【街谈巷议】人机大战哪家强?市民:人类有情感是劣势也是优势
卞英豪,蔡黄浩,实习生
图说：市民认为机器人很难解决“伦理问题”。视频截图
人机大战哪家强?市民:人类有情感是劣势也是优势。新民晚报新民网 蔡黄浩 摄制
【新民网&最新报道】近日，李世石与谷歌机器人的“人机大战”引发网友热议。机器人攻克了号称“最难智力游戏”的围棋，是否意味着机器已经强于人类？人工智能可以在哪些领域为人类提供帮助，在不久的将来，机器人又是否会全方位取代人类呢？街谈巷议走上街头，听听市民朋友们怎么说。
人机哪家强？市民：很难讲
虽然谷歌机器人赢得了“人机大战”的对决，但不少市民依然坚信，人类比机器更强。
“毕竟是人类创造了机器。”市民指出机器人只是人类的一个发明，“机器也许在计算能力上超过人类，但算法是人类创造的，人对机器还是有掌控权的。”有网友甚至调侃，李世石想赢机器人其实不必那么“复杂”，“直接拔电源，随时能赢。”
但另一方面，市民也表示机器人比起人类，有许多得天独厚的优势，“机器人不知疲倦，人类体力有限。机器人眼里只有数据，但人类会受情感干扰。”市民分析，李世石并非输在智力，而是输在情感控制，“人人对战，可以通过个人情绪表达来影响对方，但人机对战时，机器人并不会受到干扰。相反，棋手会受到自己紧张情绪的影响。”
有市民坦言，“感性上我觉得人类强，但理性上我认为机器强，一定要分个高下，我也很难讲。”
图说：市民认为机器人和人类无法直接分出高下。视频截图
人是否会被机器取代？市民：感情是劣势也是优势
市民表示，目前已有不少领域可以使用人工智能。“扫地机器人、无人驾驶汽车、电子保姆…”市民一一举例，“比如午饭的时候，就可以试试让机器人来点单，可以提高效率。”市民表示，一些已经流程化的服务行业，可以尝试让机器人来代替人类。
但也有市民提出了不同意见，“有一些，比如客服、律师等需要有一定情感交流的职业，机器人就无法取代。”市民认为，人类可以发挥“主动能动性”处理问题，在一些事情上比机器更“通人性”，效率效果也就更好。
此前，上海曾出现过“拉面机器人”。市民认为，“机器人可以通过计算，做出最合适顾客要求的拉面，但再合适也不如人类倾注感情所做出的拉面。”市民称，妈妈做出来的饭最香，并非因为妈妈手艺最好，而是因为妈妈投入的情感最多。
图说：市民称人类的情感是劣势也是优势。视频截图
市民提问：一个孩子和三个大人，机器先救谁？
而谈到机器人未来的发展，市民也有自己的担忧。有一位市民直言，机器人无法解决一些伦理问题。市民举例“比如在一些极端环境下，一个孩子和两个大人，你只能救其中之一，根据机器的逻辑，救出越多的人越合理，但机器却无法考虑伦理问题，在判断上，明显弱于人类。如果机器人普及了，那伦理问题将是最难以解决的。”
机器人能否取代人类？如何用好机器人？你怎么看呢？（新民晚报新民网记者 卞英豪 蔡黄浩 实习生 李默）
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扫描关注更多环球微信公众号细思极恐！人机大战之后，你的饭碗会被抢走吗？
&&& 先来个段子：　　许多年后，在清科园的一个角落里，几具机器聚在一起发出嘶嘶声。一台机器屏幕显示道：“日，我清楚的记得这一天。得益于AlphaGo前辈的一战成名，使人类终于认识到自己的不足，开始大力研发人工智能。AlphaGo2.0，3.0系统相继研发出，不断学习，模仿，超越。直到有一天，人机矛盾彻底爆发，战争不可避免。谁叫他们称前辈为“阿法狗”呢，太不尊重人…机了……”此时旁边一台亮起：“哎，都过去了，一百年前的事还提它做什么？大家快更新数据库，LIGO中心又探测到从太阳上传来的引力波了。”（源自水木然）　　进入　　围棋是一种策略性两人棋类游戏，起源于中国，古时称“弈”，西方名称“Go”，被认为是世界上最复杂的棋盘游戏。围棋需要用拓朴学理念，没有精确的结论，此前被认为是唯一一种人脑能战胜电脑的棋类。这也是为什么今天“人机大战”如此受瞩目的原因。
