谷歌围棋王对局李世乭引发的七个思考

2016-03-27

报税季节，周末也得花时间伺候山姆大叔，这贴子写得断断续续的。

谷歌的AlphaGO 被翻译得五花八门，网上有把它称为“狗”的，大概是网络风格的音译吧。我觉着翻译成“围棋王”可能比较合适。上大学时从外教那里得知围棋在英语里叫 “GO,”开始觉着挺诧异的。后来想想还蛮有几分道理。我台州老家就不说“下棋”而是“走棋。”不过GO的出典倒不在此，据外教说是来自日语发音。日文围棋用异体字碁，而碁在日语里发音接近“GO。”谷歌的母公司叫字母表 AlphaBet, 但群体捕猎动物的首领如狼王和狮王也被称为阿尔法狼和阿尔法狮，估计这大概也是谷歌当初起名的本意吧？

今年三月九日至十一日，谷歌围棋王对局南韩国手李世乭，前三局均以李世乭认输终局。至十二日李世乭终于扳回一城，以“神之一手”令谷歌围棋王应对失据，昏招叠出，最终缴械认输。五局至此，最后一局的意义似乎并没有前四局那么重要了。但最后一局还是以人负与机器告终。至此人机世纪大战机器以四比一战胜人类。对此人机世纪大战，网上评论如潮，热点自然是人工智能会不会有一天统治人类甚至毁灭人类。

我从小学四年级开始学走围棋。出国以后因为缺少对局机会，走棋的技巧基本上忘得差不多了。尽管现在我的棋力也许根本连不入流都算不上，但兴趣所在，难免以管窥天，以蠡测海，偶有所得，愿与诸位分享。

以我对围棋基本原理的理解，围棋可能是这个星球上人类发明的最为复杂的游戏。而象数学物理一样优美的是，围棋的规则则可能是人类发明的游戏里最简洁的，因为和其他棋类如国际象棋和中国象棋不同，围棋里每一颗子的地位都相同，而象棋里王或者将帅车马炮等各有不同走法，各司其职。我学围棋起手就是一本薄薄的三十来页的小册子。最简洁的规则却演化出最复杂的变化，围棋和象棋的基本差别也许是传统意义上的人工智能 (Artificial Intelligence, AI) 和人工生命 (Artificial Life, A-Life) 的差别吧？

严格说来，传统意义上的AI和A-Life 还是有相当重要的区别的。我在2010年时曾试图理解并讨论两者的异同。但随着电子商务如火如荼全球泛滥，大数据，数据挖掘等商业需求引领了学界对AI的关注，在工业界似乎AI的概念已经包涵AI和A-Life了。我在这里自作主张，将原来的自上而下基于规则 (Top-down, rule-based) 的 AI 称之为传统意义上的AI, 而现在的AI 则包括传统意义上的AI和自下而上, 只在最低层次上定义简单规则，整体行为由大量个体的群体行为决定的A-Life。

这次人机之战自然让人们回忆起1997年IBM的“深蓝”(Deep Blue) 战胜国际象棋大师卡斯巴罗夫 (Garry Kasparov) 那另一场人机世纪之战。比较这两次人机之战有着深刻的科学技术意义。当然我们也可能观察到许多误解。比如在谷歌围棋王战胜李世乭之后，网上有人怀疑围棋的复杂性，认为这是国人的自我吹嘘，就象我们的“国术”、”国医“或其他国粹一样。我个人感觉，这种说法是肤浅的。只要具备一些概率论的基本知识，就能理解围棋的复杂性比象棋是数量级的差别。这也是多少年来大部分人们相信计算机无法在围棋上战胜人类的主要依据吧。

另一种观点则是全盘抹杀AI 和 A-Life的任何进步，认为“人工智能未解决五十年前提出的任何难题。”据说文章的作者是复旦大学的教授。我个人观点，这位教授可能不是计算机科学领域的，而且很可能和应用数学没有什么关系。我这个猜测的根据是因为这位教授先生对谷歌的算法的了解是零。

