南方周末特約撰稿　盧昌海

2016年圍棋人機(jī)大戰(zhàn)第4局，全局被動(dòng)時(shí)李世石妙手逆轉(zhuǎn)局面。　視覺中國(guó)　?圖

人工智能一旦在某個(gè)領(lǐng)域擊敗人類，這種擊敗就是不可逆轉(zhuǎn)的。從“深藍(lán)”到“深思”，在不到一代人的時(shí)間內(nèi)，人工智能跨越了好幾個(gè)里程碑，在某些方面甚至超出了最大膽的預(yù)測(cè)。

如今40歲以上的人——尤其是象棋或科技的愛好者——也許大都對(duì)發(fā)生在1997年5月的一個(gè)有趣事件留有記憶。在那個(gè)月里，國(guó)際象棋世界冠軍加里·卡斯帕羅夫與IBM公司名叫“深藍(lán)”的超級(jí)電腦進(jìn)行了總計(jì)六盤棋的對(duì)決，結(jié)果“深藍(lán)”以3.5∶2.5（二勝三和一負(fù)）的總比分勝出。

這是人工智能首次在國(guó)際象棋領(lǐng)域以總比分勝出的方式擊敗人類頂尖棋手。

服還是不服

“深藍(lán)”在人工智能的發(fā)展史上有很大的象征意義，甚至可以說是一個(gè)里程碑。對(duì)這一里程碑，起碼在最初一段時(shí)間，很多人心理上難以承受，而且也不甚服氣。不服氣的一條理由是“深藍(lán)”與卡斯帕羅夫只賽了六盤棋，數(shù)量太少，勝負(fù)有較大的偶然性?？ㄋ古亮_夫本人同樣不甚服氣，提議跟“深藍(lán)”再次對(duì)決。

不幸為這種不服氣推波助瀾的是：IBM公司不僅拒絕了卡斯帕羅夫提議的再次對(duì)決，甚至干脆將“深藍(lán)”大卸八塊，以一種消極的方式保持了勝果。

這種有失氣派的做法無(wú)可避免地給人留下了僥幸獲勝、見好就收的印象，可以說是公關(guān)上的失敗。但另一方面，計(jì)算機(jī)領(lǐng)域有一個(gè)著名的“摩爾定律”，與硬件指數(shù)式發(fā)展齊頭并進(jìn)的，則是軟件的突飛猛進(jìn)。兩者共同發(fā)展的必然推論是：人工智能作為以這種發(fā)展為后盾的技術(shù)，其演進(jìn)速度絕非人類智能的演進(jìn)速度可比。也因此，人工智能一旦在某個(gè)領(lǐng)域擊敗人類，那么這種擊敗就是不可逆轉(zhuǎn)的。任何心理上或公關(guān)上的因素都改變不了這一宿命。事實(shí)上，盡管IBM公司的公關(guān)有落人口實(shí)之處，能讓人在心理上以此為由“阿Q”一番，但人工智能在國(guó)際象棋領(lǐng)域擊敗人類仍很快變成了鐵的事實(shí)。

這一事實(shí)在2015年以一種特別悲劇性的方式得到了體現(xiàn)。

那年4月，在迪拜國(guó)際象棋公開賽上，格魯吉亞國(guó)際特級(jí)大師蓋奧茲·尼加利澤被發(fā)現(xiàn)利用手機(jī)上的國(guó)際象棋程序作弊。尼加利澤當(dāng)即被逐出了比賽，其國(guó)際特級(jí)大師的頭銜也遭撤銷。但國(guó)際特級(jí)大師居然用手機(jī)上的國(guó)際象棋程序作弊，實(shí)在是特別悲劇性地揭示出了人工智能在國(guó)際象棋領(lǐng)域已何等地超越人類。要知道，昔日的“深藍(lán)”可是位列世界500強(qiáng)之內(nèi)的超級(jí)電腦。不到20年的時(shí)間，人工智能在國(guó)際象棋領(lǐng)域的硬件門檻居然從超級(jí)電腦降為了手機(jī)，甚至有人戲稱說哪怕用微波爐芯片也能打敗世界冠軍，對(duì)人類真是情何以堪啊。