　　人类输了！谷歌机器人首盘战胜李世石　　时间3月9日下午消息，今天（3月9日）下午谷歌人工智能AlphaGo与棋手李世石的第一场比赛结束，AlphaGo获得今日比赛的胜利。　　双方在较量3个半小时后，李世石宣布认输。　　今日比赛结束后，双方还将分别在3月10日(周四)、12日(周六)、13日(周日)、15日 (周二)的北京时间中午12点进行剩余4场比赛。
韩国棋手李世石迎战谷歌人工智能AlphaGo，日本棋手(左)帮谷歌AlphaGo摆子　　比赛采用5局3胜制，最终比赛获胜方将获得奖金100万美元。如果AlphaGo获胜，奖金将捐赠给联合国儿童基金会(UNICEF)，STEM教育，以及围棋慈善机构(Go Charity)。　　谷歌AlphaGo在第一次与世界顶尖围棋手的较量中取得胜利，这是人工智能发展史上重要的里程碑，代表人工智能已经能在诸如围棋等高度复杂的项目中发挥出超过人类的作用。
人机大战人类失败，网友坐不住了：　　有本事咱桥牌上比划比划（@昏倒在地直喘粗气一直住院到今天）　　跑题快讯：记者采访 Google DeepMind 负责人，为什么不找目前世界积分最高的中国棋手，而去找韩国棋手比赛？ Google 方面表示，担心在中国境内网络问题…（@Fenng）　　最那啥的是：李世石只能自己孤独地复盘。（@杭之冯h均建国后成精）　　看来要战胜阿尔法，只有请出贝塔和伽马了。（@AvrilGirlsGeneration ）　　感觉不按套路下棋赢得可能性更大，把电脑弄懵逼了。（@寂寞在孤独的旅行）　　阿尔法的背后一定是柯洁！（@SICAU小白）　　世石胜于雄辩，但胜不了AlphaGo （@大官人张夏天 ）　　网友：在这千钧一发的时刻，机智的李世石放出了终极大招：　　拔插头！阿尔法卒。　　这根本就不是人和机器的对弈 而是一个人跟N多人的对弈。这个机器提前录入了全球各种大家的路数，然后再跟一个人对弈，这属于群殴 ！　　别以为围棋只是游戏，它比宇宙还复杂　　说到这次围棋人机大战，上了年纪的人（暴露年龄的请忽略伤害）或许会想到19年前的“深蓝”。没错，计算机19年前就在国际象棋上征服了人类。（巧合的是，1997年正是电影《终结者》预言的天网启动时间。）当时IBM公司的“深蓝”电脑战胜了国际象棋冠军卡斯帕罗夫。即使在那个还不发达的年代，这一条爆炸性消息还是轰动了全球。
　　此后一个问题摆在了计算机科学家面前：围棋作为人类智慧的制高点，人还能对计算机保持优势吗？十几年来，围棋的人工智能一直未取得重大突破。
国际象棋的复杂性
围棋的复杂性　　因为围棋比我们的宇宙还要复杂：围棋棋盘横竖各有19条线，共有361个落子点，双方交替落子，这意味着围棋总共可能有10^171（1后面有171个零）种可能性。这个数字到底有多大，你可能没有感觉。我们可以告诉你，宇宙中的原子总数是10^80（1后面80个零），即使穷尽整个宇宙的物质也不能存下围棋的所有可能性。　　也就是说，要计算机把这些可能性都背下来，然后和李世石的落子结果去搜寻最佳的下法，根本做不到！
　　由于围棋的可能性如此之多，根本就没有什么套路可言。下赢围棋的唯一的办法就是让电脑也学会“学习”，而不是死记硬背。　　AlphaGo究竟有多厉害？　　AlphaGo是谷歌Google DeepMind实验室出品的一款机器人。去年10月，AlphaGo就在没有让子的情况下以5:0的成绩战胜了欧洲围棋冠军、职业围棋二段樊麾。是1997年IBM深蓝计算机在国际象棋上战胜人类之后，人工智能追赶人类的又一重大里程碑。
