AD
近日，AlphaGo之父、Google DeepMind创始人兼 CEO 杰米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）在《自然》杂志最新一期发表文章，对卡斯帕罗夫与计算机深蓝的国际象棋世纪之战与卡斯帕罗夫的新书进行了评价和推荐。
本文转载自机器之心。
当年无人可以撼动的国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫败给深蓝，引发了巨大轰动和焦虑
差不多 20 年前，我很荣幸和前世界冠军卡斯帕罗夫玩了一局友好的快速国际象棋。那真是一段难忘的回忆；他的竞争精神和创造性天才是显而易见的。那时候我刚成立Elixir Studios，专注于人工智能（AI）游戏开发，而我的理想是进行该领域的前沿研究。那天，人工智能萦绕在我的头脑里：卡斯帕罗夫在几天前刚刚和深蓝（Deep Blue）超级计算机进行过比赛。现在，他通过自己的回忆录《深度思考：人工智能的终点和人类创造力的起点》讲述了这一时代大事的细节。
1997年的这场比赛是人工智能和一种非凡技术专长的分水岭。奇怪的是，尽管卡斯帕罗夫输了，但更让我惊奇的却并不是机器的能力，而是人脑的能力。卡斯帕罗夫既能与一个计算怪兽作战，也能完成不可胜数的其它任务，这我们所有人都清楚。相反，深蓝则只是被硬编码了国际象棋大师们总结出的一套特定的规则，并且还借助了穷举搜索算法的力量。它被编程来只做一件事；它甚至不能玩更简单的游戏，比如井字棋，除非完全重新编程。我觉得这种类型的智能缺失了一些关键特性，比如通用性、适应性和学习能力。
正如他在《深度思考》中详细介绍的那样，卡斯帕罗夫得出了一个类似的结论。这本书是他第一次对这场比赛进行详细透彻的描写，并且也给出了对技术的透彻思考。其标题给出了他相信深蓝所不能做到的事情：它们可以计算，但不能创新和创造。它们不能完成最深度意义上的思考。在描述这些区别时，卡斯帕罗夫提供了出色的有关人工智能研究和该领域对国际象棋的持续执迷的历史。
几十年来，领先的计算机科学家相信，因为国际象棋作为人类智力典范的传统地位，一个有能力的国际象棋棋手也可以很快超过其他人的能力。这个观点不仅来自于这个案例。这在一定程度上也是由于人类认知和机器认知之间的区别：计算机可以轻松执行对人来说非常困难的计算任务，但对我们感觉很直观的常识任务却完全无能无力（这个现象被称为莫拉维克悖论（Moravec's paradox）。这也是因为工业界和研究界在 1980年代和1990 年代的状况：为了更快得到结果，实验室抛弃了可泛化的、基于学习的方法，转而支持范围狭窄的、硬编码的解决方案，这有利于机器的计算速度。
郑重声明：此文内容为本网站转载企业宣传资讯，目的在于传播更多信息，与本站立场无关。仅供读者参考，并请自行核实相关内容。
