谷歌研发的AlphaGo与韩国棋手李世石的对决曾引起无数世人的关注，人工智能突破单纯高速运算的单一方式，通过自我学习在围棋领域战胜人类顶尖选手。AlphaGo的升级版Master在围棋网络对战平台上连续横扫中日韩多国顶尖围棋选手，在30秒快棋对弈中取得60胜1平0负的战绩，其中仅有的1次和局还是因为对方掉线系统自动判定为和局。
　　长期以来，人工智能相对人类智能的优势在于高速的运算和存储能力。但是，在多因素相互影响的复杂系统中，单纯的运算不能有效解决全部问题，因为系统内各要素相互动态影响的特性使运算量很快会超出物理极限。那么，AlphaGo突破在哪里？相比之前的人工智能系统，AlphaGo的突破在于自我学习的特性。
　　根据谷歌团队2016年1月发表在《自然》杂志上的文章《使用深度神经网络和树形策略掌握围棋》，AlphaGo的决策系统包含两个网络：价值网络和策略网络，价值网络是运用计算机高速运算能力的计算网络，而策略网络则是一个自我学习网络，其作用在于从无穷多的可能选择中筛选出有限数量的选项，然后交给价值网络进行运算，再根据价值网络的运行结果进行最后的选择。策略网络的学习方式，简单理解就是经验。通过与人类棋手的对弈，策略网络会保存在特定情况之下每步选择的最终对弈结果，从而筛选出特定情况之下相对优势的选择。利用计算机的高速运算和存储能力，AlphaGo可以在短时间内进行大量学习。除此之外，AlphaGo还通过随机游走的方式来预留创新的空间。因此，现在的人工智能，已经是集运算、学习和创新于一体的存在。
　　与机械替代体力劳动相比，人工智能对脑力劳动的替代的影响更加深远，它使人类作为一个物种在生物进化上的优势面临颠覆性的威胁。在长期的生物进化过程中，人类在体力上相比其他许多大型动物没有优势。正是依托于智力和合作，人类才在残酷的自然选择中逐渐占据主导地位。作为一个物种，如果失去生物进化上的优势，那么其结局只能是被具有相对优势的物种淘汰。或者说，可能淘汰人类的人工智能，已经被人类自己制造出来。
　　那么，人类相对人工智能的进化优势在哪里？按照人工智能目前的决策逻辑，决策规则已定，决策信息充分。那么，只要在规则已知，信息充分的条件之下，人类相对人工智能不会有任何优势。由此，人类相对人工智能的优势则体现在决策规则未知、信息缺失的条件之下。在现实环境中，规则已知、信息充分只是少数情况。对于规则而言，其探索的过程漫长而艰辛，在人类文明的漫长发展历程中，人类不断探索自然和社会的规律，才建立起当今的科学知识体系。对于信息而言，物质世界存在不确定性现象来阻止观测者获得全部信息，人类社会存在观测者与被观测者的相互影响。因此，无论是在自然界还是人类社会，任何个体都无法获得全部的信息。
　　在不确定性的决策环境中，人类发展出独特的启发式决策方法，比如锚定和调整启发式、1/N启发式等。启发式决策方法是在不确定条件下使用简单方式处理复杂问题的捷径，可以利用少量信息尽可能避免最差情况的出现。现在依然无法确定启发式决策方法如何产生，但是毫无疑问它们具有生物进化上的适应性。
　　虽然人工智能可以直接植入已经发现的启发式决策规则，但是它们是否可以自己产生启发式决策规则？现实情景是一个复杂系统 ，各个要素之间动态影响和反馈，如何在复杂情境中做出有效决策，才是影响个体进化适应性的根本。虽然在规则已知信息充分的领域，启发式决策方法无法与人工智能抗衡，但是在复杂情境中，启发式决策方法无疑具有进化优势。
　　因此，虽然人工智能会对社会经济生活带来深刻变革，但是无需过多担忧人类作为一个物种被人工智能替代。不过，在机械和人工智能的组合取代人类劳动的趋势之下，作为个人需要重新思考自己存在的意义和价值，重新界定自己在社会生活中的作用和选择，以在纷繁复杂而又千变万化的社会生活中保持自己清醒的认知。□犀牛