從AlphaGo的勝利看人工智能的發(fā)展歷程與應(yīng)用前景

王超

摘 要：備受矚目的“人機(jī)大戰(zhàn)”以AlphaGo取得勝利落下帷幕，這對(duì)人工智能又是一個(gè)里程碑式的事件。本文從AlphaGo的勝利入手，探索人工智能從起源到繁榮的發(fā)展歷程，解析當(dāng)下人工智能的研究熱點(diǎn)。同時(shí)，從不同的生活場(chǎng)景出發(fā)，分析人工智能的未來(lái)前景。總之，本文闡述了人工智能的發(fā)展歷程并分析其應(yīng)用前景，這對(duì)更好地認(rèn)識(shí)人工智能的現(xiàn)在和未來(lái)具有重要意義。

關(guān)鍵詞：人機(jī)大戰(zhàn)；人工智能；發(fā)展前景

中圖分類(lèi)號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

0.引言

2016年3月15日，備受矚目的“人機(jī)大戰(zhàn)”終于落下帷幕，最終Google公司開(kāi)發(fā)的“AlphaGo”以4∶1戰(zhàn)勝了韓國(guó)九段棋手李世乭。毫無(wú)疑問(wèn)，這是人工智能歷史上一個(gè)具有里程碑式的大事件。大家一致認(rèn)為，人工智能已經(jīng)上升到了一個(gè)新的高度。

這次勝利與1997年IBM公司的“深藍(lán)”戰(zhàn)勝?lài)?guó)際象棋世界冠軍卡斯帕羅不同。主要表現(xiàn)在兩個(gè)方面：

（1）AlphaGo的勝利并非僅僅依賴(lài)強(qiáng)悍的計(jì)算能力和龐大的棋譜數(shù)據(jù)庫(kù)取勝，而是AlphaGo已經(jīng)擁有了深度學(xué)習(xí)的能力，能夠?qū)W習(xí)已經(jīng)對(duì)弈過(guò)的棋盤(pán)，并在練習(xí)和實(shí)戰(zhàn)中不斷學(xué)習(xí)和積累經(jīng)驗(yàn)。

（2）圍棋比國(guó)際象棋更加復(fù)雜，圍棋棋盤(pán)有361個(gè)點(diǎn)，其分支因子無(wú)窮無(wú)盡，19×19格圍棋的合法棋局?jǐn)?shù)的所有可能性是冪為171的指數(shù)，這樣的計(jì)算量相當(dāng)巨大。英國(guó)圍棋聯(lián)盟裁判托比表示：“圍棋是世界上最為復(fù)雜的智力游戲，它簡(jiǎn)單的規(guī)則加深了棋局的復(fù)雜性”。因此，進(jìn)入圍棋領(lǐng)域一直被認(rèn)為是目前人工智能的最大挑戰(zhàn)。

簡(jiǎn)而言之，AlphaGo取得勝利的一個(gè)很重要的方面就是它擁有強(qiáng)大的“學(xué)習(xí)”能力。深度學(xué)習(xí)是源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，得益于大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。本文就從人工智能的發(fā)展歷程與現(xiàn)狀入手，在此基礎(chǔ)上分析了人工智能的未來(lái)發(fā)展前景。

1.人工智能的發(fā)展歷程

AlphaGo的勝利表明，人工智能發(fā)展到今天，已經(jīng)取得了很多卓越的成果。但是，其發(fā)展不是一帆風(fēng)順的，人工智能是一個(gè)不斷進(jìn)步，并且至今仍在取得不斷突破的學(xué)科?；仡櫲斯ぶ悄艿陌l(fā)展歷程，可大致分為孕育、形成、暗淡、知識(shí)應(yīng)用和集成發(fā)展五大時(shí)期。

孕育期：1956年以前，數(shù)學(xué)、邏輯、計(jì)算機(jī)等理論和技術(shù)方面的研究為人工智能的出現(xiàn)奠定了基礎(chǔ)。德國(guó)數(shù)學(xué)家和哲學(xué)家萊布尼茨把形式邏輯符號(hào)化，奠定了數(shù)理邏輯的基礎(chǔ)。英國(guó)數(shù)學(xué)家圖靈在1936年創(chuàng)立了自動(dòng)機(jī)理論（亦稱(chēng)圖靈機(jī)），1950年在其著作《計(jì)算機(jī)與智能》中首次提出“機(jī)器也能思維”，被譽(yù)為“人工智能之父”。總之，這些人為人工智能的孕育和產(chǎn)生做出了巨大的貢獻(xiàn)。

