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【大紀元1月15日訊】北京時間1997年5月12日凌晨4點50分，美國紐約公平大廈，當IBM公司的「深藍」超級電腦將棋盤上的一個兵走到C4的位置上時，國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫對「深藍」的人机大戰落下帷幕， 「深藍」 以3.5:2.5的總比分戰胜卡斯帕羅夫。
第一節 人机大戰：計算机用什么方法戰胜人類
深藍戰胜卡斯帕羅夫意味著什么？
作為人類最偉大的棋手的卡斯帕羅夫在國際象棋棋壇上獨步天下, 無人能敵。前世界冠軍卡爾波夫號稱是唯一能与卡斯帕羅夫抗衡的棋手，但在兩人的交戰史上，每次都是卡斯帕羅夫取胜。而其他的棋手，比如世界排名第二的印度棋手阿南德，則更是無力撼動卡斯帕羅夫的王者地位。可是，「獨孤求敗」的卡斯帕羅夫卻在与一台電腦的較量中敗下陣來。這意味著什么呢？
人類制造的工具早已在體力和感知能力上超過了人類，而人類唯一与其他生物相區別的特點—智能如果也被電腦超過，這可不是一個好兆頭。這是否意味著，人類自己制造的工具將最終超過自己，給人類首先帶來福祉繼而帶來恐懼的技術是否會外化為一种實物（也許就是電腦）進而統治人類呢？
也許還沒有那么夸張。卡爾波夫在談到人机大戰時說：「卡斯帕 羅夫在人机大戰中失利的主要原因是他開始去适應計算机。他与計算机下棋特別困難，因為他下棋靠的是根据盤面實際情況作出決斷和虛張聲勢，而后者對計算机不起作用。第二盤棋結束后，卡斯帕羅夫開始膽怯了，下棋時開始琢磨一些非自己慣用的著法，因此導致失利。‘深藍’戰胜的只是一個人，而不是人類。這台計算机是可以戰胜的 。」「深藍」戰胜卡斯帕羅夫這一事件到底是否意味著電腦的「智能」已經在某些方面超過人類了呢？要對這個問題作出回答，需要澄清几個不同層次的問題。首先，國際象棋是不是人類智能某個方面的重要體現？其次，「深藍」在人机大戰中作出決定時，它所依据的方法与人類的思維机制有無重大區別？也就是，如果「深藍」的「思維模式」与人類的思考方法并不相同，但它所表現出來的弈棋能力确實超過任何一個棋手的話，這能否說「深藍」已經有了某种程度的「智能」？
博弈問題一直就是人工智能領域的一個重要研究方向。下面，在介紹博弈程序發展的同時，我們看看人工智能研究的歷史和發展中遇到的問題。
人工智能中的博弈問題
1956年夏季，來自數學、心理學、神經學、信息論和計算机研究領域的一些學者在美國達特碼斯大學召開了第一次以人工智能為名義的研討會。會議主題是探討人類各种學習和普通智能特征的基礎，以及如何在原理上進行精确的描述，以便使計算机進行模擬。這個聚會標志著人工智能這一學科的正式誕生。
也在這一年，國際商業机器公司的塞繆爾(A. Samuel)研制成功 了一 种具有自改善、自适應能力的跳棋机，他利用對策理論和啟發式搜索技術編制了跳棋程序。這個跳棋程序可以象一個优秀的棋手那樣向前看几步然后再走棋，可以向人學習下棋經驗或自己積累經驗，還可以 學習棋譜。這是模擬人類學習過程的一次卓有成效的探索。1959年，這個程序就擊敗了它的設計者，1962年又擊敗了美國一個州的冠軍。
人工智能研究在1956年的另一個成就是，美國的紐厄爾(A. Newell)、西蒙(H. A. Simon)和肖烏(J. C. Shaw)三人提出了一個稱為邏輯理論家的程序(LT)。這個程序不是刻板的固定算法程序，而是模擬了人用數理邏輯證明定理時的思維過程、規則和所采取的策略、技巧以及簡化的步驟。它在計算机中先存貯一些公理，然后用分解、代入和替換等方法來處理待證的問題。如果這些子問題最終能變換成已知的公理或已證明過的定理的形式，那么這個問題就得證了。紐厄爾等人用這一程序證明了羅素-怀特海《數學原理》第二章52條定理的38條。值得注意的是，科學家們在研制這個程序的過程中使用了啟發法，即他們根据人類的語言報告和行為表現，總結出思維活動的規律，再把這些規律編進程序，作為心理模型，進行計算机模擬。
「蠻干」与啟發法
