人类和计算机之间有过哪些大战？丨壹读百科
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今天，公司的网速慢得像狗，好几个壹读君（微信：yiduiread）都在看谷歌的AlphaGo（以下简称阿发狗）和李世乭的围棋比赛。
通常来说，在街边摆摊下象棋的老大爷更容易引起围观，围棋这种需要极高智慧和凝神思考的对战并不是大众所好。然而偷懒的壹读君振振有词：我们是在关心人类的前途命运。
一切就在于水平最高的人类棋手又一次接受了超级电脑的挑战，如果输了，不仅面子上过不去，还会引发更大范围的担忧：万一哪天电脑比人还聪明几百倍，会不会造成灾难性后果？
结果第一局，果然是李世乭输了。
不知该跳马还是出师长的值班壹读君丨国贺33
跳棋、象棋、五子棋，计算机把人虐得不要不要的
想判断一个人是不是高智商，下棋水平是一项可参考的标准。壹读君（微信：yiduiread）听说围棋特别烧脑，很多顶级选手每天都集中精神思考棋局，不能分神，基本生活都要靠别人照顾。
换一个角度说，下象棋谁都赢不了的壹读君（微信：yiduiread）绝对单纯又善良，从不知道怎么把对方逼到绝境。
棋类游戏成为人工智能研发的主战场，因为博弈游戏要求计算机更聪明、灵活，要用接近人类的思维方式解决问题。于是，计算机和人类棋手的对抗不断上演：去年10月，谷歌旗下Deepmind的围棋程序“阿发狗”就以5:0击败中国棋手职业二段樊麾；2006年，在“浪潮杯”中国象棋人机大战中，5位特级大师均败在超级计算机浪潮天梭手下；再往前推十年，就是名噪一时的“深蓝”击败国际象棋大师卡斯帕罗夫。
想必你也曾光荣地作为人类代表，与机器在棋盘上对战。
无论是五子棋、中国象棋还是国际象棋甚至是跳棋，计算机都已经把人类杀得干干净净，就只剩下了围棋这片领土。
围棋拥有2500多年的历史，在算法上更为复杂。国际象棋平均每回合有35种可能，一盘棋可以有80回合，而围棋每回合有250种可能，一盘棋可长达150回合。同时，围棋有3^361种局面，比可观测到的宇宙中的原子数量还多······
额，我在说什么？
总而言之，围棋的AI开发难度极高，此前最顶级的程序都不能击败业余围棋选手。科学家认为，至少还需要10年才能让计算机战胜人类职业围棋棋手。
如果这一次阿发狗赢得了最终胜利，等于说人工智能的发展速度超越了预期。就像围棋职业八段刘菁的评论：“还来不及反应，一切来得似乎太快了！”
更可怕的是，它可以不吃不喝，不上厕所。
焦虑的人类，是不是已经闻到了机器人行刑队枪口的味道？
科学家也有被打脸的时候
对于机器人能像人一样思考、超越人类而后造成灾难的担忧可谓长久不衰。发布此类论调的，往往还都是科技界的顶级人物，比如特斯拉汽车的创始人艾隆·马斯克就说：“我们需要十分小心人工智能，它可能比核武器更危险。”
然而，谷歌的自动驾驶汽车都已经上线了。
另一位是谢耳朵的好友、理论物理学家斯蒂芬·霍金：“制造能够思考的机器无疑是对人类自身存在的巨大威胁。当人工智能发展完全，就将是人类的末日。”
然而，他能开口说话，也是拜英特尔公司开发的机器学习系统所赐。
人工智能并不是一个新名词，上世纪50年代，科学界就已经明确了计算机要模拟人类智慧的伟大目标。当时，科学家们并没有太多的担忧情绪，而是沉浸在期望计算机能完成一系列只属于人类能力范畴的任务，比如证明定理、求解微积分、完成动作等等。
但“智能”一词本就是模糊的，没有具体标准。1957年，人工智能的先驱赫伯特·西蒙雄心勃勃地说：“现在世界上就已经有了可以思考、学习和创造的机器，它的能力还将与日俱增，一直到人类大脑能应用到的所有领域。”他预言，计算机会在十年之内成为国际象棋冠军。
壹读君（微信：yiduiread）相信，德高望重的老科学家也有喝高了的时候。
没有明确的证明，只空谈能达到人脑的意识水平实在没意义。最后，人工智能的开创者之一阿兰·图灵站出来收拾了乱摊子。他提出的“图灵测试”尽人皆知，成为检验计算机是否真正具有思考能力的金科玉律。
图灵测试是测试人在与被测试者（一个人和一台电脑）隔开的情况下，通过一些外部装置（如键盘）向被测试者随意提问。问过一些问题后，如果被测试者超过30%的回答不能使测试人判断哪个是人、哪个是机器，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。
