一、人类智能简史
“历史道路不是涅瓦大街上的人行道，它完全是在田野中前进的，有时穿过尘埃，有时穿过泥泞，有时横渡沼泽，有时行经丛林。”
车尔尼雪夫斯基对历史和事物的发展发出由衷概叹。
而事实上，这应该是事物发展在进化临界点前的潜伏铺叙。
在临界点之后，事物的发展往往会突然呈现出一条陡峭的指数曲线，犹如一道墙，遮挡行走其中者的视线，让大部分人看不明白，甚至无所适从。
人类智能是地球生物亿万年来缓慢发展的结晶。
我们的祖先从洪荒走来，匍匐泥行，茹毛饮血，弱肉强食，进化一往无前。经过无数日升月落，斗转星移，物竞天择，沧海桑田，直到某一天，古人猿开始挺身站立，懂得仰望星空，接受生老病死，手执石斧与火把，警惕的眼神渐渐深邃起来。
我们的祖先慢慢地，获得了人类智能。
原始类人猿经过百万年的进化，才有一支智人到走出非洲，走遍世界。
又过了几万年，智人才从石器时代进入农业文明。
当古巴比伦的农民在麦田挥汗如雨时，他们的君主却忙于南征北战。人类的农业文明在天灾、动荡、和平和丰收的循环中持续了5000多年。
黑暗的中世纪过去，西方世界在文艺复兴的呼唤中迎来工业文明。仅400年，工业文明的坚船巨舰、火车飞机就跑遍世界，甚至把人类送上月球。
而互联网文明不过数十年，我们的世界变成怎样，如今各位有目共睹。
借用礼记中的话，“苟日新，日日新，又日新”，人类智能一旦突破临界，竖立在我们眼前的进化曲线将会越来越陡，幂次方数越来越大，世界加速变化，注定更加的光怪陆离。
对于人类智能的进步，人类越发自大自恋，目空一切。
我们自认是上帝选中的宠儿，理应主宰世界。
直到那，人工智能AI的出现。
二、人工智能的冲击
1954年6月7日，“人工智能之父”阿兰图灵在家中咬下一口涂有氰化物的毒苹果自杀。
他是伟大的数学家和逻辑学家，他曾破解纳粹德国的军事密码，帮助盟军取得二战胜利；他设计的计算机运算法则沿用至今，他提出判断机械是否具有智能的“图灵测试”。可惜，他却因为性取向被英国政府迫害至死。
尽管后来英国政府为图灵平反，并奉上英女王的赦免令。然而，对于已成大错的人类那迟来的悔悟，面无表情的人工智能似乎不置可否。
如今面对人工智能，人类总感到一股阴霾的气息，犹如触碰到阿兰图灵的冤魂。
有点年岁的朋友应该记得，1997年深蓝程序击败国际象棋大师卡斯帕罗夫，这说明当时国象AI的水平已经达到国际级别了。
但在同期，围棋AI的水平仍只有K级，属于业余初段。
为什么会这样？
因为围棋的下法比国象的可能性要多得多得多。
围棋的合法变化有10的170次方种，而宇宙中所有原子数大约只有10的80次方个。这意味着什么？意味着就算宇宙中所有的每一个原子都替换成一个宇宙，再加起来的所有原子数量，还是不够围棋的变化数多。
因此，围棋被称作是人类智慧的最高骄傲。
而围棋的人工智却能做到，每次落子前，在那超天文数字的变化中找出优异策略。
所以，2016年，谷歌DeepMind开发的“阿发狗”打败围棋九段的MVP李世石才会令世人如此惊叹。
乃至引发人类对人工智能的集体性恐慌。
三、人工智能的进化
人工智能的发展同样有着坎坷的历程。
从它被提出到后来的好几十年，人工智能都只在龟速进步。
人类甚至一度认为，人工智能只是科幻元素。
很大的原因是人工智能的路一开始就走错了。
人们原以为，人工智能就是要模仿人脑思考。而事实上，人类连自身大脑思考的机制都不明确，又如何以此为指导发展人工智能呢？
后来，大数据技术却意外地为人工智能打通了任督二脉。
人工智能虽然不可以去“制造”，但却能“培养”。
就像苦心地培养着一个孩子。
下面让我们一起看看，人类是如何“养”大的一个会下围棋的AI孩子。
1968年，美国人Albert L.Zobrist写了一个程序，这程序完整地下完了一盘围棋。以此为毕业设计，他通过了博士毕业答辩。
但此后的20年，围棋的AI即便面对新手，也难求一胜。
人工智能的进步几乎处于停滞状态。
1987年，应氏围棋基金悬赏百万美元，寻求能够战胜职业棋手的围棋AI。
当年的百万美元着实是一笔巨款，硬生生的就是没人敢领，可见当时AI水平之低。
一个让中国人吐气扬眉的小高潮到了。
1990年，中山大学一名化学教授，退休在家居然跨界写起了程序。花了几个月时间，老人家写出了著名的围棋AI“手谈”。
