AlphaGo 再战围棋,一场无关人类命运的「屠杀」

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本周,AlphaGo 将和中国围棋高手再次过招,但正如我在较早前的会员通讯里所言:这是一场毫无意义的人机对战。理解这个判断的前提则是,为何人工智能要在棋类项目中表现自己?

人工智能与棋类项目「结缘」完全是因为人工智能需要一把「尺子」来衡量其发展水平。在那个遥远的 1936 年,当天才般的阿兰·图灵发布《论数字计算在决断难题中的应用》时,图灵将人作为计算模型的模拟对象和灵感来源,他为机器的发展指明了道路——模仿人类,但图兰并没有回答一个问题:如何衡量机器的「智能」?

1920年代,美国心理学家 Louis Lean Thurstone 在研究中发现,受访者在回答问题时更倾向于回答一些相对意义或者比较意义的问题,比如类似这样的问题「你更喜欢谁的画,A 还是 B?」就比单纯回答「你对A 画喜欢多少?」要容易简单的多。这套理论被称为「比较性判断准则(Law of Comparative Judgement)」。通过让人们每次比较多个对象中的两个,而最终可以计算出每个对象的测量分数(定距尺度)。

其运用范围非常广泛,人工智能研究者终于不再为定义「智能」来担忧了,只需要将机器与人类放在某个同样环境下继续比赛,利用人的智能来衡量机器的智能。棋类游戏首先被用于测试机器的智能,这是因为,本质上说,棋类游戏是一种「完美」信息的游戏,对玩家而言,无论人类还是机器,所面对的信息是透明且对等的——就是棋盘和棋子而已……(本文剩余部分需要付费阅读,欢迎加入「I/O」会员服务获取全文)