形成期：1956年夏季，在美國(guó)達(dá)特茅斯大學(xué)舉辦了長(zhǎng)達(dá)2個(gè)多月的研討會(huì)，熱烈地討論用機(jī)器模擬人類(lèi)智能的問(wèn)題。該次會(huì)議首次使用了“人工智能”這一術(shù)語(yǔ)。這是人類(lèi)歷史上第一次人工智能研討會(huì)，標(biāo)志著人工智能學(xué)科的誕生。其后的十幾年是人工智能的黃金時(shí)期。在接下來(lái)的幾年中，在眾多科學(xué)家的努力下，人工智能取得了矚目的突破，也在當(dāng)時(shí)形成了廣泛的樂(lè)觀思潮。

暗淡期：20世紀(jì)70年代初，即使最杰出的AI程序也只能解決問(wèn)題中最簡(jiǎn)單的部分，發(fā)展遇到瓶頸也就是說(shuō)所有的AI程序都只是“玩具”，無(wú)法解決更為復(fù)雜的問(wèn)題。隨著AI遭遇批評(píng)，對(duì)AI提供資助的機(jī)構(gòu)也逐漸停止了部分AI的資助。資金上的困難使得AI的研究方向縮窄，缺少了以往的自由探索。

知識(shí)應(yīng)用期：在80年代，“專(zhuān)家系統(tǒng)”（Expect System）成為了人工智能中一個(gè)非常主流的分支?！皩?zhuān)家系統(tǒng)”是一種程序，為計(jì)算機(jī)提供特定領(lǐng)域的專(zhuān)門(mén)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，計(jì)算機(jī)就能夠依據(jù)一組從專(zhuān)門(mén)知識(shí)中推演出的邏輯規(guī)則在某一特定領(lǐng)域回答或解決問(wèn)題。不同領(lǐng)域的專(zhuān)家系統(tǒng)基本都是由知識(shí)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、推理機(jī)、解釋機(jī)制、知識(shí)獲取等部分組成。

集成發(fā)展期：得益于互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展、計(jì)算機(jī)性能的突飛猛進(jìn)、分布式系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用以及人工智能多分支的協(xié)同發(fā)展，人工智能在這一階段飛速發(fā)展。尤其是隨著深度學(xué)習(xí)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的不斷深入，人工智能在近幾十年中取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，取得了令人矚目的成就。

人工智能發(fā)展到今天，出現(xiàn)了很多令人矚目的研究成果。AlphaGo的勝利就是基于這些研究成果的一個(gè)里程碑。當(dāng)前人工智能的研究熱點(diǎn)主要集中在自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域。

2.人工智能發(fā)展現(xiàn)狀與前景

人工智能當(dāng)前有很多重要的研究領(lǐng)域和分支。目前，越來(lái)越多的AI項(xiàng)目依賴(lài)于分布式系統(tǒng)，而當(dāng)前研究的普遍熱點(diǎn)則集中于自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域。

自然語(yǔ)言處理：自然語(yǔ)言處理（Natural Language Processing，簡(jiǎn)稱(chēng)NLP），是語(yǔ)言學(xué)與人工智能的交叉學(xué)科，其主要功能就是實(shí)現(xiàn)讓機(jī)器明白人類(lèi)的語(yǔ)言，這需要將人類(lèi)的自然語(yǔ)言轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)能夠處理的機(jī)器語(yǔ)言。

自然語(yǔ)言處理主要包括詞法分析、句法分析和語(yǔ)義分析三大部分。詞法分析的核心就是分詞處理，即單詞的邊界處理。句法分析就是對(duì)自然語(yǔ)言中句子的結(jié)構(gòu)、語(yǔ)法進(jìn)行分析如辨別疑問(wèn)句和感嘆句等。而語(yǔ)義分析則注重情感分析和整個(gè)段落的上下文分析，辨別一些字詞在不同的上下文中特定的語(yǔ)義和情感態(tài)度。