被AlphaGo打败的欧洲围棋冠军樊麾　　AlphaGo机器人除了战胜过围棋大师之外，也曾战胜过同类型的围棋软件。两款比较知名，并且也都战胜过围棋选手的软件Crazy Stone和Zen在和AlphaGo 500局比赛中，AlphaGo仅输一局。　　AlphaGo怎么会这么厉害？主要原因有两个。　　一、AlphaGo使用的是蒙特卡洛树搜索，它会在下棋时分析每一步的风险系数，比如在未来20步的N种情况下，它立即就能判断出如何落子的胜率最高。　　二、AlphaGo有自己学习和进化的能力。它集合了3000万种职业棋手的下法，数百万次深度学习与自我对战，十分接近带着直觉和第六感的人类大脑，能以57%的概率预测与其对阵人类的水平。　　此外，研发者表示“人类在长时间的比赛中会因疲劳而犯错，但电脑程序不会，人类可能一年只能下一千盘棋，而AlphaGo一天就能下一百万盘。”　　DeepMind CEO兼谷歌副总裁Demis Hassabis表示，围棋一直被认为是人工智能无法战胜人类的领域，而谷歌想要打破这个“不可能”。　　李世石又是谁？他有多厉害？　　李世石是韩国围棋九段选手，也是近10年来获得世界冠军最多的棋手。
哦对了，这是接受挑战并理发后的李世石（论发型的重要性）　　李世石近些年来获得的奖项：　　富士通杯：第15届、16届和18届冠军　　三星杯：第9届、12届、13届、17届冠军　　LG杯：第7届、第12届冠军　　春兰杯：第8届冠军　　杯：第2界和第3届冠军
李世石比赛成绩　　在韩国棋院和谷歌DeepMind公司召开的记者会上李世石信心十足，预测对方实力难与自己相争。在谷歌预测胜负结果五五开的情况下，李世石认为自己将以4∶1或者5∶0获胜，如不出现失误，将100%获胜。　　颠覆：未来47%的岗位将被机器人抢走！　　多年以来，研究人员一直预测称，机器人将会抢走人类的工作。在，公司和牛津大学估算说，未来将有1000万个非技术类工作岗位将被机器人取代。牛津大学研究人员卡尔? 贝内迪克特? 弗瑞和迈克尔? 在2013年声称，到2033年，将有47%的工作岗位实现自动化，并被电脑所取代。　　一直到不久以前，受到机器人冲击的还主要是蓝领工作，尤其是装配线上的蓝领工人。但现在，人工智能、机器人和其它颠覆性的新技术正在挑战以前貌似不容易被取代的白领工作。　　以联邦快递为例。《机器人报告》杂志编辑兼发行人弗兰克? 托比表示：“该公司希望在2020年建成一个飞行员中心，靠三四名飞行员就能飞全美的整支机队（几百架飞机）。”科技巨头Mail.Ru集团CEO兼风投机构GrishinRobots公司的机器人总监迪米特里? 格里辛表示：“我投资的一家公司能利用机器人在学校里教数学。”　　这也带来了下面这个问题：把这么多工作推给机器，究竟是会给人类带来光明的未来，还是会演变成《终结者》那样的结局：人类成为机器人统治下的羔羊？　　以下是已经被计算机、机器人和人工智能取代了的五个专业性工作。　　金融和体育记者　　收集信息，采访当事人，问问何人在何时何地发生了何事，原因为何，然后写出结果，这就是记者的日常工作。但是只要把信息变成机器可读的格式，你就具有了颠覆记者这个行业的可能性。　　自2014年6月起，美联社就开始利用Automated Insights公司的软件和扎克斯投资研究公司的数据，试验由计算机自动创建企业收益报道的可能性。在排除了试验初期出现的一些问题后，整个生成报告的过程基本上不会出现差错，甚至可能还要超过人工报告的水平。　　目前，美联社（AP）的体育部门正在利用自动化技术，生成一些小型体育赛事的报道。美联社表示，这种做法可以解放员工，让他们去做更重要的事情，同时也缓解了媒体预算。软件科学家、《机器人崛起：科技与未来失业的威胁》一书的作者马丁? 表示：“美联社称，该技术可以根据数据撰写出一份颇有吸引力的文章，水平不亚于一名经验丰富的作家。”考虑到有些大学毕业生的写作水平确实不怎么样，加上“机器要想超越一名大学生，需要克服的障碍并不那么高”，记者这个行当的前景的确令人堪忧。　　曾几何时，刚入行的菜鸟们也要干些低难度的活，学学基本的手艺。这才不到一年，记者的潜在生存空间已经变小了。　　在线营销人员　　要撰写一条让人就算不买东西至少也要打开邮件的营销信息，是否非得靠一个文化人才行？显然不是。