網易科技訊10月27日消息，據金融時報報道，我們很難不對人工智能（AI）產生深刻印象，甚至有點兒警惕。1997年，當IBM超級計算機“深藍”擊敗瞭世界上最偉大的國際象棋選手加裡·卡斯帕羅夫 (Garry Kasparov)時，它還是非常昂貴的硬件設備，並需要人類的密切關照和指導。
而對於計算機來說，圍棋是比國際象棋更難掌握的遊戲。可是，當AlphaGo在2016年低調地出現時，並經過短短幾個月的訓練後，它輕松地擊敗瞭世界上最優秀的圍棋選手。上周，AI研究公司DeepMind推出瞭AlphaGo Zero。它的速度更快，使用更少的硬件，曾以100：0的絕對優勢擊敗其前身AlphaGo。更值得關註的是，它完全是自學成才，而且隻經歷瞭72小時的練習就取得瞭這樣的成就。
AlphaGo Zero的研究取得令人震驚的進展，已經引發瞭人們對機器人導致大規模失業的擔憂。然而，這種焦慮與美國、英國令人不安的高就業率和令人失望的生產率息息相關。雖然目前還有大量的工作存在，但顯然沒有太多創新。對於這一悖論，有多種可能的解釋，但最簡單的解釋就是：AlphaGo Zero是個異常值。與其相關的生產力和技術進步都是毫無意義的，因為AlphaGo Zero背後的研究並不是我們試圖創造新想法的典型方式。
卡斯帕羅夫對這個問題的看法讓人著迷。他在最近的著作《深度思考》（Deep Thinking）中，引用瞭已故計算機科學傢阿蘭·珀利斯（Alan Perlis）的名言，即“優化過程阻礙瞭進化！”在計算機象棋的例子中，珀利斯的格言可以解釋為：研究人員選擇實用的捷徑方式來獲得快速結果，而更深入、更危險的研究卻被忽略掉。IBM“深藍”的重點不是獲得知識，而是取得勝利，但勝利的終點在科學上往往意味著進入“死胡同”。
這是一個恥辱。像阿蘭·圖靈（Alan Turing）和克勞德·香農（Claude Shannon）這樣的計算機先驅們認為，國際象棋可能是一個可以在更有意義的領域發展AI的研究課題。這種希望很快被殘酷的力量所排擠，這種方法隻會教我們很少的知識，但卻在國際象棋中表現得很強大。
很容易看出，為什麼商業公司汽車音響電容推薦對如今由AlphaGo所提煉的早期模式識別技術幾乎不感興趣的原因。卡斯帕羅夫描述瞭在國際象棋中使用這種模式的方式：機器認為，當它們犧牲瞭自己的皇後時，很快就贏得瞭比賽。這臺機器由此得出結論，爭取每次獲勝機會都要犧牲自己的皇後。
然而最終，這些模式識別技術已被證明，遠比最好的象棋程序所使用的方法更加強大和普遍適用。問題是，我們是否希望改變自己的世界，或者僅僅是想要贏得一場國際象棋比賽。這不僅僅是一個關於國際象棋的警示故事。在其他方面，企業似乎也正在收斂野心。企業研究實驗室曾經資助過許多最重要的基礎研究，比如曾在索尼和IBM工作的江崎玲於奈（Jack Kilby）贏得瞭諾貝爾物理學獎，德州儀器的傑克·基爾比（Jack Kilby）也是如此，通用電氣公司的歐文·朗繆爾（Irving Langmuir）贏得諾貝爾化學。貝爾實驗室有太多的諾貝爾獎得主，還有香農本人。
這是一個公司敢於投資基礎科學的時代。然而，這種情況已經改變瞭，正如三位經濟學傢阿希什·阿羅拉(Ashish Arora)、沙隆·莎朗·貝倫佐(Sharon Belenzon)以及安德烈·帕塔科尼（Andrea Patacconi）研究報告所顯示的那樣：企業仍在大力投資創新，但重點放在實際應用上，而非基礎科學上。研究往往外包給更小的機構，而這些機構的知識產權很容易被買賣。
企業研究人員提出更多專利，但在學術期刊上卻不那麼顯眼。正如阿羅拉教授所言，研究和開發已經變得“研究更少、開發更多”。他說，AlphaGo的研究是一個例外。這很重要，因為大多數基礎研究最終都被應用在商業上。我們喜歡“金蛋”，但我們可能會餓死“金鵝”。
如果像大學這樣的研究機構填補瞭這個空白，所有這些都不應該是災難性的。然而，這並不是理所當然的事情。正如經濟學傢本傑明·瓊斯（Benjamin Jones）所記錄的那樣，新的想法很難找到。其中一個跡象就是研究團隊的復雜性，他們的規模更大，充滿瞭越來越專業研究人員，而且成本越來越高。
或許，簡單地勸說公司在基礎研究上投入更多資金是幼稚的，但總得有人去做。一個有趣的方法是政府為“創新突破”提供獎勵。這樣的獎項調動瞭公共資金，制定出公共目標，同時也調動瞭私營部門的靈活性和多樣性。但是這種獎勵隻在特定的情況下起作用。
舉例來說，職業體育已經成為“邊際收益”的流行趨勢，即快速優化以尋找最微小的優勢。事實證明，幾十年前，企業研究也出現瞭同樣的轉變。邊際改善並沒有什麼錯，但決不能允許它們進行更多的投機研究。科學是一種比體育運動更深入、更混亂的實踐。我們必須繼續把時間、空間和資金投入到更大、更危險的飛躍上。（小小）
本文來源：網易科技報汽車音響電容價錢道
責任編輯：姚立偉_NT6056
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