分享一下我自己在李世石和柯洁两次公开对阵阿尔法狗的个人感受。
李世石公开对战阿尔法狗之前,我相信,没有一个围棋圈里的人有想到结果会是这样的一边倒。包括我在内,绝大多数人应该是没把这个当回事,少数人在看了他们科研团队那个小眼镜儿屡次信心满满的公开言论后表示有点担忧,会觉得有挑战,但是总觉得AI在围棋上不可能会有如此大的突破。
人工智能攻破国际象棋大概是1997年的事。当时就说什么人类智力游戏的皇冠已经被人工智能摘走了。那时大中华文化圈这些下围棋的人肯定是一笑了之,笑这些西方人还是too young too naive。后来就一直听说各种团队开始对围棋下手了,然后就是十几年的沉寂。我对相关专业没有了解,说实在的我也没有太大的兴趣和精力深入研究,但凭常识我知道十几年的时间在这个年代对于信息科学技术来说可以说是非常漫长了。我们开始陆陆续续看到各种小游戏,一台手机运转的各种棋类AI,五子棋、象棋、国际象棋,不用像当年战胜卡斯帕罗夫那样摆开一大片的机器,就一张指甲大小的芯片,足够了,可以初级、中级、高级、专家级、无法战胜的棋神级。你几时看到有围棋游戏了?根本就没有的。再后来有了那种世界AI锦标赛,每次去的AI都是菜鸡互殴那样的,人类围棋高手就在一边看个热闹,最高水平也就大概是我的水平。直到阿尔法狗诞生的那一年,据说谷歌的这个团队就在暗中观察,还找了旅欧中国棋手樊麾加盟,不断内测升级。那年的世界AI冠军和中国一线棋手连笑(虽然没拿过世冠,但普遍认为具备世冠实力)下了表演赛,好像是让了四个,连笑轻松取胜。这个水平,在中国基本上就是没冲过职业的业余5段水平(冲过职业的业5和没冲过职业的业5水平上中间还有一道鸿沟,就算是我的水平)。
这时,阿尔法狗来了。
谁会当回事呢。
第一盘,我在外面忘记是在干什么,学校棋社好像有组织大家一起看直播。我当时已经毕业了,虽然还偶尔代表学校参赛,总觉得经常回去捣乱不是很好,而且我也没怎么把这当回事。微信群里陆续更新着棋谱,李世石开局就是几个怪招,不是人类职业棋手水平会下的正常布局,一看就是还停留在AI是靠输入大量人类顶尖棋手对局棋谱进行分析学习的认知上,然后想要靠出奇去攻击阿尔法狗的盲区。结果,不奏效,陷入苦战。当时我觉得李世石是自乱阵脚,自己枪法乱了,稳住就好。果然,苦战之后好像局面回到了僵持,很多当时在直播的专业棋手也觉得李世石几度占据了优势。我觉得能扭转局势就说明AI还是开局局面简单的时候能撑住,后面复杂了就不行了。该干嘛干嘛。再拿起手机,李世石已经认输了。明明看着还行的棋,中盘转收官几个回合就垮了。我一个并不指着围棋吃饭的半个“业内人士”,那种震惊,那种三观尽毁,真是一种非常神奇的体验。
第二盘,脆败。
第三盘,脆败。当时好像是韩国棋手是金志锡吧,说阿尔法狗能让他两个。因为李世石明显是完全撑不过百手。棋的内容可以用羞辱来形容。
