人機大戰

機器換人

作為全球500強的企業，富士康正在對整個工廠進行調整，希望用機器人取代多數勞動力。富士康的惡劣工作環境曾經導致許多員工不堪重負，有些員工甚至跳樓自殺，并引發了著名的“N連跳”事件。為了防止類似情況發生，該公司不得不在廠區安裝安全網。

之前經常有傳言稱，機器人可能會取代人類員工，并由此引發了一些恐慌。但與以往不同的是，過去一年，這個所謂的“傳言”在越來越多的公司和工業領域成為現實。例如無人駕駛汽車取代司機，無人飛行技術取代民航客機的飛行員，甚至可以跟人類用戶展開溝通的機器人讓客戶代表以及餐廳服務員失業。

1.發展與未來。就全球智能制造發展的現狀來看，“智造”升級，“機器換人”成為趨勢。這一方面是因為用工成本不斷升高，用工荒不斷出現，企業必須做出應對；另一個原因是，就像當年汽車取代馬車，電燈取代煤氣燈，智能化時代的到來，不是科幻世界中的故事，而是真實可見的未來。

2.危機與轉機。不僅是工人和司機可能會丟掉工作，事實上，無論你是一名醫生、律師還是建筑師、記者甚至程序員，機器人都將歷史性地接管你的工作。人類和機器之間將形成一種共生的關系，人類將與機器人默契配合。那會是一個可怕的時代嗎？當然不會。被機器人解放的人類，會有更多更好的創造，會去構想更多有意義的新工作。

人機大戰

2016年3月，人工智能AlphaGo曾經在韓國打敗了當時韓國專業圍棋手李世石，震驚世界。2017年新年剛過，作為AlphaGo最新版的Master就先后在弈城網和野狐網上戰勝柯潔、常昊、時越以及韓國世界冠軍樸廷桓、姜東潤等人，取得60勝的驕人戰績，在快棋領域，Master擊敗了幾乎所有中日韓圍棋界的頂級高手。

Master背后的谷歌團隊Deep

Mind人員表示，DeepMind用了3000萬棋譜樣本來訓練機器，這些棋譜來自業余和職業選手聚集下棋的在線服務器。同時，Master還通過和自己對弈，進行微調，從而能快速產生更多的訓練數據。對此，一位備注為“未來知識圖譜創始人”的用戶表示，其變強的原因在于，“Master是在AlphaGo的基礎上調整了算法和參數，而不是它下過多少盤棋，畢竟機器不會真的‘學習，它只是在重復使用人設定的算法，為優化參數提供數據。”

1.挑戰。從1997年的深藍電腦，2016年的AlphaGo，再到2017年的Master，20年來，人工智能已發展到新高度。未來，人工智能的發展還將為人類帶來天翻地覆的變化。但與此同時，Master也將人工智能取代人類的挑戰更直觀地擺在人們面前。此次人機大戰讓人們深切感受到了人工智能帶給人類智慧的挑戰與壓力，有助于人類認清自身智能的邊界，謹慎理解人工智所蘊含的機遇與風險。

2.人工智能帶給人類的是威脅還是發展，關鍵在于如何利用，“假輿馬者，非利足也，而致千里；假舟楫者，非能水也，而絕江河。”人與人工智能融合，也許是未來之路。如Master在圍棋比賽中能找到新的規律，甚至打破人類既有的規律體系。只要運用得當，我們可以利用人工智能幫助我們改善決策的方式，以前所未有的途徑解決問題。

人工智能不能像人類一樣思考

人類之所以會害怕人工智能，是因為我們在用人類的思維去理解它，去解釋所有人工智能的現象。但我們依然還有很多不懂的地方，比如，人工智能的智能產生方式。最初，人類一直試圖通過模仿人類的思考方式讓機器獲得智能，卻無一例外以失敗而告終。直至上世紀70年代，工業界轉變觀念，認為機器未必需要像人類一樣思考才算智能。于是轉而嘗試新的方法，即通過數據驅動加超級計算，來讓機器獲得智能，終于獲得突破。這也是今天AlphaGo獲取智能的方法。通過深度學習、借助海量數據進行訓練學習。其關鍵在于獲取數據間的模式，或者說相關性。這是一種全新的思維方式，與人類完全不相同。

并非所有的科學家都放棄了通過完全模擬人類大腦的思考方式來獲取智能，今天就有研究者試圖通過機器學習來實現。盡管他們信誓旦旦地表示這并非不可能，但很遺憾，現實可能不是這樣。理由也很簡單，信息只是一種概率模型，它可以存儲很多數據，但它什么也不是，它并不能存儲人類的思想、情感，包括模仿人的思維活動。

——鄭偉彬《新京報》2017年1月6日

人工智能的應用普及

2017年國際消費類電子產品展覽會（CES）上，無人駕駛掀科技熱潮。同時，本屆CES還透露出人工智能加速融入日常生活的趨勢。在各大家電廠商展區，人工智能在其智慧家居系統中扮演著重要角色。世界各地的科技巨頭們正在各出奇招，給智能手機和其他聯網設備配備智能軟件，讓這些設備能像人一樣思考和工作。例如，谷歌推出VR頭盔等在內的多款智能硬件產品、微軟語音助手Cortana、亞馬遜的Echo家居助手、蘋果公司優化的語音助手Siri和IBM公司的沃森（Watson）人工智能軟件，就連百度也推出了醫療大腦Melody。

據悉，百度建立自己的人工智能實驗室已有時日，并在聲音識別、自然語言處理、廣告優化等領域有所建樹。在2017年1月6日的《最強大腦》節目中，代表著中國人工智能最高水平的“百度大腦”現場挑戰名人堂選手的“最強大腦”，在圖像和語音識別等領域一決高下。最終百度大腦的人工智能機器人“小度”以3：2獲勝，上演了中國版“人機大戰”。

人工智能關鍵詞

圖靈測試

1950年，阿蘭·圖靈發表論文《機器能思考嗎》，設計了圖靈測試：若超過30%的人無法在5分鐘內分辨出交談對象是人還是機器，則認為該機器具有“思考”的能力。這一標準沿用至今。

“人工智能”誕生

1956年，美國達特茅斯電腦大會上，麥卡錫首次提出“人工智能”概念，學者們就其基礎問題展開討論，標志著人工智能這門新興學科的誕生。會后，美國形成了3個人工智能研究中心：卡內基梅隆大學、麻省理工學院、IBM公司。

商業化

1983年“思考機器”公司誕生后，人工智能開始向商業化進發。90年代，人工智能技術在教育、游戲軟件等方面有了長足發展。谷歌不惜花重金研發智能眼鏡、自動駕駛汽車等。

奇點理論

2005年，美國未來學家雷·庫茲韋爾提出：2045年奇點來臨，人工智能將完全超越人類智能。這引發了人們對于人工智能安全性的思考。

（選自《環球人物》2016年第8期）