當(dāng)前自然語(yǔ)言的處理主要有兩大方向。一種是基于句法-語(yǔ)義規(guī)則的理性主義理論，該理論認(rèn)為需要為計(jì)算機(jī)制定一系列的規(guī)則，計(jì)算機(jī)在規(guī)則下進(jìn)行推理與判斷。因此其技術(shù)路線是一系列的人為的語(yǔ)料建設(shè)與規(guī)則制定。第二種是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的經(jīng)驗(yàn)主義理論，這種理論在最近受到普遍推崇。該理論讓計(jì)算機(jī)自己通過(guò)學(xué)習(xí)并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷的方式不停地從數(shù)據(jù)中“學(xué)習(xí)”語(yǔ)言，試圖刻畫(huà)真實(shí)世界的語(yǔ)言現(xiàn)象，從數(shù)據(jù)中統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言的規(guī)律。

機(jī)器學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）是近20年來(lái)興起的人工智能一大重要領(lǐng)域。其主要是指通過(guò)讓計(jì)算機(jī)在數(shù)據(jù)中自動(dòng)分析獲得規(guī)律，從而獲取“自我學(xué)習(xí)”的能力，并利用規(guī)律對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷和預(yù)測(cè)的方法。

機(jī)器學(xué)習(xí)大致可以分為有監(jiān)督的學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督的學(xué)習(xí)。有監(jiān)督的學(xué)習(xí)是從給定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中練出一個(gè)函數(shù)和目標(biāo)，當(dāng)有新的數(shù)據(jù)到來(lái)時(shí)，可以由訓(xùn)練得到函數(shù)預(yù)測(cè)目標(biāo)。有監(jiān)督的學(xué)習(xí)要求訓(xùn)練集同時(shí)有輸入和輸出，也就是所謂的特征和目標(biāo)。而依據(jù)預(yù)測(cè)的結(jié)果是離散的還是連續(xù)的，將有監(jiān)督的學(xué)習(xí)分為兩大問(wèn)題，即統(tǒng)計(jì)分類(lèi)問(wèn)題和回歸分析問(wèn)題。統(tǒng)計(jì)分類(lèi)的預(yù)測(cè)結(jié)果是離散的，如腫瘤是良性還是惡性等；而回歸分析問(wèn)題目標(biāo)是連續(xù)的，如天氣、股價(jià)等的預(yù)測(cè)。

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的訓(xùn)練集則沒(méi)有人為標(biāo)注的結(jié)果，這就需要計(jì)算機(jī)去發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的聯(lián)系并用來(lái)分類(lèi)等。一種常見(jiàn)的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)是聚類(lèi)分析（Cluster Analysis），它是將相似的對(duì)象通過(guò)靜態(tài)分類(lèi)的方法分成不同的組別或者是特定的子集，讓同一個(gè)子集中的數(shù)據(jù)對(duì)象都有一些相似的屬性，比較常用的聚類(lèi)方法是簡(jiǎn)潔并快速的“K-均值”聚類(lèi)算法。它基于K個(gè)中心并對(duì)距離這些中心最近的數(shù)據(jù)對(duì)象進(jìn)行分類(lèi)。

機(jī)器學(xué)習(xí)還包括如半監(jiān)督學(xué)習(xí)和增強(qiáng)學(xué)習(xí)等類(lèi)別?？偠灾?，機(jī)器學(xué)習(xí)是研究如何使用機(jī)器來(lái)模擬人類(lèi)學(xué)習(xí)活動(dòng)的一門(mén)學(xué)科，而其應(yīng)用隨著人工智能研究領(lǐng)域的深入也變得越來(lái)越廣泛，如模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、推薦算法等領(lǐng)域越來(lái)越廣泛地應(yīng)用到了機(jī)器學(xué)習(xí)中。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：在腦神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域，人們認(rèn)為人類(lèi)的意識(shí)及智能行為，都是通過(guò)巨大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳遞的，每個(gè)神經(jīng)細(xì)胞通過(guò)突出與其他神經(jīng)細(xì)胞連接，當(dāng)通過(guò)突觸的信號(hào)強(qiáng)度超過(guò)某個(gè)閾值時(shí)，神經(jīng)細(xì)胞便會(huì)進(jìn)入激活狀態(tài)，向所連接的神經(jīng)細(xì)胞一層層傳遞信號(hào)。于1943年提出的基于生物神經(jīng)元的M-P模型的主要思想就是將神經(jīng)元抽象為一個(gè)多輸入單輸出的信息處理單元，并通過(guò)傳遞函數(shù)f對(duì)輸入x1，x2…，xn進(jìn)行處理并模擬神經(jīng)細(xì)胞的激活模式。主要的傳遞函數(shù)有階躍型、線性型和S型。

