人工智能要替代人类了？差得远呢

如何打动一个女生的心，如何激怒一个人，一篇文章怎么才叫好，这种对人类来说很简单的评价标准，因为需要灵活性和创造性，对机器来说，却因为缺乏明确的规则而显得异常复杂。

引发全球围观的围棋人机大战，在历经三个多小时的比赛后，谷歌 AlphaGo 战胜了韩国围棋九段选手李世石。由此，引发无数人感叹计算机已经或即将战胜人类，不过，这些感叹与预测更多的基于乐观的想象。

其实，机器人在棋牌类上超过人类已经不是第一次了。早在1996年，电脑“深蓝”就与国际象棋大师卡斯帕罗夫展开过交锋，卡斯帕罗夫4比2赢了计算机，但一年之后，计算机“更深的蓝”就一雪前耻，打败了卡斯帕罗夫。要说计算机战胜人类，也该从20年前算起。

当然，必须承认的是，围棋每回合的可能性可达250种，一盘棋可以长达150回，总共有3的361次方种局面，而我们目前可观测到的宇宙，原子数量才10的80次方。也就是说，对计算机而言，围棋的复杂度远超过国际象棋。

此次阿尔法狗（AlphaGo），与之前的棋牌程序不同的地方，也是它之所以能在这次对战中战胜李世石的关键，是引入了神经网络来选择下棋的步法、评估棋子在棋盘的位置，从而排除那些明显没有价值的位置，从而减轻搜索运算工作量。所谓神经网络，是指计算机利用算法模拟人类的大脑神经元网络，从而模拟人脑的机制来学习、判断、决策，因此被称为“神经网络”。

不过，这种模拟人脑与人类学习仍有差距。AlphaGo进行了2000万局的自我对弈训练来获得类似人类棋手下棋时的经验和模式。一方面，这意味着机器的优势，另外一方面，人类棋手学习下棋，完全不需要这么多局，这意味着，机器学习与人类学习的深刻差别。

更重要的是，无论如何，不管是棋还是牌，都是在相对简单的规则之下的选择。围棋的选择虽然比象棋多，但也是有限的，起码，胜败的计算很明确。这本身就是计算机擅长的领域。但是，如何打动一个女生的心，如何激怒一个人，一篇文章怎么才叫好，这种对人类来说很简单的评价标准，因为需要灵活性和创造性，对机器来说，却因为缺乏明确的规则而显得异常复杂。

这些人类处理起来游刃有余的场景，其实依靠的是顿悟性思维、发散性思维以及创造性思维。这些人类的高级思维，是真正使得人类智能不同于算法的精髓。但是，迄今为止，别说人工智能模拟来完成这些工作，就连对人类这三个领域思维的研究都非常粗浅。所以，机器取代人的工作岗位，还是一种乐观的想象。

去年，美国国家公共电台（NPR）驻白宫记者ScottHorsley就和可以写新闻的机器人“WordSmith”进行了一场比赛。在一家公司公布财报后，二者同时开始写一篇短报道，人类用了7分钟，而机器人只花了2分钟。但是，在随后在针对稿件受欢迎程度的投票中，人类的写作质量压倒性的获得了胜利，人类写文章的获得了9916票，而机器人写的文章只获得了912票。要知道，一般来说，针对财报的短篇报道相对更加格式化，如果是更为复杂的调查报告，人物访谈，机器写作的质量会比人类差得更远。

记者的新闻报道，显然是高大上的脑力劳动，那么，机器会不会威胁低级岗位呢？

其实，所谓创造性，并不是高大上的东西，而是广泛的存在日常生活之中。我们的日常生活，充满了大量的人工智能无法模仿的场景。快递小哥，送个快递，出来的人不是原来熟悉的那个，他打量一下那人，就放心的把快件给这个人了；餐馆服务员，在高峰时期，帮那一桌催，不帮哪一桌催；剧院门口的黄牛向游人兜售戏票，这些低端的工作岗位，对人类说非常简单，不需要什么学历，不用动脑筋，但对机器而言，仍然非常复杂。

所以，对计算机而言，要想取代人类，还为时尚早。

刘远举（上海金融与法律研究院研究员）

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