本月15日落幕的人机大战，谷歌子公司深度思维（DeepMind）研发阿尔法围棋（AlphaGo）最终以四比一击败韩国职业九段高手李世石，这个结果无论在围棋界或科学界都令人吃惊。这是否预示着人工智能新世界就在不远的将来？人类有可能被人工智能取代吗？听听本地学者和围棋高手怎么说。
陈宇昕／报道 张进培／制图
著名的图灵测试（Turing Test）是这样运作的：在不见到彼此的情况下，通过行为，如打字对话，若机器能让人感受到“人”的存在，便说明机器有了智能。
有职业棋手评价AlphaGo（阿尔法围棋）的下法与人相似，这算不算通过了图灵测试？
是的，对学界而言，机器已经通过了“有限”的图灵测试（restricted Turing Test）。
1997年5月IBM开发的深蓝（Deep Blue），击败西洋棋棋王卡斯巴罗夫（Garry Kimovich Kasparov），轰动一时。人们开始关注人工智能的发展，在期待的同时，也表露忧患。19年后，谷歌子公司深度思维（DeepMind）研发阿尔法围棋，一举击败韩国职业九段高手李世石，让人看到人工智能的发展。这是否预示着人工智能新世界就在不远的将来？
为了展现机器的智能，科学家近二三十年来选择纸板游戏为挑战对象，西洋棋是一个坎，围棋是更大的挑战。围棋之难在于棋盘开阔，可能性更多更复杂，可说是不能穷尽预估的一种智力游戏。台湾应氏集团1990年代开出奖金100万美元，吸引科学家创造能够打败职业棋手的电脑系统，但一直没有突破。
围棋界预想不到的结果
两个星期前，围棋界仍信誓旦旦，认为李世石很幸运，谷歌要白白给他100万美元奖金了，毕竟以往职业选手对战围棋系统如Zen、MoGo等时，都会让棋几步，若要平起平坐，人工智能恐怕还需一段时间。
阿尔法围棋之前虽然打败欧洲冠军职业二段樊麾，但圈内依然认为职业二段与职业九段实力相距甚远，不足为虑。但3月9日阿尔法围棋老练的布局，让李世石吃尽苦头。
接二连三，阿尔法围棋在五战三胜的比赛中，早早取得胜利，李世石虽然在第四战扳回一城，但15日最后一场苦战到底功亏一篑，微差落败。阿尔法围棋最终以四比一击败李世石，让全世界见识到电脑的厉害。
这个结果无论围棋界或科学界，都相当吃惊。
物理学家霍金不久前关于人工智能将取代人类的警告言犹在耳，这是危言耸听，或实有可能？
1 人工智能就快征服人类了吗？
新加坡国立大学计算机学院副院长（本科系课程）李伟上教授与南洋理工大学计算机工程学院助理教授安波都认为，目前人工智能技术还未成熟，暂时无须担心人类被取代的问题，更重要的是思考如何制定学术道德规范。
无可否认，阿尔法围棋的成功是标志性的，许多人都没想到这一天这么快到来。
阿尔法围棋结合机器学习、树的遍历（tree search，也称为树的搜索）、蒙特卡罗方法、人工精神网络等技术，形成一种综合思考的模式。这些技术出现已久，但结合起来非常复杂。安波说，这证明了谷歌的眼光，投资在深度思维这家小公司上，选对了人才。加之媒体铺天盖地的报道，谷歌才是最大赢家。
安波认为，包括本地在内，许多地方只求尽快见效，对基础研究的投资很少，相对而言，谷歌的投资就是很好的启示。
李伟上认为，一般人无须担忧，人工智能的大问题现阶段就交由哲学家、科学家与小说家处理。他以俄国科幻小说家阿西莫夫提出的“机器人三定律”作为参考，认为应该为人工智能发展提出合理的操守准则。
比较迫切的问题是，人工智能现已慢慢取代人力。李伟上说，美国已出现类似问题，不过对新加坡这样人力资源短缺的城市，人工智能的发展非常重要。
安波也承认这样的趋势，但反过来想，某些工作被取代了，也有新的工作被创造出来，问题是如何培训转移技能。
2 阿尔法围棋的胜利因素是什么？
深度思维公司使用了1920个中央处理器（CPUs）与280个圆形处理器（GPUs）帮助阿尔法围棋击败李世石，这需要很大的硬体设备投资。
安波说，只有谷歌这样的大公司才有财力和资源。
阿尔法围棋能够和自己对弈，增加经验，安波形容这就像武侠小说里的“左右互搏”。
阿尔法围棋已经自我对弈超过3000万场，每次对弈都是数据的累积，不过安波认为自我对弈也有局限，所以挑战樊麾与李世石，能帮助机器改进。这次人机大对决，阿尔法围棋名利双收，还可能让自己变得更强。
3 科学家接下来要挑战什么？麻将？得州扑克？
