【科技隨筆】

盡管對“阿爾法圍棋”（AlphaGo）能否代表智能計算發展方向還有爭議，但比較一致的觀點是，它象征著計算機技術已進入人工智能的新信息技術時代（新IT時代），其特征就是大數據、大計算、大決策，三位一體。

生命是智能之源，著名人類學家和哲學家德日進曾說：“生命就是復雜化的物質?！睂嶋H上，就技術而言，智能的實質就是有效地簡化復雜性，將其約簡到人類可以理解、操作和應用的水平。因此，智能化與復雜性本質相同，“所謂復雜，就是對立統一”。如何從技術上化對立為統一，正是人工智能研究的核心問題。

其實，作為典型的集成智能技術，阿爾法圍棋本身在智能理論與方法上沒有創新，但在應用和實踐上的確是一次巨大的飛躍。其戰果主要表明，通過特征提取并形成新的狀態和決策空間，即所謂的“價值網絡”和“策略網絡”，深度神經元網絡技術能夠合適地簡化圍棋態勢，評估和決策問題的復雜性，進而加強有效學習和深度搜索，最終讓阿爾法圍棋的深度學習方法取得成功。

七十多年前，關于可計算性的“邱奇-圖靈命題”激發了馮·諾依曼的靈感，著名的諾依曼結構應運而生，催生了第一臺現代意義下的計算機和后來蓬勃發展的信息產業。今天，阿爾法圍棋的成功，也讓我們思考：任何機器可求解的復雜性問題和機器可實現的智能化問題，都可通過類似于阿爾法圍棋的方法和技術來解決？

毫無疑問，阿爾法圍棋不是解決智能問題的唯一途徑——按照德日進的觀點，充分的可調參數、可變結構和可用資源，一定可以產生智能。因此，上述命題可進一步推廣為關于特定問題的通用智能命題：任何有限資源條件下機器可處理的智能決策問題，其算法程序都可以通過具有充分可調參數和可變結構的網絡方式實現。

提出智能命題的動機在于強化新IT的時代意識，激發想象，推動整體社會在智能技術的研發和應用上進行多樣、深入、全方位的創新與實踐。

首先是數據驅動的深度學習的多樣化與廣泛普及。阿爾法圍棋的實踐表明，真正的大數據產生于深度分析和深度評估，而非其他過程，而如何將這些數據約減之后付諸解析和行動，是智能技術成敗的關鍵。

為此，我們需要軟件定義的虛擬組織，如軟件定義的車間、企業等，在此基礎上形成“生產”“管理”，以“自我進行”的方式，產生大數據。從這些大數據中提取出特征與規則，然后進行深度學習、規劃、決策等等。最后，利用開源、實時的社會媒體與社會網絡信息，及時有針對性地搜索針對性的相關情報，通過物理形態組織與軟件形態組織的平行互動，形式反饋式的平行智能，實現各類組織的可編程智能化運營與管理。

從技術角度上看，深度學習與決策的普及必然導致平行智能，其核心就是軟件定義一切。工業社會是工作自動化的社會，知識社會也必然實現知識自動化。平行智能的深化，必將導致可編程的智慧經濟與社會成為現實，使各類組織在面對不定、多樣、復雜的問題與任務時，具有靈捷神速、聚焦準確、收斂到位的能力，從而變自然調控的“無形之手”，為智能管控的“智慧之手”。

著名的科學哲學家波普爾認為，世界是由三部分組成，即第一物理世界、第二心理世界、第三人工世界?；仡櫲祟惿鐣陌l展，農業社會和工業社會開發了第一和第二世界，而新IT時代，就是智慧社會的開始，其原料和驅動力就是大數據，而核心任務就是構建各種各樣軟件定義的系統（SDX），開發人工世界。

在未來的智能世界里，SDX就是一個社會的基礎智能設施，如同當代的高速公路、機場、車站、碼頭、電網、互聯網。沒有這些設施，一個社會就無法被稱為現代化社會。其實，人工智能意味著人工SDX有多廣，實際智能才能多深。

計算機圍棋程序的開發者之一，著名物理學家格林教授曾認為：對于復雜決策，人很難做到公平優化，最好讓人工智能去做。阿爾法圍棋的成功，不僅使格林的希望向現實更進一步，也讓我們更有信心從智能技術走向智慧社會。

（王飛躍 作者為中國科學院自動化所研究員）

 

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“阿爾法圍棋”走向何方？

圖文簡介

生命是智能之源，著名人類學家和哲學家德日進曾說：“生命就是復雜化的物質?！?/p>