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自序

2016年是機(jī)器智能歷史上一個具有紀(jì)念意義的年份，它是一個時代的結(jié)束，也是新時代的開端。這一年距離1956年麥卡錫、明斯基、羅切斯特和香農(nóng)等人提出人工智能的概念正好過去了六十年，按照中國的習(xí)慣正好過去了一個甲子。而當(dāng)年在達(dá)特茅斯學(xué)院提出這個概念的10位科學(xué)家中最后一位科學(xué)家明斯基也在這一年的年初離開了人世，這或許標(biāo)志著人類在機(jī)器智能領(lǐng)域第一階段的努力落下來帷幕。就在明斯基去世后的兩個月，Google的圍棋計算機(jī)AlphaGo在同世界著名選手李世石的對局中，以4:1取得了壓倒性的勝利，成為第一個戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍的機(jī)器人，它的意義要遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過1997年IBM深藍(lán)戰(zhàn)勝卡斯帕羅夫，因為從難度上講，圍棋比國家象棋要難6-9個數(shù)量級。這件事不僅是人類在機(jī)器智能領(lǐng)域取得的又一個里程碑式勝利，而且標(biāo)準(zhǔn)這一個新的時代----智能時代的開始。
　　從計算機(jī)發(fā)展的角度看，智能機(jī)器在所有棋類戰(zhàn)勝人類其實只是一個時間問題，因為機(jī)器運算能力的提升是指數(shù)增長的，而人類智力能夠做到線性增長就不錯了。因此一定存在一個時間點——在所有的棋類比賽中都會超過人。在1997年IBM的深藍(lán)戰(zhàn)勝卡斯帕羅夫之后，圍棋不僅是最后一個計算機(jī)尚未超越人類的主要棋類，而且還擔(dān)負(fù)了上千年東方文化的蘊含，即棋道。雖然大部分人相信計算機(jī)最終可以在圍棋上超越人類，但是總是覺得那還是幾年后的事情。就在AlphaGo和李世石比賽之前，李世石本人認(rèn)為前者的水平和他差出一到兩個子，也就是說，即使他讓先也能5：0獲勝。中國圍棋界的泰斗聶衛(wèi)平也認(rèn)為今天的計算機(jī)是不可能戰(zhàn)勝人類的冠軍的。就連曾經(jīng)在Google工作過的IT行業(yè)老兵李開復(fù)博士也不相信AlphaGo能贏。這并非李開復(fù)等人對今天機(jī)器智能的發(fā)展?fàn)顩r不夠了解，而是因為下圍棋是一件太難的事情。2015年年底，AlphaGo僅僅贏了樊麾二段而已，離九段還差得遠(yuǎn)呢。但是大家忘記的一件事情，那就是AlphaGo水平的提高并不需要人那么長的時間，事實上在Google內(nèi)部，大家在開賽前已經(jīng)知道AlphaGo的水平并在九段之下。
　　2016年3月9日，AlphaGo和李世石之間的世紀(jì)大戰(zhàn)開始了。AlphaGo在第一盤出人意料地輕松獲勝。當(dāng)然，大部分人在贊譽AlphaGo水平的同時，依然認(rèn)為這可能是李世石在試探計算機(jī)而已，畢竟那是五盤的比賽，用一盤棋試探毫不了解的對手未嘗不是明智之舉。但是當(dāng)AlphaGo在第二盤獲得連勝并且下出了很多人類想不到的好棋后，對機(jī)器智能持懷疑態(tài)度的聶衛(wèi)平等人，都對它產(chǎn)生了致敬。在AlphaGo獲得第三盤勝利之后，很多超一流的棋手都渴望和它一比，希望以此檢驗自己的水平，并且能夠提高技藝。雖然李世石在第四盤抓住AlphaGo的一個失誤打了一個漂亮的翻身仗，但是AlphaGo在最后一盤穩(wěn)穩(wěn)地控制著局面，直到勝利。可以講在那一次人機(jī)大戰(zhàn)之后，圍棋界對機(jī)器智能從懷疑變成了頂禮膜拜，大家都意識到，按照AlphaGo在過去幾個月里的進(jìn)步速度，只要Google愿意繼續(xù)投入科研，很快人類所有的圍棋高手都無法和它過招了。
　　計算機(jī)之所以能戰(zhàn)勝人類的，是因為機(jī)器獲得智能的方式和人類不同，它不是靠邏輯推理，而是靠大數(shù)據(jù)和智能算法。在數(shù)據(jù)方面，AlphaGo在訓(xùn)練時使用了幾十萬盤圍棋高手之間對弈的數(shù)據(jù)，這是它獲得所謂的“智能”的原因。在計算方面，AlphaGo采用了上萬臺服務(wù)器訓(xùn)練它下棋的模型，并且讓不同版本的AlphaGo相互對弈了上千萬盤，這才保證了它能做到“算無遺策”。