围棋大赛已落下帷幕，各界从不同方面予以反思；眼下，“供给侧改革”炙手可热，不妨将这二者联系起来，看看阿法狗与谷歌的“供给侧”。

其一，比较谷歌与中国的BAT三巨头，特别是同样提供搜索服务的百度。谷歌志存高远，重在创新，90%的成员奇思妙想，10%的成员考虑赚钱，后者（包括阿里巴巴和腾讯）虽然也都有各自的研发领域，但主要旨在把自己的平台做大，以及向下整合传统产业，以扩大市值为重。或许出于把这一点看得太重，百度甚至陷入“贴吧门”事件。然而在阿法狗大胜之后，在这一领域追赶的意义又被放大，已经不仅是人工智能与围棋，甚至被上升到政治的高度。

相比之下，可以看到 DeepMind的游戏精神。游戏精神植根于西方文化传统，与知识至上和为科学而科学一脉相承。BAT三巨头，是否有过这样的闲情逸致，以及愿意花大把银子进军象棋围棋？游戏精神，在企业中的体现就是不计眼前得失，永不遏止的创新，挑战前沿（如看似不可能的围棋），挑战自我。韩国人感叹，他们的年轻人多以医生、律师和公务员为业，重在稳定安逸。

有一个细节也可以佐证这一点。第五局李世石要求执黑先行时，哈比萨斯未经“请示”与之在同一家酒店下榻谷歌创始人谢尔盖·布林和董事长埃里克·施密特，当即表示同意，轻易改变了游戏规则。哈比萨斯仅仅是拿薪水打工的执行官，但该领域的所有决定全权交由现场指挥官负责。

其二，举目四望，整个世界，有谁比中国更有资格谈论围棋？虽然近年来韩国与日本的围棋高手辈出，但围棋毕竟为中国所创，源远流长，是中国的国粹，还有正厅级的中国棋院。然而围棋界，有谁考虑过把围棋科学化甚至程序化？这是对国粹的不尊不敬。即使有，也是浅尝辄止，附属于围棋。

欧美大约有几十万人喜欢围棋，集中在大学和科技界，他们的围棋水平远远不如把围棋当作竞赛或者消遣的东方人，但对围棋中反映的博弈、数学等问题有极大的兴趣。有人这样评论，这正是欧美科学家、工程师身上特有的“极客”特质（Geek，美国俚语中意指智力超群，善于钻研但不爱社交的学者或知识分子）。正是这样的特质让他们往往能够在很多重大问题上取得突破。在“阿法狗”的缔造者哈萨比斯身上，就可以能看到这样的气质。

这就是阿法狗及其背后的谷歌等公司成功的另一面：科学精神。这里的科学精神表现为以理性解析神秘，以程序延展瞬间，化神奇为常理，拓展人类的知识领地，永无止境。谷歌是有游戏精神，不过其本意不仅是在围棋大赛在赢得胜利，功夫在棋外。谷歌是在经由围棋开发深度学习，人工智能。

当然谷歌未必就是游戏第一，赚钱第二，把赚钱看成副产品；或者只是埋头于科学，两耳不闻窗外事，而是深谙市场之道，尤其是吸引眼球的重要性。“炒作”，现在应该成为一个褒义词，至少中性词。

这次围棋人机大战之前，谷歌方面事先采取了严格的保密措施，比赛是在信息严重失衡的情况下发生的。2015年10月AlphaGo围棋已经战胜欧洲围棋冠军樊麾的事实直到2016年1月28日才得以披露。在2015年的11月北京举行的第一届世界计算机围棋大赛上谷歌没有参加，欲擒故纵，获得冠军的机器对弈中国职业七段棋手被让5子完败。这些事件造成了围棋和人工智能两个业界的误判，普遍认为还需要10—20年计算机围棋才能与职业棋手对垒。当时最乐观的估计是5—10年。全世界对于谷歌的技术进步都没有思想准备。这次人机大战赚足了眼球，被认为“是一次宣誓性的商业运作行为。”

