2008年09月27日，「红面棋王」周俊勋（左），接受法国MOGO魔围棋电脑程式挑战。（本报系资料照片）
1月27日发行的《自然》杂志有篇文章讲人工智慧，说美国谷歌开发出了新技术与三届欧洲围棋冠军樊麾（Fan Hui）闭门对弈，结果以5局完胜。围棋过去被视为人工智慧无法超越人类能力的藩篱，此让专家对电脑的飞快进步感到惊讶不已，甚至感觉这结果比预期早了很多。现在已安排另一场赛事，3月在首尔挑战韩国围棋高手李世石。他是目前获得世界第一头衔最多的棋手。他的棋风以凶狠见称，曾在劣势下扭转全局反攻致胜。此棋局精彩可期。
自1990年代以来，人工智慧在多个智力游戏，包括西洋棋、跳棋、扑克和益智问答Jeopardy都先后战胜人类，唯独具有2500年歷史的围棋，之前迟迟未能攻克。今次创造歷史的人工智慧公司，名字同1997年打败西洋棋的深蓝（DeepBlue）有点类似，叫深智（DeepMind）。开发的电脑程式叫做AlphaGo。能模仿人类大脑的神经迴路，採用了计算机可自主学习的「深度学习」（Deep Learning）方法。
西洋棋每走一步大约衍生20个可能性，但围棋却至少衍生出200个可能的局面，因此需要极大的运算能力。同时，其他智力游戏只需要掌握游戏的逻辑，例如西洋棋只需「杀死」国王即可取胜，但围棋是一个数目圈地的游戏，策略千变万化。
传统的人工智慧是将所有可能的走法以蒙地卡罗树状图滴水不漏地全部考虑进来，再凭藉大量储备的棋局，透过胜负概率来判断下一步着点以做为计算方向。AlphaGo不同于传统的是，除了要决定如何下棋，还要自我学习，会在观察盘面上所有围棋子部署的同时，像人类一样，根据数据和经验决定下一步怎么走，具有自主探索新的围棋策略功能。据说AlphaGo事前输入协助开发的职业棋手的3000万种下法让其学习，达到能够以57%的概率预测与对阵人的行动。专业术语上来说，其做法是使用了蒙地卡罗树状搜寻与两个深度神经网路相结合方法，其中一个是以value networks来评估大量的选点，而以policy networks来选择落子。在这种结合下，电脑可像人类的大脑一样自发学习进行能力训练，以提高实力。
据悉AlphaGo与其他围棋智能程式对弈的胜率已经达到99.8%。团队主导的科学家哈萨比斯（Demis Hassabi）说，「游戏是人工智慧开发和测试的极佳舞台，但终极目标是将这项技术用于解决现实社会各种问题」。深度学习可凭藉自身力量发现大量数据所存在的特点，对于人类不论看到了什么或者听到了什么，无意识下直觉反射的讯号或是有意识刻意注意学习的讯息都能分辨处理。
准此，未来人工智慧可以拥有不思弗得的立即反应，也可以拥有只有专业技能人士才具备的功夫判读，应用领域将会更进一步拓宽。语音辨识、自动翻译在个人的手机上都已经有所应用。不久之后就可以有永不疲劳且自动驾驶的汽车，也可以根据影像分析技术，让各项检查图像达到与专业医生同样水平的诊断判读。未来很快机器人就可以发展出心思细密的小秘，或是掌握客户心情的接待小司。
无独有偶，最近在瑞士达沃斯举行的世界经济论坛（WEF）有篇分析报告，指出劳动市场颠覆性的状况已经出现，包括机器人和人工智慧崛起，将导致全球15个主要国家在接下来5年，增加200万个新工作，但减少710万个职缺，净减510万个工作机会。报告说，每个行业都会受到衝击，儘管受影响程度不同。特定技术人才的市场需求将继续增长，包括资料分析师和专业销售代表等。损失的职缺估计有2/3会落在办公和行政部门。但由于远程医疗崛起，影响最大的可能是医疗保健行业，其次是能源和金融服务领域。
面对这样的变革，我们必须思考人工智慧的快速发展究竟带来「生存受益」或是相反的「生存危机」？支持前者的人认为人工智慧能帮助人类繁荣，将带给人类真正的乌托邦。但后者如电动车特斯拉公司的老板马斯克（Elon Musk）曾形容人工智慧是「召唤恶魔」。英国发明家辛克莱（Clive Sinclair）也曾在接受BBC访问时说：「一旦你开始制造抵抗人类和超越人类的智能机器，人类就很难生存，这是无可避免的。」他认为人工智慧将毁灭人类。
因此除非人类永远有更高的智慧主导人工智慧，去做我们要它去做的事，否则将带来毁灭。这个辩论或许还没迫在眉睫，但失业问题会让这个辩论加温。
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