在人工智能初期研究成果的激勵下，專家們變得信心十足。西蒙曾在1957年作出他的三個預言：1.在十年時間內，數字計算机將成為世界象棋冠軍，除非按規則不許它參加比賽。2.在十年時間內，數字計算机將會發現和證明重要的新數學定理。3.在十年時間內，大多數心理學理論將以計算机程序或有關計算机程序特點的定量描述為形式。
可是，人工智能研究的發展卻并不那么讓人樂觀。我們現在已經看到，第一個預言遲到了30年才實現，而第二、第三個預言則恐怕早已為人們淡忘。我們知道，象跳棋這樣的游戲，有一些按照中心位置力、前進等參數來确定棋步可能值的可靠方法，又由于棋子的相互阻擋，以及被迫吃子等固定規則，所以可走的棋步不多，我們有可能去考查二十步之內的一切可能合理的棋步。如果把這种方法移植到編寫國際象棋程序上來，那么雖然原則上可以靠窮舉雙方所有可能的棋步來決策，但這不可避免地要遇到選擇迷宮即指數增長的問題。跳棋中不同走法的數字是10的40次方，但在國際象棋中不同走法的數字卻是25X10的115次方。另外，每個跳棋棋子的功能相同，因此可以相當准确地計算出一個明确的數值，而國際象棋中各個棋子的功能卻不一樣，這樣就做不到這一點。
于是，提高計算机的弈棋能力就有了兩种選擇，一种是蠻干，即通過增強計算机的運算速度來解決成指數增長的走法問題，另一种則是將人類在下棋時的一些方法教給計算机。看來，只有從第二种方法尋求突破，才會讓人相信人工智能研究的确在進展，前面在談到邏輯理論家的程序(LT)時說到的啟發法，就是試圖從第二种方法尋求突破。
心理學家對象棋游戲和對著名選手的觀察表明，計算一盤象棋的各种可能走法對下好象棋并沒有多大意義。只有在看出棋局中有某种特殊的情況時，比如王的陣地削弱或者對棋子有利時，有經驗的棋手才計算不同的走法。由此可見對于下好棋來說，對棋局的總體把握和全局
觀念的估計才有決定意義。
一些人工智能領域的專家也試圖將象棋游戲的一些理論知識和實踐知識輸入計算机，以改進象棋程序的弈棋水平，比如輸入如下的知識：「象不能進攻另一類色格里的棋子」或者「頂住對方孤兵的棋子不會受到兵的攻擊」等等。他們想為計算机輸入某种啟發法，教計算机如何從更高層次，從布局、戰術、戰略方面「思考」對策。但是，這實在不是一件容易的事。
《計算机不能做什么》一書的作者雷德福斯(Hubert L. Dreyfus)引入邊緣意識來說明人与計算机在弈棋時的區別，他說的「意識邊緣」是威廉﹞詹姆士提出的：時鐘的滴答聲，只有在它停止的時候才會被我們注意到。而在弈棋中，來自整個棋盤各部的提示，在停留于意識邊緣的同時，使某些部分顯得有利或危險，或值得考慮，這樣就把注意力集中到這個部分。人在下棋時，有些概念具有很強的全局性，比如說，「已開辟的位置」、「中心的控制」、「制胜的位置」、「較弱的位置」、「閉塞的位置」等等。這就是研究人員對人類弈棋的經驗作出的總結和找到的一些規律，但是要教會計算机這些抽象而不能形式化的概念，實在是太困難了。
以上是人工智能的博弈領域在五六十年代遇到的困難。現在的情形怎樣呢？「深藍」的研究人員們是用蠻干的方法（提高芯片速度，增大計算机記憶的棋譜數量）使它戰胜卡氏，還是教給了它更多啟發法呢？我們不得而知。也許兩种方法都有，但主要還是靠前者。因為從「深藍」的設計者們的話中，我們發現他們突出地強調了「深藍」的計算能力，比如裝入了比先前快一倍的新程序，有32個獨立的微處理器，每個微處理器的平均運算速度為每秒200万步，整個計算机達到了每秒2億步的令人生畏的運算速度，6人專家小組曾向「深藍」輸入了100年來所有國際象棋特級大師開局和殘局的下法，等等。
卡斯帕羅夫是怎么看待他的對手的呢？他在《生活周刊》中這么 說道：「電腦，一般來說是在分配的時間內盡可能計算眼前的應對步驟。由于象棋從本質上來說是一种蘊含著無限可能性的游戲，所以，即便是每秒能閃過一億种位置情況的‘深藍’，也是如此。電腦走棋
的時候，總是在對一步棋帶來的各种結果進行計算，然后選擇最佳情況。又由于電腦對棋局的基本判斷思路是斤斤計較眼前的得失，所以眾所周知它們是功利主義的。」很明顯，在卡氏看來，深藍仍是在用蠻干的方法与他抗衡。
既然計算机用「蠻干」的方法而不是以和人類類似的思路戰胜了人類最偉大的棋手，那么我們怎樣對待這种能力呢？它能說得上是有智能嗎？它是否具有「思維能力」呢？
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