主题：AlphaGo和F-35 -- 晨枫

这两天，两条新闻较有意思：

1、AlphaGo打败李世石（就用“石”吧，他那个名字太怪癖）

2、F-35的雷达时常需要在飞行中重启

AlphaGo去年打败樊麾，坊间已经吵翻了天，人工智能是否会战胜人类智能再次成为热门话题。AlphaGo接下来挑战李世石，人民普遍看好李世石，认为这一次人类准定能战胜电脑，结果电脑再次战胜，至少是胜了第一盘。接下来有可能AlphaGo大战柯洁。不管最后战绩如何，有一天人类下围棋下不过电脑，这不用太惊讶。在有限“棋盘”和明确规则条件下，再复杂的对策都只是一个复杂性的问题，随着电脑的速度提高和学习能力的提高，总有战胜人类的一天。电脑算数字的本事早就超过人类，电脑搜索信息的本事也是早就超过人类，尽管这两个问题在解决的时候都非轻而易举，只是人类如今已经习以为常罢了。谷歌搜索世界上难以计数的网页，定时收集海量信息，在搜索是很快提出有效而且正确率相当高的答案，而且在不完全输入甚至部分错误输入时提供具有不错准确度的猜测，这在计算方法上是一个了不起的突破。那人工智能会战胜人类智能吗？F-35提供了一个有趣的对照。

近日报导，F-35的雷达（实际上应该说是火控系统）时常需要在空中重启，因为F-35的雷达图像不光包括雷达数据，还包括光电和机外数据。换句话说，飞行员不再是看着分别的雷达图像、光电图像、数据链传送过来的态势，然后在脑袋里整合成统一的完整态势，而是有电脑整合出统一态势，然后提供给飞行员。不知道洛马或者诺斯罗普（F-35的APG-81雷达的制造商）比谷歌笨（完全有可能的），还是这确实是难以解决的问题，现在的说法是，若干来源提供互不一致的信息的时候，系统整合就会出问题。系统整合本来就是为不完全一致的信息而设计的，但信息不一致度有一定的极限，包括距离、性质上的差别和一段时间里的累计不一致量（不管是如何定义的）达到一定极限，然后系统就崩溃了。人类也碰到过这样的情况，战场上所谓“战争之雾”指的就是这个。人类对于这样的不定性没有一定之规，否则按部就班、按图索骥就完了，也无所谓不定性了。在这样的情况下，人类常常依靠经验或者更加准确地说：直觉。要是人类碰到APG-81雷达这样的问题，或许会根据直觉无视雷达或者光电或者机外的信息，然后以自认为尚可信任的信息源为基准，重新标定。但到底在什么情况下以什么信息源为基准，并没有一定之规，而是靠直觉或者经验。电脑看来还没有这个直觉。以后电脑会有直觉吗？现在还看不出这个可能。

只要给定规则，电脑善于逻辑推理，假以时日，从已知的范例中推导出未知的新结论都是可能的。但现在还看不出电脑有突变性思维的能力。比如说，项羽的破釜沉舟和韩信的背水一战都是违反兵家常识的，也是战例上没有的，相信电脑是无法做出这样的决策的。人类在拼死相争的时候，经常会出急智；电脑“拼死相争”的话，会出现决策同质化的问题吗？另外，现在也看不到电脑提问题的能力。设问、答疑是智能的关键元素。

泪啊，回头再慢慢写了。

这个与其打败顶尖九段相比，难以置信啊。

现在电子科技想做到动态感知毫无难度，飞机上能塞进传感器的地方都可以装。但是要做到动态判断或者叫线性判断也是可以做到的，不过有个前提，那就是硬件资源足够支撑运算。如果是波音737那么问题，在过道上装一溜服务器就OK 但是F35肯定不具备这个硬性条件。

或者 F35只收集数据不做处理，将数据传送回基地或者大型预警机，然后经由它们计算好结果后在传送回F35上（其实就是无人机的处理模式）但是战时肯定不具备良好的可操作性与可靠性。

那么 发散性展开假设下，可否将其他领域内应用的硬件架构移植到F35火控计算单元呢？比方说Juniper防火墙用的Xilinx+PowerPC+ASIC 雷达和光电信号具备等量等样的特性，那么就可以使用一个计算模型。PowerPC跑系统 FPGA负责硬件 ASIC负责计算。如果这么做的话，效率提升几百上千倍没任何难度。

不过 这个方案鬼佬不可能没想到。硬件构建异构化，计算单元ASIC化在军工领域这是很常见的解决方案，所以各位河友当我发散好了。

感觉基本上不会成立，非常期待周末狗狗能够用一局劫争来教“愚蠢的人类”学做人

按狗狗设计的方式，在出现劫争的时候，也许它对于跳出劫争的时机把握会趋于完美。小李不出劫，我一个大胆的猜想，不是因为什么保密协议，而是狗狗的团队或者是其他人告诉过他，狗狗在劫争的处理上不是人的智力能够抗衡的

