人工智能發展進程帶給我們的思考

OA大會執行主席　中國信息化推進聯盟常務　副理事長　鄧壽鵬

人工智能發展進程帶給我們的思考

OA大會執行主席中國信息化推進聯盟常務副理事長鄧壽鵬

早在1997年，以IBM創始人（Thomas J.Watson）命名的Watson團隊用“深藍”（Deep Blue）計算機（IBM BS/6000SP）與世界國際象棋棋王卡斯帕羅夫對陣，結果是35∶25，棋王卡斯帕羅夫敗北。當時，“深藍”計算機已達到每秒計算2億步，存儲有100多年來的200多萬個優秀棋局。“深藍”以大量的處理器為后盾，進行“暴力窮舉”，在此基礎上，發展成一種“深度問題”（Deep Q&A）能力。

由谷歌公司組織的10人團隊，用兩年時間開發的AlphaGo，擁有1200多個處理器，由按程序被動運算主動思考與決策，實現了計算機博弈的重大飛躍。2016年3月，已擁有策略思維和局勢判斷能力的AlphaGo對陣世界冠軍、韓國九段圍棋手李世石，出人意料，李世石以1∶4大比分落敗。AlphaGo被授予“名譽九段”。

大家知道∶圍棋變化多端，極其復雜。以19×19格的圍棋為例，它具有的合法棋局數是10的171次方，近似無限大。換一個說法，圍棋的變化是指數級別的，其變化量達到1后面的加768個0，這個數真是好長、好大、好難說清。

AlphaGo特別擅長于圍棋，但是，它能發揮強大功能的三個前提是∶

（1）事件可程式化；

（2）操控規則明確；

（3）搜索空間有限。

圍棋博弈正好屬于此類事件。有分析指出∶AlphaGo采用的是蒙特卡洛樹搜索算法和深度學習技術，前者是特別適合于棋類游戲的算法，后者是人工神經網絡中特別適合于落子策略和評估勝算機率的技術。AlphaGo每天學習——訓練3萬個不同的棋局，在深度學習的基礎上，不知疲勞、沒有情緒波動，幾乎不會出錯的AlphaGo，它的“機器棋感”獲得了大幅度提高，今后還能繼續獲得更大提高。

兩次世界級的“人機大戰”均告計算機完勝，給全球科技界、產業界留下了許多思考，人工智能（Artificial Intelligence，AI）領域究竟發生了什么？事實上，60年來，它經歷著并將繼續經歷三個發展階段∶弱人工智能——強人工智能——超人工智能，目前正加快步伐走向產業應用和日常生活（見表）∶

人工智能分類及特征

當今，人類所創造的AI系統基本上只達到ANI和AGI水平，ASI還有待艱辛開發。ASI深度涉及人腦的神經網絡活動，因此，人工神經網絡以模擬人腦活動為目標。據Kurzweil估算，人腦的CPS（每秒運算能力）是1億億次。目前，已可模擬1毫米工的扁蟲大腦，僅含320個神經元，而

人類大腦有1000億個神經元。當然，從扁蟲——螞蟻——老鼠——猴子——人類逐次升級是可以預期的，科技潛能和攀登高度不可估量。

已經連續多次在世界奪冠的我國“天河2號”超級計算機，占地720平方米，耗電2.4萬千瓦，耗資3.9億美元，其CPS為3.4億億次。可以認為，“天河2號”的運算能力已超過人腦的運算能力。不過，“天河2號”的造價、耗能、占地，特別是有能力操控超級計算的軟件和硬件人才極其稀缺，一時難以普及。

樂觀的預期認為，如果未來幾十年摩爾定律持續發揮作用，計算機性價比將越來越高，可以設想，當用1000美元能夠購買到與人類大腦相抗衡的計算機時，大規模地在工業、農業、服務業廣泛而廉價應用才有可能。

與AI同年代相繼產生的顛覆性高科技創新群，包括數字計算機、晶體管和集成電路，這些原創性、基礎性的高科技支撐著AI的誕生，當前，新一代前沿高科技創新群，包括互聯網、云計算和大數據支撐著AI的發展。其中VR/AR（虛擬現實/增強現實）能夠把AI和OA的實時場景做到高清可視且身臨其境。

我認為∶AI和OA、OA和VR、VR和AI正在相互滲透、融合發展。一個嶄新的高度智能化、可視化、沉浸式的OA+AI+VR時代已經初現曙光！

（2016-04-26北京）

The Development Process of Artificial Intelligence Brings to Our Thinking

Deng Shoupeng