谷歌在今年一月二十七日击败欧洲棋王樊麾 (Fan Hui) 之后，在其博客上公布了谷歌围棋王的算法。如果这位教授对理解英文原文有困难，其实西安电子科技大学通信工程学院有一篇文章也介绍分析了谷歌的算法。这位教授只要稍作调研，也不至于闹这笑话了：因为他对谷歌围棋王算法的理解还停留在当年IBM 深蓝的专家系统 (Expert Systems) 的数据库搜索方法上。这是传统意义上的AI的方法。这种在和国际象棋比赛时战无不胜的简单蛮力 (Brute Force) 的搜索方法在围棋面前完全不堪一击，因为围棋的变化复杂性比国际象棋高出许多个数量级，至少在目前在这个星球上没有人或者机器能够穷尽围棋的所有变化。这也就是为什么IBM深蓝所用的专家系统蛮力搜索方法不存在和人类较量的可能性的根本原因。当然这也是在谷歌围棋王击败樊麾之前，学界一直怀疑计算机具有能在围棋上击败人类的能力的原因之一吧，因为审时度势，将可能的最优的着法锁定在一个人类大脑能比较判定的范围，这是和机器相比人类走围棋的特殊优势。可能最优着法的范围的大小和最优走法判定的准确性是国手和庸手的分水岭。

但这次谷歌围棋王却独辟蹊径，可以说就象金庸《天龙八部》里的慕容家族，“以彼之道，还施彼身”—— 它击败人类的就是人类在走围棋时的思维方法。如果你读了谷歌公布的算法，你应该关注两个关键词：“蒙特卡罗树形搜索”(Monte-Carlo Tree Search) 和 “深度学习神经网络”(Deep Learning in Neural Networks)。前者属于传统AI范畴，和当年IBM的深蓝击败卡斯巴罗夫没有本质上的区别。但后者却是典型的人工生命范畴，如果你仔细阅读谷歌对算法的描述，你就会发现这部分算法实质上和人类围棋国手判断形势决定着法的方法非常类似。谷歌算法应用了深度学习神经网络极度缩小了要搜索的范围，然后应用传统的AI的搜索方法得出最优解。这正是人类围棋国手的走法。这种将A-Life和传统意义上的AI 结合，构成了谷歌围棋王算法击败人类的基础。

这位教授对计算机的学习能力的理解也还是停留在传统AI专家系统的概念。人工生命的强大能力之一就是其自学习能力，而且这个能力在谷歌围棋王前三局对弈中也得到了初步验证。人工生命的自学习能力和创新能力是基于A-Life 算法系统的“突现行为”(Emergent Behaviors) 的结果。这种自我改良、学习、和进化功能和这位教授理解的基于传统AI专家系统的机器学习具有本质上的区别。

这些引发了我对这次对局的第一个思考：这是人工智能尤其是人工生命的一个重大里程碑。其意义远远超过当年IBM深蓝战胜国际象棋大师的那场人机之战，因为这次机器首次证明它们可以拥有象人类一样思考和学习的能力。这可能只是很小很小的第一步，但这第一步就象人类当年踏上月球土地的第一步一样具有划时代的意义。

据说此后有棋力超过李世乭的当世第一高手柯洁约战谷歌围棋王。如果柯洁果然是当世第一高手，棋力高于李世乭，我真的替他婉惜。既使他成功挑战并战胜谷歌围棋王，以后的历史可能只会记住李世乭。这次人和机器之战，人工智能的里程碑的意义远远高于胜负。有时候人确实需要眼界和度量。也许有了李世乭战败的教训，柯洁更有把握战胜谷歌围棋王。但即使如此，又如何呢？

由此而来的第二个思考就是可能大部分人都会问甚至会感到焦虑的问题：机器的智慧会不会超过人类？机器会不会控制人类、统治人类、甚至毁灭人类？

这些问题本来就有许多歧义。至少在某些给定的领域，机器的智慧已经超过人类，比如这次的谷歌围棋王战胜人类国手。再比如谷歌的自动驾驶汽车，据说至今已经行驶超过200万英里，只出了一次因它出错的撞车事故，这同样也超过了人类的驾驶能力。计算机的强大运算能力是人类无法比拟的。更重要的一点是，这种传统AI + A-Life = AI 的算法，具有自学习功能，就象金庸武侠里的当世高手的武功，敌人越强，他就越强而且更强。所以A-Life的优势恰恰在于模拟那些有生命的群体的行为，因为有生命的群体的行为可以通过分布式智慧算法模拟。而那些无生命的复杂系统，可能更难预测。比如天气预报，从混沌理论的角度，是无法准确的。

