一場必輸的比賽，我們還圍觀什麼？

昨天，圍棋峰會在中國烏鎮舉行。如果這個性冷淡的遊戲無法激起你的任何七情六慾，那人類棋手和人工智慧AlphaGo之間的再度博弈一定使你熱血沸騰了一把，起碼是促進末端循環地刷了刷微博頭條。

出於對AlphaGo背後X歌公司的忌諱，有背景的媒體是不會做任何報道的。我們只能從各種「小野媒」渠道，得知AlphaGo贏得了第一局比試，人類代表——中國棋手柯潔以四分之一子惜敗，而這其中三又四分之一子是因為柯潔執黑子貼的。

我們同時還被附贈了信息量和三觀：比如AlphaGo平均出子時間只有30秒；比如它能下棋是依靠深度神經網路加上強化學習，它能贏是依靠蒙特卡羅搜索暴力採樣；它能像人一樣去選點和判斷，但對局勢的掌控更強，其基於概率的勝率估算也比人的判斷更精準……但無論如何，都是人類的勝利！

這些無一不在加固一個賽前就既定的結局：AlphaGo是一定會贏的。

事實上，賽前棋神棋聖們就做出了判斷，柯潔的勝率無論誰說都不到10%。而博彩公司也給AlphaGo獲勝開出了1:1.05的賠率，對比柯潔獲勝是1:8。

自從去年年初李世石對戰AlphaGo並以1:4戰敗之後，人們對於人機大戰的態度變得悲觀。一年之內，AlphaGo從V18迭代到了V60，期間還曾化名Master，在線對弈包括柯潔在內的所有選手，60場而無一敗。

接下去至27日，AlphaGo還將與柯潔進行兩番對決，另外還有團對戰。但是「能不能贏」似乎已經是個不容討論的命題了。

1994年，跳棋程序Chinook Checkers戰勝了數學家Marion Tinsley，後者在40年職業生涯中只有9場失敗。那可能是人工智慧有史以來第一次擊敗頂尖人類，距離世界上第一款跳棋程序問世長達45年。

爾後我們見證了人工智慧的迅速發展。1997年，IBM的「深藍」第一次打敗了國際象棋大師加里·卡斯帕羅夫；僅相隔9年，2006年則是人類最後一次打敗國際象棋。從此國際象棋界再無人能勝過人工智慧。

而如今的圍棋即將以更短的時間迎來相同的命運。一盤國際象棋的變化總數至少在10^120這個數量級，相比之下，一盤19路圍棋的變化總數不少於10^600。

以更高的速度，向著更複雜、更繁重的運算任務發起挑戰，是人工智慧的使命。勝利標誌著人工智慧的發展進入一個新的量級階段，它的演算法和模式經此驗證，會被推廣到各種應用領域。

但是不得不說，在它前進的背影中留下了人類的困局。如果世界上有一台可消費的機器強大到能夠戰勝我，更糟糕的是能完美地取代我，比我更出色，我完蛋了么？

相信現在沒有人比柯潔更理解這樣的心裡陰影。

李世石比賽的時候，柯潔說，「就算阿法狗戰勝了李世石，但它贏不了我。」僅一年，就在一番戰的前夜，他卻說，「我相信未來是屬於人工智慧的。」

從功利主義的角度，人工智慧的出現讓很多行為看上去像是瞎折騰。如果你追求的是「勝利」的結果，你的努力會是徒勞的。但是以「勝利」本身作為追求就是一件很低端的事業。

還是以本次受到直接衝擊的圍棋為例。有棋壇的業內人士總結，過去幾十年來，圍棋布局套路泛濫，職業比賽5個以內的流行套路就能將布局完全攬括，使得很多人略過圍棋講求的布局。而AlphaGo的出現，卻給棋壇帶來了思想風暴：在剝離了精力與計算這些可被取代的「智力」之後，「布局」才是拉開大師與匠人差距的真正所在。

GIF/152K

人工智慧的介入，或許會像一把奧卡姆剃刀，也讓人更清醒地認識到「勝利」只是人類思考過程中的一個帶來榮譽和獎金的附加值，而你會更佳認清自己為什麼要做一件事的意義。

這也是為什麼，即便在2006年以後定局之後，也並沒有阻止大把的大爺繼續在公園擺陣玩象棋。就像柯潔在那條看上去稚氣未脫的微博中所說的，「它始終都是冷冰冰的機器，與人類相比，我感覺不到它對圍棋的熱情和熱愛。」而這些，才是人類做一些事的意義。

巧的是，上周在烏鎮，我在本次峰會合作用車吉利博越的交付儀式上，見到了柯潔。

這個來自浙江麗水的年輕人，今年8月才滿20歲。除了95後身上罕見的棉麻西裝，你很難從他稚氣的表情或者運動鞋上，看出這是當今世界圍棋第一人。他就像你我弱冠時候的模樣，一言不合就單手插兜耍酷，但沒走20米卻緊張地左腳踩散了右腳的鞋帶，兩次。

現場，柯潔把博越的智能系統命名為「小棋」，並讓它做了複雜的數學運算。老實說，即便是一台能做高數的汽車，從現實的使用場景來說，意義都不大。但是此時吉利的智能系統，和下圍棋的AlphaGo一樣，標誌著車載智能的自然語義識別與集成能力進入一個應用的新階段。未來在車上的應用將會更加發達。

1950年，圖靈是這麼定義人工智慧的：如果一台機器能夠與人類展開對話(通過電傳設備)而不能被辨別出其機器身份，那麼稱這台機器具有智能。

而現在，我們在自主汽車上已經能感受到這種初步的智能，並且還會有更高級的自動駕駛出現。以往很多人對自動駕駛的態度是拒絕的，認為這會剝奪我們對駕駛的熱愛。但是在AlphaGo之後，我們或許能換個角度去思考，這些新的技術，能否也像在圍棋領域那樣，讓我們對駕駛回歸更本真的熱愛。

文 | Karakush

圖 | 網路

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！