第四盘,著名的人类最后的一胜,载入史册的“神之一挖”。我调侃过高晓松老师作为一个我个人判断恐怕还没入门水平的围棋爱好者在节目里滔滔不绝炫耀他是如何能早就看出李世石这盘能赢的。然而实际上棋是已经垮到没得下了。绝境中的搅局一手,直接命中AI的局部计算盲区,导致阿尔法狗直接崩溃陷入自杀状态。人类才知道AI的强大原来不是计算力。那种彻骨的、从脑门往里垂直挖下去然后直接灌入冷气的感觉让人觉得恐惧。围棋之所以深奥,是因为原本无法穷尽其中的变化。中国象棋、国际象棋固然千变万化,但有效手段的计算范围毕竟能看到边界,甚至可以“熟能生巧”,但围棋的三百六十一个交叉点和几乎没有规则限制的落子选点使得变化超过了宇宙可以囊括的范围。于是东方人把围棋除了当做比拼计算力的游戏,还当做艺术、当做一种超越了竞技运动的修行,这里面有气、有道、有感觉,有那些说不清道不明的价值判断。这些虚的东西才是围棋手们认为AI无法攻克围棋的关键所在。实际的计算反正无法穷尽,电脑能算的再多再快还是不够,而虚无的判断是人类独有的能力电脑怎么能理解呢?然而事实证明,AI远超人类棋手的,不是局部直线计算的能力,这一部分能力甚至被李世石,一个巅峰已过的前辈传奇所击溃。AI真正强大的,恰恰是看不见摸不着的所谓“大局观”,所谓“价值判断”。如果可以说脏话,此处应该加进去,这实在是太XX的恐怖了。
第五盘,脆败。
赛后,阿尔法狗团队公布了和樊麾测试赛互有胜负的棋谱(樊麾已经远离围棋世界的中心多年,欧洲围棋冠军和法国围棋队教练的头衔实在和围棋世界一线棋手没有可比性),也公布了和李世石五盘对局的后台数据。几个月的时间里,阿尔法狗的进化让人目瞪口呆,从那一刻起,其实后面的故事已经是注定了的,没有人再去怀疑。甚至连李世石的第一局,以为局面稍有波澜,以为李世石带有“遛狗”的心态,其实在AI看来李开局就不行了,为求稳才让局面看起来是僵持住了,后面收割比赛也是尽在掌控,只因在AI的世界观里半目取胜和收获一场大胜没有区别,不必冒险。这个在人类看来近乎玩弄和羞辱的思路,人类棋手在后来的较量中反复砸啧了一次又一次。当然,柯洁在最终落泪的一战中,更是把这种滋味品尝到了极致。
回到柯洁和阿尔法狗的对决。那是一次明知不可为而为之的宣战,那是一次堂吉诃德式的冲锋,凝结着人类古老的东方智慧和西方骑士精神的单挑,一场结局早就注定失败的单挑。
这是我真的佩服柯洁的地方。因为他还真的想赢。
后来,以王思聪为首的很多人都曾经嘲笑柯洁,因为李世石输棋后,人类棋手纷纷表示震惊和认输,更有不少人干脆说阿尔法狗可以让先甚至让两子,而柯洁跑到微博上说了一句,阿尔法狗赢得了李世石,赢不了我。多么可笑,是吧,自不量力,你看看你最后输成个什么样子,怎么不吹了呢?