李伟上与安波都指出，西洋象棋与围棋都是较稳定的游戏，规则清晰，棋步明确，相对容易设计人工智能；若面对麻将或得州扑克，因为有许多不确定因素，更难计算分析。
去年5月，卡内基梅隆大学设计的人工智能系统挑战了四位得州扑克高手，大战14天，最后由人类获得胜利。安波指出，也许科学家下一个突破就在挑战较多不确定数据的游戏，毕竟人类世界也充满不确定因素。
这也是为什么两位本地科学家都认为人工智能取代人类的日子还相当遥远的原因。阿尔法围棋只懂得下围棋，其他的就不行了。人类智慧比起围棋，更复杂、更难捉摸。
4人工智能对我们有什么影响？
未来学家、谷歌现任工程总监库茨魏尔（Raymond Kurzweil）从摩尔定律延伸出“加速回报定律”，指出电脑计算能力每18个月便会翻倍，使科技变化在未来成疾速上升的曲线，未来的发展、淘汰与变化也越剧烈。
李伟上说，阿尔法围棋的胜利，以及现在汽车智能驾驶取得的进展，速度之快都是他没想到的。
他在国大研究的自动驾驶科技，也使用类似阿尔法围棋的树的遍历与蒙特卡罗方法。人工智能通过预估车身周围每个人的动作，判断接下来的行动，确保安全。团队也在校园内测试，成功通过人群往来的地点。
谷歌近年发展自动驾驶汽车颇有进展，在美国推动制定自动驾驶汽车的相关法令。今年2月，谷歌的自动驾驶汽车在加利福尼亚与巴士相撞，所幸无人伤亡。
谷歌自动驾驶汽车也收过罚单，安波说，机器不是人，还有许多技术待改善。
安波认为，类似科技可以在国土安全上扮演重要角色，譬如如何以有限的警力评估须要监视的潜在恐怖分子，如何制定巡逻路线等。最近安波与马来西亚当地动物保护组织Rimba Research等机构合作，通过人工智能系统，制定最有效的森林巡逻路线，保护野生老虎免受盗猎者侵害。
5 我们身边有哪些人工智能？
语音辨识、面部识别系统、Skype语音翻译系统、谷歌翻译、苹果的SIRI个人助理、汽车自动停泊系统、飞机自动导航等等，都是我们日常生活中常用的人工智能工具。
对人口老化的城市来说，具备人工智能的机器人将改善生活素质。科学家希望机器人能够辅助独居老人或病人，监督病情，若对象跌倒了还能启动应急措施，甚至和患者对话安抚心情。
6 大数据时代有什么意义？
现在是大数据时代，大数据分析已在管理、经济、科学等领域中广泛运用。由于数据量之大，科学家还在寻找更有效的方式来处理海量的资讯，各地学府也在积极栽培相关人才。
围棋的复杂，棋步的难以穷尽，信息量非常大，因此科学家竭尽所能挑战它。阿尔法围棋成功挑战李世石的意义在于，人工智能已经掌握相当优化了的大数据分析技术。深度思维创办人哈撒比斯（Demis Hassabis）就说，他更希望把人工智能研究运用在科学用途上，而不是那些杞人忧天的人工智慧取代人类智慧的问题。
也有人提出更切近的问题：科技巨头垄断技术，并吞有潜力的小公司，科技资本高度集中化，会不会进一步激化社会经济与阶级问题？这都是政策制定者、科学家与社会学家必须思考的问题。
【小知识】
·什么是段位？
围棋段位分业余与职业两种，业余目前最高八段，职业最高九段。一般通过比赛提升段位。
·围棋有多复杂？
围棋棋盘由19条横线与19条纵线组成，每一步棋约有250多种布局选择，根据专家计算，其合法位置数约为2.08×10的170次方，简单来说就是天文数字。
作为比较，西洋象棋的棋局变化数约为10的50次方。
·李世石大战阿尔法围棋采用的是中国规则，那围棋比赛还有其他规则吗？
围棋界目前主要有中国规则、日韩规则与应氏规则三种围棋比赛规则。主要不同之处在于计算“占地”，也就是决胜负的单位的差异。中国规则采用数子法，日韩规则采用比目法，应氏规则采用数点法。
·什么是机器学习（machine learning）？
计算机从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测。
·什么是树的遍历（tree search）？
按某种规则，如优先广度，或优先深度，不重复地访问树（数据结构，tree data structure）的所有节点。
·什么是蒙特卡罗方法（Monte Carlo method）？
以概率统计理论指导的数值计算方法，使用随机数／伪随机数解决计算问题。因发明者之一乌拉姆，他的叔父常到蒙特卡罗赌场输钱而有了“蒙特卡罗方法”之名。
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