编者按  近日，备受瞩目的“人机大战”完结，AlphaGo凭借高超的运算能力和缜密的逻辑判断，以4:1击败胜世界围棋的顶尖高手李世石，让世人对新一代人工智能刮目相看，方寸之间的世纪之战一时引发社会热议。此前，我国人工智能专家西安交大郑南宁院士、王树国校长等接受新华社、华商报等中陕媒体采访，聚焦“人机大战”畅谈人工智能未来发展。3月17日，《中国科学报》三版头条刊发西安交大大数据专家徐宗本院士专家观点：“人机大战”背后的冷思考。现全文刊登如下：

近日，美国谷歌公司人工智能“阿尔法围棋（AlphaGo）”五局四胜世界围棋冠军李世石，“人机大战”引全社会热烈关注，科技又一次展示了爆炸性的发展速度和力量，对此有人惊奇，有人恐慌，更有人忿忿不平。“人机大战”到底说明了什么？带给我们怎样的启示？3月14日，中科院院士、西安交通大学教授徐宗本接受《中国科学报》记者采访，为我们“冷静”揭秘“人机大战”的神秘面纱。

“大数据”的胜利

“人机对决实际上是一个人与历史的对决，也是一个人与群体的对决，一个生物人与‘人与机器混合生物’之间的对决。所以我认为AlphaGo的胜利本质上是信息技术综合运用的胜利，是大数据的胜利，也是机器学习的胜利。”徐宗本一语道破AlphaGo胜利的“秘诀”。

他将人机对弈从策略上进行了分析。

“人下棋是从当前的局部出发，通过思考此后少数几步的可能性，并凭直觉判断对全局的影响来行棋，而AlphaGo与人采用了完全不同的两种策略解决问题。”徐宗本说，“AlphaGo是从整体出发，棋法是整体性的步骤，它追求全局而不是局部，所以容忍局部走法上似乎‘幼稚’的举棋，因此人机大战的任何一方都有赢的可能性。”在他看来，机器的输赢决定于程序设计的缺陷程度以及所使用算法中随机性的作用，人则取决于临场发挥水平及心理因素等。

由此可见，AlphaGo程序设计的精密度和使用算法先进性是其制胜关键。从其工作原理可见“大数据”的关键作用。与此同时，AlphaGo也自行研究新战略，在它的神经网络之间运行了数千局对局，生成新的经验数据以对所训练的神经网络进行强化学习。由于它可以利用Google云平台不停地练习、练习、再练习，每一秒都在进步，永不停歇，由此所生成的训练数据无穷无尽，一个典型呈现“流”特征的大数据。所有算法训练通过Google云平台完成。

因此，AlphaGo的算法与架构的创新并不最突出，至于它为什么还会赢，徐宗本说：“AlphaGo的胜利，一靠强大的计算机，尤其云平台与超算的结合支持大数据的学习；二靠大数据，有收集到的和不间断自对局产生的用于训练机器性能的数据；三靠能够指导机器学懂大数据的机器学习算法。”

不能证明机器智能超越人类

对于大多数人来说“人机大战”更多关注的是输赢，徐宗本认为应该透过输赢的表象，理性认识AlphaGo的胜利说明了什么和没有说明什么，不必过于兴奋或恐惧。

AlphaGo的胜利并不能说明人工智能就比人更聪明，更不能说明机器智能已超越或能超越人类，AlphaGo程序并不能直接用于解决其他搜索问题，但有很强的可借鉴性。

徐宗本说：“人的智能与人工智能是整体呈现与单项突出的关系。人的智能承载感知、想象、分析、学习、记忆、推理、直觉、幻觉、灵感、顿悟、情感等多种多样的特质，这其中可被模拟的难易程度、广度和深度都是完全不一样的，人的智能是受意识支配的整体功能相互配合的整体呈现。而机器通常只能模拟人智能的某一二个方面，只能实现人智能的一部分。”

在他看来，人的一些智能难以被模拟，人工智能在可预期的时间内不可能全方位超越人的智能。即使AlphaGo的学习能力在特定场景下超过了人，也不说明其学习能力超过了人。

“下围棋任务是可建模、结构化的信息处理问题，这只是一个困难的数学问题，并不是一个严格意义上的人工智能问题。所以AlphaGo的胜利不能成为机器智能超越人类的例证。”徐宗本说。

正视人类智慧壁垒

“AlphaGo的胜利首先说明人工智能中的机器学习取得了重大进展，展示了机器学习和大数据的价值与力量，再次展示了学习是可模拟的，而且可达到令人难以置信的程度，由此人们可期望一个陪护机器人会在人的培养下，可以变得‘越来越像人样’；其次，说明人工智能技术的核心是算法，更加凸现算法的核心作用和理论的巨大价值，展现了人工智能技术的形态特征；最后由于围棋一直被认为是人工智能领域一个非常具有标志性的大挑战，AlphaGo的胜利点燃和将推动人工智能领域实现人类级别能力任务的希望和进步。”徐宗本说。

在他看来，AlphaGo胜利背后的最大价值在于，它激励人们持续不断地探索过去人工智能领域一直看似难以实现的人类智能级别的任务，特别对于像优化布局、合成设计、管理决策等能够被抽象为“围绕一个整体目标，须从当前很多的可能中作出选择来实施决策”这类组合选择问题。

徐宗本认为，人工智能研究只有结合问题才能取得突破。类脑技术是实现人工智能的重要途径，“我们应该清晰地认识到人工智能的发展应是坚持应用驱动的导向，类脑应更加强调脑启发技术, 而不应为‘类’而‘类’。”而且，脑科学与认知科学是人工智能发展的源动力，应从战略高度认识，人工智能应朝着“扩充和延伸人的功能来完成人很难完成的任务”的方向发展。

“任何人工智能技术的成功一定是当代最新技术综合运用的成功，片面说成谁战胜谁是不公平的，也是无意义的，说人类智慧的最后壁垒被攻破，这都是无稽之谈。”徐宗本说。

《中国科学报》 (2016-03-17 第3版 综合)

文章链接： http://news.sciencenet.cn/sbhtmlnews/2016/3/310264.shtm