AlphaGo战胜李世石之后 看看两位专家如何看待人工智能

AlphaGo 和李世石的世纪大战点燃了大众对 AI（Artificial Intelligence，人工智能）的热情和讨论，领英旗下品牌赤兔于 3 月 23 日顺势邀请马少平和苏中两位人工智能专家举办了一场对话。

马少平是清华大学计算机系博士生导师、中国人工智能学会副理事长。苏中为 IBM 中国研究院研究总监、大数据及认知计算研究方向首席科学家。

（左二是马少平，左三是苏中）

在 AlphaGo 相关报道中，我们总能听到“人工智能”、“机器学习”和“深度学习”这些词汇，苏中用浅显的语言解释了这些名词的区别：

人工智能是一个愿景和目标，不是具体的方法。它希望机器能够在某些方面达到人的水平或者是像人，我们一直在路上，没有说哪天人工智能能实现，因为人的能力实在是没有边界的。

机器学习是人工智能范畴下面的一种方法，可以随着数据或是反馈往越来越好的方向发展。它是一种学习能力，所以叫机器学习。

深度学习则是机器学习里面一个分支，强调的是所使用的模型。

媒体和大众对 AlphaGo V.S 李世石的关注，其实是当前人工智能热潮的一个缩影，但这个领域并不是一直都如此受欢迎。

20 世纪 50 年代、70 年代、90 年代以及 21 世纪 10 年代，人工智能被更多的人关注。而 20 世纪 60 年代、80 年代以及 2000 年，外界对人工智能的关注又回落了。对此，马少平谈到：

20 世纪 40 年代开始有人研究神经网络了，当时人们提出一些模型，像感知机模型。

1946 年到 1956 年那十年，人们对神经网络研究遇到困难时，发现另一个很好的工具——符号主义。神经网络属于连接主义，而符号主义认为，人的思维过程是符号处理的过程。

计算机控制符号相对比较容易，但是也有困难。刚开始太乐观了，高潮之后陷入低谷。

20 世纪 80 年代神经网络再次成为热门，约翰·霍普菲尔德可以求解一些很复杂的问题。但是很快就落入低谷，原因是当时计算能力用于解决大型的问题不太行。

20 世纪 90 年代后期，人工智能进入低谷，甚至有人说人工智能是伪科学，那时候很多人都不说自己是搞人工智能的，包括深蓝的团队。

但是后来随着互联网的发展，人工智能又逐渐热起来了，我上课的时候就说，互联网拯救了人工智能。原因就是随着互联网的数据多了，虽然人工智能还是很差，但是没有它就不能用。

人工智能热潮同时也引发了一种担忧——AlphaGo 会不会发展成为天网，站在人类的对立面？马少平解释道：

现在所说的人工智能，其实有一定的限定含义。现在一般是指用计算机的技术实现某种技能。人工智能在解决具体问题上可能会超越人类，比如 AlphaGo 下围棋战胜了李世石。

但是从方法上来说，它还是在一定的限度内，它的模型实际上是限定了它的解的空间，你只能在这个范围内。

比如说 AlphaGo 本身就是学下棋，它不可能在棋谱中学生气或者是发怒。