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范江懷/解放軍報

——從“阿爾法圍棋”戰勝世界冠軍看人工智能在軍事領域的影響

“阿爾法圍棋”完勝世界冠軍李世石的對弈，成了近日人們關注的焦點。據悉，第一盤棋就有超過一億人觀看了直播。而有關這場人機大戰的話題，一時間更是充斥著網上論壇和街頭巷尾。

誰是最大的贏家？

AlphaGo 4:1勝李世石，人機圍棋大戰巔峰對決至此落幕。不過關于人工智能與圍棋的故事仍在延續，更多的人機對決，或許不久便將到來。 視覺中國 圖

賽前，人們普遍看好世界冠軍李世石，盡管他已不在競技的巔峰狀態，畢竟實力還在。但令人沒想到的是，李世石如此不堪一擊。

電腦戰勝了人腦，人們想到了，但沒有想到來的這么快。于是，有人擔憂甚至是恐懼。當然也有人興奮：人工智能贏了棋，人類贏得了未來！其理由是：戰勝李世石的“阿爾法圍棋”是由人研發的。

電腦戰勝了人腦，會給人類帶來什么樣的革命性變化？這不是本文想探討的話題。人類當然是可以贏得未來，但不等于你就能贏得未來。換句話說，這場人機大戰誰是最大的贏家？

是電腦？是“阿爾法圍棋”？是谷歌研發團隊？是英國人？據悉，研發“阿爾法圍棋”的是一家僅有50多人的英國小公司。僅僅是觀看了這個小公司的一次演示，谷歌公司就毫不遲疑以4億英鎊的重金收購了這家英國的小公司——這是發生在2013年的事。

僅僅過了兩年多的時間，一個具有里程碑意義的事件就發生了：人類4000年的圍棋歷史，被“阿爾法圍棋”改寫，開辟了新紀元。

里程碑事件的背后，總會有一個推手。這次人機大戰也概莫能外。人機大戰之前，筆者在《人機大戰，戰爭最好的預實踐？》一文中提到，當年IMB研發戰勝國際象棋頂級大師卡斯帕羅夫的“更深的藍”，就得到了美國國防部的資助。話到此處，誰是此次人機大戰最大的贏家，不說大家也“懂得”。

科學技術每一次劃時代的進步，都會造福于人類，但也有可能禍害人類。比如火藥，比如核能，這關鍵要看誰在用，用的目的是干什么？

美國康奈爾大學教授、人工智能專家巴特·塞爾曼在談到“人工智能威脅論”時說，開發人工智能有一定的風險，但人工智能研究界已經開始研究所謂的人工智能安全。這些將要開發出來的系統將對人類保持友好，并與人類合作，我對此相當有信心。除了特定軍事應用，開發“敵對人工智能”不符合任何人的利益。

什么是世界強國？站在科技最前沿的國家才能成為世界強國。軍隊也是如此，你擁有世界最先進的科技，才有可能成為世界一流的軍隊。所以，搶占高科技的制高點，一直是大國和強國的必修課。

電腦戰勝人腦，我們不一定要恐懼，但一定要警惕。

真正的對手在哪兒？

戰爭（比賽）的勝負不取決于沖在最前面的人，而是取決于后面的團隊；不完全取決于打仗（比賽）的過程，而是取決于準備打仗（比賽）的過程。 視覺中國 圖

在人機大戰前兩盤的比賽中，李世石輸的嘎嘣脆。韓國媒體就坐不住了，替李世石喊冤，說比賽不公平，稱“阿爾法圍棋”后面擁有無數個“指教者”。

此話有點強詞奪理，但也不無道理。李世石對付的確實不是一個人，而是一支高智商的研發團隊。

在這次人機大戰之前，體育界的人士大多看好李世石，而科技界的人士卻大多看好“阿爾法圍棋”。有比較冷靜的專業人士就說過，這場人機大戰的勝負，其實在開賽之前就已經決定了。這當然沒有什么貓膩和君子協定。李世石確實是一個人在戰斗。

把賽場和戰場對接一下，你就會發現有著驚人的相似之處。

僅舉一個最新的戰例：美軍海豹突擊隊擊斃本·拉登的“海神之矛”行動。從表面上看，沖在最前面的只是24個特種兵，而在他們的后面，有一個龐大的團隊：天上有提供信息的衛星，海上有負責接應的航母，陸地有軍事基地進行支援，華盛頓有全知的指揮中心……前面有24個人在作戰，后面卻有24的N次方的人員在幫忙。這樣的戰斗行動能不取得成功嗎？

不管是人機大戰也好，“海神之矛”的戰斗行動也罷，都在印證著這么一個道理：戰爭（比賽）的勝負不取決于沖在最前面的人，而是取決于后面的團隊；不完全取決于打仗（比賽）的過程，而是取決于準備打仗（比賽）的過程。

如果明白了這么一個道理，1∶4落敗的李世石也應該感到釋然。

所以，我們說“人機大戰是戰爭最好的預實踐”一點也不牽強。這實際上也給我們提出了一個課題，我們的資源和力量是用在培養一個世界冠軍上呢，還是用于培養一支有創新能力的研發團隊上；是用在一線呢，還是二線甚至三線四線。據悉，谷歌公司只有10%的人負責賺錢，90%的人負責胡思亂想去搞創新，而“阿爾法圍棋”就是他們胡思亂想貪玩的結晶。