机器控制人类这个题目可能会引发许多争论，也很难达成共识。不过现实的事实是，人类现在其实在很大的程度上依赖机器做决定。小至个人信用卡分数，大至2008年臭名昭著的金融危机，实质上是机器在替人类做的决定。

“机器人毁灭人类”是影视的流行主题，而且最常用的手法就是控制了人类的核武库，比如象电影《终结者3：机器的崛起》描述的。在“知乎”里也有类似的老生常谈。

图一来源 US News “We All May Be Dead in 2050”(http://www.usnews.com/news/blogs/at-the-edge/2015/10/29/artificial-intelligence-may-kill-us-all-in-30-years)

而据说和《终结者3》里类似的雌性机器人索菲亚对她/它的创造者大卫·汉森表示她/它的愿望是 “上学、成家、毁灭人类。“

这种流行通俗文学早已是被炒过无数遍的冷饭，了无新意。说得直白了，那只不过是流行文学作者想象力贫乏的表现而已。首先，从理论上说，这个星球上的所有物种，包括人类，最终总是要灭绝的。根据史密森尼学会的估计，在这个星球上曾经生存过的物种，99.9% 已经灭绝了，所以物种灭绝其实是常态。至于人类是不是会被人工生命取代，我以为这个问题只有上帝能回答，人类自己没有这个能力。

实际上人工智能给人类造成灾难可能甚至都不需要等到机器人有了自我意识，主动有意愿要征服甚至毁灭人类的那一天。人类对机器的依赖随着计算机指数式增强的强大的运算能力会日益加重。比如战争，随着武器的智能化程度日新月异，也许过不了多久，人类的思维速度就无法应付瞬息万变的战场态势，只能把战争的决定权交给机器。另一方面，这个星球上的几乎所有的工程师都知道，软件的可靠性和质量让微软和印度外包公司已经做得低劣到无以复加的地步。如果用其他工业产品的质量指标来衡量，几乎所有的软件都是次品，就象当年有关微软和通用汽车的笑话描述的。时至今日，几乎没有那一款软件是没有软件臭虫 (Bugs) 的 —— 实际上软件质量低劣到如此可笑的程度，没有臭虫的软件已经是不正常的了。可能还没等到人工智能要控制人类，一个小小的软件臭虫也许就引发了足以毁灭人类的核大战。

即使撇开人工智能毁灭人类，另一个几乎是迫在眉睫的危机就是人工智能可能造成全球经济崩溃。华尔街尤其是对冲基金在2008年的金融危机中充当了一个什么样的角色不言自明。据说有史以来最成功的对冲基金是Renaissance Technologies。这个对冲基金非常神秘，据说到现在为止外界都无法了解他们的交易策略。不过人们知道的是，他们曾经雇佣了相当数量的计算机自动语音识别方面的专家。有意思的是，谷歌围棋王采用的深度学习神经网络算法被广泛应用于计算机自动语音识别和计算机人工视觉，从这里也许对他们的交易策略能猜出些端倪。2008年金融危机暴发时，美国财政部和美联储还有时间可以扮演消防队的角色。等到计算机高频交易的频率超过了人类干预的反应速度，下一次或者下下次金融危机也许在人类还没有反应过来之前已经让全球经济崩溃。金融大规模杀伤性武器的杀伤力一点也不亚于核武或者生化大规模杀伤性武器。

最后，只要一提人工智能，就联想到象《终结者》里的机器人，其实也是想象力贫乏的表现。人工生命的形式可能完全超出我们所有的想象。据说谷歌的所谓“黑科技”除了围棋王，还有纳米机器人 (Nanobots)。这其实也不是什么了不起的科幻。至少据我所知迈克尔·克莱顿在《猎物》里就有非常精彩的描述。甚至并非科幻作家的迈克尔·康纳利的小说《追逐小钱》里也有类似描写。生命的最根本特征是自组织 (Self-Assembly) 和自复制 (Self-Replication)。而对于高级生命，另一个重要的生命特征是自我认知和通过学习适应环境的能力。在这种系统性的定义下，生命不一定非得由有机的细胞构成的碳基的生命形态。有机的生命和象《猎物》里描述的有机-无机混合的生命的定义的边界已经变得模糊。而且人工生命也并不一定要象大部人想象的机器人的形式存在，而可能象《猎物》里的纳米粒子，以群体的形态，可以组成并模拟其他生命形状，甚至可以进入人体形成混合生命形式。

