人工智慧見證了人類所有的自虐

要說自然界中最喜歡給自己找「不痛快」的物種，那非人類莫屬！否則，幹嘛要製造出分分鐘就能碾壓自己的人工智慧。從1956年第一次「人機大戰」開始，過去62年中，人類與人工智慧的對戰，簡直是屢戰屢敗，慘不忍睹。

這讓人不僅擔心，人工智慧究竟會成為無所不能的「神器」，幫我們承擔各種臟活累活，還是會像《機械公敵》中的機器人那樣，成為人類的敵人？當然，這一切都是未知數。不過，我們卻可以回溯歷史，從中找到屬於自己的答案。

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第一次戰勝人類的國際象棋程序

/ The first round /

1956年可以稱為人工智慧元年，這年夏季，麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農等一批年輕科學家，在美國達特茅斯大學召開了主題為《2個月，10個人的人工智慧研究》的會議，探討如何用機器模擬智能，他們提出「學習或者智能的任何其他特性的每一個方面都應能被精確地加以描述，使得機器可以對其進行模擬。」從此，一個劃時代的名詞「人工智慧」誕生了，這大概是人類發明原子彈等一系列「作死」的行為後，最大膽的嘗試了。

而在科學家們大開腦洞的同年，美國洛斯阿拉莫斯科學實驗室的研究人員已經開始著手準備人類與計算機的第一次正面對決了。他們編寫出一個能夠在「MANIAC—號」巨型計算機上運行的國際象棋程序MANIAC，這個程序對棋盤、棋子、規則都進行了簡化，並且邀請了一位象棋生手來之對決，結果相信許多人都已經熟知，MANIAC利用窮舉法創造了歷史上首次計算機戰勝人類的記錄。

（我只能找到這種清晰度的圖，請諒解。）這台叫「MANIAC」的巨型機被交付使用，它內裝有數千個電子管和開關，每秒能執行10,000條指令。科學家並不馬上用它來設計核彈，而是編寫一個下棋的程序。

這次人工智慧的勝利，讓科學家們大為振奮，許多研究室投入象棋程序的研究。1967年, 麻省理工大學研究人開發的Mac Hack VI程序，在麻省國際象棋錦標賽上將當時象棋高手殺的片甲不留；1979年,國際象棋軟體4.9達到專家級水平；

到上世紀80年代，隨著反向傳播——一種與最優化方法（如梯度下降法）結合使用的，用於訓練神經網路的常見方法——的流行，機器學習的速度變得更快。1983年，Ken Thompso開發的國際象棋硬體BELLE，已經達到了大師水平。

世界跳棋冠軍

/ The second round /

如果，人類還可以用與MANIAC對決的是一名生手來討回一點尊嚴。那麼，跳棋程序「奇努克」（Chinook）可以撇撇嘴，輕蔑的說，你太天真啦。

奇努克由加拿大艾伯塔大學計算機科學系主任喬納森·謝弗及其電腦天才團隊所開發。謝弗是一名跳棋臭手，不過，他卻通過研究計算機處理和存儲數據的強大能力，找到了在跳棋遊戲中應用人工智慧定律的最佳方式，最終創造了奇努克。

1992年，奇努克曾向跳棋世界冠軍馬里恩·汀斯雷發起挑戰，這次人類保衛了陣地。但2年之後，奇努克終於在6局平手後，戰勝了馬里恩·汀斯雷，從此成為跳棋世界冠軍。從1954年到1994年，40年中，馬里恩·汀斯雷只輸過9次，當然，這次奇努克能贏，是因為廷斯利患胰腺癌退賽。

但在1997年「退役」之後，謝弗決定將奇努克變得無懈可擊，他開始計算所有的跳棋走法，使得計算機系統運轉能力增強了100萬倍。到2007年，奇努克已完全破解西洋跳棋遊戲，也就是5萬億億種走法（5 * 10^20）。如今，就是最頂尖的跳棋選手也只能和它打成平手，是跳棋界當之無愧的「獨孤不敗」。

國際象棋冠軍

/ The third round /

如果你覺得跳棋是小孩子玩的遊戲，人類輸給了計算機不算丟人。那麼，1997年，當世界排名第一的國際象棋大師加里-卡斯帕羅夫輸給IBM深藍超級計算機後，你一定會為之淚奔。

因為這才是真正意義上的「人機首戰」。

1997年5月11日，加里·卡斯帕羅夫與與「深藍」進行對決時，以4：2贏得比賽。因此，當他時隔一年，面對升級版的深藍時，依然不相信計算機能贏過人類，畢竟象棋是人類戰爭的縮影，其中機巧百變，陰謀陽謀，這些計算機怎麼能知道。然而，在經過6局苦戰後，這位22歲就贏得國際象棋冠軍，會說15國語言，且是數學家和計算機科學家的天才，還是不得不認輸。

以下這個事實可以證明卡斯帕羅夫當時的心理陰影面積：面對美國《時代》雜誌的採訪，卡斯帕羅夫坦言，「深藍」是一個「怪物」，「一位高智慧的選手」，這次失敗讓他在在痛苦中煎熬了一個多星期。