其实柯洁说了这话之后还是有退路的。彼时李世石和阿尔法狗的五番棋较量还没结束,谷歌团队把所有研发数据藏的严严实实,樊麾屡次露面除了稍有透露之前阿尔法狗就赢了他以外也是对其运转方式闭口不提。坦白讲,李世石当时的实力已过巅峰,和柯洁已经有了差距,那场对战谷歌也有很多做的“不太地道”的地方。用一种简单朴素的视角看过去就会觉得奇怪,人类像是扒光了站在阿尔法狗面前,而这只狗子呢,人类对他一无所知,明显的信息不对等。就像樊麾,第一次遇见测试版的狗子,先稀里糊涂输了五局,稳住阵脚后还是能发现狗子的弱点,互有胜负。我相信,李世石对战的那个版本的阿尔法狗,给柯洁一定的研究时间,代替李世石上阵,不是没有胜机。但是等说完这话,那么长时间过去了,人脑一天,狗脑已是数年,这不是借口,是事实,柯洁完全可以顺着这条路退出来。
但是他没有。
他明知这条狗已经比赢李世石的狗不知道进化了多少了。
换谁谁还会上啊,自己打自己的脸。
柯洁应战了。
你们那些嘲笑他的人有没有稍稍感到有点敬畏到不敢说话,在人类历史的进程中,有几次这样的场面,这几乎触已经碰到了最终极的哲思,已经是在探索有关于人类一些最本质的命题,这是人类和人造物之间的灵魂对话,就像是宗教话语中人类对造物之神的反叛。
这不是中二病发作。仔细想想。真的。
第三局,我是和柯洁一起哭的。我这个水平,说实在的,离能基本看懂棋盘上都在发生什么还有非常遥远的差距。但是有几次能看到这样的场景的,一个人呕心沥血去迎接一场失利。布局、中盘接触战,已经进化到超出人力想象的阿尔法狗始终没有压倒胜负的天平,局面就这样坚持着,坚持着。棋手们在屏息注视,看不懂棋盘上在干嘛却盯着后台数据的谷歌研究人员露出不可思议的感慨的神情,他们不懂棋却最直观地看到了柯洁最顽强的抗争,那组胜率的数据就那么坚持着,坚持着。然后柯洁开始揪头发,那是他的标志性动作,被人攻击有失棋士仪态的动作。然后柯洁开始捂脸。然后柯洁离席。他和那组胜率数据在同一时刻崩溃。他带着泪水坐回来。他知道他已经输了,只因为对面是狗,不是人。他开始继续最顽强的收束。他开始逐渐知道最后的结果就是一点一点地缩小差距,直到那不可逾越的半目。他知道他将再一次被这只狗子玩弄和羞辱并败于其掌控之下。
我想,每个人都知道的,柯洁自己也知道的,那一战,除非有什么神迹发生,绝无胜机。
柯洁知道的,最后的人狗公开对决结果将是,樊麾,一个已经不具备职业棋手水平的职业棋手(绝无贬义,我与樊老师有几面之缘,也曾经热情指教过我一些东西,我很尊敬他),赢过;李世石,一个过气的世界冠军,赢过;他,一个当世第一人,全败。
然后当他最终说出这辈子自己都下不过AI的时候,我是没法评价的,我觉得任何人都没法评价。他经历的那些,我们没有经历过。我无法触及,我只能为他鼓掌。
如果某一个领域的规则明确、可以标准化,那么在这个行业中,人工智能的效率就很有可能超过人类。
你看围棋就是一个典型的代表。它的规则非常透明和标准化,所以AlphaGo 背后的原理就是通过深度神经网络 Policy Network(策略网络)和 Value Network(值网络),合作挑选出那些比较有前途的棋步,抛弃明显的差棋,从而将计算量控制在计算机可以完成的范围里。
通过这种方式 ,计算机拥有无与伦比的记忆能力和运算速度,柯洁最后被“辗压”也就很正常了。但像AlphaGo 这样的项目,它在算法的演进、更新,都是针对封闭环境产生的效果,这样的能力其实目前是很难被用于大规模的复制和使用的 。
所以,就像当初蒸汽机的发明解放了人类的肌肉力量一样,人工智能就是对人类大脑的解放,并不能实现替代。主要原因在于,现在人工智能还是以计算和数据处理能力为主,并没有拥有真正的类脑功能(目前人的神经网络反馈机制以及神经元之间的信息交互机制都尚未被破译,现有的人工智能并不是模拟大脑工作机制的系统)。
所以更多时候,人只能是将人工智能作为一种提高效率的技术手段,以便让人类有更多精力投入到更需要创意的“非标准环节”中。