宿命論

人工智能在國(guó)際象棋領(lǐng)域擊敗人類，也自動(dòng)意味著人類在一系列更簡(jiǎn)單的同類游戲中“全軍盡墨”。從數(shù)學(xué)上講，這類游戲的“淪陷”幾乎是必然的。因?yàn)閺臄?shù)學(xué)上講，這類游戲?qū)儆谒^的“有完全信息的組合游戲”——這其中“有完全信息”指的是不帶概率（即不帶骰子之類），也不帶隱藏信息（即不像撲克那樣只能看到自己的而非全部的牌），“組合游戲”則是指游戲的難度源自巨大的組合數(shù)（即源自每一步都必須從數(shù)量巨大的可能性中作出選擇這一特點(diǎn)）。

在軟硬件不夠發(fā)達(dá)的年代，這類游戲所包含的巨大的組合數(shù)是人類直覺的馳騁空間，對(duì)人工智能則是門檻，阻擋了它的“入侵”。但這種阻擋注定是暫時(shí)的，因?yàn)樵跀?shù)學(xué)上可以證明，只要有足夠強(qiáng)大的計(jì)算能力，任何“有完全信息的組合游戲”要么雙方都有必和策略，要么其中一方有必勝策略。這個(gè)結(jié)果在很大程度上意味著，對(duì)任何“有完全信息的組合游戲”來(lái)說，一旦人工智能的計(jì)算能力超過某個(gè)門檻，游戲的勝負(fù)就會(huì)變得越來(lái)越“宿命”。這其中，計(jì)算能力遠(yuǎn)遜于人工智能的人類的宿命只能是落敗——雖然游戲越復(fù)雜，宿命可以越推遲。

最后的面子

既然這樣，那么一個(gè)自然的問題就是：國(guó)際象棋“淪陷”后，在人類流行的“有完全信息的組合游戲”中，還有哪個(gè)能暫時(shí)阻擋人工智能的“入侵”，將人類落敗的宿命盡可能推遲呢？

答案是圍棋。

圍棋是一種遠(yuǎn)比國(guó)際象棋更復(fù)雜的游戲，兩者——及很多其他棋盤類游戲——的復(fù)雜度可以共同地用一個(gè)粗略而有效的方式來(lái)描述。這個(gè)描述只取決于游戲的兩個(gè)基本特征：一是平均每步棋有多少種可能的下法——這被稱為游戲的“廣度”，二是平均每盤棋會(huì)下多少步——這被稱為游戲的“深度”。如果用b表示前者，d表示后者，則簡(jiǎn)單的組合估算告訴我們，游戲所涉及的可能的下法總計(jì)約有bd種。對(duì)國(guó)際象棋來(lái)說，棋盤較小，棋子移動(dòng)的限定較多，b約為35；每盤棋則平均可在80步左右下完，即d約為80。由此得出的可能的下法有35^80≈3×10^123種，這也就是國(guó)際象棋的復(fù)雜度，它是一個(gè)天文數(shù)字，比可觀測(cè)宇宙中的原子數(shù)目還多1,000億億億億倍。那么圍棋呢？它的棋盤比國(guó)際象棋的棋盤大得多，落子的限制則小得多，b約為250；同時(shí)，一盤圍棋往往能下到一兩百手，因此d也比國(guó)際象棋的大得多，約為150。由此得出的可能的下法有250^150≈5×10^359種，這也就是圍棋的復(fù)雜度，它比國(guó)際象棋的復(fù)雜度高出約1萬(wàn)億……億（總共要寫29個(gè)“億”?。┍丁?/p>

由于圍棋遠(yuǎn)比國(guó)際象棋更復(fù)雜，因此在“深藍(lán)”擊敗卡斯帕羅夫之后的十幾年里，人工智能在圍棋領(lǐng)域依然無(wú)法逾越巨大的組合數(shù)帶來(lái)的門檻，至多能跟業(yè)余棋手一較高下，卻無(wú)法捋職業(yè)棋手的“虎須”（除非被讓四到五子）。

狗拿圍棋

但這一局面在2015年開始出現(xiàn)轉(zhuǎn)變——而且很快轉(zhuǎn)為“雪崩”式的快速轉(zhuǎn)變。那一年，總部位于英國(guó)的“深思”公司研發(fā)的一個(gè)名為“阿爾法狗”（AlphaGo，譯名中的“狗”系代表圍棋的“Go”的諧音，更文雅的譯名是“阿爾法圍棋”）的人工智能圍棋系統(tǒng)脫穎而出，以499勝1負(fù)的壓倒性優(yōu)勢(shì)，戰(zhàn)勝了其他幾種同類系統(tǒng)，成為人工智能圍棋系統(tǒng)的“霸主”。同年10月，“阿爾法狗”在跟法籍華裔職業(yè)二段棋手樊麾的“五番棋”較量中，以5∶0的總比分橫掃后者，取得了人工智能在圍棋領(lǐng)域平手對(duì)決人類職業(yè)棋手的首度勝利。

