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離AlphaGo人機大戰(zhàn)的日子已經(jīng)過去了幾年的時間。 這一天，以色列計算機科學家Oded Rabin將他最新一版的論文上傳到了arXiv網(wǎng)站，希望全世界的研究人員第一時間內(nèi)能夠看到他的研究成果。對他來說，他研究這個問題已經(jīng)整整15年了，這篇論文的名字叫：A Polynomial-time Algorithm for General Circuit-SAT Problem。當他點擊上傳的那一刻，心情是無比激動地，因為這意味著困擾了人類幾十年的P-vs-NP問題有望得到解決。
隨后在這一年的夏天，Oded Rabin受邀在最新召開的ACM Symposium on Theory of Computing大會（STOC）上做了一個30分鐘的Keynote，報告的題目叫：On an Open Problem of Cook。STOC會議是計算機理論方面的頂級會議，全世界計算機理論方面的專家齊聚一堂，在這一天討論著這個充滿爭議的話題。會議主辦方會后做了一個調(diào)研，結(jié)果發(fā)現(xiàn)83%的人認為Rabin的研究存在著瑕疵，而僅有5%的人認為是對的，剩下的人表示難以判斷。就像之前很多人都宣稱解決了P-vs-NP問題的人那樣，學術界又一次沉靜了下來。
同時，遠在圣彼得堡的一位叫Andrei Perelman的俄羅斯研究人員在網(wǎng)上觀看了這次STOC會議的Keynote視頻后，馬上下載了Oded Rabin的研究論文，開始癡迷的閱讀起來。Andrei Perelman是Perelman家族的一員，這個家族有另外一個重量級的人物，名字叫Grigori Perelman。是的，就是那個在2002年解決了數(shù)學界七大難題之一的“龐加萊猜想”的人。
第二年的春天，兩位Perelman聯(lián)名在Communicationof the ACM雜志上發(fā)表了一篇評論性文章，堅定不移的認為Rabin工作的正確性。同時，積極探討了該工作對整個計算機世界，不，應該是全人類，會有怎樣的影響。由于Grigori Perelman的強大影響力，計算機學界和數(shù)學學界開始重新審視Rabin的文章，并一致認為所言不虛。Google在當年的最后一天，在他們的搜索主頁用人們熟悉的字體和顏色，恰如其分的拼出了一個耀眼的口號：“P = NP”。 從這一年開始，Rabin開始收獲無數(shù)個獎項，包括：數(shù)學界最高獎Fields Medal、計算機界最高獎Turing Award等等。隨后，更是有美國克雷數(shù)學研究所也給Rabin寄來了一張100萬美元的支票，兌現(xiàn)他們當初的誠諾：任何一個七大數(shù)學難題的解答，只要發(fā)表，并經(jīng)過兩年的驗證期，解決者就會被頒發(fā)一百萬美元獎金。P-vs-NP問題正好也是這七個問題中的一個。和Perelman不一樣（Perelman解決了“龐加萊猜想”后，卻拒絕了獎金），Rabin收下了這筆獎金，并在圣彼得堡大學設立了一個計算機方面的獎學金，鼓勵更多的學生從事計算機的理論研究。
然而，Rabin所發(fā)現(xiàn)的算法雖然在理論上取得了突破，實際上執(zhí)行的效率并不高，即便用當時最快的機器來運算，長時間的等待還是無法忍受，需要不斷地改進。全世界所有聰明絕頂?shù)难芯咳藛T都被吸引到這個問題上來了，Github上關于這類優(yōu)化算法的項目就達到了30個之多，第一屆NPC優(yōu)化算法國際大會也如期召開。還有很多工業(yè)界的巨頭，都紛紛設立了高額獎金，獎勵能夠進一步優(yōu)化算法的工作。其中，最著名的算是美國計算機科學家Erik Fortnow提出的DaVinci算法。DaVinci算法是第一個NPC問題的多項式級算法，只不過這個算法的復雜度還是太高，達到n的100多次方。雖然經(jīng)過了多次優(yōu)化，然而，總體效果并還是不夠?qū)嵱?，解一個中等規(guī)模的NPC問題還是需要花上一個月左右的時間。
