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回到围棋,AlphaGo战胜李世石,学到的并不是人类的计算能力(我们已经领教了人类的计算能力在计算机面前是多么的不精确),而是模式识别能力。我们总是能轻易地识别出我们认识的人的脸,尽管这张脸和其他亿万张脸的差别微乎其微。我们的大脑中也确实存在着能够储存上百万张脸的脑区。其实人下棋,尤其是高手下棋,靠的也是模式识别能力而不是计算能力。国际象棋特级大师苏珊波尔加以下快棋著称,对手刚一落子,她在一秒钟内就能下出自己的一步,而且往往最终获胜。国外有认知科学研究人员对她的大脑做过研究,发现她在下棋时并非靠的是计算,而是对棋谱的模式识别—在她的大脑中储存了几十万张棋谱,别人一落子,她就能辨认出其模式,并且迅速精确应对,就像辨认出一张老朋友的脸然后迅速直呼其名一样。有趣的事,苏珊波尔加的棋谱就储存在普通人储存人脸的脑区。换句话说,我们存放人脸的地方被苏珊波尔加那去存了棋谱。估计苏珊波尔加识别人脸的能力会大打折扣吧。 首先,在现有的计算机体系下,程序都是确定的(deterministic),即人类让程序怎么做,程序就只能这么做,绝对不会超过人类预先划定的范围(包括计算机产生的随机数,从某种程度上讲,也是确定的哦)。人工智能作为程序的一种类型,也遵循这么一个铁的定律。即使本文中讲到的RL Policy Network训练中的自我“学习”,也是在人类规定下进行的:迭代多少轮、每一轮怎么通过强化学习更新模型参数,都是由人一一事先确定的好的。这并不是人类意义上可以举一反三的自我学习。除非一种全新的体系诞生,让程序可以自行推理、自我复制、自我学习,在超出人类界定框架之外自我进化,并且恰巧进化出来要消灭人类这么一个念头,那才是我们真正需要担心的事情。

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