当DeepMind痴迷于围棋，自有谷歌看好DeepMind，当谷歌未能如中国同行那样大把赚钱之时，自有投资方和广大股民看好谷歌的未来。

阿尔法的成功还建立在古往今来多少棋手对弈的棋谱的基础之上，没有这样的大数据，阿尔法就不可能从中总结提炼，更不可能自我学习。有观点将大数据比作人工智能的“原材料”和“燃料”以强调其重要性。人工智能的其他领域也是如此。数据之大之充分而非片断局部、之客观而非故意编造，以及之透明而可以共享，而非垄断私有。这也给当下中国的供给侧改革以启示，特别是在涉及大数据的领域。譬如说，BAT三巨头之间能否数据共享，政府各部门之间能否数据共享，以及政府和平台拥有的数据能否与社会共享，不要让百姓“不明真相”而屡屡“误读”政府的善意。这里还可以提出另外一个问题，在谷歌大获成功之时，提供大数据的围棋界似乎只有被战胜甚至征服之感，少有同样的成功喜悦。围棋界，是否对成果拥有知识产权？

游戏精神+科学精神+市场意识，以及大数据，这就是谷歌等公司成功的秘诀。不是谁都有本事发展人工智能。

有网友评论：于美国而言，庆幸有苹果，有SpaceX，有谷歌，但科技狂人们更需庆幸有这样一块适合生长的土壤。公司追逐的方向，代表着一个国家的导向、方向与未来。

谷歌之于美国，正如百度之于中国。如维特根斯坦所言，什么样的河床，流淌着什么样的河水。供给侧改革，除了“去”，还要“加”一些更深层的因素。

再看阿法狗的需求侧。

既然人工智能可以帮助人类成为更优秀的国际象棋和围棋选手，那么合理地推测，它也能帮助我们成为更优秀的飞行员、医生、法官、教师。大多数人工智能完成的商业工作都将由专注某个狭小领域的专门化超级而又自闭的智能软件负责。头痛医头脚痛医脚，历来为国人所不齿，却在局部问题上一一得手，且越做越好。MindDeep宣称，他们开发人工智能的目的，就是为了解决人类社会面临的最棘手的问题，使得世界变得更好。譬如DeepMind Health，借助跟阿法狗类似的算法，帮助医生识别最具风险的肾病患者，在几秒内就能查看验血结果，并优化对病人的治疗方案。“直接发出提示，并对病人优先级进行排序。”

谢耘博士这样预言，不会过多久，导演就会成为一个名副其实的程序员。只要一个剧本，便可以利用计算机制作出一部震撼大片。演员，道具，摄影，外景地等等都不再需要。如果说以前信息技术是在改进提升电影的制作水平，这一次则完全不同。信息技术将在根本上颠覆甚至可以说将摧毁传统的电影业。未来的流行大片，可能就是有才华的普通人的作品，而不必出于大牌导演之手。制作一个大片的成本也将降低到惊人的程度，类似于今天很多人在做自己的动画那样。

凯文·凯利的理解是，这种基于云端的人工智能愈将成为日常生活中根深蒂固的部分。云计算遵循网络效应（network effect），网络价值增加的速度远超过规模扩大的速度。越多人使用人工智能，它就会变得越聪明；就会有更多人使用它。一家公司进入这个良性循环后，规模会变得极大，发展速度极快，以至于对其他新兴竞争对手形成压倒性优势。结果就是，未来的人工智能将由两到三家寡头公司主导，并以基于云端的多用途商业产品为主。谷歌将在已经领先的高度加速发展，扩大与追赶者之间的优势。

云计算模式的风行与去中心化完全背道而驰。它犹如现代农业对小农生产方式的否定，在用大型云计算中心去不可抗拒地改变着自建自用的无中心分散模式。对“去中心化”这种小农生产方式的憧憬，仅仅是自由知识分子陶渊明式的浪漫想象。信息技术的发展，与其说是产生了去中心化的效果，不如说是带来了社会的扁平化趋势。而扁平化并不等于去中心化。扁平化是将资源与权力推向了两端---普罗大众与少数的垄断性中心，很难说在这个扁平化的过程中，哪一端受惠更大，谢耘博士的判断显然较之那些“小农生产方式的憧憬”更符合现实。