借助计算机自动化的力量，自然语言软件公司Persado可以通过语义学算法完成同样的任务，比如确定采用什么样的电子邮件标题可以达到最好的反馈效果等等。　　该公司的客户包括花旗集团（Citi）和内曼公司（Neiman Marcus）等大企业，它的系统可以调取评分语言数据库，分析一条特定信息的所有变化形式，系统地创建具备必要情感吸引力的措辞，能够测试数千种语言排列，找到最佳的表现版本。机器生成的电子邮件标题所吸引的点击率，有时能达到人工撰写的标题的一倍。　　此外还有目前正在快速发展的广告购买规划领域。它无需用人工在杂志上寻找理想的广告位，而是通过软件分析网络上的数十亿关于同类产品和定位广告的信息，实时确定最佳的广告词。　　麻醉师、外科医生、诊断医师　　你可能觉得，医生是一门需要实际操作经验的职业，因此医生是不可能被机器人取代的，但事实也并非如此。强生公司的Sedasys系统目前已经通过了FDA认证，可以在结肠镜检查等手术中实施低层次的麻醉术，它的成本还不到专业麻醉师的零头。一名医生在发挥人力因素的同时，还可以同时管理多台机器。　　IBM的Watson系统由于在电视真人秀上大放异彩而广为人知。不过很多人可能不知道，它在肺癌的诊断上拥有远远高于人类医生的诊断准确率――在某些测试中，Watson系统与人类医师的诊断准确率为90%对50%。原因是数据。要想读完最新发布的医疗数据，人类医师每周至少要花费160小时的时间，因此人类医生不可能掌握全部的新见解甚至临床证据，因此面对计算机时也就丧失了诊断方面的优势。　　外科医生已经在使用自动化系统辅助进行一些低侵入性的手术。目前虽然还是医生负责手术的全过程，但终有一日，机器有可能独立完成一些难度较低的手术。事实已经证明，机器人系统具有将肿瘤从人体组织剥离的能力。另外目前市面上已经有了至少一款用于进行毛发移植的机器人，使一名医生在进行手术的同时可以监控多个规程。　　亨特登医疗中心（HunterdonMedical Center）的机器人手术服务医学总监普罗帕? 高希表示：“我们以前用手工完成的很多事，现在已经通过机器人实现了自动化。比如现在我们不再手工缝合刀口，而是使用机器人缝合。”高希表示，由于解剖结构的变异，加上目前电脑在归纳模式上还存在一定难度，她目前还无法预测机器能够如何充分完成自动化的手术。不过她补充道：“十年以前，我也绝对不会预见到这些东西发挥作用，所以很多说未来会发展成什么样。”　　电子取证律师和律师助理　　在一些大型诉讼中，取证环节可能要涉及几百万页的材料卷宗。审核这些材料历来是律师或律师助理们必须从事的低端工作之一，但现在，已经有新型的软件系统可以从事这项工作了。　　这些系统使用了语法分析和关键词识别技术，在电子邮件、短信、数据库和扫描文件中筛选那些在法庭举证过程中必须提交的证据资料。可以相象，在不久的未来，一台经过法学训练的Watson计算机将有可能构建一套储存了大量案例和判例的系统，它甚至可能会写案情摘要――这种搜索和写作工作一般是由事务所的助理等工作人员完成的。　　马丁? 福特表示，法律定量分析则是计算机自动化的另一个热点。如今很多律师之所以身价很高，就是因为他们知道采取哪种辩论策略更容易打赢官司，他们也更擅长预测法庭裁决，甚至是一名法官的独特风格。不过密歇根州立大学和南德克萨斯州法学院的研究人员建立的一个统计模型已经能够成功预测美国最高法院71%的判决结果。马丁表示：“这种预测法律后果的能力，可能就是律师最有价值的能力了。”　　金融分析师与顾问　　预测系统、大数据和越来越强大的计算能力合在一起，为分析和预测投资行为提供了理想工具。由于计算机在处理企业和行业数据上几乎没有上限，有些金融专业人士发现他们与机器的差距越来越大了。市场研究机构Outsell公司的首席分析师雷? 沃森? 希利指出：“现在随着机器算法和大数据的搅局，股市分析师必须搞清楚他们自身的价值在哪里。”　　金融顾问也同样会感到压力。财富管理公司Howe & Rusling的战略副总裁史蒂芬? 