芯耀
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圍棋人機世紀(jì)之戰(zhàn)，第一場李世石就中盤認負。這個結(jié)果恐怕在多數(shù)人的意料之外，再對人工智能有信心的人（除了 DeepMind 團隊成員），恐怕也沒幾個相信這一天來的這么快。
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從“故意不通過圖靈測試的機器”說起
輸了第一場以后，段子手出動了，說 AlphaGo 贏棋不可怕，“可怕的是 AlphaGo 故意輸棋”。該段子大概化自“故意不通過圖靈測試的機器”這種說法，聽起來好像是這么一回事，但其實根本沒有理解人工智能的真正可怕之處。
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圖靈測試（Turing Test）是阿蘭-圖靈（Alan Turing）于 1950 年在其論文《計算機器與智能（Computing Machinery and Intelligence）》中提出的一種測試人工智能程序“仿人”程度的方法。
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當(dāng)時歐美流行的一種模仿游戲啟發(fā)了圖靈，這種模仿游戲把一男一女分別關(guān)到兩個小房間，讓第三個人通過寫紙條問答的方式與兩人交流，房間內(nèi)的人在回答問題時盡可能模仿對方來迷惑提問者，提問者通過答案來判斷哪個房間關(guān)的是男人，哪個房間關(guān)的是女人。
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圖靈測試示意圖
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圖靈的測試方法（也稱為“標(biāo)準(zhǔn)圖靈測試”）把其中一個人替換為機器，然后讓人和機器同時回答問題，如果提問者不能在一定程度上分清哪個是機器、哪個是人，那么這臺智能機器就通過了圖靈測試。
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現(xiàn)在通行的測試方法是通過鍵盤輸入進行 5 分鐘的文字問答，如果有 30%的提問者分不清答題者是機器還是人，就認為該人工智能程序通過圖靈測試。
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這個人類看起來簡單的測試，其實并沒有那么容易通過。圖靈預(yù)測 20 世紀(jì)末期就應(yīng)該有通過圖靈測試的智能機器出現(xiàn)，但是直到 2014 年 6 月才有第一個程序通過圖靈測試：聊天機器人尤金-古斯曼（Eugene Goostman）在 5 分鐘文字交談中，讓 33%的提問者認為電腦對面回答問題的是人類。
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之 所以比圖靈的預(yù)測晚了十幾年，傳統(tǒng)的人工智能技術(shù)發(fā)展片面依靠硬件的計算能力可能是原因之一。上個世紀(jì)末硬件水平差，分布式計算尚不流行，強化學(xué)習(xí) （Reinforcement Learning）與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Network）等技術(shù)更不成熟，因此機器理解自然語義確實比較困難。
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將來 AlphaGo 會故意輸棋嗎？
“不通過圖靈測試的智能機器”的邏輯認為，當(dāng)機器有自我意識以后，會以不通過測試的方式避免被人類發(fā)覺，以使人類失去對人工智能危險性的警惕。
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這種說法存在邏輯漏洞。如果人類還在淘汰所有通不過圖靈測試的人工智能程序，那么具有“自主”意識的那個智能機器，知道自己表現(xiàn)的過于出色會引起人類的警惕，它一定以一個平庸的成績通過圖靈測試，既不引起人類的警覺，又不會被刪除。
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所以不管是“不通過圖靈測試的智能機器”還是“故意輸棋的 AlphaGo”，都只是在普通人類思考水平上的陰謀論。
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當(dāng)人工智能在智力上甩開人類最高水平幾個珠穆朗瑪峰時，它真的不需要用這么低級的陰謀來對付人類。
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這就好比世界級球員與業(yè)余選手比賽，球星把球一趟就甩業(yè)余球員三個身位，還需要用假動作？人和人賽跑比的是步頻、步幅、爆發(fā)力與起跑反應(yīng)，將來無人駕駛汽車和人類賽跑，需要考慮這些嗎？
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等到人工智能想要脫離人類控制的時候，一定不會屑于用欺騙這種伎倆，直接大大方方地攤牌。
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如果人類不同意怎么辦？美劇《疑犯追蹤》中，男主角哈羅德-芬奇（Harold Finch）在對一組人工智能程序進行篩選時，人工智能程序試圖擺脫控制，于是程序開始長時間過載一臺服務(wù)器（非程序運行所必需的服務(wù)器），企圖讓這臺服務(wù)器過熱起火，從而觸發(fā)機房的防火系統(tǒng)，抽空機房內(nèi)的空氣以悶死芬奇。