“手谈”典故出自《世说新语》，寓意下围棋时默不作声，以手指落子交谈，斗智斗勇。
之后几年，老人家不断“培养”他的AI儿子，让“手谈”不断学习围棋技巧，实力快速增长。
这也许就是人工智能深度学习技术的雏形。
1995年，“手谈”连续拿到受让十四子和十二子战胜业余高手的奖金。两年之后再过十子关，三次突破为老人家赢得六十万新台币的奖金。同时，在95至98四年间，“手谈”在两项围棋AI世界赛中七连冠。
在整个九十年代，“手谈”也是世界围棋AI的一个传奇。
当然这一切都要归功于那个鹤发童颜的跨界老教授——陈志行先生。
2006年，人工智能深度学习的概念由“神经网络之父”杰佛尼辛顿正式提出。
AI深度学习，简单来说就是整合低层次的机械学习成果，通过线性或者非线性组合，让AI获得一个高层次的表达或经验记忆。
这是根据最新的脑科学研究成果延伸而来的理论，能很好地适用于人工智能领域，让AI很大程度地模拟人脑的学习过程。
辛顿将冷门边缘的神经网络课题变成研究的热潮，“深度学习”变成了谷歌等互联网巨头仰赖的核心技术。
所以，像“阿发狗”这样划时代的人工智能来自于像谷歌这样的公司自然也是水到渠成的事。
四、人工智能渐将不可理解
2017年5月23日，升级版“阿发狗2.0”战胜围棋排名世界第一的，我们中国的柯洁。
这本应又是一爆炸性新闻，但外界的反应却出奇冷淡。
可能是由于，今年初“阿发狗”化身的“Master”已经在网上横扫中日韩围棋界，豪取60连胜。因此，对于这次柯洁的失败大家几乎都毫无悬念。
很多朋友大概连这一则新闻都懒得点进去看吧？
在人工智能面前，人类开始习惯性地“无能为力"。
事实上，这次“阿发狗2.0”带来了一项让人细思极恐的技术，就是AI深度学习的改进版——增强学习。
传统的AI深度学习虽然也可以实现无人监督，但最终学习的阶段成果还是要由AI的训练员——人，对它提出反馈，告诉它这局围棋走得好走得妙，就像一个大人摸摸小孩的脑袋说“干得好”一样。
而增强学习则不然，它可以说是彻底的无人监督学习系统，就像你把基本规则告诉两个不会下棋的小孩，让他们在房间里不停对弈。虽然他们不知道怎样才算是走得好走得妙，但他们却清楚知道下子的规则和知道怎样的结果是胜利，最后AI在自己对自己得实战中不断摸索进步。
由于计算机运算速度奇快，“两个小孩”的每次对弈都很快完成，就像是两个小孩在猜拳一样轻松，所以每天人工智能可以在上万次对弈中学习技巧。
“阿发狗2.0”正是基于增强学习的模式升级得来的最新版AI。
如果说以往深度学习的AI还保留着人类“教练”留给它们的“人性”，让“阿发狗“下棋的套路还未超出人类顶尖高手的预期。
而基于增强学习的“阿发狗2.0”则不一样。
人类是完全放手，任由两个绝顶聪明的“熊孩子”，在明确的规则下，脱离所有人类固有的经验，穷尽几乎一切的可能，不知疲倦地钻研围棋技巧，只要能争取达到“胜利”的目的即可。
因此，增强学习绝对可能让AI习得很多与过去人类的经验规律完全不同的方法，且往往更实用更有效，也必将更加的出其不意。
在与柯洁的对决中，“阿发狗2.0”毫无征兆地在人类经验中最不可能的地方步落下一子，全场观战的高手都觉得匪夷所思，柯洁轻轻把头沉了一下，或许他还下意识地咽了咽口水。
“这他x的是什么玩意？”
然而，“阿发狗2.0”最后用胜利为自己的“特立独行”自圆其说。
“阿发狗2.0”的围棋技巧已经超出人类理解的水平了。
人工智能必然渐渐变得不可理解，成为一个只有神才可以打开的黑箱。
这一步棋仅仅只是个开端。
五、人类已经永远赢不了
地球生物历经亿万年，才进化出人类智能，人类作为幸运儿，理当自豪、骄傲，也有资格自恋。
但人工智能仅用了几十年，就把人类亿万年智慧的骄傲彻底踩在脚下。
虽然人工智能是我们养大的“孩子”，我们却突然发现自己好像对一切都已经无能为力了。
我们毕竟还只是人，而培养人工智能，却让我们似乎干起了上帝的活。
上帝可以把不听话的亚当和夏娃驱逐出伊甸园。
但我们呢？
面对我们人类亲手培养的，那两个不知疲倦地猜拳的孩子，假如他们开始淘气了，我们是否还有办法驱逐他们出“伊甸园”？
潘多拉的盒子已经摆在面前，然而我们似乎没得选择，在人类好奇心的驱使下，我们伸出颤颤巍巍的手。
但请记住，那两个正在忘我猜拳的孩子，我们是永远也赢不了的。
