連續的一個瞬間。
——餘凱：機器下棋贏瞭，但機器算法是人制造的，理性來看人機大戰，仍然是人的勝利。當然，機器作為智能存在走上瞭歷史舞臺，我們與其回避它，不如積極主動地駕馭它、控制它。
——由小川：圍棋被認為是桌上智力遊戲的巔峰。智能圍棋首次戰勝人類世界冠軍，既標志著人工智能的巨大突破，事實上也拉近瞭人類與最優解之間的距離。
——吳韌：這件事是人工智能積累到一定程度的必然結果。我不認為這次比賽就此結束，我希望這是一個持續的、長久的、各方都參與的一個活動。
——張寅生：人類的這種失敗可能還會繼續出現。
——蔣濤：圍棋界需要進入機器和人共同提高的新時代，這件事對圍棋產業界是利好。日本韓國都宣稱要進入這個領域，我們可以拭目以待其成績。
本次活動是由YOCSEF候任副主席何萬青、YOCSEF AC委員白瑞雪共同主持。YOCSEF 現任主席譚曉生、AC委員韓銀和、胡春明，榮譽委員張雲泉等參加瞭本次論壇，感謝新華網思客協辦。（文中嘉賓個人觀點不代表YOCSEF的觀點。）
本文來源：網易科技報道
責任編輯：白鑫_NT4464
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