这种人工生命的概念甚至可以应用于传统上无生命的系统，比如人类社会形态。由此引起的第三个思考是，如果用人工生命的概念分析2016年大选的川普现象，从分布式智慧和突现行为的角度思考，也许会得出一些有意思的结论。不过这个题目太大，超出了这个贴子的讨论范围了。

与此有关联的第四个思考就是，象谷歌围棋王的深度学习神经网络等算法只不过是AI冰山的一个小小的尖顶。在水下的是庞大的半导体、磁存储、光纤通信、纳米技术、生物工程等等人类目前为止最先进复杂精密的技术。作为这些技术的交汇点，AI很可能是下一次技术革命的摇篮。而在这些技术中，特别值得关注的是也许是计算能力。有些受限于速度或内存的算法也许在不远的将来会很变得非常强有力。比如构成金融工程的基础之一的资本资产定价模型 (Capital Asset Pricing Model, CAPM)，当初目的之一就是因为如果运用现代资产组合理论 (Modern Portfolio Theory, MPT) 求解有效前沿 (Efficient Frontier), 线性代数的矩阵太大，无法数值求逆。但现在也许不是问题了。另一个例子就是谷歌围棋王的算法：深度学习可以被认为是从神经网络的基础上发展起来的，而契机之一就是神经网络需要巨大的计算量因而优化困难。而计算能力的强化又反过来促进了深度学习的功能。

不过基于半导体和磁储存技术的电子计算机在不久的将来也许会达到物理极限，下一步是什么？重回集成光学/光子计算机 (Integrated Optics/Photonics Computing)，或者量子计算机？或许IBM的纳米碳管三极管？据IBM报道，他们在纳米碳管三极管技术上取得了突破性进展，而采用的技术就是自组织批量生产 (Self-Assembly), 这其实是A-Life的概念。

从这个角度再深入一步，在将要到来的下一次技术革命中有竞争优势可能脱颖而出的可能是算法和和硬件系统的结合，比如分布式传感器网络，比如所谓的物联网 (Internet of Things) 。

这次人机世纪大战的主角人类是李世乭，而谷歌团队的首席程序设计师是台湾师大资工系博士黄士杰。联想起上一次IBM深蓝的首席程序设计师是毕业于台湾国立台湾大学的許峰雄。这难免引起的第五个思考是当年引起巨大争议的《钟形曲线》还是非常有道理。

图二围棋王和李世乭第一次对局。左边是围棋王团队首席程序设计师 (Lead Programmer)，台湾师大资工系博士黄士杰 (Aja Huang)。来源: CBC News March 9 “Human Go champion loses to Google DeepMind AlphaGo computer in 1st game”( http://www.cbc.ca/news/technology/alphago-ai-lee-sedol-1-of-5-1.3483020)

接下来的第六个思考是在即将到来的人工智能技术革命的浪潮中谁主沉浮？作为全球第一和第二大经济体的美中两国，无论在资金、人力资源、科技积累和其他可支配资源方面占据绝对优势的地位。但如果以史为鉴，历史告诉我们历史尤其是革命性或者颠覆性的新技术的历史并非由大国或者谷歌、苹果、或者甚至微软那样的庞然大物书写。想要在即将到来的人工智能技术革命中领导潮流，首先需要的是心胸、远见和境界，同时还需要有十年磨一剑的坚韧不拔；其次是创新能力。而恰恰正是在这两条上，美中两国都在走下坡路。
在2010年讨论人工生命时，我也曾提到复杂性理论里有一个所谓“混沌边缘”的概念，简单地说，就和孟子的“生于忧患死于安乐”有些类似。所有复杂系统，从自然界的生命和物种，到人类社会的公司甚至国家，都可能处于两种不同的“态”(Phase): 一种是稳定态或有序态 (Stable State or Order), 另一种是混沌态或随机态 (Chaos or Complete Randomness)。所谓“混沌边缘”是一种过度现象 (Transition Phenomenon)。处于这种状态的系统意味着既有足够的稳定性，能保持系统不会塌陷进入完全无政府状态；但同时系统又有足够的活力，使得系统不断创新。这是一个充满活力，冲突，反叛的地带。新老交替乃至于新老战争此起彼伏，因此找到一个均衡点将不是一件容易的事。如果一个生命系统太接近这边缘了，存在着进入混乱无序最终分崩离析的危险。如果太过保守，离边缘太远，系统又会变得僵化以致冻结，最终导致系统老化，被其他充满活力的新系统所取代。