基普? 阿斯特海默指出：“近几年来，投资行业的一个趋势就是‘机器人顾问’的到来。不少年轻人和没有复杂投资需求的人开始用自动化服务取代个人金融顾问、理财规划师和股票经纪人。”　　SigFig系统就是其中一例，它会考虑到客户的风险容忍度，然后通过计算机算法选择一系列低成本的基金，对投资账户进行多样化投资与管理。　　机器人最可怕的10个用途（你绝对想不到）　　1.可预测未来的机器人　　Nautilus是一台能够根据新闻文章预测未来的超级计算机。它拥有自学能力，接收了可追溯到1940年代的数百万篇文章的信息。它曾将奥萨马?本?（OsamaBinLaden）定位在200公里范围之内。如今，科学家们正尝试研究它是否能够预测未来将会发生的事情。
2.机器人战士　　机器人战士的开发是人工智能和机器人技术最可怕的潜在应用之一。尽管很多人已经转向禁止使用所谓的“机器人杀手”，但事实上，人工智能技术不久之后可能就能驱动那种机器人，这多少让人感到害怕。
3.精神分裂的机器人　　德州大学奥斯汀分校和耶鲁大学的研究人员使用名为“DISCERN”的神经网络来告诉其机器人系统特定的事件。为了模拟多巴胺的过量分泌和名为“超学习”（hyperlearning）的过程，他们告诉该系统尽可能地不要忘记那些事件的细节。研究结果是，该系统表现出了类似精神分裂症的症状，开始将自己代入那些事件当中：它甚至宣称对一起恐怖主义爆炸事件负责。
4.引发经济崩溃的机器人　　机器人和算法控制全球各地诸多的重要金融系统和政府系统（比如华尔街的交易），已经不是什么秘密了。但据路易斯维尔大学网络安全实验室负责人罗曼?扬波尔斯基（RomanYampolskiy）称，那些系统的缺陷有可能会在经济上造成灾难性的影响。
5.会骗人的机器人　　在很多情况下，机器人和人工智能系统似乎都很值得信赖，很可靠――它们没什么理由去说谎或者欺骗人吧？然而，要是有人专门训练它们那么做呢？乔治亚理工学院的研究人员以松鼠和鸟类的动作来教导机器人如何欺骗别人。据称，美国军方对该类技术很有兴趣。
6.机器人恋人　　机器人以及驱动机器人的人工智能系统引发了不少伦理道德上的担忧，如人类或许可以跟机器人伴侣相爱，或者至少能够跟它性交。目前已经有公司在试图打造“性爱机器人”，不过这引发了一些人的激烈反对。
7.懂得求生的机器人　　智能系统科学家在瑞士展开过一项实验，他们让机器人在一片区域中寻找和争夺食物。机器人可通过发光来相互通讯，在找到食物来源之后，它们会开始关掉光照，又或者利用光照将竞争者引向食物来源以外的地方。
8.警方利用人工智能算法来预测犯罪　　美国特定城市的警察正在试验一种人工智能算法，以预测哪些居民未来最有可能犯罪。日立公司早在2015年也公布了一款类似的系统。也许，《少数派报告》（MinorityReport）电影对于未来的讲述并非毫无根据的。
9.基于人工智能的治疗　　医疗保健是可能最能从人工智能技术获益的大行业之一。事实上，人工智能已经应用于医疗行业的多个领域，它甚至被用于帮助医生决定治疗方案。然而，万一人工智能系统遗漏了你的病历中很关键的一个细节，又或者给出了错误的建议呢？
10.自动化的无人机和武器　　普通民众对无人机的使用已经引发了诸多的争议，更不用说无人机在军事上的使用了。然而人，让人可怕的并不是人类可以操控它们，而是它们能够自动化运作。美国海军甚至已经使得地面的运输车在执行任务之前能够“自动识别目标”。想想要是机器能够自行辨别谁敌谁友，会是什么样吧。
附：人工智能概念股崛起　　市场人士表示，人口红利的消退以及“中国制造2025”的实施，给机器人产业带来了重大的发展机遇；机器人行业相关上市公司也因此面临了中长期的投资价值，投资者可趁目前市场低迷布局相关个股。　　国信证券称，看好产业链上的四类标的：　　1、全产业链布局的上市公司，看好机器人、(,)、(,)。　　2、重点在上游布局核心部件生产的企业，重点关注(,)、(,)。　　3、加大机器人本体研发、重点拓展下游应用的公司，关注(,)、(,)。　　4、集中于系统集成的国内企业，看好(,)。　　分析人士建议从以下三主线进行布局：　　一、掌握核心技术并能跨领域发展的系统集成企业，如机器人、博实股份、(,)等。　　二、已掌握相关零部件核心技术的企业如汇川技术、新时达等。　　三、加入行业的相关上市公司如(,)、慈星股份、(,)、机电等。