具體到下棋的策略，AlphaGo里面有兩個關(guān)鍵的技術(shù)：把棋盤上當(dāng)前的狀態(tài)變成一個獲勝概率的數(shù)學(xué)模型，這個模型里面沒有任何人工的規(guī)則，而是完全靠前面所說的數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來的。第二個關(guān)鍵技術(shù)是啟發(fā)式搜索算法----蒙特卡洛數(shù)搜索算法(Monte Carlo Tree Search)，它能將搜索的空間限制在非常有限的范圍內(nèi)，保證計算機(jī)能夠快速找到好的下法。雖然AlphaGo的訓(xùn)練使用了上萬臺服務(wù)器，但是它在和李世石對弈時僅僅用了幾十臺服務(wù)器(1000多個內(nèi)核以及一百多個GPU)。相比國際象棋，圍棋的搜索空間要大 倍，AlphaGo的計算能力相比深藍(lán)，其實并沒有這么多倍的提高，它靠得是好的搜索算法，能夠準(zhǔn)確地聚焦搜索空間，因此能夠在很短的時間里算出最佳行棋步驟的。由此可見，下圍棋這個看似智能型的問題，從本質(zhì)上講，是一個大數(shù)據(jù)和算法的問題。
　　當(dāng)然，Google開發(fā)AlphaGo的最終目的，并非要證明計算機(jī)下棋比人強(qiáng)，而是要開發(fā)一種機(jī)器學(xué)習(xí)的工具，讓計算機(jī)能夠解決智能型的問題。AlphaGo和李世石對弈，實際上是對當(dāng)今機(jī)器智能水平的一個測試。從樊麾到李世石，實際上是用他們的專才在幫助Google測試當(dāng)今機(jī)器智能的發(fā)展水平。在人機(jī)對弈的第四盤李世石反敗為勝的過程中，他無意中發(fā)現(xiàn)了AlphaGo的一個缺陷。因此，Google的成功里面也有李世石等棋手的功勞。從這個角度講AlphaGo的勝利標(biāo)志著人類在機(jī)器智能方面達(dá)到了一個嶄新的水平，因此它是人類的勝利。
　　AlphaGo無論是在訓(xùn)練模型時，還是在下棋是所采用的算法都是幾十年前大家就已經(jīng)知道的機(jī)器學(xué)習(xí)和博弈樹搜索算法，Google所做的工作是讓這些算法能夠在上萬臺甚至上百萬臺服務(wù)器上并行運行，這就使得計算機(jī)解決智能問題的能力有了本質(zhì)的提高。這些算法并非是專門針對下棋而設(shè)計的，很多已經(jīng)在其它智能應(yīng)用的領(lǐng)域(比如語音識別、機(jī)器翻譯、圖像識別和大數(shù)據(jù)醫(yī)療)獲得了成功。AlphaGo成功的意義不僅在于它標(biāo)志著機(jī)器智能的水平達(dá)到了一個新的臺階，還在于計算機(jī)可以解決更多的智能問題。今天，計算機(jī)已經(jīng)開始完成很多過去必須用人的智力才能夠完成的任務(wù)，比如醫(yī)療診斷，閱讀和處理文件，自動回答問題，書寫新聞稿和駕駛汽車等等。可以講，AlphaGo的獲勝，宣告了機(jī)器智能時代的到來。
　　AlphaGo的獲勝讓一些不了解機(jī)器智能的人開始杞人憂天，擔(dān)心機(jī)器在未來能夠控制人類。這種擔(dān)心是不必要的，因為AlphaGo的靈魂是計算機(jī)科學(xué)家為它編寫的程序。機(jī)器不會控制人類，但是制造智能機(jī)器的人可以。而科技在人類進(jìn)步中總是扮演著最活躍最革命的角色，它的發(fā)展是無法阻止的，我們能做的是面對現(xiàn)實，抓住智能革命的機(jī)遇，而不是回避它、否定它和阻止它。未來的社會，屬于那些具有創(chuàng)意的人，包括計算機(jī)科學(xué)家，而不屬于掌握某種技能做重復(fù)性工作的人。
　　在AlphaGo取得人機(jī)大戰(zhàn)勝利之際，我們出版這本書，希望能讓大家更多地了解大數(shù)據(jù)的本質(zhì)、它的作用、它和機(jī)器智能的關(guān)系、機(jī)器智能的原理和發(fā)展過程，以及它們二者對未來產(chǎn)業(yè)和社會的影響。本書一共分為七章，分別介紹了數(shù)據(jù)的作用，大數(shù)據(jù)的本身，機(jī)器智能的原理及其發(fā)展過程，大數(shù)據(jù)思維的核心及其重要性，大數(shù)據(jù)和機(jī)器智能與商業(yè)的關(guān)系，它們對社會正反兩個方面的巨大影響。書中的核心內(nèi)容來自我在研習(xí)社和一些大學(xué)商學(xué)院講課的講義，但是考慮到大家讀書和聽課畢竟有很大的區(qū)別，因此在將講義改寫成書的時候，我在書中增加了大量的案例和歷史背景介紹，以方便大家能夠系統(tǒng)地了解大數(shù)據(jù)和機(jī)器智能的來龍去脈，以及我們對未來進(jìn)行分析的依據(jù)。

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