人工智能是造福人类还是毁灭（如果有一天人工智能反叛了）

【编者按】

化名“Master”的AlphaGo下完了它的最后一局棋，带着60局全胜的战绩下线。

在一片对人工智能的惊呼和赞叹中，AI被创始团队誉为“从不犯错”，那么它究竟有没有弱点？它的弱点是人类能够利用的吗？

本文系果壳网授权转载（Guokr42）

从12月29日起，一个叫“Master”的神秘ID在数个知名围棋平台上大杀四方。

柯洁、古力、聂卫平纷纷折戟，仅仅在第52局中断了一下连胜纪录——对手陈耀烨九段意外掉线，这一局被系统判定为平局。

在1月4日21点，“Master”终于做出了回应：

之后，新浪直播员马上宣布了这一消息：

而与此同时，昨晚抱病上阵与“Master”对弈的@棋士柯洁 也发布微博，称“作为一开始就知道真身是谁的我来讲，是多么希望网上的快棋人类能赢一盘”：

这条微博再次证实了Master的身份：神秘ID“Master”就是阔别归来的围棋AI——AlphaGo。

人类不是第一次在AI面前一败涂地

1997年，国际象棋AI第一次打败顶尖的人类；2006年，人类最后一次打败顶尖的国际象棋AI。欧美传统里的顶级人类智力试金石，在人工智能“深蓝”面前轰然崩塌，应验了40多年前计算机科学家的预言。

1997年纽约，与IBM深蓝电脑终局对弈开始时，一台电视监视器上的加里·卡斯帕罗夫。

现在，我们同样没有人再能赢过“Master”。如果这一纪录无人打破，那就意味着国际象棋AI用了不到10年时间完成的战绩，围棋AI只用了不到10个月。

当然，这不见得就是坏事儿。人类画师的仿真能力早就输给了摄影，但绘画也没有因此失去意义；国际象棋的顶尖AI已经连续十年没输给人类了，国际赛事依然如火如荼。围棋也没什么特别，世界第一不过是名分。

但是如果有一天，AI反叛了呢？它们有死穴吗？

在意想不到的地方绊倒一只AI

2014年底，三位人工智能研究者在arxiv上贴出了一篇论文预印本。论文标题很有趣：《深度神经网络很好骗》。

深度神经网络，是目前最热门的人工智能路线之一，AlphaGo就以它为核心。它在包括围棋在内的许多领域实现了卓越成就，其中就有“视觉分类”任务——神经网络可以相当准确地判断出一张图片是猫还是企鹅。

但研究者却发现，人为设计的图像很容易骗过它们。这本身没什么了不起，人脑也很容易被骗——但是，令神经网络摔倒的那些图，在人看来却是完全正常的。

左图被神经网络判定为熊猫。给它人为叠加上中图所示微小的扰动（实际叠加权重只有0.7%），就获得了右图。在人类看来，左图和右图没有区别；可是AI却会以99.3%的置信度，一口咬定右图是一只长臂猿。

这不是意外的小失误，也不是偶然的bug——我们发现，只要对图片做出一些人类无法察觉的修改，就能让AI把它当成完全不同的东西；还很容易设计出一些图片，人类什么都看不出来，AI却能以99.99%的把握确信它是某个东西。

更有甚者，这些奇特的错误并不限于某个特定的神经网络，能骗过一个AI的图片，也能骗过另一个；它们也不限于图片识别，甚至不限于神经网络本身——研究者所尝试过的所有机器学习模型，都出现了这样的问题。

AI认为左图是一只狗，右图是一只鸵鸟。

八张图在AI眼中分别是知更鸟、猎豹、犰狳、小熊猫、蜈蚣、孔雀、菠萝蜜和气泡。置信度全部在99.6%以上。

而最大的问题是，当神经网络犯下这样的错误时，研究者并没有特别有效的修正办法。

这样的图片，就是“对抗样本”。

AI的盲区，人类的救星？

对抗样本自然出现的概率确实非常之低。但是它取这个名字并不是没有理由的：如果真的有人在故意采取对抗手段，那么这就有可能成为该系统的死穴（就像那些靠谐音或错别字骗过过滤器的小黄文一样）。

而从绝对数量来看，对抗样本是非常之多的：如果在空间中任取一点，大部分都会被错误归类。

另一种方式构造的八张图，在AI眼中分别是王企鹅、海星、棒球、电吉他、货车、遥控器、孔雀和非洲灰鹦鹉。靠随机生成的图片骗AI并不难。

现在，对抗样本是个坏消息，是系统漏洞。但如果有一天我们真的要和AI正面对决，那么对抗样本也许会成为我们的救命稻草，因为它有这三个特点：

第一，对抗样本并不限于一个具体的神经网络，因此制造对抗样本也不需要获得该模型的源代码之类的东西。只要模型是被训练来执行相同的任务的，它们就会被同样的对抗样本欺骗。

第二，对抗样本很难用常规的办法解决。谷歌研究者固费罗的研究组尝试了各种各样传统手段，都不能解决对抗样本问题。有针对性的专门训练可以让模型的抵抗力更强，但也无法真正消灭盲区。

第三，人类不会被这些样本欺骗。当然，人类也会在意想不到的地方跌倒——心理学已经提供了浩如烟海的视错觉和其他错觉例子。还好，AI现在还不知道，嘘……

著名的丁香视错觉图。——人也有bug。

研究者正在努力堵上对抗样本的漏洞，但是完全有可能出现无论如何也堵不上的情况。在这样的背景下，人类和AI的战争如果爆发，也许将进入全新的战场。

对抗样本时代的围棋会是什么样子？

其实根本上讲，我们不能说机器被对抗样本“骗”了——也许被骗的其实是我们呢？也许AI真的在那些噪点中发现了某种真正的本质的规律，而我们只是肉眼凡胎不识真面目呢？

但是我们让AI做图像识别，它要分类的图像就是人眼中的场景，它要遵守的规则就是人类大脑的规则。因此某种意义上，我们是主场。

围棋作为一种人类设计的游戏，也许也会是另一个主场。

AlphaGo的源代码尚未公开，但研究者明确指出了它对深度学习的依赖，那么它大概也会被对抗样本困住。

或许某一天，围棋将成为一种双重游戏。对战双方不但要在物理的棋盘上攻城略地，还要设法引导对方步入心智陷阱。应该会有某些棋局能让AI错判，从而让它们下出大错棋，就像现在的研究者能让AI把大熊猫认成长臂猿一样。

同样的机关算尽，人机对战的思路将不同以往。

但是对方的盲区棋局是什么样的？如何下出这样一盘棋局？实现这一局面需要在棋盘上做出多少牺牲？引导对方失误带来的收益能否补偿？是否有可能制造出这样的盘面，令对方陷入更大的心智陷阱，乃至直接死机？

AI反过来可能也会利用人类的缺陷。我们不知道人类的围棋盲点在哪里，但原则上这也是可能存在的。这一看不见的战场，或许将比看得见的棋盘更加血腥。

化名“Master”的AlphaGo打完了它的最后一局棋，带着60局全胜的战绩下线。我们不知道明天的围棋界将会怎样，但万幸，围棋是人类创造的游戏，这也许能带给我们一些优势。

如果哪一天我们必须去玩AI所创造的游戏，那也许才是真正的末日。

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