为什么AlphaGo不跟人打麻将?

  次阅读 作者:智能小宝 来源:互联网 2016-03-24 08:50 我要评论(0)

2016年3月15日,韩国首尔,2016围棋人机大战第5盘赛况。 视觉中国 图

澎湃新闻记者赵振江 实习生 高丹 滕艺菲

谷歌AlphaGo 4:1战胜棋王李世石,于是有人担心:连围棋这种动脑子的事儿机器都能完胜,它取代人类不也是指日可待吗?

阿里巴巴集团董事局主席马云曾在3月19日的“中国发展高层论坛2016年会”上表示,机器会比人类更聪明,但是机器永远不会像人类那样有智慧,“应该用机器来解决问题,应对气候变化、疾病和贫穷。”脸书(Facebook)公司CEO马克·扎克伯格也表示:“人工智能会比依靠人来驾驶汽车更安全人工智能还可以提高诊断准确率和治疗的效率。”

3月18日,正在出版国内首套系统实用的“机器人人工智能”书系的湛庐文化联合中国人工智能学会,邀请清华大学智能技术与系统国家重点实验室主任朱小燕、360 云公司CTO何万青、三星研究院高级技术总监史媛媛等人,在“人机博弈的未来”专家春季研讨会上分享了他们对人机大战的理解。

“人机博弈的未来”专家春季研讨会与会人士

“机器能跟猴儿一样就不错了”

清华大学朱小燕教授分析,机器的发明肯定是在某些领域要超越人类,比如飞机与汽车,人类之前一直是怡然自得地使用着各种机器的,但是此次面对AlphaGo却有如此大的恐慌,究其原因,是因为这次机器是对人类的智商提出挑战。

“实际上我个人认为,机器能做得跟猴一样,就很不容易了。”朱小燕认为,所谓跟猴一样,就是它可以完成作业,你让它干什么,它就能任劳任怨地干什么。“但是,只有当机器可以自动地从文字中去凝练、去传承叫做知识的东西时,它才有可能战胜人类。”

此外,三星研究院史媛媛博士提出:“人类真正的价值在于人类具备面对未知环境的反应能力,知识的迁移能力、创造力;总结、提高、抽象的能力,想象力、直觉力,深度的思想能力。这些都是机器很难具备的。机器只是个记录人类知识经验的模型而已。”

“下下围棋还可以,麻将不行”

关于此次人机大战给我们的启示,360云公司CTO何万青认为,“日本围棋大师藤泽秀行曾说,‘棋道一百,我只知五’,意思是人类顶尖棋手离完美理解围棋真谛相差甚远。AlphaGo运用评估网络和策略网络学会判断最佳落子,这次,或许能帮助棋手提高对围棋真谛的理解。对于普罗大众来说,机器的进步,也将不断提升人类无能的标准线(机器做得越多越显示出人类在该方面的无能)。”

何万青还提到:“AlphaGo取胜的一个重要原因是它可以维持一个稳定的状态,而人却会情绪波动。但是,机器擅长的是在规则完备的情况下,按人类要求执行任务,所以AlphaGo更容易学会围棋而不是麻将。”云基地执行董事杨立认为,人某些时候会发挥“不靠谱”,所以难以维持稳定,但这些“不靠谱”也诞生了艺术、创造性等,但是有意思的一点是,世界发展的突破点也正是靠这些不靠谱的因素来推动的。

那么问题来了,为什么AlphaGo不跟人打麻将?何万青解释:“围棋这个项目叫做完备信息的比赛,但是如果跟人打麻将就不行,因为人可以使诈,你不会得到所有的信息。”

何万青在观棋的过程中发现了一个有意思的现象:“这次AlphaGo走出了几步棋谱上或者一般知识上说的‘臭棋’,看似不可扭转的败局,都在后面接上几步成为了好局。”

“这就是基准测试涉及到的一个问题,叫做‘围棋真理’。”何万青接着解释道,“因为围棋可下的点和深度能走多远乘在一起,它的数目是远远超过宇宙中原子的数目的,所以不可以用穷尽的办法下棋。我们可不可以在19乘19上面找到最好的走法?我记得日本有个出名九段叫藤泽秀行,他说人类探索出可下的最好的棋也只达到了围棋真理约5%。” 这就可以解释为什么AlphaGo走出人类认为的“臭棋”以后仍取得胜利,“那么深度学习算法,就要靠机器的能力了。剩下的95%,我们是可以靠机器协助尽快找出来的。”何万青说。

“让机器更好地为人类服务”

机器人人工智能书系的国际委员、人工智能商业化先锋、斯坦福伦理学教授杰瑞·卡普兰特通过视频表示了自己的看法:“技术的发展就是机器不断实现自动化任务的进程。”

他指出,“国际象棋和围棋软件只是我们通过编程实现的自动化任务,‘机器很聪明’这样的表述并不准确。如‘calculator’曾经是需要大量细心、专业技能的计算师职业,却是最早被计算器这一小设备所替代的。展望未来,我们将看到各项人类的智力任务被自动化,为社会创造更大的价值的进程,但人类不会被机器替代,这也是我在湛庐文化即将出版的《人工智能时代》(Humans Need not Apply)中提到的观点。”

机器人人工智能书系的国际委员、畅销书《与机器人共舞》作者约翰·马尔科夫以无人驾驶为例探讨人机差异,谷歌无人驾驶汽车已经能在市区、校园或者居民区控制方向盘、刹车、油门,但要想完全替代现有汽车仍为时尚早。从某种意义上看,设计无人驾驶汽车不如做好辅助驾驶,更好地保障人类的安全

机器之心联合创始人赵云峰也提出:“与其纠结于这些遥不可及的问题影响人工智能行业的发展,不如把精力花在技术和算法的研究上,让机器更好地为人类服务。我很期待,深度学习在解决人工智能提升围棋棋艺之外,能在医疗、教育等行业对人们的生活产生更积极的影响。”

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