作者:馮國光

日前，阿根廷隊以3:3(點球4:2)戰勝法國隊，奪得2022卡達世界盃冠軍。正如國際知名度較高的機構（如調研公司尼爾森和遊戲公司藝電）通過人工智慧(英文Artificial Intelligence，簡稱AI)預測那樣，能捧起這屆世界盃大力神杯的會是阿根廷隊。那麼，人工智慧是如何擁有未卜先知的“神秘力量”的？畢竟，如果預測原理無法用科學解釋，那麼就和玄學沒有多少區別。

這些機構基於對過往比賽成績的分析來做出的預測。他們收錄了自 1905 年以來所有國際足球比賽的資料，從球隊近期的表現算出攻防能力，同時還跟蹤了各個參賽球員在俱樂部和世界盃的表現，並分別按 75% 和 25% 的權重算出各支球隊的足球實力指數（SPI）。然後，他們通過強大的人工智慧演算法模型來預測足球賽事的最後結果。

人工智慧技術是一門以電腦科學為基礎，由電腦、心理學、哲學等多學科交叉融合的交叉學科、新興學科。其中的“靈魂”是強大的演算法模型，該模型是為了求解給定的問題而經過充分設計的計算過程和數學模型。演算法模型為機器注入感知力、洞察力、創造力，是人工智慧技術從“單細胞”到“多細胞”、再到“高級智慧生物”演進過程的根本推動。

“算無遺策”才能“料事如神”。演算法模型的突破已成為下一階段人工智慧技術的“科技原力”，尤其是在決策智慧化方面具有重要作用。例如：

加速資訊處理。如果說資訊時代推進資訊能力發展主要依靠的是半導體不斷集成的“摩爾定律”，那麼人工智慧時代則更多需要依靠演算法模型來突破海量資料和硬體發展的瓶頸。資料爆炸和高額的硬體費用，以謀求新的非對稱優勢和掌握未來的競爭主動權。

提升學習能力。以“阿爾法狗”為代表的自主學習技術，已在某些領域展現超出人類的學習能力，而其根本技術就來源於深度學習演算法領域上的飛躍式突破。要實現這種飛躍式突破，必然要發展更接近于人腦的自主學習演算法模型。

實現智慧決策。機器博弈的制勝關鍵之一，就在於全面掌握並應對各種可能性。在智慧化多域一體的應用空間內，利用演算法模型全方位分析態勢，進而輔助人腦決策，必然會在應用上展示出強大的“智力集中”優勢。

作為智慧化科技的核心前沿，以深度學習、強化學習為代表的演算法模型創新，將會在未來各學科領域尤其預測學得到廣泛運用。誠如國際知名學者周海中教授在20世紀90年代初所言：“隨著科技進步，人工智慧時代即將到來；屆時，人工智慧技術將廣泛應用到各學科領域，會產生意想不到的效果。”

文/馮國光(作者系義大利米蘭理工大學博士後)