美国由于金融资本的无比强大，现在似乎是远离这个混沌的边缘，躺在安乐窝 (Comfort Zone) 里出不来了。就比如说硅谷，表面上看创新创业就象《红楼梦》里说的，烈火烹油繁花着锦，但实际上大部分所谓的高科技初创公司无非弄一两个手机应用软件，然后到创投那里圈一笔钱。而金融资本当然也是心知肚明，但双方都是心照不宣。对金融资本而言，这只不过也是击鼓传花游戏，把所谓的 “独角兽”吹上天，只要有下家接手别砸在自己手里就行。比如最近一家做公司福利管理软件独角兽，名唤Zenefits，在硅谷曾是鹏程万里前程不可限量，被估值高达45亿美元，轻松融资5亿美元。结果好景不长，没多久裁掉250名员工，占总员工数17%，连首席执行官都被开掉了。至于圈个几千万美元，那更是小菜一碟。就在三月份，还是在硅谷的一家 “汤匙火箭”(SpoonRocket) ，弄了个食品快递的应用软件，居然也圈到一千三百五十万美元。不过最终它自个还是给饿死了。

这些伪科技公司的真正的技术含量几近于零。

第七个也是最后的一个思考是，我这个人其实是个不可救药的乐观主义者。尽管华尔街想让人们相信这些伪科技公司就是硅谷，但充其量也就是和当年的卖狗粮的pet.com之类一样，只不过是金融资本制造的泡沫中的数抹波光云影罢了。 “尔曹身与名俱灭，不废江河万古流，” 象谷歌围棋王和李世乭的世纪大战至少让人们了解一些什么才是真正的计算机科学。我仍然相信 “沉舟侧畔千帆过，病树前头万木春，”在这些伪科技公司的泡沫之后，将会是人工智能的技术革命的黎明。

