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【大澳门威尼斯人赌场官网1月15日讯】北京时间1997年5月12日凌晨4点50分，美国纽约公平大厦，当IBM公司的“深蓝”超级电脑将棋盘上的一个兵走到C4的位置上时，国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫对“深蓝”的人机大战落下帷幕， “深蓝” 以3.5:2.5的总比分战胜卡斯帕罗夫。

第一节　人机大战：计算机用什么方法战胜人类

深蓝战胜卡斯帕罗夫意味着什么？

作为人类最伟大的棋手的卡斯帕罗夫在国际象棋棋坛上独步天下, 无人能敌。前世界冠军卡尔波夫号称是唯一能与卡斯帕罗夫抗衡的棋手，但在两人的交战史上，每次都是卡斯帕罗夫取胜。而其他的棋手，比如世界排名第二的印度棋手阿南德，则更是无力撼动卡斯帕罗夫的王者地位。可是，“独孤求败”的卡斯帕罗夫却在与一台电脑的较量中败下阵来。这意味着什么呢？

人类制造的工具早已在体力和感知能力上超过了人类，而人类唯一与其他生物相区别的特点—智能如果也被电脑超过，这可不是一个好兆头。这是否意味着，人类自己制造的工具将最终超过自己，给人类首先带来福祉继而带来恐惧的技术是否会外化为一种实物（也许就是电脑）进而统治人类呢？

也许还没有那么夸张。卡尔波夫在谈到人机大战时说：“卡斯帕 罗夫在人机大战中失利的主要原因是他开始去适应计算机。他与计算机下棋特别困难，因为他下棋靠的是根据盘面实际情况作出决断和虚张声势，而后者对计算机不起作用。第二盘棋结束后，卡斯帕罗夫开始胆怯了，下棋时开始琢磨一些非自己惯用的着法，因此导致失利。‘深蓝’战胜的只是一个人，而不是人类。这台计算机是可以战胜的 。”“深蓝”战胜卡斯帕罗夫这一事件到底是否意味着电脑的“智能”已经在某些方面超过人类了呢？要对这个问题作出回答，需要澄清几个不同层次的问题。首先，国际象棋是不是人类智能某个方面的重要体现？其次，“深蓝”在人机大战中作出决定时，它所依据的方法与人类的思维机制有无重大区别？也就是，如果“深蓝”的“思维模式”与人类的思考方法并不相同，但它所表现出来的弈棋能力确实超过任何一个棋手的话，这能否说“深蓝”已经有了某种程度的“智能”？

博弈问题一直就是人工智能领域的一个重要研究方向。下面，在介绍博弈程序发展的同时，我们看看人工智能研究的历史和发展中遇到的问题。

人工智能中的博弈问题

1956年夏季，来自数学、心理学、神经学、信息论和计算机研究领域的一些学者在美国达特码斯大学召开了第一次以人工智能为名义的研讨会。会议主题是探讨人类各种学习和普通智能特征的基础，以及如何在原理上进行精确的描述，以便使计算机进行模拟。这个聚会标志着人工智能这一学科的正式诞生。

也在这一年，国际商业机器公司的塞缪尔(A. Samuel)研制成功 了一 种具有自改善、自适应能力的跳棋机，他利用对策理论和启发式搜索技术编制了跳棋程序。这个跳棋程序可以象一个优秀的棋手那样向前看几步然后再走棋，可以向人学习下棋经验或自己积累经验，还可以 学习棋谱。这是模拟人类学习过程的一次卓有成效的探索。1959年，这个程序就击败了它的设计者，1962年又击败了美国一个州的冠军。

人工智能研究在1956年的另一个成就是，美国的纽厄尔(A. Newell)、西蒙(H. A. Simon)和肖乌(J. C. Shaw)三人提出了一个称为逻辑理论家的程序(LT)。这个程序不是刻板的固定算法程序，而是模拟了人用数理逻辑证明定理时的思维过程、规则和所采取的策略、技巧以及简化的步骤。它在计算机中先存贮一些公理，然后用分解、代入和替换等方法来处理待证的问题。如果这些子问题最终能变换成已知的公理或已证明过的定理的形式，那么这个问题就得证了。纽厄尔等人用这一程序证明了罗素-怀特海《数学原理》第二章52条定理的38条。值得注意的是，科学家们在研制这个程序的过程中使用了启发法，即他们根据人类的语言报告和行为表现，总结出思维活动的规律，再把这些规律编进程序，作为心理模型，进行计算机模拟。

“蛮干”与启发法

在人工智能初期研究成果的激励下，专家们变得信心十足。西蒙曾在1957年作出他的三个预言：1.在十年时间内，数字计算机将成为世界象棋冠军，除非按规则不许它参加比赛。2.在十年时间内，数字计算机将会发现和证明重要的新数学定理。3.在十年时间内，大多数心理学理论将以计算机程序或有关计算机程序特点的定量描述为形式。