打个比方,比如现在的物流、金融领域,可能人工智能应用发展最快的领域,按上面的分析,主要有两个原因:
第一,物流业、金融业的很多环节都是标准化的,这让它天然地具有了使用新工具以提高效率的潜力。比如在华尔街的产业链上,量化交易是最标准化的环节之一,也是人工智能应用最广泛的领域。量化交易是一种基于数学公式的定量交易方式,某些特定条件得到满足,交易就会按照设定好的条件自动发生。一个量化公式的优劣,往往通过评判历史业绩来比较。它能够快速地分析所有的数据,从中尝试不同的公式,再回看历史业绩,选择更好的公式。
第二,物流和金融业都属于极度追求结果的行业,决定了这两个行业有极大的意愿去提高自身的运营效率。
机器语言是用二进制代码表示的计算机能够直接识别的指令集合,它反映了计算机“思维”的原理,也反映了人工智能的原理。虽然0和1两个数字能构成世间万物的一切逻辑,却不能创造灵感、拥有直觉、获得情感。因为世界上还存在太多不可计算的问题,而应对这些问题是人类的长项。
日本国立情报学研究所的研究人员,原本雄心勃勃宣称要让其研发的人工智能 Torobo-Kun考上东京大学。但在今年 1 月宣布放弃日本高考。原因是,这个人工智能在数学上获得了高分,但是在每个科目的阅读理解的测试中却显得非常糟糕。所以,柯洁面对人工智能的“平常心”挺好的,未来人工智能与人共同合作,共同存在,而不是属于竞争的模式。毕竟,人工智能可以帮助我们解决非常大的挑战,比如说治愈癌症和应对气候变化这些重大的、涉及人类的生存问题。
第一个原因是现代会计采用的是复式记账法。复式记账法的原理决定账务必须是左右平衡的,差1分钱必定是记错账了,而且,账务的金额差1分钱,错账还未必就是1分钱,可能有更多更大的错误隐藏在其中。
第二个原因是古代手工记账,人工出错是必然的,但是1分钱的错误很可能会涉及大量的翻阅账本,甚至大量翻阅原始凭证,一一核对发票收据……如果是面临申报截止期,哪怕是经验丰富的老会计也不免出一身冷汗。
更直接一点,如果账务相差1分钱,你报税报不了。
非会计的人可能会说,相差1分钱嘛,调一下算了。问题是,复式记账法规定了,你要调一个项目1分钱,必定会涉及另外一个项目也调1分钱,结果依然不平衡。要平衡,唯一的方法就是找到那个错误。
如果强行改动一个数字,到时候面临审计……审计人员也懂这个道理的,相差1分钱,真实的错误还未必就是1分钱,审计人员必定会想办法搞清楚其中的错误,无形之中增加了大家很多的工作量——通常来说,审计人员就会跟财务负责人说,把这个错误找到……然后财务负责人一看,哈,有人做错账了强行改数字,你说该不该扣工资扣奖金吧(正常的财务负责人绝不会愚蠢到账务不平强改数字报税的)。要我说,强行改数字的财务人员,直接辞退也不为过——还是因为1分钱的错误背后,未必就是1分钱的差错。
就算没有审计,万一强改的数字后面被发现有错了,再去翻很久以前的账,那更是要让人吐血发疯!!!!!不会有财务负责人会允许1分钱的错误的。
当年在一家建筑施工企业工作过一段时间,做过一段时间的手工帐,真实体会过相差1分钱到处翻账本,一项一项手工合计,红线把账本划得难看得要死。特别是在结账日期之前,那真是急得满头大汗……那家企业很奇怪的,成本账有一个很老的电脑软件在做,而其他账是用手工的。
大概是企业规模变大了,手工账实在不行了,不得不上电脑软件,但当时公司里都是中老年会计,没人懂电脑软件,最后是我这个刚毕业不久的新会计把新系统弄上去的。
现在都是电脑软件了,根本不存在这样的问题。
现在电脑软件面临的常见问题,大概就是excel里有没有用round取2位数了。
手工会计要花大量时间在合计和纠错上。一套财务软件,几台破电脑,在小企业,起码可以抵一两个会计的活儿,在大中型企业,一套软件顶几十个会计的活儿都没问题。
如果没有财务电脑软件,企业规模都会受到限制。