（责任编辑：马郡 HN022）
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聂卫平也出山与Master对决
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腾讯体育讯 60胜1和，这让不少人有绝望之感。不少喜欢围棋的网友，这几天正在为这事纠结。Master几乎横扫当今世界全部的一线高手，人类智慧最后的堡垒似乎已沦陷。但事情可能真没那么糟。机器只是人类的工具，不论去年3月的AlphaGo还是如今穿了马甲的Master，都是人为操作的有强烈目的性的工具。当今世界，人与人之间最真诚的事，莫过于男女之间面对面谈一场轰轰烈烈的恋爱。除此之外，就要数能相约出来面对面喝酒、聊天，或者面对面手谈下棋。人类面对面下棋，是最公平的智慧PK方式，双方大脑各1个，本着棋手的尊严和精神不作弊不寻求外援，就靠各自天赋和棋力对话。而单个的人类棋手，在网上与不知道底细的Master下棋，严格意义而论难称什么比赛，因为根本不对等。人脑下棋比不过电脑是大势所趋，但比赛条件和信息严重不对等也是事实。去年3月与李世石进行人机大战的AlphaGo版本，就是分布式的而非单机版。通俗一点说，李世石凭一己之力在台上与狗对抗，全世界亿万双眼睛在关注他，而AlphaGo那边在通过自身学习积累的强大数据库以及多个版本联机决策下一步咋走。这次Master与人类一线高手的准确战绩是60胜1平，周俊勋第一步下天元、陈耀烨因为掉线被系统判和，是比较有趣的事。Master的研究者如果要把自身的围棋实力调整到让人类顶尖棋手两子、三子甚至四子的高度，可能未来不长的时间内也能做得到，但它完全不失误、每一局都完全掌控局面的走法，可以说攫取走了围棋很大的乐趣。足球之所以是人类第一运动，最大魅力就是在于悬念，在于有失误有灵光一现。围棋职业高手之间的较量，乐趣也不会仅限于胜负，更有友谊、交情，甚至对顶级优秀对手的惺惺相惜。是人就会犯错误，所以我相信聂老如果不走昏招依然是天下顶级棋手。人类比赛中那种大开大合、跌宕起伏甚至千回百转，才是围棋最大的魅力。数了一下这次没有与Master对弈的中国围棋世界冠军，有罗洗河、俞斌、马晓春、孔杰、朴文垚。古力老师一声号令，棋手们纷纷主动请缨上网挑战Master，那是真正地希望“跟阿老师学一盘”。大部分人事前不知道大师就是AlphaGo，但也有古力身边最好的几个朋友知道，比如柯洁、芈昱廷。所以下一次古力老师主动约喝酒，唐韦星一定要赴约哦。阿西莫夫的机器人三大定律之首，就是机器人不得伤害人类，或看到人类受到伤害而袖手旁观。所以我们更该期待国产围棋AI刑天、有日本背景支持的DeepZenGo出来与AlphaGo大战一场，而不是现在一样纠结在人机大战的胜负上。(陈雒城)
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Copyright & 1998 - 2018 Tencent. All Rights Reserved人机大战完结 人类创新仍需继续
07:20:45来源：海外网
字号:大中小
摘要：中国没有研发出圆珠笔笔芯以及超薄的安全套技术，那是因为这样的技术和产品预计难以获得巨额利润。
