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第38节（第4页）

“你第一个讲，我第二个讲。对吗？”

图海川点头：“是的。现在我们就别废话了。”

戈德曼眼中放光，拍拍图海川的肩膀，昂首进门。

第24章造物

图海川独坐讲台，当真一句话都不肯浪费。

「–」

“2025年，我受命为阿里集团正在运作的国际网购平台开发一款多语言翻译系统。当时我还不是项目负责人，只是技术方面的总设计师。设计目标有两个：一是自动翻译所有的网页界面文字，二是为作为阿里旺旺的内嵌翻译支持，让使用各种语言的人可以直接交谈，同时处理语音和文字翻译。你们有些人可能没听说过旺旺，因为它已经被这个内嵌反过来吞并了。网购平台也是这样——本来它定了个名字叫‘世界宝’。现在，这些都通称‘万国宝’。所以先澄清一点：现在我谈到的万国宝，不是指网购平台也不是从前的旺旺，专指我设计的人工智能翻译系统。到这个定义需要改变的时候，我会提醒你们。

“这个项目本来不应该存在。因为在2025年，谷歌的人工智能翻译技术已经很成熟。集团内部开预研会，我的第一反应是：为什么还要自己发明轮子？把谷歌翻译嵌进去不就行了吗？当时谷歌的自然语言翻译产品除了谷歌翻译，还有谷歌数字助理、谷歌Duplex。三个内核揉在一起再进行二次开发，恰好能满足我们的需求。这些产品的接口也非常友好。

“开完会我就明白为什么了。万国宝能够出生，还得感谢您。”

他向国务卿点了点头，“那时美国商务部由您主持，认定谷歌的自然语言人工智能是战略技术。可以让我们当用户，但不能嫁接在与美国企业竞争的阿里平台上。那个合作才谈了个意向，就被你砍掉了。我们只能另起炉灶。”

美国代表团的译员非常出色，几乎同时说完。国务卿毫不介意，也笑着点头。

“怎么做呢？还得用谷歌的东西。因为那时候谷歌的TensorFlow平台几乎统一了机器学习开发模式，已经为自然语言AI提供两种架构。我们用它搭好架子，搞自己的局部算法就行了。2027年我们的系统已经上线试运行。水平还真的不错，比谷歌翻译公开版的正确率和拟人度还高一点。当时，我和谷歌的朋友霍桑聊天，在背后笑话你。我说你砍了商务项目，但没法砍谷歌的开放AI标准，这等于强行给我灌输美国技术思想的精华。霍桑说你不但让谷歌少挣了钱，又逼着中国AI产业补短板，将来还不受限制，都是‘开枪射自己的脚’。他已经过世了，我不妨告诉你。”

这次国务卿面无表情。张翰相当吃惊：什么时候图海川说话这么嚣张过？他现在脑浆温度是有多高？

“2027年的事你们应该还记得。阿里低估了关税问题和跨国物流的复杂。加上那时候世界很乱，各大市场的准入标准也被人为收紧了。整整一年，各国先争吵，再谈判，越谈越糊涂。‘世界宝’上不了线，一拖就是十年，直到把自己的名字都拖没了。万国宝项目组倒是闲了下来。原先赶进度，有很多功夫没有做到位。从2028年开始可以坐下来慢慢改进、反复琢磨。但是，到年底我就撞上了墙。

“那时的万国宝翻译网购平台文字界面，几乎做到了完美。不仅是标准文字，一张商品图片上的中文它都可以立即识别、翻译、改图嵌入。麻烦出在真人交流，尤其是语音会话。当时困扰我的有三个大问题：第一，它搞不懂讽刺。第二，它无法处理很多种修辞，特别是隐喻和指代。第三，遇到语境决定语意的情况就犯蒙。

“前两个问题我用一个真实的内测例子说明。测试员作为中国卖家挂出了恐龙蛋化石商品，一个美国买家向他询问来源和真伪。中国卖家一番解释之后，美国买家说：‘Yeahright！ItoohaveanoceanfrontinNevadatosellyou.’万国宝的翻译：‘真不错！我在内华达州有一套海景房，也可以卖给你。’中国卖家听了非常兴奋，催他下单，说下单之后大家可以聊房地产。”

听众已经笑倒了一片，译员们笑得尤其厉害。

图海川一本正经继续：“后来的万国宝是这样翻译的：‘老板实在！我有块地皮在中南海，你买不买？’在座的人类很容易理解，这才是美国买家的本意。那么我们和后来的万国宝有什么共同点？和以前的万国宝又有什么不同？我们知道内华达不靠海。我们起码经历过几百次别人说yeahright的场合。后来的万国宝会把英语隐喻置换成类似的汉语隐喻，甚至使用类似的土鳖语气，就像各位译员刚才脑子里转的弯。

