数据猿报道

23年前，俄罗斯国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）输给了IBM超级计算机——人工智能深蓝（Deep Blue）；23年后，卡斯帕罗夫在媒体采访中表示，人类需要学会与机器合作。他说，你需要“把人工智能算法向正确的方向引导”。

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2月24日消息，据外媒报道， 国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)也许是历史上最伟大的棋手。在1985年成为世界冠军后的近20年里，他经常采取大胆弃子、疾进反击的策略赢得比赛，几乎成为这项棋牌运动的主宰者。

然而，在国际象棋世界之外，卡斯帕罗夫最出名的地方是输给了机器。1997年，在职业生涯的巅峰时期，卡斯帕罗夫被名为“深蓝”(Deep Blue)的IBM超级计算机击败。这场失利在世界各地掀起了轩然大波，似乎预示着一个机器驾驭人类的新时代即将到来。

从那以后的几年里，人们对事情的进展有了正确的认识。随着智能手机现在能够运行像深蓝那样强大的国际象棋引擎以及其他应用程序，个人电脑的功能已经大大增强。更重要的是，由于人工智能（AI）最近取得的进步，机器们正在自我学习和探索这个游戏。

深蓝遵循手工编码的下棋规则。相比之下，Alphabet子公司DeepMind在2017年推出的AlphaZero程序，只需一遍又一遍的练习，就能自学出特级大师的水平。最值得注意的是，AlphaZero发现了令国际象棋专家眼花缭乱的游戏新方法。

上周，卡斯帕罗夫回到了他被深蓝击败的现场，即纽约一家酒店的宴会厅，与AI促进会组织的AI专家进行了辩论。他在那里碰到了《连线》杂志资深作家威尔·奈特(Will Knight)，两人讨论了国际象棋、AI能以及领先于机器的战略。

国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)在谈到1997年输给IBM深蓝电脑时称，他是第一个工作受到机器威胁的知识型工人。

采访摘要的文字记录如下

问：回到你输给深蓝的现场是什么感觉？

卡斯帕罗夫：我已经可以平静地接受这场失败。归根结底，那场比赛不是诅咒，而是祝福，因为我参加了一项非常重要的历史进程。23年前，我会有不同的想法。但事情总会发生，我们都会犯错，都会有失败的时候。重要的是，我们如何对待这些错误和负面经历。

1997年是一次不愉快的经历，但它帮助我理解了人机协作的未来。我们自认为在国际象棋以及围棋上是不可战胜的，然而所有这些游戏，它们都逐渐被日益强大的AI程序所主宰。但这并不意味着生活就结束了，我们必须找出如何才能把它变成我们优势的方法。

我总是说，我是第一个工作受到机器威胁的知识型工人。但这有助于我向公众传达一个信息。因为，你知道，没人会怀疑我是电脑的坚定支持者。

问：关于AI的影响，你想给人们提供哪些信息？

卡斯帕罗夫：我认为人们认识到必然性的因素是很重要的。当我听到强烈的抗议，说AI正在涌入并摧毁我们的生活时，我却不这样认为，我认为它进步的速度依然太慢。

每项技术在大量创造工作机会之前都会破坏就业。当你查看统计数据时，你会发现美国只有4%的工作需要人类的创造力。这意味着96%的工作，我称之为“僵尸工作”。它们实际上已经进入“僵死状态”，只是人们没注意到而已。

几十年来，我们始终在训练人们像计算机一样行事，现在我们抱怨这些工作处于危险之中。我们必须寻找机会创造那些能够凸显我们优势的就业机会，技术是我们中这么多人仍然抱怨技术的主要原因。这是一枚有两面的硬币。我认为重要的是，与其抱怨，不如看看如何才能更快地前进。

当这些就业机会开始消失时，我们需要新的产业，我们需要建立将会有所帮助的基础。也许这需要普遍基本收入，但我们需要为那些落在后面的人创造财务缓冲。现在这是非常被动的反应，无论是来自普通公众还是来自大型公司的首席执行官，他们都在关注AI，并表示它可以帮助提高利润，但它仍是个黑匣子。我认为，我们仍在努力理解AI将如何适应。

问：很多人将不得不与AI接管部分工作的前景作斗争，你对他们有什么建议？

卡斯帕罗夫：有很多不同的机器，也有人类需要承担的角色，准确地理解这些机器需要做什么才能做到最好。归根结底，这是关于如何组合的问题。以放射学为例，如果有强大的AI系统，我宁愿要个有经验的护士，而不是使用它的顶尖水平的教授。一个知识渊博的人会明白，他或她需要添加更多知识。但是，医学界的大明星会喜欢挑战机器，这会破坏交流。

人们问我：“你能做些什么来帮助另一个国际象棋引擎对抗AlphaZero呢？”我可以看看AlphaZero主宰的游戏，了解其中的潜在弱点。而且我认为它做出了些不准确的预估，这是很自然的。例如，它更看重主教而不是骑士。

AlphaZero观看了超过6000万场比赛，从统计上看，你知道，主教在更多的比赛中占据主导地位。所以我认为它在数量上给主教增加了太多的优势。所以你应该做的是，你应该试着把你的引擎调到AlphaZero会犯不可避免的错误的位置。