而真正轟動(dòng)世界的，則是一個(gè)跟昔日“深藍(lán)”擊敗卡斯帕羅夫完全類似的對(duì)決。

這一對(duì)決發(fā)生在2016年3月，距離“阿爾法狗”擊敗樊麾還不到半年。在這一對(duì)決中，進(jìn)一步優(yōu)化后的“阿爾法狗”以4:1的總比分擊敗了人類頂尖棋手之一，曾經(jīng)14次榮膺世界冠軍的韓國(guó)職業(yè)九段棋手李世石，正式攀上了圍棋世界的巔峰，并被韓國(guó)棋院授予了榮譽(yù)九段。這個(gè)版本的“阿爾法狗”則被紀(jì)念性地稱為了“阿爾法狗·李”。李世石在唯一的勝局——第四局——之后曾經(jīng)表示：“這次勝利是如此珍貴，用世上的任何東西來(lái)?yè)Q我都不會(huì)換”。如今回味這句話，李世石說得簡(jiǎn)直太對(duì)了，那一局確實(shí)彌足珍貴，不僅對(duì)他，而且也是對(duì)人類。因?yàn)槟鞘恰鞍柗ü贰迸c人類職業(yè)棋手的74次正式對(duì)決中人類的唯一勝利，并且實(shí)際上也是人類最后一次在圍棋領(lǐng)域戰(zhàn)勝人工智能。

橫掃一切高手

跟昔日“深藍(lán)”的見好就收不同，“阿爾法狗”在擊敗李世石后并未“退隱”，而是在繼續(xù)優(yōu)化后批上“大師”的馬甲，于2016年底開始，與人類頂尖棋手展開了為期數(shù)天的一系列網(wǎng)絡(luò)快棋對(duì)決。

這一系列對(duì)決極好地演示了我們的前文所言，即人工智能一旦在某個(gè)領(lǐng)域擊敗人類，那種擊敗就是不可逆轉(zhuǎn)的。這一系列對(duì)決的對(duì)手幾乎囊括了所有的人類頂尖棋手，其中包括大家熟悉的中國(guó)“棋圣”聶衛(wèi)平、與李世石并稱“絕代雙驕”的古力，及當(dāng)時(shí)排名猶在李世石之上的柯潔。對(duì)決的結(jié)果則創(chuàng)下了圍棋史上罕見的秋風(fēng)掃落葉的戰(zhàn)績(jī)：60∶0，也完全證實(shí)了“大師”這一馬甲的名副其實(shí)。這個(gè)優(yōu)化版的“阿爾法狗”如今被稱為了“阿爾法狗·大師”。2017年5月，作為給人類棋手的最后機(jī)會(huì)，“阿爾法狗·大師”與當(dāng)時(shí)的人類圍棋第一高手柯潔進(jìn)行了一場(chǎng)正式的（即并非快棋的）“三番棋”較量，結(jié)果以3∶0的總比分勝出，并被中國(guó)圍棋協(xié)會(huì)授予了職業(yè)九段。

在“阿爾法狗”的強(qiáng)大戰(zhàn)力和輝煌戰(zhàn)績(jī)面前，我們?cè)僖猜牪坏较裎羧铡吧钏{(lán)”獲勝之后的那種不服氣了。2019年11月，36歲的李世石宣布退役，并在退役感言中坦承自己永遠(yuǎn)無(wú)法擊敗人工智能：“我意識(shí)到……即便成為世界第一，我也不可能站在圍棋的巔峰”，因?yàn)椤凹幢阄页蔀槭澜绲谝?，有一種東西（人工智能）依然無(wú)法被擊敗”。

“阿爾法狗”之所以有如此強(qiáng)大的戰(zhàn)力，能取得如此輝煌的戰(zhàn)績(jī)，除計(jì)算能力超卓外，還有一個(gè)很具“智能”色彩的特點(diǎn)，那就是：它有很強(qiáng)的自我訓(xùn)練能力，能從自我對(duì)弈中學(xué)習(xí)并優(yōu)化自己。經(jīng)過這種“左右手互博”式的自我訓(xùn)練，“阿爾法狗”能自創(chuàng)出連它的設(shè)計(jì)者都無(wú)法預(yù)測(cè)的新招。其中的某些新招人類棋手不僅從未下過，甚至從未意識(shí)到能夠那樣下。