不管是冷兵器時代，還是機械化時代，在前方打仗靠的是“人海戰術”，解決問題需要“集中優勢兵力”。信息化戰爭不再打“人海戰術”，大兵團廝殺的場景難于再現，但就整個戰爭而言，用兵并不見得少，相反有可能還多，只不過是用在最前沿的兵大大減少了，用兵的位置發生了乾坤大挪移。未來戰爭無人化、網絡化和非接觸的作戰模式，參與者會變得更多，有時你真的不知道對手是誰、藏在哪兒？

我們天天念叨“制勝機理”？想想其實也很簡單，就是“把正確的人用在正確的地方”。

當“孫子”還是當“老子”？

據悉，人機大戰的第一盤棋就有超過一億人觀看了直播。 視覺中國 圖

“阿爾法圍棋”能完勝世界冠軍，與以往下棋的程序最大的不同，就是它善于學習，而且具備了深度學習的能力。

人類學習的速度和容量，是無法企及電腦的。一個棋手一年只能下1000多盤棋，“阿爾法圍棋”一天就能下100萬盤棋。“阿爾法圍棋”的“腦袋”里裝了15萬職業棋手的棋譜、上百萬業余棋手的棋譜，并且自我對弈了3000萬盤棋。人腦裝的棋譜，估計連電腦的零頭都不到。

賽前，很多人曾戲謔地把人工智能圍棋程序稱為“阿爾法狗”，當這只“狗”在前三盤完勝李世石之后，很多人便立馬改口稱“阿爾法老師”了。從學習能力上來說，電腦在一些方面已經遠超人腦，“阿爾法圍棋”戰勝世界冠軍也沒有什么可奇怪的。

在互聯網上流傳這么一句名言： 研究兵法最多成為“孫子”，無為而治卻能成為“老子”。

我們跟著李世石學圍棋，最多只能成為一時的世界冠軍；但如果能像“阿爾法圍棋”那樣擁有強大的學習能力，能博采眾長地學習所有世界冠軍的經驗和長處，那就能成為高處不勝寒的頂尖高手。

賽場和戰場雖然有不同的運行法則，但制勝機理很多則是相通的。比如學習。

人類雖然不可能具備電腦的某些學習能力，但以計算機為核心的信息技術，為人類的學習創造了優越的學習條件和無限可能。過去，我們只能在戰爭中學習戰爭，現在可以在電腦模擬的近似實戰環境下學習戰爭，推演未來戰爭的攻防模式和發展趨勢。科學家們現在在教會電腦如何學習，今后我們將在擅長學習的電腦幫助下拓展我們的學習。

當然，我們也必須看到，戰場上的學習和賽場上的學習又有很多不同。“阿爾法圍棋”可以輕而易舉地獲得眾多圍棋高手的棋譜，可在軍事層面上，你想要獲得對手訓練、演習乃至作戰方面的相關數據，難上加難！軍事領域的學習一定程度上是在“摸著石頭學習”。

一位金融家曾經深有感觸地說，財富不是最重要的，時間才是，學習才是。

怎么學，跟誰學，學什么，這是一個問題。在信息化的時代，最緊迫的任務就是學會如何學習。因為，學習能力決定了創新能力，創新能力則決定了一個人或者一個團隊的實力——這應該是人機大戰給我們最大的啟迪。

人機如何融合？

人機大戰結束后，不少業內人士都在分析電腦和人腦下棋的優劣長短。

說到“阿爾法圍棋”的長處，中國圍棋等級分第一人柯潔在看了比賽后就直言，“阿爾法圍棋”“能分清大小，這點非常厲害”。具備了在下棋時進行價值判斷的能力，這是“阿爾法圍棋”此次能夠戰勝李世石的一個重要因素。

電腦的長處是顯而易見的：學習能力強大、計算能力強大、記憶能力強大，而且行事不會受到情緒影響，不會犯錯。但電腦和人比，缺乏的是想象力和創造力，沒有好惡是非的觀念和喜怒哀樂的情感。

人機大戰尚未結束，就有人說用“阿爾法圍棋”的技術用來炒股、用來看病，肯定也能“大獲全勝”。事實是，人工智能技術在很多領域已經開始發揮作用，但絕不是像人們想象的那么簡單。人在電腦的幫助下會變得更加強大，但電腦失去了人的支持，很難有所作為。這實際上帶來的是一個大家一直在探索的問題：人機如何取長補短融合成一體？

在現實社會中，我們已經離不開電腦了，信息技術無處不在。但不可否認，這只是一個“人機交互”的時代。人類要跨入“人機融合”的最高境界，一方面，人工智能技術需要再上一個臺階，另一方面，人類自己則需要強化“人機合一”的意識而非恐懼的擔憂。在“阿爾法圍棋”戰勝世界圍棋冠軍后，人們在“人機融合”方面變得更為迫切。在金融、醫療、體育領域如此，在軍事領域更是如此。

若干年前，美軍就致力于用巴頓的戰術與蓋茨的技術有機地結合，幫助指揮官去尋找戰場取勝的方法和手段。在純技術層面上，美國在新世紀之初就開始探討“腦機接口”技術軍事應用，投入巨資研究武器與人相互作用機理，研發能馳騁未來戰場的“機器戰士”。

未來戰爭是在信息體系支撐下進行的，只有解決好人機融合這一核心問題，才能占據著戰場的主動，贏得現代戰爭最后的勝利。

最大的挑戰在人機融合，最大的機遇也在人機融合。對照人機大戰這面鏡子，我們的指戰員在人機融合方面做得還遠遠不夠。