同時，在此期間，人工智能領域經(jīng)過多年的積累和發(fā)展，取得了長足的進步，棋類游戲也早已不是AI秀肌肉的場所，開始在各種競技類游戲碾壓人類。人機大戰(zhàn)之后過了不久，AlphaGo的第256個版本在最新的《星際爭霸3》中以3:0的絕對優(yōu)勢戰(zhàn)勝了人類WCG總冠軍選手，一位韓國人。實際上，AlphaGo 256版本限制頗多，不允許比人類手速更快的操作、不允許感知黑暗狀態(tài)地圖的信息、也不允許同一時刻操作多個單位等等。即便如此，人類選手還是在戰(zhàn)略戰(zhàn)術上一敗涂地。競技游戲領域的人機大戰(zhàn)從此退出舞臺，取而代之的是人機混戰(zhàn)，人和電腦組隊進行相互PK。暴雪公司通過一系列的收購迅速掌握了核心AI技術，并整合到它的戰(zhàn)網(wǎng)上，AI輔助模式開始走向個人時代，人機混戰(zhàn)模式風靡全球，訓練自己的AI系統(tǒng)（購買各種云計算資源、學習算法、對戰(zhàn)數(shù)據(jù)等）開始成為網(wǎng)友們的最大投資。只要你有錢，即便你是豬一樣的隊友，你所訓練出的強大AI都會幫助你碾壓敵人，無論他是人還是機器。人類從此淪為游戲的配角。暴雪公司的股價開始一飛沖天，同時正式宣稱開始轉(zhuǎn)型為一家人工智能公司，并開始徹底碾壓對手EA公司。
其他領域，也紛紛開始淪陷，交通運輸、文秘、編輯、翻譯、零售，甚至科學研究，越來越多的智能機器取代了人類的工作。下崗潮如期而至，全球經(jīng)濟開始動蕩，歐盟也已經(jīng)不復存在了，甚至戰(zhàn)爭的陰影也開始籠罩著這個世界。
就在Oded Rabin上傳了他那篇劃時代論文的4年后，中國合肥，中國科學技術大學圖靈班的幾個本科生正在興奮的討論著手上的工作。這個圖靈班是從中科大少年班中進一步挑選出來的對計算機科學和數(shù)學感興趣的頂尖學霸，連同指導老師，肩負著沖擊中國計算機領域最前沿科學問題的重任。而他們此時正在研究的問題就是如何進一步優(yōu)化Erik Fortnow提出的DaVinci算法。帶頭的是一個叫做屈嘉的女生，從小成績優(yōu)秀，特別擅長數(shù)學，來到中科大的時候是他們省當時年齡最小的保送生。屈嘉來到中科大之后，聽了一次圖靈班的宣講，立即被吸引住了。在參觀了幾個教授的實驗室之后，毅然加入了圖靈班，師從當時中國計算機理論學界最著名的教授葉寧。葉教授是中國計算理論領域的一面旗幟，行事作風比較低調(diào)，典型的一個學者。當時把屈嘉招進來的時候，甚是喜歡這個小姑娘，不僅是因為她聰明伶俐，更重要的是葉教授發(fā)現(xiàn)她有著不同于周圍同學的思維方式，平時話不多，但在關鍵時刻往往能語出驚人。
此時同葉教授一起合作的還有國防科技大學，課題組也一直在天河5號上面測試者他們的算法性能。是的，此時的天河5號已經(jīng)雄霸世界超級計算機排行榜榜首的位置好長一段時間了。在天河5號上優(yōu)化DaVinci算法無疑是最明智的選擇。屈嘉進入圖靈班后，就開始跟著葉教授做DaVinci算法的優(yōu)化問題，并且也取得了很大的進展，最近一次的實驗成果是解決一個中等規(guī)模的NPC問題，雖然還是要花上幾天的時間，但是已經(jīng)是當時世界上最快的同類算法了。然而，再往后，無論是她怎么努力，再也沒能向前繼續(xù)推進了，包括葉教授在內(nèi)的專家學者也都束手無策。
又過了一段時間，屈嘉找到了葉教授，表達出想借暑期交流的機會去尋訪一下DaVinci算法的源頭，希望能夠找到一些靈感繼續(xù)開展工作。葉教授馬上同意了，正好今年的STOC大會在美國召開，除了能夠見到DaVinci算法的發(fā)明人Erik Fortnow教授，還能順便宣傳一下課題組的研究成果，畢竟他們課題組的研究工作是國內(nèi)唯一一篇被大會錄用的論文。沒想到的是，屈嘉呆呆的望著辦公室白板上的公式，說到我想去的不是美國，而是以色列，我想拜訪的人是Oded Rabin。葉教授略帶驚訝的望著屈嘉，幾秒鐘后微笑道：是的，是應該深入洞悉這個算法背后本原的時候了。 六個月后，屈嘉回到了合肥，并向葉教授匯報了這段時間的收獲，同時很有信心的說能夠?qū)⑺惴ǖ男阅苓M一步提高。隨后，在整個課題組的共同努力下，一周內(nèi)，屈嘉將手上算法的性能提高了8%，一個月后，算法性能提高了32%。葉教授非常滿意屈嘉的進展，準備開始去嘗試解決大規(guī)模的DaVinci算法問題。然而就在這時，屈嘉突然提到，我有一個更好的辦法，我想去嘗試一下。葉教授再一次驚訝的望著她：你打算怎么去做？屈嘉沒有回答，臨走時和葉教授說道：請再給我一點時間。