在“阿爾法狗”與李世石的對(duì)決接近尾聲時(shí)，鳳凰衛(wèi)視的“鏘鏘三人行”節(jié)目曾邀請(qǐng)到中國(guó)九段棋手江鑄久評(píng)論“阿爾法狗”與李世石的對(duì)決，江鑄久在評(píng)論中表示，“阿爾法狗”的某些新招簡(jiǎn)直讓他熱烈盈眶。自我訓(xùn)練、自創(chuàng)新招，這些無(wú)疑都深具“智能”色彩，使這種色彩更為鮮明的，則是“阿爾法狗”甚至有自己的“棋品”，在局勢(shì)足夠無(wú)望時(shí)不會(huì)死纏到底，而是會(huì)像人類棋手那樣中盤認(rèn)輸。當(dāng)然，這種模擬人類棋手的風(fēng)度和禮貌的背后實(shí)際上是一個(gè)有關(guān)勝率的數(shù)學(xué)條件——比如“阿爾法狗·李”一旦發(fā)現(xiàn)勝率低于20%，就會(huì)中盤認(rèn)輸。

除自創(chuàng)新招外，“阿爾法狗”在下棋策略上也有新穎之處。具體地說，“阿爾法狗”的下棋策略是注重取勝概率大過取勝幅度。如果有兩個(gè)棋招，一個(gè)能比另一個(gè)能取得更大幅度的優(yōu)勢(shì)，但整盤棋的取勝概率低于后者，“阿爾法狗”會(huì)青睞后者。用“深思”公司首席執(zhí)行官杰米斯·哈薩比斯的話說，“跟人類不同，‘阿爾法狗的目標(biāo)是使取勝概率最大化，而不是盡可能擴(kuò)大贏面”?！鞍柗ü贰钡倪@一特點(diǎn)一度使人迷惑過。江鑄久在前述“鏘鏘三人行”節(jié)目中曾經(jīng)提到，“阿爾法狗”擊敗樊麾后，很多高段位的職業(yè)棋手不以為然，因?yàn)椤鞍柗ü贰彪m然贏了，但看上去似乎并不比樊麾厲害很多。由于樊麾只不過是職業(yè)二段，跟李世石那樣的頂尖棋手相差很遠(yuǎn)，因此很多人——包括李世石本人——起初并不認(rèn)為“阿爾法狗”能對(duì)像李世石那樣的人類頂尖棋手造成威脅。江鑄久同時(shí)也提到，他當(dāng)時(shí)看“阿爾法狗”的棋卻有一種不同的觀感，覺得“阿爾法狗”似乎是遇強(qiáng)則強(qiáng)，讓人看不出真實(shí)水平。這個(gè)觀感若確系當(dāng)時(shí)的觀感而非事后諸葛，可以說是目光如炬了。

從零開始

在“阿爾法狗”的強(qiáng)大戰(zhàn)力和輝煌戰(zhàn)績(jī)面前，如果說仍有什么東西能讓人類棋手“阿Q”一下的話，也許是“阿爾法狗”的程序之中包含了大量的人類棋譜，并在自我訓(xùn)練時(shí)用到過那些棋譜。從這個(gè)意義上講，“阿爾法狗”的“軍功章”上可以說是有人類棋手的一半。不過，人工智能的飛速發(fā)展很快將這“一半”洗滌一空。繼“阿爾法狗·李”和“阿爾法狗·大師”之后，“深思”公司又研發(fā)出了一個(gè)新版本的人工智能圍棋系統(tǒng)，叫作“阿爾法狗·零”。這個(gè)版本如它的名字所預(yù)示，可以從“零”開始，在只知曉圍棋規(guī)則的情形下，完全不依賴人類棋譜，通過單純的自我對(duì)弈學(xué)習(xí)圍棋，堪稱是徹底的“自學(xué)成才”。而它所達(dá)到的水平，則不僅人類棋手望塵莫及，就連橫掃人類棋界的前兩條“阿爾法狗”也無(wú)法抗衡。2017年10月，距離“阿爾法狗·大師”在“三番棋”較量中擊敗柯潔還不到半年，經(jīng)過短短3天“自學(xué)”的“阿爾法狗·零”就以100∶0的全勝比分拿下了“阿爾法狗·李”。稍后，“自學(xué)”21天的“阿爾法狗·零”又以89∶11的壓倒性比分戰(zhàn)勝了“阿爾法狗·大師”。