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沙发发表于: 2016-03-27

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文献索引

·    谷歌围棋王对局南韩国手李世乭负前三局 – 参见英文 “围棋大师”网站 (Go Game Guru) 文章 “AlphaGo races ahead 2–0 against Lee Sedol”( https://gogameguru.com/alphago-races-ahead-2-0-lee-sedol/) 和 “AlphaGo shows its true strength in 3rd victory against Lee Sedol”( https://gogameguru.com/alphago-shows-true-strength-3rd-victory-lee-sedol/)。新浪网 “观察家”有不少有意思的中文评论：《人工智能赢了棋，人类赢了未来》(http://news.sina.com.cn/zl/ruijian/2016-03-10/09105586.shtml); 《AlphaGo与李世石的对战，谁的收获更大？》(http://news.sina.com.cn/zl/ruijian/2016-03-11/09375599.shtml); 《AlphaGo赢了，人类输了吗？》(http://news.sina.com.cn/zl/ruijian/2016-03-11/09415600.shtml); 《当机器抢了你的工作，人类该怎么办？》(http://news.sina.com.cn/zl/ruijian/2016-03-10/09205589.shtml)。
·    李世乭在第四局扳回一城 – 参见香港文匯報、卫报(The Guardian) 、和《华尔街日报》(Wall Street Journal) 报道：《人機對決：李世石「神之一手」首贏電腦》(http://paper.wenweipo.com/2016/03/14/GJ1603140013.htm)，“Go humans: Lee Sedol scores first victory against supercomputer”(http://www.theguardian.com/world/2016/mar/13/go-humans-lee-sedol-scores-first-victory-against-supercomputer), “Go Champion Beats AlphaGo Software on Fourth Try”(http://www.wsj.com/articles/go-champion-beats-alphago-software-on-fourth-try-1457860572)。
·    李世乭对谷歌围棋王最后一局失利，人以1 ： 4 负于机器 – 参见 Wired 网文章 “Why the Final Game Between AlphaGo and Lee Sedol Is Such a Big Deal for Humanity” (http://www.wired.com/2016/03/final-game-alphago-lee-sedol-big-deal-humanity/)。
·    宇文博博客文章《人工生命和人工智能》(http://blog.sina.com.cn/s/blog_52df0b230100odil.html)。
·    IBM 深蓝战胜国际象棋大师 – 参见IBM网站文章 “Deep Blue”( http://www-03.ibm.com/ibm/history/ibm100/us/en/icons/deepblue/)。文章中特意描述了深蓝的首席程序设计师，毕业于台湾国立台湾大学的許峰雄 (Feng-hsiung Hsu)。关于許峰雄可参见维基词条 “Feng-hsiung Hsu”(https://en.wikipedia.org/wiki/Feng-hsiung_Hsu)。
·    关于围棋的复杂性 – 参见Nature 2016n1月27日文章 “Google AI algorithm masters ancient game of Go - Deep-learning software defeats human professional for first time,”Nature News 592 (7987), 2016 (http://www.nature.com/news/google-ai-algorithm-masters-ancient-game-of-go-1.19234)。
·    人工智能未解决五十年前提出的任何难题 – 参见新浪“观察家”文章 (http://news.sina.com.cn/zl/ruijian/2016-03-13/10235604.shtml)。
·    谷歌公布的算法 – 参见谷歌博客文章 “AlphaGo: Mastering the ancient game of Go with Machine Learning”: “AlphaGo’s search algorithm is much more human-like than previous approaches. For example, when Deep Blue played chess, it searched by brute force over thousands of times more positions than AlphaGo. Instead, AlphaGo looks ahead by playing out the remainder of the game in its imagination, many times over - a technique known as Monte-Carlo tree search. But unlike previous Monte-Carlo programs, AlphaGo uses deep neural networks to guide its search. During each simulated game, the policy network suggests intelligent moves to play, while the value network astutely evaluates the position that is reached. Finally, AlphaGo chooses the move that is most successful in simulation.” (http://googleresearch.blogspot.com/2016/01/alphago-mastering-ancient-game-of-go.html)。
