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【MBAChina網(wǎng)訊】自AlphaGo兩次戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍李世石的消息傳出后，不少人開始恐慌， “機器人進步這么快，人類未來堪憂!”......人工智能真的會取代人類嗎?人工智能VS人類智能，到底誰更厲害?作為國內最早將神經(jīng)科學引入到管理科學領域的學者，浙江大學管理學院神經(jīng)管理學實驗室主任馬慶國教授最早提出了“神經(jīng)管理學NeuroManagement”的概念，并長期從事神經(jīng)管理學、行為決策與決策神經(jīng)科學等領域的研究。對于近日AlphaGo戰(zhàn)勝人類的事件，他表示，剩下的幾局AlphaGo可能還會贏，但這并不代表人工智能在未來能夠完全取代人類。

浙江大學管理學院神經(jīng)管理學實驗室主任馬慶國教授

不同類型的人工智能，“威力”不同

馬慶國教授表示，人工智能主要分為A、B兩種不同類型，其中，A類是真正意義上的智能。人工智能本身沒有創(chuàng)造性，需要人事先設定好所有“規(guī)則”。當遇到問題時，它并不能像人類一樣根據(jù)周圍環(huán)境想辦法。比如，人在過河的時候發(fā)現(xiàn)沒有橋，會想出很多方法來解決過河的問題，例如，找木頭搭建簡易橋。但計算機沒有這樣的能力，除非人事先給它設定“在需要過沒有橋的河時，應找木頭搭建簡易橋”。但是，如果周圍沒有可以搭建簡易橋的木頭呢?人可以想其他辦法，計算機就不行了。

當然，也可以給計算機設定一些有具體執(zhí)行方案支撐的“抽象一點的規(guī)則”，但計算機就只能在支撐“這些抽象一點的規(guī)則”具體方案中，找“最優(yōu)”對策。沒有創(chuàng)新造性，是A類人工智能“死結”，也是它和人類智能最大的差別。在創(chuàng)造性這一點上，A類人工智能永遠跟不上人類智能。

而對于另一種類型的人工智能，馬慶國教授把它稱作B類人工智能。他說，B類人工智能是指解決問題的方案，是可以窮舉計算的，例如，圍棋博弈就是這種情況。你我在比賽中出什么招，理論上是可以窮舉計算的(把雙方出招過程算完)。如果計算機可以快到“你的招一出來，計算機把后面可能的變化都算完了”，它直接就能找出最優(yōu)方案，所以從這個層面來說，人是絕對打不過機器的。

“機器的計算速度非?？?，哪怕3-5億億次的計算，天河2號計算機只要一秒鐘就可以算完了，而人本身根本無法做到?！?/span>

盡管計算機可以計算得如此之快，但還是不夠解決人們不陌生的大規(guī)模的計算問題。例如，“貨郎擔問題”：有n個城市，已知城市間的距離，要找出一條最短的路線走遍所有城市(一個城市只能到過一次)，如何找出這條最優(yōu)路線?5個城市，人可以用手工慢慢算，15個城市，人的手工就不行了(15的階乘次)，25個城市，一般的計算機就不行了。

因此，馬慶國教授認為，除了要看計算機的速度，還要靠算法。窮舉是最笨的辦法。在我們運籌學里的優(yōu)化中有很多算法是盡量避免窮舉計算的。分支定界法(branch and bound)雖然與窮舉法沒有本質區(qū)別，但畢竟會節(jié)省很多計算次數(shù)。也就是說，人類在創(chuàng)造各種技術提升計算機速度外，也要憑自己的智力構想出更多的算法，包括給計算機設定的有可執(zhí)行計算支撐的“抽象規(guī)則”。

“這就是B類人工智能，隨著計算速度的增長，它一定可以戰(zhàn)勝人，因為人沒有那樣的力量快速做這樣的運算?！?/span>

AlphaGo愈戰(zhàn)愈勇，但始終做不到創(chuàng)造性

馬慶國教授分析稱，AlphaGo的算法是深度學習(Deep Learning)算法+蒙特卡羅(Monte Carlo)方法，它并不完全靠計算機的速度快，因為在技術進步的每個時間點上，計算速度是有極限的，就算是在最快的速度下，也不可能窮盡隨n增大的所有可能。所以還必須要有算法。也就是說，AlphaGo的成功是計算機的速度+算法，而這個算法是深度學習加上蒙特卡羅，理解為某一種隨機的算法加深度學習算法，二者的結合求優(yōu)化。