阿法狗在需求侧上的影响还不止于此。在第四次工业革命的浪潮中，德国以其出众的制造业实力，由智能制造向上攀登，一心向往为CPS制定标准，与美国抗衡。美国的谷歌等超一流的互联网巨头通过人工智能等高技术，直接做出高大上的智能产品，似乎没有把德国念兹在兹的标准放在心上。

传统把产业分为一二三产，现在有一种说法比较时尚却不无道理。世界未来的产业格局分为三个维度，分别为一维的传统产业，即现有的一二三产，二维的互联网产业，如谷歌、脸谱、BAT等“平台”型公司，以及处于萌芽阶段尚未显山露水的三维的智能科技产业。高维产业向下挑战低维有优势，所以居于二维的网店可以冲散留在一维的实体店，譬如阿里巴巴。反过来，同样处于二维的谷歌则凭籍大数据和尖端技术（硬件、云……）做智能眼镜等各种智能产品，正在向三维攀登。阿法狗具有普遍性，可以适用于广泛的领域。在德国工业4.0致力于沟通一维与二维的标准之时，谷歌似乎正在瞄准二维通往三维的标准。

面对谷歌的阿法狗以及逐一问世的智能产品，且不论中国制造2025，不知德国的工业4.0是否会感到几分落寞，几分尴尬。

让一部分人先富起来，其结果已经看到了；现在是让一部分人先聪明起来…

阿尔法狗挑战的不只是智商，而且还有游戏规则。无论多复杂如围棋，只要有规可循，就可以重复博弈进而演进博弈，发展人工智能。然而要是过多的“原则上”，大量的一次性博弈，下不为例不能重复，个案处理难以推广，发展人工智能就是一句空话。在类似的意义上搜狗CEO王小川表示，“答案越标准，应对的问题越单一，这种岗位就更有可能被机器干掉，而且机器一定干得好很多。而你输出的解答的故事越开放，越没有固定的答案，那会更难被取代。”受人治权力朝三暮四的干预，为熟人之情所困或私相授受或网开一面，中国虽大，却未必是人工智能理想的市场。

不是谁都可以用上人工智能。发展人工智能，中国是否做好了准备？

然而中国必须发展人工智能。林建超将军注意到谷歌围棋大赛背后的军事与国家战略。2014年谷歌收购DeepMind和Alpha团队不仅本身具有价值，还应该联系美国正在大力推进的从大数据到决策智能化发展的战略与背景，包括军事决策系统的智能化，以及如何从大数据和复杂图像中得出最佳决策等问题。2015年11月，美国国防部宣布成立了数字防御部门，设立了国防部创新顾问委员会，而该委员会的主席正是谷歌母公司阿尔法拜特的董事会主席。不能只做技术解读。这次Alpha Go围棋亮相的人机大战，其目的并非只在围棋，而是一个从大数据到决策，从人工交互中增长机器智能的可公开案例，是测试深度学习和决策响应效果的有计划、有组织的阶段性检验性测度，是一次典型的美国版的军民融合，其向通用性人工智能发展，包括运用指挥决策的可能性客观存在。

除了上述各点外，阿法狗还有一个特点，需求侧内置，以及供给侧与需求侧关系的自催化。樊麾就在团队内，阿法狗“双手互搏”。这一过程类似于进化算法。

供给侧与需求侧密切相关。中国在由需求拉动转向供给侧改革之时，不要忘了二者不可分割的关系。

上述内容零零散散在科学网上发过，这次应张九庆老师之约进行了梳理、补充和完善，全文刊于《科技中国》今年最新一期。向《科技中国》和张九庆老师致谢！

作者：吕乃基，二级教授，博士生导师。主要研究中国社会转型、科学技术哲学、知识论。曾获中国图书奖和江苏省哲学社科优秀成果二等奖等。应邀向各省市、各级干部和中海油等企业，高等院校作近300场讲演，在多届全国民营经济创新论坛作大会主旨报告。

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来源：吕乃基的科学网博客

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