此時的屈嘉正好面臨本科畢業(yè)，雖然導師一再挽留，但她還是去了美國的普林斯頓大學，拿的是全獎，毫無疑問。葉教授問她為什么選擇去普林斯頓，屈嘉只留下了幾個字：那里有我要尋找的東西。
兩年時間很快過去了，而屈嘉卻突然回國了，而且放棄了博士學位。當葉教授再次見到屈嘉的時候，發(fā)現(xiàn)她臉上雖然掛著些許疲憊的顏色，但整個人顯然處于一種亢奮的狀態(tài)中。屈嘉興奮的說到：我找到它了！當葉教授問她找到了什么的時候，屈嘉冷靜了一下，說到：我找到了一種“終極算法”，它可以讓計算機自動使用找到的更好的算法來查找比當前算法更好的算法，然后一直找下去，直到算法的性能無法繼續(xù)提升為止。這樣，計算機就可以擺脫人類智慧的局限，去發(fā)現(xiàn)一個問題從根本上最快的算法。
葉教授表示無法相信，但還是愿意去讓她嘗試一下。一周后，屈嘉把這個所謂的終極算法編好了，然后放到了一臺高性能計算機上面去運行，他們隨機挑選了一個NPC問題去求解。隨著迭代次數(shù)的增加，由計算機自動生成的求解這個NPC問題的算法性能越來越好，并在3天之后停止，生成了一段有1024萬行的讓人難以理解的代碼。葉教授用這段代碼試著去求解這個中獎的NPC問題，結(jié)果令人驚訝，非常快！在嘗試了不同的問題規(guī)模后，葉教授得到了一幅接近O(logn)形狀的曲線，這實在是太難以置信了，但事實卻如此。
屈嘉給這個算法取了個響亮的名字：Vega，寓意著計算機科學領域的皇冠。Vega算法的發(fā)現(xiàn)，徹底的改變了屈嘉，也徹底改變了她所在的祖國。在屈嘉正式加入到中國科學技術大學后，中科大率先使用了Vega算法，用它來證明剩下的千禧七大數(shù)學難題。證明過程是計算機自動生成的，非常復雜幾乎沒有人能夠讀懂。但還是可以驗證的，畢竟驗證一個證明，比產(chǎn)生一個證明要容易得多。于是乎，接下來所有剩下的七大數(shù)學難題都被解決，震驚了世界！
榮譽和資源隨之而來。由國家最高領導人親自簽署批文，正式成立Vega國家研究中心，并由國家撥付10億元人民幣促進Vega算法的基礎研究和應用轉(zhuǎn)化。同時，各大公司也紛紛上門需求合作，希望能夠獲得Vega算法的鼎力支持。
此時的屈嘉也開始深深的感受到“只要辨識，就能找到”這八個字的深刻含義。我們?nèi)粘Ｉ钪械奶鄦栴}雖然是可以辨識的，雖然可以很容易驗證它的一個解，但是卻很難找到真正能解決這個問題的方法。Vega算法的出現(xiàn)無疑徹底改變了這一切，將使人類世界發(fā)生翻天覆地的變化。
隨后，中科大開始和一些工業(yè)巨頭陸續(xù)簽訂了合作協(xié)議，幫助他們解決各種制造過程中的優(yōu)化問題。于是中國高鐵的速度突飛猛進，京滬的單程形成縮短到了30分鐘；大飛機三期項目也得到了極大的受益，更好的機身和機翼使得一次航程能夠飛躍整個星球；國家FAST天眼系統(tǒng)迅速鎖定了一個疑似外形文明，也得益于Vega算法在大數(shù)據(jù)處理上的應用；全球第一艘天空母艦“上海號”也于2年后正式建造完畢，用國際化大都市上海來命名，也是意味著全球空間爭霸時代的開端，中國無疑占據(jù)了先機。 此時的互聯(lián)網(wǎng)巨頭騰訊也已步入了中年，得知消息后迅速和中科大建立了聯(lián)合試驗中心，并在塵封已久的“絕藝”系統(tǒng)上進行了第一個實驗，結(jié)果迅速找到了圍棋對弈中的高效算法，升級后的“絕藝”系統(tǒng)只用搭載在一臺普通的服務器上，就能在不超時的前提下?lián)魵lphaGo，并且勝率是100%?？吹搅诉@一結(jié)果后，各大DT、AI公司蜂擁而上，希望能夠得到近似上帝的指點。 接下來，和Vega算法相關的公司、高校、個人都開始陷入到一個巨大的漩渦中，稍微和Vega算法有點關系的人都開始宣稱都該算法的擁有權，各國元首也不惜親自出面，希望能獲得該算法的使用權，甚至所有權。 就在此時，已經(jīng)消失多年的屈嘉突然出現(xiàn)，并宣布將Vega算法開放給全人類共享。在聯(lián)合國等組織的積極協(xié)助下，1年后，Vega算法正式開放。從此，世界發(fā)生了一系列戲劇性的變化，人類也翻開了一個新的篇章。
就在Vega算法公開的當天，屈嘉發(fā)表了一份公開聲明，原文內(nèi)容如下：
注：本文存屬虛構(gòu)，如有雷同，存屬巧合。 真實的世界實際上是下面這個樣子，有助于你讀懂我們這個小故事：
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