我经常用这个例子。想象一下，你有一把威力很大的枪，可以射击距离你1600米远的目标。现在，方向改变1毫米可能会导致1600米外高达10米的差异。因为枪的威力如此之大，一个小小的改变实际上可以产生很大的不同。这就是人机协作的未来。

对于AlphaZero和未来的机器，我将人类的角色描述为“牧羊人”。你只需推动这群智能算法就行了。只要把它们推向一个或另一个方向，他们就会完成剩下的工作。我们只需将正确的机器放在正确的空间来执行正确的任务即可。

问：你认为我们在人类水平的AI方面取得了多大进展？

卡斯帕罗夫：我们还不太知道智力到底是什么。即使是最好的计算机专家，处于计算机科学领域前沿的人，他们仍然对我们到底在做什么持怀疑态度。

我们今天所理解的是，AI仍然是一种工具。我们习惯于机器让我们变得更快更强，但是会更聪明吗？这是某种人类的恐惧。同时，有什么不同呢？我们一直在发明帮助我们增强不同能力的机器。我认为AI只是一个伟大的工具，可以实现10、20年前不可能实现的事情。

我不知道它将如何发展。但我不相信AGI(人工通用智能)。我不相信机器能够将知识从一个开放式系统转移到另一个开放式系统。因此，机器将在封闭的系统中占据主导地位，无论是游戏还是任何其他由人类设计的世界。

大卫·西尔弗(AlphaZero的创建者)还没有回答我关于机器是否可以设定自己的目标的问题。他谈到了子目标，但那是不一样的。这在他对智力的定义中存在差距。我们设定目标，并寻找实现这些目标的方法。机器只能做第二部分。

到目前为止，我们几乎看不到机器可以在这些条件之外实际操作的证据，这显然是人类智能的标志。比方说你在一场比赛中积累了知识，机器能将这些知识转移到另一个可能相似但不相同的游戏中吗？人类可以。但对于计算机来说，在大多数情况下，它们必须从头开始。

问：让我们来谈谈AI的伦理问题。你认为这项技术如何会被用于监视或武器？

卡斯帕罗夫：我们从历史中知道，进步是不可阻挡的，所以我们肯定会遇到些我们不能阻止的事情。如果你在欧洲或美国完全限制AI，它只会给其他人带来优势。但是，我认为我们确实需要对Facebook、谷歌和其他产生如此多数据的公司进行更多的公开控制。

人们说，哦，我们需要制造符合伦理标准的AI。真是胡说八道，人类仍然垄断着邪恶。问题不在于AI，而在于人类使用新技术来伤害其他人类。

AI就像一面镜子，它放大了好的和坏的方面。我们必须真正看一看，了解我们如何才能修复它，而不是说“哦，我们可以创造出比我们更好的AI。”我们不知何故被困在两个极端之间，它不是魔杖或终结者，也不是乌托邦或反乌托邦的先兆。它只是一种独特的工具，因为它可以增强我们的思维，但它仍是工具。不幸的是，我们在自由世界内外都有足够的政治问题，如果错误使用AI，这些问题可能会变得更加严重。

问：回到国际象棋上，你对AlphaZero的策略有什么看法？

卡斯帕罗夫：我看了它在游戏中的表现，并在一篇文章中提到国际象棋就像是“推理的果蝇”。现在每个电脑玩家对人类来说都太强大了，但我们实际上可以更多地了解我们的游戏。我可以看到AlphaGo在练习过程中玩的数百万个游戏，以及它们是如何产生某些有用知识的。

认为如果我们研制出功能强大的国际象棋机器，游戏就会变得很乏味，会有很多平局、策略，或者一场游戏会有1800步、1900步，没有人可以突破，这种想法是错误的。AlphaZero则完全相反。

对我来说，这是互补的，因为它更像是卡斯帕罗夫在下棋，而不是阿纳托利·卡尔波夫(Anatoly Karpov，卡斯帕罗夫的长期竞争对手)！它会发现，它实际上可以牺牲某些棋子来采取咄咄逼人的行动，但这不是创造，它只是看到了模式或机率。但这实际上使国际象棋更具攻击性，更具吸引力。

现任国际象棋世界冠军马格努斯·卡尔森(Magnus Carlsen)曾说，他研究过AlphaZero的游戏策略，发现了这个游戏的某些元素和某些联系。他本可以考虑采取行动，但从来不敢真正那样做，现在我们都知道它奏效了。

问：当你输给深蓝的时候，有些人认为国际象棋不再有趣了。为什么你认为人们仍然对卡尔森感兴趣？

卡斯帕罗夫：你自己已经回答了这个问题，我们仍然对人感兴趣。汽车开得比人还快，但那又怎么样呢？人类竞争的因素仍然存在，因为我们想知道我们的球队，我们的人，他或她是世界上最好的。

事实是，即使计算机主导了游戏，但它们依然为人类所有。它制造了一种不安的感觉，但另一方面，它扩大了人们对国际象棋的兴趣。这不像30年前，卡斯帕罗夫扮演卡尔波夫，即使我们犯了错误，也没有人敢批评我们。现在你可以看着屏幕，机器会告诉你发生了什么。因此，不知何故，机器把很多人带进了这个游戏。他们能听懂，这不是他们听不懂的语言。AI就像一个界面，一个解释器。

腾讯科技审校/金鹿

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