在此基礎(chǔ)上，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的研究又有諸多進(jìn)展。日本的福島教授于1983年基于視覺(jué)認(rèn)知模型提出了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算模型。通過(guò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練獲取到卷積運(yùn)算中所使用的卷積系數(shù)，并通過(guò)不同層次與自由度的變化，可以得到較為優(yōu)化的計(jì)算結(jié)果。而AlphaGo也正是采用了這種深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DCNN）模型，提高了AlphaGo的視覺(jué)分類(lèi)能力，也就是所謂的“棋感”，增強(qiáng)了其對(duì)全盤(pán)決策和把握的能力。

3.人工智能的發(fā)展前景

總體來(lái)看，人工智能的應(yīng)用經(jīng)歷了博弈、感知、決策和反饋這幾個(gè)里程碑。在以上4個(gè)領(lǐng)域中，既是縱向發(fā)展的過(guò)程，也是橫向不斷改進(jìn)的過(guò)程。

人工智能在博弈階段，主要是實(shí)現(xiàn)邏輯推理等功能，隨著計(jì)算機(jī)處理能力的進(jìn)步以及深度學(xué)習(xí)等算法的改進(jìn)，機(jī)器擁有了越來(lái)越強(qiáng)的邏輯與對(duì)弈能力。在感知領(lǐng)域，隨著自然語(yǔ)言處理的進(jìn)步，機(jī)器已經(jīng)基本能對(duì)人類(lèi)的語(yǔ)音與語(yǔ)言進(jìn)行感知，并且能夠已經(jīng)對(duì)現(xiàn)實(shí)世界進(jìn)行視覺(jué)上的感知?；诖髷?shù)據(jù)的處理和機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展，機(jī)器已經(jīng)能夠?qū)χ車(chē)沫h(huán)境進(jìn)行認(rèn)知，例如微軟的Kinect就能夠準(zhǔn)確的對(duì)人的肢體動(dòng)作進(jìn)行判斷。該領(lǐng)域的主要實(shí)現(xiàn)還包括蘋(píng)果的Siri，谷歌大腦以及無(wú)人駕駛汽車(chē)中的各種傳感器等。在以上兩個(gè)階段的基礎(chǔ)上，機(jī)器擁有了一定的決策和反饋的能力。無(wú)人駕駛汽車(chē)的蓬勃發(fā)展就是這兩個(gè)里程碑很好的例證。Google的無(wú)人駕駛汽車(chē)通過(guò)各種傳感器對(duì)周?chē)沫h(huán)境進(jìn)行感知并處理人類(lèi)的語(yǔ)言等指令，利用所收集的信息進(jìn)行最后的決策，比如操作方向盤(pán)、剎車(chē)等。

人工智能已經(jīng)滲透到生活中的各個(gè)領(lǐng)域。機(jī)器已經(jīng)能識(shí)別語(yǔ)音、人臉以及視頻內(nèi)容等，從而實(shí)現(xiàn)各種人際交互的場(chǎng)景。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，人工智能可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)讀片和輔助診斷以及個(gè)性化醫(yī)療和基因排序等功能。在教育領(lǐng)域，機(jī)器也承擔(dān)了越來(lái)越多的輔助教育，智能交互的功能。在交通領(lǐng)域，一方面無(wú)人車(chē)的發(fā)展表明無(wú)人駕駛是一個(gè)可以期待的未來(lái)，另一方面人工智能能夠帶來(lái)更加通暢和智能的交通。另外人工智能在安防、金融等領(lǐng)域也有非常廣闊的發(fā)展前景?？傊斯ぶ悄茉谝恍┚哂兄貜?fù)性的和具備簡(jiǎn)單決策的領(lǐng)域已經(jīng)是一種非常重要的工具，用來(lái)幫助人們解決問(wèn)題，創(chuàng)造價(jià)值。

參考文獻(xiàn)

[1]阮曉東.從AlphaGo的勝利看人工智能的未來(lái)[J].新經(jīng)濟(jì)導(dǎo)刊，2016 （6）：69-74.

[2] Daniel Crevier. AI： The tumultuous history of the search for artificial intelligence. NY： Basic Books， 1993. 432 pp. （Reviewed by Charles Fair）[J]. Journal of the History of the Behavioral Sciences， 1995， 31（3）：273-278.

[3]鄒蕾，張先鋒.人工智能及其發(fā)展應(yīng)用[J].信息網(wǎng)絡(luò)安全，2012（2）：11-13.