可是，人工智能研究的发展却并不那么让人乐观。我们现在已经看到，第一个预言迟到了30年才实现，而第二、第三个预言则恐怕早已为人们淡忘。我们知道，象跳棋这样的游戏，有一些按照中心位置力、前进等参数来确定棋步可能值的可靠方法，又由于棋子的相互阻挡，以及被迫吃子等固定规则，所以可走的棋步不多，我们有可能去考查二十步之内的一切可能合理的棋步。如果把这种方法移植到编写国际象棋程序上来，那么虽然原则上可以靠穷举双方所有可能的棋步来决策，但这不可避免地要遇到选择迷宫即指数增长的问题。跳棋中不同走法的数字是10的40次方，但在国际象棋中不同走法的数字却是25X10的115次方。另外，每个跳棋棋子的功能相同，因此可以相当准确地计算出一个明确的数值，而国际象棋中各个棋子的功能却不一样，这样就做不到这一点。

于是，提高计算机的弈棋能力就有了两种选择，一种是蛮干，即通过增强计算机的运算速度来解决成指数增长的走法问题，另一种则是将人类在下棋时的一些方法教给计算机。看来，只有从第二种方法寻求突破，才会让人相信人工智能研究的确在进展，前面在谈到逻辑理论家的程序(LT)时说到的启发法，就是试图从第二种方法寻求突破。

心理学家对象棋游戏和对著名选手的观察表明，计算一盘象棋的各种可能走法对下好象棋并没有多大意义。只有在看出棋局中有某种特殊的情况时，比如王的阵地削弱或者对棋子有利时，有经验的棋手才计算不同的走法。由此可见对于下好棋来说，对棋局的总体把握和全局
观念的估计才有决定意义。

一些人工智能领域的专家也试图将象棋游戏的一些理论知识和实践知识输入计算机，以改进象棋程序的弈棋水平，比如输入如下的知识：“象不能进攻另一类色格里的棋子”或者“顶住对方孤兵的棋子不会受到兵的攻击”等等。他们想为计算机输入某种启发法，教计算机如何从更高层次，从布局、战术、战略方面“思考”对策。但是，这实在不是一件容易的事。

《计算机不能做什么》一书的作者雷德福斯(Hubert L. Dreyfus)引入边缘意识来说明人与计算机在弈棋时的区别，他说的“意识边缘”是威廉﹞詹姆士提出的：时钟的滴答声，只有在它停止的时候才会被我们注意到。而在弈棋中，来自整个棋盘各部的提示，在停留于意识边缘的同时，使某些部分显得有利或危险，或值得考虑，这样就把注意力集中到这个部分。人在下棋时，有些概念具有很强的全局性，比如说，“已开辟的位置”、“中心的控制”、“制胜的位置”、“较弱的位置”、“闭塞的位置”等等。这就是研究人员对人类弈棋的经验作出的总结和找到的一些规律，但是要教会计算机这些抽象而不能形式化的概念，实在是太困难了。

以上是人工智能的博弈领域在五六十年代遇到的困难。现在的情形怎样呢？“深蓝”的研究人员们是用蛮干的方法（提高芯片速度，增大计算机记忆的棋谱数量）使它战胜卡氏，还是教给了它更多启发法呢？我们不得而知。也许两种方法都有，但主要还是靠前者。因为从“深蓝”的设计者们的话中，我们发现他们突出地强调了“深蓝”的计算能力，比如装入了比先前快一倍的新程序，有32个独立的微处理器，每个微处理器的平均运算速度为每秒200万步，整个计算机达到了每秒2亿步的令人生畏的运算速度，6人专家小组曾向“深蓝”输入了100年来所有国际象棋特级大师开局和残局的下法，等等。

卡斯帕罗夫是怎么看待他的对手的呢？他在《生活周刊》中这么 说道：“电脑，一般来说是在分配的时间内尽可能计算眼前的应对步骤。由于象棋从本质上来说是一种蕴含着无限可能性的游戏，所以，即便是每秒能闪过一亿种位置情况的‘深蓝’，也是如此。电脑走棋
的时候，总是在对一步棋带来的各种结果进行计算，然后选择最佳情况。又由于电脑对棋局的基本判断思路是斤斤计较眼前的得失，所以众所周知它们是功利主义的。”很明显，在卡氏看来，深蓝仍是在用蛮干的方法与他抗衡。

既然计算机用“蛮干”的方法而不是以和人类类似的思路战胜了人类最伟大的棋手，那么我们怎样对待这种能力呢？它能说得上是有智能吗？它是否具有“思维能力”呢？
（学术论文选登）(//www.dajiyuan.com)

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