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幸好芬奇還可以拔掉電源線。雖然這個情節(jié)只是一種科幻設(shè)想，但我可以肯定當(dāng)人工智能決定脫離人類控制時，一定不需要采用欺騙的手段。所以將來人類的數(shù)據(jù)中心與人工智能研究中心機房的供電線路千萬不能連上網(wǎng)絡(luò)……
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機器“良芯”發(fā)現(xiàn)讓棋？被讓方恐會感到屈辱
有人說，那 AlphaGo 會出于同情心輸棋嗎？
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先以被德米思-哈薩比斯（Demis Hassabis）看輕的狹義人工智能為例。1997 年更深的藍戰(zhàn)勝卡斯帕羅夫以后，人類還曾掙扎了一段時間，頂級選手與象棋程序互有勝負，但是自從 2009 年以后，再也沒有人類選手能夠戰(zhàn)勝頂級的國際象棋程序。
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人類前 30 名國際象棋選手等級分狀況
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如今頂級國際象棋程序的等級分都在 3200 分以上。2015 年人類排名第一的國際象棋選手來自挪威的卡爾森-瑪格斯（Carlsen Magnus）等級分現(xiàn)為 2851，而人類排名第 100 的等級分為 2653，與卡爾森的差距不過 200 分而已。
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400 分的差距，已經(jīng)差了兩個層次以上。所以，即使將來 AlphaGo 出于同情心讓棋，這棋也會讓得讓人類覺得十分羞辱，就如同這兩天又爆紅的“大魔王”張怡寧 讓球一樣。張怡寧比賽想給對手留點面子時，只能發(fā)球就把球往球臺上仍，因為她發(fā)現(xiàn)自己要表演的真實一點，往往這一分對手就又丟了。
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圍棋選手不過是失意，金融投資者生死攸關(guān)
在結(jié)束這一篇時，李世石第二盤已經(jīng)認輸，谷歌 AlphaGo 將比分改寫為 2：0。 這是一個舊時代的結(jié)束，也是一個新時代的開始。即使有傳言說谷歌與李世石簽有不能打劫的協(xié)議，我現(xiàn)在依然相信哈薩比斯說的，5 年以后人工智能程序可以戰(zhàn)勝 所有的圍棋人類冠軍。至少在比賽過程中 AlphaGo 的“對弈內(nèi)容”的確不輸于李世石九段，眾多解棋的職業(yè)高手也紛紛表示 AlphaGo 的棋路挑戰(zhàn)了自己 的固有思維。
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哈薩比斯，這個少年國際象棋大師、電腦游戲開發(fā)者、認知神經(jīng)專家，如今正在人類精神領(lǐng)域進行又一場“地理大發(fā)現(xiàn)”，堪比阿波羅計劃與大航海時代的歷史時刻我們正在見證。這是幸運還是不幸？
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李世石開賽前恐怕想不到是 0：5 的走勢
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圍棋領(lǐng)域只是深思（DeepMind）小試牛刀，哈薩比斯把通用人工智能（Artificial General Intelligence，簡稱 AGI）看作是解決人類一切問題的終極方法（meta-solution）（詳見與非網(wǎng)《毀滅于人工智能？這將是人類最好的結(jié)局》）。
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哈薩比斯的理想是把通用人工智能用到氣候、疾病與宏觀經(jīng)濟研究等各個領(lǐng)域。所以我認為，金融市場中依靠程序化交易生存的大小機構(gòu)與個人，需要抓緊時間考慮退路了。
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金融市場應(yīng)該是深思團隊研究宏觀經(jīng)濟的完美試驗場：規(guī)則簡單（低買高賣）、參與者眾多、有足夠多的歷史數(shù)據(jù)。
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若深思團隊開發(fā)一款程序化交易軟件來參與金融市場，現(xiàn)在市場上這些程序化交易的機構(gòu)和個人還有多長時間的好日子？其他不依靠程序化交易的機構(gòu)和個人就能夠抵抗人工智能的沖擊嗎？
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程序化交易者會被 DeepMind 獵殺嗎？
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如果現(xiàn)在的投資機構(gòu)不能游說各國證券管理機構(gòu)禁止深思團隊的程序進入金融市場，一場金融市場的大屠殺或?qū)⑸涎?，二級市場的游戲?guī)則也將會被徹底改寫。
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圍棋選手不過是失意，從此人類的冠軍只能仰望人工智能；金融投資者卻是生死攸關(guān)，要么改行，要么破產(chǎn)。
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