這還不是故事的終結(jié)，2017年12月，距離“阿爾法狗·零”的推出才兩個(gè)月，“深思”公司的又一個(gè)新穎的人工智能系統(tǒng)問世了，這個(gè)取名為“阿爾法零”的新系統(tǒng)采用了跟“阿爾法狗·零”相類似的算法，也能夠從“零”開始“自學(xué)成才”，但與“阿爾法狗·零”只會(huì)玩圍棋不同，“阿爾法零”有更大的普適性，不僅會(huì)玩圍棋，而且能玩包括國(guó)際象棋在內(nèi)的其他幾十種棋盤類游戲（因此把名字中代表圍棋的“狗”字去掉了）。更厲害的是，在所有“阿爾法零”能玩的游戲里，它都顯示了“王者之風(fēng)”。比如拿國(guó)際象棋來(lái)說，“阿爾法零”只訓(xùn)練了4小時(shí)就達(dá)到了“魚干”的水平，訓(xùn)練到9小時(shí)后，在跟“魚干”的100場(chǎng)對(duì)決中，“阿爾法零”取得了28勝72和的不敗戰(zhàn)績(jī)，在后來(lái)進(jìn)行的多達(dá)千盤的更大規(guī)模的對(duì)決中，也以壓倒性的優(yōu)勢(shì)勝出。只有圍棋，因?yàn)橛兴惴ㄏ嗨频摹鞍柗ü贰ち恪弊?zhèn)，情勢(shì)不那么一邊倒，但戰(zhàn)果依然可觀：只訓(xùn)練了30個(gè)小時(shí)就超過了“阿爾法狗·李”，訓(xùn)練到13天后，則在跟訓(xùn)練程度相同的“阿爾法狗·零”的對(duì)決中以60%左右的勝率占優(yōu)。

所有這些后續(xù)對(duì)決——無(wú)論國(guó)際象棋還是圍棋——都發(fā)生在水平遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出人類的人工智能系統(tǒng)之間，仿佛九天之上的諸神之戰(zhàn)，其中再也不會(huì)有人類棋手的蹤跡了。對(duì)人類來(lái)說，這也許是有些傷感的，但另一方面，這也是一件很能滿足人類好奇心的事。

由于“阿爾法狗·零”和“阿爾法零”都是從“零”學(xué)起的，完全脫離了人類棋手的經(jīng)驗(yàn)，這些人工智能系統(tǒng)的游戲風(fēng)格也因此在很大程度上變得獨(dú)立于人類。設(shè)想一個(gè)有趣的問題：倘若一種具有極高智慧的外星生命拿到了人類的游戲，在他們的世界里用同樣的規(guī)則玩那些游戲，他們的游戲風(fēng)格會(huì)是怎樣的？我覺得，“阿爾法狗·零”和“阿爾法零”也許就是一種答案（雖然不是唯一答案），甚至不完全從“零”玩起的“阿爾法狗”也在一定程度上可算是一種近似答案。事實(shí)上，已有不止一位人類棋手在跟這些人工智能系統(tǒng)對(duì)決或看過棋譜后，不約而同地用“外星生命”或“外星人”來(lái)形容后者的游戲風(fēng)格。比如丹麥國(guó)際象棋特級(jí)大師彼得·尼爾森表示“阿爾法零”仿佛是一個(gè)超越人類的外星生命；韓國(guó)九段圍棋手睦鎮(zhèn)碩也表示自己喜歡“阿爾法狗”的棋風(fēng)，因?yàn)椤拔規(guī)缀跤X得自己在跟外星人玩”。

而這一切從“阿爾法狗·李”算起，只經(jīng)過了不到兩年的時(shí)間，確實(shí)是“雪崩”式的快速轉(zhuǎn)變。

連規(guī)則也不要了

人工智能游戲系統(tǒng)發(fā)展到“阿爾法零”，在大方向上是否仍有改進(jìn)空間？或者換個(gè)問法：“阿爾法零”作為人工智能游戲系統(tǒng)是否仍有局限性？　使勁找的話，確實(shí)還能找到一條，那就是它必須事先知曉游戲規(guī)則。將這條列為局限性其實(shí)有些吹毛求疵，因?yàn)槎鄶?shù)人類玩家在玩游戲之前也是事先知曉游戲規(guī)則的。