不过我倒想到一个有可能出现的“战胜”狗狗的策略，就是尽可能出劫材，一旦发现狗狗会反手劫回来，这时候什么其他子儿都不要下，用最快的速度反复跟狗狗下这一步或几步循环棋，把狗狗的时间给消耗光，然后用充裕的时间来对战狗狗的快棋，也许能够有一定的希望战胜它

还有非常好奇，如果跟狗狗下一局完完全全的“模仿棋”，不知道它会如何应对呢

人脑在计算方面肯定比不上计算机。

人在许多方面都比不上机器，比如速度和力量，这是很正常的，这就是发明机器的目的。

阿发狗厉害的地方不是计算能力，而是学习能力，它不断从对局中学习新的围棋招数，这是人工智能的重大突破。

人厉害的地方就是具有发明创造的能力，这是机器难以做到的事。如果哪一天计算机也做到了发明创造，那么人类就会被灭绝了。

zen 的合作者加藤英樹(hideki kato)昨天（3/9）在[email protected]上这么说的

看他的意思，他不认为AlphaGo解决了复杂的对杀和连环劫这些源于MCTS的基本问题。

人类直觉是几十年教育和处事的结果，机器会学习的话，也是能够做到的。其实只要人类不是真有个灵魂什么的，而是由物质形成的思维，那么人工智能必将达到人类的水平。但学习的问题也就出来了，你要喂阿狗一堆臭棋谱，并告诉它这是超一流高手的，估计它的价值观也会扭曲。所以，当人工智能处于真实世界的纷繁复杂之中，估计也很难超过人类的水平。

现在的人工智能是基于二进制和数学计算的思维方式，所以我们可以明确知道从条件输入到结果输出的每一步思维过程，虽然能够理解并跟上现代计算机程序的人越来越少，但是究其根本，不过是海量if...else...判断的积累。

可是，人类，或者说动物脑是怎样思考的呢？虽然现代医学只发现了信号的传导和处理的神经和大脑，可是对传导和处理的形式依然可以说是一无所知。

我们“一瞥之下”就可以从人群中发现那个最“打眼”的美女，这一瞥之间，完成了从图像输入到结果判别的全过程。现在我们已经教会了计算机扫描，识别，并且通过给TA看海量的美女照，让TA有了初步判断美丑的能力。可是，我们自己是怎样从一群人中找出那张美丽的脸蛋的呢？我们自己怎样判断邓文迪是美还是丑的呢？谁知道？

动物从一出生，就能觅食，行走，自我保护，这些本能的思维是如何被预装的？遗传学解释了“硬件”可以通过DNA遗传，可是那些“软件”呢？能遗传吗？如果能，那么我们一出生就应该知道1+1=2。如果不能，那么我们为什么知道奶水能给我们力量？那些被统称为“本能”的知识，也被刻写在DNA的某一段密码里面吗？

也许，我们以后会发现，这些基于二进制和PN节的“人工智能”和我们真正的“人类智能”根本就是南辕北辙。

但是，现在的“人工智能”一定是我们最后发现“人类智能”的必由之路。

我期待着李世石们的失败。

我也不觉得狗狗直接解决了这个问题，因为这个问题的直接解决方法很有可能并不存在

但是我的直觉告诉我，这个问题有极大的可能被间接地解决了。由于新的策略方式（policy net + value net）跟传统的完全基于蒙特卡洛的方式有本质的区别，所以就像二维平面里不可能的跳到封闭曲线外的问题，在三维空间里被轻松地解决掉了

用直观的话来说，如果狗狗会陷入循环的打劫，那说明打劫是到目前为止全局最优的下法，一旦全局发生了变化，打劫变得不那么有利的时候，狗狗会立即跳出循环去下到该下的地方，所以它跳出循环的时机把握可能和人类根本就不在一个层次上

也就是说，“打劫”这种人类认为围棋最有魅力的地方，可能狗狗站在一个更高的境界上来看，根本就是人类自欺欺人的伪命题，其目的无非是为了让场面变得更复杂，诱使对方犯错而已，如果对手根本就不犯错，“打劫”就成为了一种废招。所以在对上狗狗这种不会犯错的对手的时候，“打劫”可能对人类而言就是根本无利的伪招式，反而加大了自己犯错的概率

我倒觉得打劫人类不一定占优势，尤其是时间紧的时候。劫才大小是感觉来感觉去的，差不多双方都会应。如果被算出来其实没那么大，一刹那间就崩溃了

很多跟贴谈到“训练”，电脑的危机应变, 设问, 答疑, 等等能力可以通过训练获得。

这个“训练”需要先建立／定义数学模型，然后用大量数据训练这个模型。

数学智慧，与人类智慧，有多大差距，不晓得。即使数学的智慧，目前绝大部分应用也无法在电脑上实现。

人脑如何工作，据说目前几乎一无所知。从人脑到数学，从数学到电脑，可见，人工智能和人类智能距离很遥远, 很遥远, 遥远, 遥远, 远, 远, 远。