专家解读:人工智能是魔鬼还是天使?

  次阅读 作者:智能小宝 来源:互联网 2016-03-14 09:35 我要评论(0)

新华社发 徐骏作

1997年5月11日,国际象棋冠军卡斯帕罗夫(左)和超级电脑 深蓝 在对弈中。卡斯帕罗夫在当年的 人机大战 中以一胜二负三和的战绩败北。新华社记者 毛众役摄

今年3月10日, 阿尔法围棋 的执子人黄士杰(前左)在比赛中落子。当日,人工智能 阿尔法围棋 战胜韩国棋手李世石九段,总比分以2比0领先。新华社发

3月12日,韩国围棋世界冠军李世石与谷歌人工智能程序AlphaGo的第三场对弈就将开始,此前李世石已接连两场败北。有人将李世石称作 最后的武士 ,认为他将悲壮地成为人类与机器人对弈的 末代帝王 。因为人工智能程序AlphaGo在围棋这个被誉为 人类智慧的坚固堡垒 的领域接连取得胜利,似乎更印证了人工智能已经发展到可以轻易超越人类水平的阶段。它们会是天使还是魔鬼?人工智能的发展现状如何?

大样本计算支撑AlphaGo取胜

据AlphaGo的研发者介绍,它之所以能在围棋这种拥有 3的361次方 种局面的超高难度棋类比赛中获胜,在于它突破了传统的程序,搭建了两套模仿人类思维方式的深度神经网络,第一种叫 策略网络 ,它让计算机程序学习人类棋手的下法,挑选出比较有胜率的棋谱,抛弃明显的差棋,使总运算量维持在可以控制的范围内;另一种叫价值网络,主要用于减少搜索的深度,它不会一下子搜索一盘棋所有的步数,而是一边下一边进行未来十几步的计算,这样也就大量减少计算量。

其实,神经网络并非AlphaGo独有。据IBM中国研究院大数据及认知计算研究总监苏中介绍,这种计算模型最早出现于1943年,但由于当时的计算机运行速度难以满足其巨大的计算量而遭受 诟病 ,因此沉寂了很长时间。近年来,计算机技术迅速发展,运行速度大幅提高,这一计算模型才重新焕发出了生机。即便如此,与李世石对弈,AlphaGo仍需将CPU增加至1200多个才能满足其庞大的计算量。

据研发出AlphaGo的研究人员之一 大卫 希尔韦介绍,这款程序还会自己与自己下棋,普通人一年也许能下一千盘,但AlphaGo每天能下三百万盘棋,通过大量的锻炼,它抛弃可能失败的方案,精中选精,这就是所谓的 深度学习 能力,即通过大样本量棋局对弈,不断从中挑选最优的对弈方案并保存下来。

与人脑学习差距仍很大

大数据人工智能的发展是一种 取巧 ,为深度学习提供了众多数据。 在2015中国人工智能大会上,中国科学院院士谭铁牛曾就深度学习做过解读。他说,这就像人类见多识广后会积累一些经验一样,机器学习也需要丰富多彩的内容。只是这个内容的数据量之庞大,与人脑学习所需不是一个数量级。因此,人工智能的学习与人脑的学习有非常大的不同。 给一个孩子看看卡片上的苹果,他就能认识苹果,但机器要认出一个苹果,可能需要把互联网上所有苹果的照片都认一遍,标识出苹果的所有特征,才有可能成功识别苹果。 苏中说。

与此同时,人脑与人工智能的很大区别还在于,人脑是一脑万用的,同一个大脑既可以识别图像,也可以听音乐,还可以识别语音;可以擦地,也可以拖地和擦桌子。但目前的人工智能显然不具备这样的能力,功能相对单一。谭铁牛认为,人类的智慧是比智能更高的层次,现有的人工智能系统,仍然局限在有智能没智慧,没有悟性的阶段,并且是有智商没有情商,不能察觉人类的情感的阶段。

成为人类强大的 秘书

尽管大卫 希尔韦称, 开发AlphaGo的目的不是为了模仿人类,而是为了战胜人类。 但他也强调,相较于对弈本身,更希望大家把关注点放在AlphaGo可以给人类生活带来的变化上。与当年击败世界国际象棋冠军的深蓝不同,AlphaGo可以学习医疗数据,掌握治疗方法,并可以利用它制造出可以完成各种杂事的家用机器人。据他介绍,AlphaGo已经开始与英国国立卫生局合作提供 定制型医疗服务 ,还可以扩展到其他产业领域,带来积极正面的变化。

苏中也认为,人工智能会是一个非常强大的 秘书 ,例如,它可以在暴风雨来临前,自动识别哪些地方可能被淹,电力可能被中断,从而帮助分析整理数据,制定备选应急预案,或是在未来的医院应用这样的智能系统进行会诊。

对于人工智能会威胁到人类生存的担忧,百度首席科学家吴恩达表示,这种担忧有些类似现在担心火星人口过多,而这种情况可能是几百年后有人在火星时才会发生的事情。但专家们也表示,尽管在未来一段时间人工智能还难以超越人类,但确实应该将人工智能社会学提上议事日程,以便尽早规避未来潜在的风险,使人工智能更好地为人类服务。(记者 詹媛)

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