但隨著人工智能的飛速發(fā)展，就連這個(gè)吹毛求疵的局限性也被突破了。2019，“深思”公司推出了一個(gè)更加新穎的人工智能系統(tǒng)，稱為“Mu-Zero”?！癕uZero”甚至連游戲規(guī)則都無(wú)需事先知曉，而可以通過“觀察”、對(duì)弈、試錯(cuò)，從無(wú)到有地構(gòu)建起來(lái)。這種構(gòu)建規(guī)則的能力讓人聯(lián)想到一部近來(lái)很熱門的影片：《后翼?xiàng)壉贰?/p>

在那部影片中，一位天才的小女孩通過看人下棋歸納出了國(guó)際象棋的規(guī)則。由于連游戲規(guī)則都無(wú)需事先知曉，“MuZero”的適用面甚至比“阿爾法零”更廣，除了能玩“阿爾法零”能玩的那些棋盤類的游戲外，還“自學(xué)”掌握了幾十種圖像游戲。（注：“MuZero”這一名字在一定程度上效仿了“阿爾法零”，體現(xiàn)在兩者都有一個(gè)“零”，代表從“零”開始，不依賴人類棋譜?！癕uZero”中的“Mu”近于日文“無(wú)”的發(fā)音，代表的是連游戲規(guī)則也可以從“無(wú)”到有地構(gòu)建起來(lái)。如果要為“MuZero”取一個(gè)譯名的話，或可譯為“無(wú)零”。）

更令人印象深刻的是，從“阿爾法狗·李”到“阿爾法狗·大師”“阿爾法狗·零”“阿爾法零”，再到“Mu-Zero”，所有這些進(jìn)展都不是“失之東隅，收之桑榆”那樣的有得有失，而是純粹的推進(jìn)?！癕uZero”能玩更多的游戲，卻并不是以犧牲水準(zhǔn)為代價(jià)的“博而不精”。相反，在幾乎所有“阿爾法零”能玩的游戲上，“MuZero”都達(dá)到甚至超過了“阿爾法零”的水準(zhǔn)。

就人工智能游戲系統(tǒng)而論，推進(jìn)到“MuZero”的程度，已基本達(dá)到甚至超越了對(duì)人類玩家的終極模擬，在大方向上差不多可以算窮盡了，剩下的也許只是算法細(xì)節(jié)上的追求——那自然是永無(wú)止境的。但人工智能若只能玩游戲，恐怕免不了仍會(huì)被譏諷，就像一個(gè)只懂得玩耍的人，再聰明也會(huì)被認(rèn)為沒什么大出息。

阿爾法折疊

正如聰明人早晚會(huì)超越只懂得玩耍的年紀(jì)，人工智能也并非只能玩游戲。2020年底，繼游戲領(lǐng)域的連串新聞之后，“深思”公司一個(gè)名叫“阿爾法折疊”的人工智能系統(tǒng)（確切地說，是該系統(tǒng)的第二代）再次刷了很多人的屏——但這回不是玩游戲，而是做科研，是研究蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)。

具體地說，“阿爾法折疊”用人工智能的手段挑戰(zhàn)了生物學(xué)領(lǐng)域中一個(gè)被稱為“蛋白質(zhì)折疊問題”的知名難題。由于這個(gè)難題的阻亙，確定一種復(fù)雜的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)往往要耗時(shí)一年以上，耗資也不菲。在已知的蛋白質(zhì)中，生物學(xué)界經(jīng)過半個(gè)多世紀(jì)的努力，能確定結(jié)構(gòu)的仍只占不到千分之一。而“阿爾法折疊”確定一種蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)只需幾天時(shí)間，準(zhǔn)確率也達(dá)到了能與傳統(tǒng)方法相比擬的程度，有望成為強(qiáng)大助益。有人甚至大膽預(yù)測(cè)，人工智能距離摘取第一個(gè)諾貝爾科學(xué)獎(jiǎng)已為時(shí)不遠(yuǎn)了。

從“深藍(lán)”到“深思”，是人工智能飛速發(fā)展的一個(gè)縮影。在不到一代人的時(shí)間內(nèi)，人工智能跨越了好幾個(gè)里程碑，其中的某些甚至超出了最大膽的預(yù)期，可謂前途無(wú)量。