“当时我设想的解决方法是：把yeahright之类的常用短语，以及后面那个土味浓厚的美国俗语，分别归入‘讽刺’和‘俗语’类型，各自用一个深度学习网络层处理。但这也不能完全解决问题——你架不住随时有人发明新俗语、新黑话。更架不住真的有人说yeahright，表示同意。这就是我刚才说的第三个问题：语境决定语意。这才是最广泛、最无解的问题。汉语中尤其严重，‘大胜’等于‘大败’之类，例子太多我就不啰嗦了。

“折腾几个月之后，我终于确认了一件事：要想彻底解决这些问题，万国宝必须理解这个话题、理解说话和听话的人、理解这个世界。理解越多翻译越准确。

“当时我还没弄明白想要的是什么。项目组认为这是AI技术中的两个经典课题：知识系统和行为认知。我在文献堆里碰了一鼻子灰，最后还是霍桑一语惊醒梦中人。他告诉我，我想要的是通用人工智能。‘你要是真解决了所有自然语言的翻译，你就有了一个可以自己学习一切的智能。也就是解决所有智能问题的智能。也就是比人类大脑更像大脑的大脑。’这是他的原话。他劝我适可而止，因为谷歌内部最前沿的自然语言项目也暂时不敢有这种野心。网购平台并不需要这种级别的自动翻译，人和AI总是互相适应的。真实的人在使用智能翻译时知道局限，不会那么贫嘴。他还吐槽，说那个美国买家设定是我的‘红脖子偏见’在作怪。

“霍桑点醒了我，也刺激了我。万国宝的诞生，第二个应该感谢的人是他。一位伟大的工程师，伟大的朋友。2029年春节，我坐在家中从头开始考虑。不仅是手上的工作，还考虑自己整个事业的开头。

“我们这一代搞AI的，很多人都有共同的‘召唤时刻’：2016年阿尔法狗击败围棋世界冠军，夺走了人类智慧的荣耀。阿尔法狗赢下第五盘棋那天，我就选定了专业。也是从那天开始，AI圈子里有个争议最大的问题：阿尔法狗到底会不会下围棋？看完网络直播之后，我不吃不睡思考这个问题，后来的十二年却从没想过。因为从那天起，我不下围棋了。

“这问题听起来很白痴。它把围棋大天才李世石和柯洁都灭了，还能不会下棋？但是学术界对这个问题很严肃。我们换个问法：它‘脑子’里面理解围棋吗？

“我们先来看它是怎么下棋的。我给个最直白的描述：阿尔法狗先记下几百万盘人类对局，用概率工具统计人类棋手在各种局面下的落子选择，用来模仿。然后用另外两个概率工具统计某种局面有多大概率胜利，以及某一手有多大概率导致这种局面。然后它就开始用这三个工具自己跟自己下，不断推演计算下一步。我们知道，围棋可能的局面数量比宇宙中的原子还多。阿尔法狗那么强大的计算硬件也不可能暴力穷尽所有局面。所以还要有第四个工具，作为框架支撑前三个：含有随机猜测的搜索算法，用有限的计算量倒推搜索，搜出获胜概率最高的下一手。

“完了。就这么简单。搞AI的人给这些工具取了各种酷炫的名字，深度学习卷积网络、估值策略函数、蒙特卡洛树，等等。不是我们想蒙人。这些概率学工具，你没有相关专业博士学位就没法理解它们的道理和窍门。总得有个名字吧——但它们的实质就是这么简单粗暴。

“所以当时那些又懂点AI、又会下棋的人就不高兴了，比如说我。这不是下围棋，我们下棋时想的不是这些。我们脑子里是定式、外势、实地、死活、棋型、轻重、缓急等等，一座逻辑和直觉交织而成的宫殿，无限复杂，无限美丽。这个最精妙的游戏被阿尔法狗变成了反复掷骰子，只因为它的记忆力和计算力超过我们亿万倍。

“2029年春节，我坐下想了十分钟，就抽了自己一巴掌。十二年前太无知了！阿尔法狗当然会下棋！实际上，我们每个人开始学棋的时候下法都跟它相同。我们先看别人下棋。然后有样学样，把第一子下在角上，并不知道为什么。然后学‘金角银边草肚皮’。这就是最简单的估值函数。然后学定式。这是统计优化之后的模仿，概率已经被定式书预先计算过了。然后学死活，这是带分支树的自我应对推演。阿尔法狗用什么工具，我们就用什么工具。这就是围棋最本源的下法。

“那么，为什么我们后来就整出那么多花样，跟阿尔法狗完全不同呢？”

中华田园估值函数：金角银边草肚皮

听众的嗡嗡声变大了。技术代表们非常专注，政府代表们一脸茫然，日本和韩国代表团全体兴奋，译员们被一连串围棋术语整得死去活来。