简单来说，这是把人和计算机关在小黑屋的你问我答比赛。
几十年间，图灵测试不断进行，也不断有人宣称通过了测试。2014年7月，俄罗斯工程师设计的软件“Eugene”参加了英国雷丁大学组织的图灵测试并成功通关，超过33%的测试人误认为自己交流的对象是一名13岁正太，英语说得不咋地。而这一年正是阿兰·图灵逝世60周年。
结果轰动一时，奇点大学人工智能项目负责人Neil Jacobstein就表示，2011年IBM超级计算机“沃森”击败两名人类国际象棋世界冠军以及2014年计算机首次通过图灵测试，都标志着人工智能时代已经来临。
不过，考虑到时代背景，图灵测试显然门槛略低，最新的处理器的性能已经是1971年第一代单片机的400万倍。更难的测试法相继出现：Loebner测试要求计算机在25分钟内说服50%的测试者“我是个人”，Kurzweil测试则要求在128分钟内说服66%的讯问者。
而且这种你问我答，对计算机实在是宽容了些。
大多数机器人，长得并不像人
对于人工智能技术，上世纪50年代可谓“喧嚣与渴望、挫折与失望交替出现”。在科学家们设想出各种宏大目标和美好前景之后，计算能力和技术的限制阻碍了人工智能进一步帮助人类解决问题。到70年代中期，人工智能的研发一度很冷清。
到80年代早期，日本开始开发一种领先的计算机结构。欧美国家担心在这个领域输给日本，重新开始对人工智能大笔投资。到80年代末，近一半的“财富500强”都在开发或使用“专家系统”——通过对人类专家的能力进行建模，模拟专家解决问题的人工智能技术。
但据说它最后成了名副其实的“砖家系统”，你看今天强大的Siri不也蠢萌蠢萌的。
90年代，人工智能的技术成果又陷入低潮，但神经网络、遗传算法等技术为AI的发展奠定基础。到了1997年，人类的国际象棋冠军被计算机打败，比起小众的图灵测试，象棋比赛更具轰动效果，人工智能概念和“计算机何时超越人类”的疑问开始深入人心。
古语有云，看热闹的不嫌事大。“深蓝”战胜了卡斯帕罗夫，不服气的人说，这有什么大不了的，有本事就试试真正具有挑战性的游戏。于是，就有了后来的人机跳棋比赛、中国象棋比赛乃至围棋比赛。
商业公司也乐于开展此类竞赛，从而展示自家公司的能力，提高知名度。从2011年到2014年，开发人工智能产品和技术并使之商业化的公司，已获得总计超过20亿美元的风投，科技巨头们更是投资数十亿美元收购人工智能初创公司。
一方面，摩尔定律、大数据、互联网、云计算······新技术让人工智能实现“复兴”，有了实质性进步，另一方面，人工智能产品确实拥有广泛的应用，并大力推动了其他技术的进步，比如常用的语音识别、机器翻译、自动视图等等。
因此，各种人机大战应运而生。2008年，在赌城拉斯维加斯，“北极星2”(Polaris2)连续击败了6名德州扑克顶级职业选手。因为扑克游戏的最大特点就是其不确定性，“北极星2”的设计难度相当大。
“赌神”之外还有“股神”：2011年3月，一只以数学模型进行交易并启用机器人作为经理人的基金，靠6个程序就创造出1.9%的回报率，击败了日本最优秀的基金公司。当时，在日本投资且交易活跃的基金平均亏损率达6.9%。
体力完胜者：2012年，日本东京工科大学制造了一款名为“Swumanoid”的游泳机器人，可以模拟游泳者在水中的动作，用于海岸救生。Swumanoid在水中的前进速度能达到每秒6米左右，比世界纪录保持者快30%。
智商碾压型：2011年，IBM的超级计算机“沃森”参加了智力竞赛节目《危险边缘》，这需要计算机对自然语言和知识推理有很强的把握。“沃森”以三倍的分数优势力压该节目最强的两位选手肯·詹宁斯和布拉德·鲁特。
后来，“沃森”顺从了开发者的心意转而从医，成为一款医疗诊断工具。你告诉它自己的症状，它就能给出一张可能性由高到低的疾病清单。而击败卡斯帕罗夫的“深蓝”，听说一直在仓库里吃灰。
可以说，不管你愿意与否，人工智能的到来已经势不可挡。不同于大多数人的想象，未来的人工智能可能是专注于某一特定领域的行家，而非电影中凶神恶煞的机器人。翻译的机器人不会开车，做饭的机器人不会教英语，给你看病的程序绝不会去下围棋。
因此，倒是可以担心一下你家的扫地机器人会不会有一天爬上你的床······
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