芯耀
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圍棋人機世紀之戰(zhàn)，第一場李世石就中盤認負。這個結果恐怕在多數(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的是男人，哪個房間關的是女人。
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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“標準圖靈測試”）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。圖靈預測 20 世紀末期就應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 所以比圖靈的預測晚了十幾年，傳統(tǒng)的人工智能技術發(fā)展片面依靠硬件的計算能力可能是原因之一。上個世紀末硬件水平差，分布式計算尚不流行，強化學習 （Reinforcement Learning）與深度神經網(wǎng)絡（Deep Neural Network）等技術更不成熟，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，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器（非程序運行所必需的服務器），企圖讓這臺服務器過熱起火，從而觸發(fā)機房的防火系統(tǒng)，抽空機房內的空氣以悶死芬奇。
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幸好芬奇還可以拔掉電源線。雖然這個情節(jié)只是一種科幻設想，但我可以肯定當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……
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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
在結束這一篇時，李世石第二盤已經認輸，谷歌 AlphaGo 將比分改寫為 2：0。 這是一個舊時代的結束，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、認知神經專家，如今正在人類精神領域進行又一場“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、疾病與宏觀經濟研究等各個領域。所以我認為，金融市場中依靠程序化交易生存的大小機構與個人，需要抓緊時間考慮退路了。
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金融市場應該是深思團隊研究宏觀經濟的完美試驗場：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)在的投資機構不能游說各國證券管理機構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將上演，二級市場的游戲規(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，要么改行，要么破產。
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