AlphaGo首战告捷 科技界怎么说?

  次阅读 作者:智能小宝 来源:互联网 2016-03-10 09:19 我要评论(0)

2016年3月9日,注定是会被载入史册的一天。

这一天,人工智能第一次在围棋领域战胜了世界冠军。谷歌AI程序AlphaGo首战告捷,在中盘时候就让李世石自动认输。

从整体来看,AlphaGo开始的表现并不是很好,但是一直没有太大的失误,而在李世石出现大失误的时候成功抓住,实现了逆转并最终取胜。

那么,关于这场人机世纪大战,科技界如何看待?AI将向何处去?

首战告捷 机器胜人是必然

对于AlphaGo第一场打败李世石,多数科技圈的从业人士和资深学者都表示与预想的差不多。据熟悉AlphaGo的业内人士透露,谷歌AlphaGo算法包括两部分,一部分是谷歌将历史上所有的棋局数据都会拿来给机器做训练,这是一个基于深度神经网络的增强学习的算法。另一部分是利用蒙特卡洛随机算法,让计算机之间对战,可以无限制的提升计算机的棋艺。只要时间足够长,计算机可以无限提升自己的实力。

微软亚洲研究院副院长芮勇称,机器在为其上战胜人类是必然,只是没有想到会来的这么早。AlphaGo经过几个月的学习以后,实力增强了很多。地平线机器人技术创始人兼CEO余凯也曾表示,这次谷歌提供这么强大的资 源,两个月的时间用两千台机器,相当于两千个月的提升。图灵机器人CEO俞志晨称,随着GPU和算法的发展,AI在近几年的进步是非常大,其发展已经远远超出人们的预期。

而从人机区别的角度来看,李世石之所以会输,还是因为人类与机器相比有自身的弱点。芮勇将其总结称三点,第一是因为人受情绪波动影响更大,当李世石走了一步坏棋之后,会有心理阴影,但是计算机不懂什么叫松懈。第二,人类的耐力和体力是有限的,而机器人不知道什么叫疲倦,如果双方进入读秒的话,机器赢的机会更大。第三,李世石总共下的棋数很多,但也是有限的,而谷歌学棋的速度远远超过人。出门问问CTO雷欣补充道,如果人类不能在开局阶段一举奠定胜局,拖到收官阶段就非常困难了。机器的特点是遇强则强,遇弱也不会很展现太强的实力,一旦碰到对方失误时只会采取最稳妥的方案去获胜,而不会去追求大胜而增加比赛的不确定性。

但与此同时,俞志晨也指出,AlphaGo战胜了李世石不代表战胜了所有围棋冠军。“这是因为,谷歌DeepMind有一堆人在研究某一个棋手的模式,这是本身就变成了定向的比赛,如果我们换成其他九段选手,也许AlphaGo未必会赢。”俞志晨说。

而对于第二场,多数AI专家预测还是人工智能取胜,但也有少数专家称结果不定。芮勇认为,AlphaGo和李世石都在第一场对抗赛中出现过失误,而且棋艺相当。如果李世石想赢得以后的比赛,一定需要克服情感因素,别出“昏招”。雷欣指出,李世石必须摆脱第一局失败的阴影,在第二场不要受到干扰。

而对于整个比赛,基于第一场的结果和对AI的判断,在科技的采访中,几乎所有AI专家们都认为最后的胜者是AlphaGo,但至于AlphaGo将于几比几取胜,看法却不一致。

回归现实 对AI不必过于恐慌

AlphaGo第一场打败了围棋冠军李世石,这是一个划时代的事情。毫无疑问,这一天也一定会写入历史时刻。那么,这是不是意味着人工智能已经超过人脑,有了自主意识,并要逐步取代人类和统治人类了呢?

“今天与其说是机器赢了人类,还不如说一个人+ 一台电脑打败了另一个人。”芮勇指出,如果以后一个电脑设计了一个程序打败了人,那个时候强人工智能将近,奇点才会到来。但是,从目前俩看,强人工智能还要走很远的路。芮勇表示,目前人类只是在语音识别、语音合成、计算机视觉等方面做得比较不错,但采用的还是监督式的学习训练方式。俞志晨称,正是因为这样,人工智能打败人类还为时过早,现在都是定向的研发。

所以说,目前的计算机还处于工具阶段,它的记忆能力和计算能力比人类要强太多,但很多事情离着人类智慧还差很远,所以整体上还是不如人。总体上看,不管是AlphaGo还是其他人工智能产品,都还处于弱人工智能阶段,普通大众没必要过于恐惧。虽然行业中的低端可重复性的东西都会被取代,但机器人却做不了创造性很强的事情。

但我们也不能小看弱人工智能带给人们的变化。芮勇称,未来几年人类会造出越来越多的工具,去弥补自身某一方面的不足,今后的更多的形式是“人+人工智能”的模式。李竹表示,“未来智能化完全可以取代互联网化,高性能计算和深度学习结合在一起,可能在某些领域不再需要云计算,可以当场解决,比如无人驾驶领域。人工智能越来越现实,智能化取代互联网化的时代很快就会到来。”

新的时代 AI将走向何方

人工智能的宗旨和本意是用机器语言学习模拟人的思维,并努力找到提升的方向,反过来帮助人类提升思维能力。这也是科技发展的一个里程碑,意味着人工智能能够从具体的计算走向模糊的意识。谷歌的迪恩将最新的AI能力发展比作进化。“我们正处于一个实际的进化过程中,好比以前的动物没有眼睛,而现在他们有了。这将改变很多东西,计算机过去通常无法看得很清楚,而现在他们已经开始睁开眼睛。”

同时,人工智能研究的成果并不局限于游戏,它的潜力在于现实应用。比如,类似的软件可以用来教AI计算机各种事,帮助他们更快速地学习新事物,例如医疗诊断学,环境科学,或经改进的个人建议。

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