类。警方和情报机构现在已经很习惯使用这种程序,扫描监控录像机无数小时视频资料,追踪嫌犯和罪犯。
20世纪80年代讨论到人类独特之处时,很习惯用国际象棋作为人类能力更强主要证据。他们相信计算机永远不可能在国际象棋领域打败人类。但在1996年2月10日,IBM超级计算机“深蓝”(DeepBlue)就打败世界国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫(GarryKasparov),推翻这个认为人类能力更强论点。
“深蓝”算是有些取巧,因为编写程序人不仅写入国际象棋基本规则,还加入详细棋局策略。但新代人工智能更喜欢让机器自己学。2015年2月,由GoogleDeepMind人工智能公司所开发个程序,就自己学会如何去玩49款经典Atari游戏。开发者之戴米斯·哈萨比斯(DemisHassabis)博士解释道:“们提供给系统唯信息就是屏幕上原始像素,以及指示系统要努力得到高分。剩下切都是它自己解出来。”而这套程序也成功找出交给它所有游戏规则,从《吃豆人》(Pac-Man)、《太空入侵者》(SpaceInvaders)到各种赛车和网球游戏。而且,这套程序得到分数多半都能打平甚至超过人类,有时候还会使出人类玩家从未想到策略。13
图45“深蓝”击败加里·卡斯帕罗夫
不久之后,人工智能又获得更惊人成就:谷歌AlphaGo软件自学围棋这种古老中国棋类游戏,而围棋复杂度远超国际象棋,般认为这并不在人工智能程序能够处理范围内。2016年3月,AlphaGo和韩国棋王李世石在首尔举行场比赛,AlphaGo凭借出奇下法、创新战略,以4比1击败李世石,令各方大跌眼镜。赛前,大多数专业棋手都确信李世石能赢得比赛,但在赛后分析AlphaGo棋路后,多数人结论则是人类在围棋上已不再有希望能打败AlphaGo或其后来者。
近来,计算机算法也证明自己在球类竞赛中价值。几十年来,棒球队挑选球员靠是专业球探和经理智慧、经验和直觉。顶尖球员身价高达数百万美元,自然财力雄厚球队才能抢下流球员,而经济拮据球队只能勉强起用二线球员。但在2002年,预算有限奥克兰运动家队(OaklandAthletics)总经理比利·比恩(BillyBeane)尝试要打破这个格局。他决定根据经济学家和计算机怪才所开
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