其實，卡斯帕羅夫輸給深藍一點都不冤枉，畢竟，這台重1270公斤的超級計算機，擁有32個大腦（微處理器），每秒鐘可以計算2億步，且熟知一百多年來頂級棋手的兩百多萬局對局，每走一步棋，深藍便可以估計到後面的12步棋，而人類頂級象棋手最多只能預估10步棋。那麼，卡斯帕羅夫能夠在第一局贏得比賽，且在之後打成3居和棋，已經給人類掙了很大的面子。

拼字比賽世界冠軍

/ The fourth round /

你可以說棋類遊戲都可以預先輸入棋局，計算機本身就在作弊。可，在益智遊戲上，人類的智商同樣被碾壓。

2006年，多倫多舉行的拼字公開賽上,拼字比賽世界冠軍大衛-鮑伊斯在經歷18輪比賽，擊敗約100名人類對手後，結果以465：482的比分敗給了一款名叫「Quackle」的程序。Quackle是一款開源軟體,由包括麻省理工學院學生編寫,使用類似qadi(穆斯林法官)、anuria(尿道)和alif( -種脊柱融合術)這樣的語言。

鮑伊斯本身就是一名電腦程序員，他曾在1995年獲得拼字比賽世界冠軍，在在五局三勝制的比賽中，鮑伊斯在前兩局擊敗Quackle，但在最後三局，Quackle成功扭轉敗局,戰勝鮑伊斯。

雖然輸給機器，但比起卡斯帕羅夫，鮑伊斯顯然要樂觀多了，他告訴媒體：」做人還是要比作電腦好得多。」這算是人類的精神勝利法嗎？

最強大腦

/ The fifth round /

2011年2月16日，深藍的同門師弟，IBM超級計算機沃森，登上了美國老牌智力問答節目《危險邊緣》的挑戰席，沃森是一個集高級自然語言處理、訊息檢索、知識表示、自動推理、機器學習等開放式問答技術的應用，最牛的是它能夠使用自然語言來回答問題。

而且，沃森的大腦里裝滿了包括辭海和《世界百科全書》等百萬份資料，又能在3秒鐘之內檢索數億頁內容。最終，這場毫無懸念的比賽，以沃森3倍於競爭對手的分數優勢，力壓該節目有史以來最強大的兩位選手，奪得100萬美元大獎。

猜拳永遠不會輸

/ The sixth round /

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更可怕的是，猜拳遊戲這種具有不可預測性與隨機性的拼手氣遊戲，機器人也能夠完勝人類。2013年，一台猜拳永遠不會輸的機器人出現了，這台機器人名Janken，由東京大學石川大奧實驗室設計。它擁有超高反應速度的視覺系統，能在短短1毫秒（千分之一秒）內識別你的手勢和出手套路，然後做出相應的判斷，迅速出拳，輕鬆讓對手撲街。

如果你以為這台讓人胃疼的機器人的目的就是為了猜拳，那你太小看它的發明者了。Janken的出現，讓人類可以短短幾毫秒內與機器完成交互，大大的提升了人機協作效率，因此可以阻止某些事故的發生。

圍棋聖手

/ The seventh round /

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早在1993年，弗諾·文奇便提出了 「技術奇異點」理論，並聲稱計算器將在 50 年內超越人類智能。讓人類始料不及的是，在文奇提出這個理論僅僅23年後，人工智慧便向世界最複雜的棋類遊戲——圍棋開刀。圍棋起源於中國，有4000多年歷史，由於其變化無窮無盡，被稱為「人類智慧最後的堡壘」。

2016年3月，google DeepMind開發的Alpha Go，對戰韓國圍棋世界冠軍李世石。相比於深藍，Alpha Go擁有數百萬人類圍棋專家的棋譜，通過兩個不同神經網路「大腦」——落子選擇器和棋局評估器——合作來改進下棋，應用到諸如神經網路、深度學習、蒙特卡洛樹搜索法等新技術。這場對決從3月9日起，到3月15日結束，最終Alpha Go以4：1的絕對比分，戰勝李世石。

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與AlphaGo對決時，揉自己小心臟的地表最強聖手柯潔

在2017年1月4日，AlphaGo的升級版本master 以60：0的成績碾壓世界頂尖級圍棋選手。隨後，DeepMind推出真正2.0版本的AlphaGoZero，相比於舊版，AlphaGoZero更是讓人類大跌眼鏡，它徹底擯棄了人類棋譜，只靠深度學習來挑戰人類圍棋，只用3天自我訓練，就以100:0完勝戰勝李世石的舊版AlphaGo；經過40天的自我訓練，它又打敗了AlphaGo Master，如今穩居世界圍棋界霸主寶座。

面對AlphaGoZero，難道真如《自然》雜誌的那條令人絕望的評價，「人類最後的智力驕傲崩塌了」嗎？

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看完了這些「屈辱」的失敗，你覺得人類究竟是在為自己製造福音，還是終結者呢？無論如何，作為人工智慧的上帝——人類，至少可以驕傲的說，我們創造了比自己更強大的「物種」。

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