“AlphaGo不是窮舉算法，因為要節(jié)省計算次數(shù)，用窮舉算法來不及算，所以它不能保證100%贏?！瘪R慶國教授說，只有窮舉算法，或者類似準窮舉算法，才能夠一步步精確的把最優(yōu)算法找出來，那樣才是機器準贏。如果漏掉了一些東西沒算，那就也有可能輸，但是這是小概率事件，非常少，因為它這個算法中還有一個功能叫學習。

“假設這次輸了，它會把輸和贏作對比，把這個算法進行自我改進，它的這種學習能力是一個逐漸增強的過程，比賽越多越會贏。而且無論是對方輸，還是自己輸，他都會總結經(jīng)驗，因此會越來越厲害，但始終做不到創(chuàng)造性?！?/span>

人工智能不可能消滅人類

隨著人工智能的迅猛發(fā)展，不少人開始擔憂，人類未來可能會被人工智能取代。而且早在2014年，著名物理學家史蒂芬·霍金也表示，運用人工智能技術制造能夠獨立思考的機器威脅人類的生存。他對此非常擔憂，認為：“人工智能的全面發(fā)展可能導致人類的滅絕?！?/span>

而馬慶國教授卻表示，他根本不擔憂，并表示，沒有這種可能性。

他說，再發(fā)達的人工智能也解決不了創(chuàng)造性的問題，它只能做到“你告訴他干什么，他就干什么”?！爱斎唬藗兛梢詮倪壿嬌险f，創(chuàng)造性也是有規(guī)則的，我設計了這個規(guī)則，這個機器人不是有創(chuàng)造性嗎?但事實上，這不是本意上的創(chuàng)造性，還是按照你設計的規(guī)則運行、尋優(yōu)，在你的規(guī)則范圍內創(chuàng)造，而在這個規(guī)則之外，它仍然不能創(chuàng)造。”

馬慶國教授認為，真正的智能(人類智能)是根本說不清楚的，有些人想出新辦法，也有些人想不出新辦法。但想辦法是計算機做不到的，所以他不認為人工智能可以這么快的消滅人或者消滅人類智能。

人工智能和人類智能最大區(qū)別在于工作方式

對于人工智能與人類智能的區(qū)別，馬慶國教授表示，人腦真實的智能(人類智能)和計算機(人工智能)最大的區(qū)別在于大腦工作方式。

他說，盡管計算機也叫電腦，但它和人腦的工作方式完全是兩回事。無論是存儲，還是計算，大腦都是靠神經(jīng)元、樹突、軸突以及突觸等相互銜接的結構和多種神經(jīng)介質，來實現(xiàn)工作的：從神經(jīng)元前面來的信號，到這個神經(jīng)元后面出去，上百個甚至更多的連接方式。而不同的連接方式，就可能在工作中形成了不同的意識?！爱斎?，關于意識的產生，這也只是我的推測?！?/span>

此外，馬慶國教授還表示，人類大腦雖然有一個記憶工作區(qū)，但根本沒有計算機所謂的硬盤器，它的記憶方式跟工作中的腦信號、神經(jīng)介質等很多東西連在一起，非常復雜。

目前人類大腦的記憶與工作方式等方面的研究并不完善，所以世界各國不斷的實施腦科學實驗計劃，最新的就是2014年奧巴馬政府對此做出的巨量投資，他的投資有以下四個目標：

第一個目標是治療腦的一些疾病，比方說老年癡呆等;

第二個目標是弄清楚所有的神經(jīng)網(wǎng)路工作圖。這個目標有點離譜，因為這個比基因測試可能還要復雜的多。而且人和人之間還有差異，和基因那種穩(wěn)定性相比，相差很大;

第三個目標是工作方式，計算機要仿腦怎么仿?我們國家十三五規(guī)劃里把這個叫做類腦，我們過去提出來的叫做仿腦計算;

第四個目的是弄清楚意識是如何產生的。這很奇怪，大腦本身是個物質的東西，通過運動竟然產生了意識。而意識在哲學上就是精神世界了。這點至今還未揭秘。

最后，對于AlphaGo戰(zhàn)勝人類的事件，馬慶國教授表示，從腦科學和計算科學的角度，AlphaGo只不過是我們科學進步的一個臺階，而且是一個小的臺階，它依賴于計算能力，也就是速度;也依賴于計算方法，但是僅僅靠新方法計算來解決階乘級的問題，是非常難的，最終還是依靠速度。因此，人工智能計算更好的出路是仿腦計算，還有很長的路要走。

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