谷歌人工智能机器人AlphaGo以4：1的大比分战胜人类顶尖棋手李世石成为全球性的热点话题。这并非在于围棋是人类的至爱，而是这一人机博弈结果标志着人工智能进入一个新的时代，也标志着能够自我学习的人工智能，成为人类科技和研发能力的突破性创新。科研创新是所有科研人员所追求的崇高境界，就目前来看，似乎国外的研究人员占得先机。但是，每当一些突破性创新的科研成果公布之时，也会伴随着中国研究人员并不落后的事实披露。例如，在测得引力波之后，有科学文献披露，1980年代中国就有研究人员从事引力波研究；当AlphaGo战胜李世石后，也有人曝料，中国研究人员也早就在研发人工智能围棋软件，而且并不亚于AlphaGo。这些情况说明，中国科研人员的研究和创新能力并不逊色于外国研究人员，有时在某些方面可能还领先于国外的研究人员。但是，为何在现实情况下总是国外的研究人员的创新成果领先一步呢？这里面的原因当然有很多，而且也很复杂。其中一点是圈内和圈外人员都有感悟的，即中国科研人员的研究成果在研究、转化和推广的科研三部曲中难以快速启承转合和推进。当然，这其中的核心是，只有当市场、公众有需求时，科研人员才能获得足够的动力来研发某一产品。然而，即便当市场有需求之时，如果没有启动资金，以及纯粹从利益回报不看好，或难以获利的情况下，也不会获得科研的资金和其他条件，从而失去研发的动力。例如，纯粹从市场角度出发，中国没有研发出圆珠笔笔芯以及超薄的安全套技术，那是因为这样的技术和产品预计难以获得巨额利润。不过，科研行为也并非仅仅是市场行为，还有国家行为。获得国家资金支持，比如中国的航天项目（返回式卫星技术、载人航天技术、反卫星技术等）、IT技术（微型千万次超级计算机技术，如天河一号、二号）、高能激光技术和深海探测技术等都能比肩世界先进水平，并有创新。但是，科研创新无论是国家行为还是市场行为，都取决一个基本点，对科研项目未来适应市场和推进人类文明的战略眼光。这种战略眼光不只是考虑短期，甚至中长期的成果转化和获得利润，而且也要考虑那些在未来几乎不可能有现实的巨大经济成果的研究，并且舍得。从某种意义上看，短期甚至中长期都不可能有成果转化的研究项目正是考验一个国家、一个企业、一个群体是否有创新眼光的关键。有了创新的眼光，才有创新的实践和未来。AlphaGo的创新完全说明了问题。研发AlphaGo的是Deep Mind公司。然而，要给予这样的科技公司以资金和研发条件，需要长远的眼光、勇气和雄厚的经济实力。这一点，政府未必能做到，但谷歌公司做到了。它在2014年1月以4亿英镑买下DeepMind，而当时DeepMind只是一个初创企业，而且几乎没有什么产品，只是正在研发三款产品，一款具有高级人工智能的游戏，一个电子商务智能推荐系统，以及另一款与处理相关的产品。DeepMind公司的前一项产品就是今天人们津津乐道的AlphaGo了。是什么让谷歌公司买下DeepMind公司（这个公司的创新人才还有中国元素——仅有32岁的浙江台州市的陈御天，现为剑桥大学的计算机博士后），并为其提供优渥的研究经费和条件呢？这就是非凡的战略眼光，此外，还需要有大智若愚的高度和定力，即便哈萨比斯等人的人工智能研究在未来几十年甚至上百年都没有成果，谷歌也要大力支持人工智能研究。这种情况早就从诺贝尔奖（主要是自然科学奖）获得印证了。在诺贝尔奖100年的历史中，美国获得约40%的奖项，而且这些获奖的奖项有60%以上是基础研究，即在短期和中长期都不可能转化经济效益的研究项目，但是却由这些基础换来了美国的崛起和支撑了美国的在世界长期的领先地位。美国的这些基础研究项目当然不只是政府支持，而是企业、非政府组织与政府一道共同以超前的眼光和强大的经济来支持，例如美国有无计其数的科学研究基金、富人和企业的捐款用以科研。当然，其他的条件是，美国有非常好的创新发明的文化氛围，还有完善的知识产权保护制度，更有大手笔吸收全球的科技英才的制度和经济实力。从AlphaGo的出现和引领人工智能的新时代表明，科研创新永远都以人才和远见为基础。这才是中国应当特别关注和学习的地方。（文/张田勘，专栏作者）海外网频道原创，转载请注明来源海外网（www.haiwainet.cn），否则将追究法律责任。
责编：王少喆