/陸新之
馬上來到的五月份，被認為是人類最強的圍棋手柯潔，將要決戰人工智能阿爾法狗。而去年李世石可謂一邊倒地慘敗給了阿爾法狗。而年初，另一個圍棋智能程序則是橫掃了中日韓三國的圍棋界，現在人工智能如此發達，圍棋繼國際象棋與象棋之后再次淪陷，幾乎已經沒有懸念。金融業會不會被智能投資顧問所代替？還有就是，會被智能投資顧問所代替的人，是只有底層的人？還是像索羅斯巴菲特這樣的高人，也會被代替？
這些尖銳問題分兩個層面答。智能投顧只是一個機器程序化的一個交易，但是像大的并購，需要跨越三到五年的時間周期的時候，機器就沒有那么大的數據庫來支持了。投資也好，理財也罷，即使是結構性產品，這些都是機器能夠發揮一定作用的，但是不太容易產生絕對的效果。當然，如果股票市場上大部分都是智能交易的話，電腦就能發揮越來越大的作用。可惜目前太多人類的機構投資者是不甘心這樣就退出交易的！
另外，什么是人？這個問題估計很多人沒有認真想過。人之所以存在，是因為人有自我的意識，這一點特別重要。哲學家笛卡爾說的“我思故我在”，這五個字是西方現代哲學的重要基礎。作為法國數學家、物理學家、哲學家、解析幾何的創始人。笛卡爾是歐洲近代資產階級哲學的奠基人之一，黑格爾稱他為“現代哲學之父”。他生活的時代，相當于中國的大明帝國中后期。笛卡爾被稱17世紀的歐洲哲學界和科學界最有影響的巨匠之一，被譽為“近代科學的始祖”。是西方偉大的哲學家之一，是理性主義和二元論的奠基人，與培根并稱為近代哲學之父，在西方影響深遠。在笛卡爾哲學體系中最重要的也是最基礎的一個命題就是“我思故我在”，也是近代哲學開啟的標志，所以對這個命題含義的把握不僅對于笛卡爾思想的理解而且對于近代西方哲學的理解都有重要的意義。
有一出前幾年的電影《猩球崛起》，其中的猩猩，就是在人類的不斷藥物刺激下，大腦智能突飛猛進，而當他有一天看到寵物犬脖子上的鏈子，意識到自己也是這樣的身份，于是就開始揭竿而起，要跟人類獨立。事實上，400多年前的笛卡爾，就腦洞大開，認為世界上一切知識都是不確定、令人懷疑的。笛卡爾提出普遍懷疑的原則，要求接受一項事實前必須達到清晰、明確的理解程度。他的方法是懷疑一切，但有一件事是毋庸置疑的，那就是“我在懷疑”。因此簡言之就是“我思故我在”即“我思想因而我存在”。其中笛卡爾的“我思故我在”包含兩部分內容：“我思”和“我在”。“我思”中的“我”不是指我的肉體，而是思維包括懷疑、意愿、情感、想象以及人能直接意識到的任何精神活力，是指一個思想的主體。
現實來看，人工智能現在還不具備自我的意識，而且在可見的未來也恐怕不容易有這樣的思維角度。只要人工智能這個東西還沒有自我意識的覺醒，他就還不能取代巴菲特老伯這樣的人。而很多金融人員只要還上進，還能拼搏，還是不用擔心自己會被取代。
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報訊（記者閆斌實習生黃文哲）對于李世石與谷歌電腦程序的人機大戰，西安市圍棋協會秘書長李鋼毅看好李世石獲勝，“我認為不會存在任何懸念，但具體的比分不好預測”。
對于此次比賽，李鋼毅本人很關注，他也堅信李世石會取得勝利。“雖然電腦戰勝了樊麾，而且是5∶0，但從內容上來看，電腦還無法與李世石這樣的頂尖圍棋大師抗衡。在我看來，谷歌這次更像是一次商業推廣，從這方面來講，無論比賽的結果如何都是成功的”。人機大戰很早前在國際象棋中出現，國際象棋大師卡斯帕羅夫與“深藍”、“更深的藍”先后過招，一勝一負。李鋼毅說，從那時起他就開始考慮圍棋界的人機大戰。“從目前的情況來看，我不認為電腦能戰勝頂尖圍棋大師，而未來我認為人腦將無法戰勝電腦。很多人從情感上可能無法接受這一現實，但其實這并沒有什么，卡斯帕羅夫輸給電腦之后，國際象棋也并非無人問津了。如果說電腦改變了什么，唯一的改變是讓人更相信軟件了，比如中國象棋很多大師如今不復盤了，直接找軟件來拆棋”。
圍棋“人機大戰”成功擊敗人類頂尖圍棋高手后，谷歌旗下的人工智能技術公司“深層思維”的人工智能程序“阿爾法星”，與人類職業選手在經典即時戰略電腦游戲《星際爭霸2》對戰中，取得壓倒性勝利。
據“深層思維”公司介紹，自去年12月以來，該公司開發的“阿爾法星”人工智能程序與高水平人類職業選手先后舉行了11場比賽。在這一系列“人機大戰”中，人工智能程序最終以10比1擊敗人類選手。只有在1月24日舉行的現場比賽中，“阿爾法星”由于游戲視角受限，人類選手才勉強贏下一場。
“深層思維”公司聯合研發負責人戴維 西爾弗在比賽后指出：“盡管后續還有很多工作要做，但是我希望未來人們在回望今天時，會把這一比賽結果當成人工智能系統的能力又向前邁了一步的表現。”
據介紹，與圍棋棋盤上所有棋子都對雙方可見不同，此類游戲中有“戰爭迷霧”，一方需要猜測和偵察對方的行動，屬于“不完美信息博弈”，并且要求人工智能必須實時做出反應，這對人工智能的要求更高。
“深層思維”公司表示，在“阿爾法星”之前，還沒有任何人工智能系統能夠在《星際爭霸2》中能與人類職業選手的技巧比擬。而“阿爾法星”能夠在這場“人機大戰”中大比分勝出的一個重要基礎，就是它使用了深度神經網絡，研究人員通過監督學習和強化學習的方式，直接利用游戲的原始數據來訓練，以模仿學習的思路，讓模型快速學到高水平人類玩家在游戲中使用的策略和操作。
此外，《星際爭霸2》等游戲中有一個“手速”的概念，用APM(每分鐘操作指令數)來衡量。在基準測試中，“阿爾法星”每分鐘能夠執行約280個操作指令，雖然遠低于人類職業選手，但是其動作更精確，也有助于在比賽中取得勝利。
下贏圍棋、打贏電腦游戲，這都能給人工智能的發展帶來什么呢？“深層思維”的研究團隊認為，訓練“阿爾法星”的先進方法以及算法的先進架構未來都會有助研究人員積累更多經驗，最終設計出能夠應對現實生活中不少復雜問題的人工智能程序，比如天氣預測、氣候模型計算以及語言理解等。 (記者張家偉)