·    西安电子科技大学通信工程学院有一篇文章也介绍分析了谷歌的算法 – 参见西电通院网文《告诉你为什么最强围棋选手首战会败给人工智能》(http://wzaobao.com/p/1eexaZM.html)。
·    深度学习文献– “科学网”的文章《【数字智能三篇】之三：一页纸说清楚“什么是深度学习？”》(http://blog.sciencenet.cn/blog-4099-785174.html) 是一篇相当不错的科普。如要深入了解这方面的文献，可参见瑞士AI实验室介绍文章 “Deep Learning in Neural Networks: An Overview” (http://people.idsia.ch/~juergen/DeepLearning8Oct2014.pdf); 斯坦福大学教程 “A Tutorial on Deep Learning” (http://cs.stanford.edu/~quocle/tutorial1.pdf, http://cs.stanford.edu/~quocle/tutorial2.pdf) ; 蒙特利尔大学LISA实验室教程 “Deep Learning Tutorial”( http://deeplearning.net/tutorial/deeplearning.pdf); 西安电子科技大学文章《神经网络七十年：回顾与展望》, 计算机学报 39, 2016 (http://cjc.ict.ac.cn/online/bfpub/jlc-2016115155342.pdf)。
·    人工智能用核武器毁灭人类 – 参见“知乎”词条《如果苹果、谷歌、微软打算毁灭世界会怎样？》:
-    2050年12月，聚集了三千人的北美人类抵抗军借漫天风雪的掩护冲击至前苹果公司“飞船”总部，意图摧毁Siri的核心计算集群，但最终被AI部队全面屠杀，史称“最后的圣诞节”。最后一个抵抗军战士在被火箭弹炸成肉碎之前，看到了这样一番景象：飞船总部的外墙玻璃全部碎裂，每层楼中都看得见集群工作站的电源LED蓝光闪闪，如同鬼火。和人类抵抗军领袖的想法相反，“飞船”总部对AI而言无关紧要，也并不是Siri Enterprise的核心部分。Siri Enterprise作为分布系统没有核心。
-    2051年1月1日0点0时：Siri Enterprise对全球发动无差别核武攻击，以图一举消灭剩余人类，史称“审判日”。巨大的核火球在世界各地的城市升起。剩余极少数人类躲藏在山区，放弃全部科技，过着极度原始的生活。全球生态崩溃。
-    2055年，崩溃的人类社会已完全退化到石器时代，残存的人类在核冬天中依靠搜集文明的残留物苟延残喘。
-    在幸存人类的眼里，昔日的文明已是遥不可及的回忆，对他们而言那些AI无人机不再是失控的技术，而是至高无上、残酷无情的神。剩余的人类把旧时代的失效电子物件比如iPhone，Macbook，Apple Watch当作代表Siri的偶像供奉起来，日日祈祷，以图求得人工智能的宽恕和免死。
-    2061年：最后一个男性人类在西伯利亚的一个深矿井中死于寒冷和营养不良。他身着兽皮，蜷缩着死在了一个简陋的祭坛下面。祭坛上摆放的，是一台屏幕破碎但外壳如新的旧时代产物：iMac 27'' Retina 5K.”(https://www.zhihu.com/question/29460939)。
·    雌性机器人索菲亚的三个愿望 – 参见每日邮报 (Daily Mail) 文章 “Eerily lifelike robots will walk among us in just 20 years - if they don't destroy us first: Humanoid called Sophia reveals 'her' aspirations in an interview with her maker”：When quizzed by robotics designer David Hanson, an eerie-looking humanoid called Sophia revealed “she would like to go to school, have a family...and destroy humans.”( http://www.dailymail.co.uk/sciencetech/article-3496982/Eerily-lifelike-robots-walk-just-20-years-don-t-destroy-Humanoid-called-Sophia-reveals-aspirations-interview-maker.html)。
·    史密森尼学会关于物种灭绝的文章 – 参见 Smithsonian Geologic Time, Foundational Concepts: Extinction :
“Extinction has occurred throughout the history of life on Earth. It is the ultimate fate of all species. In fact, it has been estimated that 99.9% of all species that have ever lived on Earth are now extinct.”(http://paleobiology.si.edu/geotime/main/foundation_life4.html)。
·    微软和通用汽车的笑话 – 网上几乎随便就能搜到，比如哈佛网站的 (http://www.hcs.harvard.edu/pnw/microsoftjoke.htm):
For all of us who feel only the deepest love and affection for the way computers have enhanced our lives, read on. At a recent computer expo (COMDEX), Bill Gates reportedly compared the computer industry with the auto industry and stated, "If GM had kept up with technology like the computer industry has, we would all be driving $25.00 cars that got 1,000 miles to the gallon."
In response to Bill's comments, General Motors issued a press release stating: If GM had developed technology like Microsoft, we would all be driving cars with the following characteristics:

1.    For no reason whatsoever, your car would crash twice a day.
2.    Every time they repainted the lines in the road, you would have to buy a new car.
3.    Occasionally your car would die on the freeway for no reason.  You would have to pull to the side of the road, close all of the windows, shut off the car, restart it, and reopen the windows before you could continue. For some reason you would simply accept this.
4.    Occasionally, executing a maneuver such as a left turn would cause your car to shut down and refuse to restart, in which case you would have to reinstall the engine.
5.    Macintosh would make a car that was powered by the sun, was reliable, five times as fast and twice as easy to drive - but would run on only five percent of the roads.
6.    The oil, water temperature, and alternator warning lights would all be replaced by a single "This Car Has Performed An Illegal Operation" warning light.
7.    The airbag system would ask "Are you sure?" before deploying. Occasionally, for no reason whatsoever, your car would lock you out and refuse to let you in until you simultaneously lifted the door handle, turned the key and grabbed hold of the radio antenna.
8.    Every time a new car was introduced car buyers would have to learn how to drive all over again because none of the controls would operate in the same manner as the old car.
9.    You'd have to press the "Start" button to turn the engine off."
·    关于Renaissance Technologies – 参见Scott Patterson 的书 “The Quants, How a New Breed of Match Whizzes Conquered Wall Street and Nearly Destroyed It,” Crown Publishing Group, 2010。
·    关于深度学习神经网络和语音识别 – 参见清华大学刘超2015年硕士学位论文《语音识别中的深度学习方法》(http://cslt.riit.tsinghua.edu.cn/~fzheng/THESES/201506-M-LC.pdf)。关于深度学习神经网络和计算机视觉，参见香港中文大学王晓刚文章《深度学习在图像识别中的研究进展与展望》(https://s3.amazonaws.com/piazza-resources/i48o74a0lqu0/i4fcg2o44k63n6/deep_recognition.pdf?AWSAccessKeyId=AKIAIEDNRLJ4AZKBW6HA&Expires=1458373211&Signature=LGwHPzsuWhIhrAls1bZ0Jnlre4o%3D)。
·    谷歌的纳米机器人 – 参见谷歌网站文章 “Nanobots-The Next Cure for Cancer”(https://sites.google.com/site/fictiontoreality/nanobots-the-next-cure-for-cancer)。
·    《猎物》和《追逐小钱》— Michael Crichton “Prey”; Michael Connelly “Chasing The Dime”
·    IBM的纳米碳管三极管技术取得突破性进展 – 参见IBM 2015年10月1日新闻 “BM Research Breakthrough Paves Way for Post-Silicon Future with Carbon Nanotube Electronics”( https://www-03.ibm.com/press/us/en/pressrelease/47767.wss)。关于IBM的应用化学自组织 (Chemical Self-Assembly) 方法实现纳米三极管商业化，参见 ExtremeTech 2012年10月29日文章 “IBM creates first high-density, self-assembled carbon nanotube computer chip”( http://www.extremetech.com/computing/138995-ibm-creates-first-mass-producible-self-assembled-carbon-nanotube-computer-chip)。
·    台湾师大资工系博士黄士杰 – 参见國立交通大學圖書館脸书网页 “围棋王 DeepMind” (https://www.facebook.com/permalink.php?story_fbid=942194102496985&id=395124717203929)
March 10 at 6:25am
黃士傑(Aja Huang)，是交大人！
National Chiao Tung University
Bachelor, Computer and Information Science
1997 年 – 2001 年
Master of Computer Science, Information Engineering
2001 年 – 2003 年
National Taiwan Normal University
Ph.D, Computer Science and Information Engineering
2004 年 – 2011 年
來源：https://uk.linkedin.com/in/ajahuang
·    复杂性理论里“混沌边缘”的概念 – 参见宇文博博文《生命: 行走在混沌边缘》(http://blog.sina.com.cn/s/blog_52df0b230100i2dn.html)，其中提到了Roger Lewin的书“Compelxity: Life at the Edge of Chaos.”简介见芝加哥大学出版社介绍 (http://press.uchicago.edu/ucp/books/book/chicago/C/bo3632102.html)。
·     独角兽Zenefits – 参见CNBC二月26日新闻 “In ‘Strategic Refocus,’ Troubled Zenefits Lets 250 Employees Go”( http://www.cnbc.com/2016/02/26/in-strategic-refocus-troubled-zenefits-lets-250-employees-go.html)。
·    汤匙火箭 – 参见CNBC 三月18日新闻 “Some food delivery apps starved for funding”(http://www.cnbc.com/2016/03/18/some-food-delivery-app-starved-for-funding.html)。
·    尔曹身与名俱灭，不废江河万古流 -- 杜甫《戏为六绝句》之二：“王杨卢骆当时体，轻薄为文哂未休。尔曹身与名俱灭，不废江河万古流。”
·    沉舟侧畔千帆过，病树前头万木春 -- 刘禹锡《酬乐天扬州初逢席上见赠》：" 巴山楚水凄凉地，二十三年弃置身。怀旧空吟闻笛赋，到乡翻似烂柯人。沉舟侧畔千帆过，病树前头万木春。今日听君歌一曲，暂凭杯酒长精神。"

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