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AlphaGo 碾压了人类IQ 人工智能你咋不上天?

2016-03-17 Bober 艾媒网 阅读 13940

摘要: 虽然李世石扳回一城,但人工智能大比分完胜,无情将人类的IQ碾压一番。至此,人工智能已在围棋、国际象棋、中国象棋三项智力竞技体育中,实现了对人类顶尖高手的全面胜利。

   艾媒网综合报道 3月15日,轰动全球的人机围棋五盘大战落幕,谷 歌的AlphaGo以4:1战胜李世石。虽然李世石扳回一城,但人工智能大比分完胜,无情将人类的IQ碾压一番。至此,人工智能已在围棋、国际象棋、中国象棋三项智力竞技体育中,实现了对人类顶尖高手的全面胜利。

  在战胜李世石后,DEEPMIND研发工程师拉里亚·哈德塞尔把目光转向围棋世界第一柯洁,他在社交软件脸书上表示:“柯洁,准备好了吗?”据悉,在看到脸书上的非正式挑战后,柯洁的经纪人庄文表示, “如果接到邀请,柯洁将会欣然应战,此前在解说李世石棋局时,柯洁就多次表明了态度。”

  此前,围棋世界冠军柯洁和中国象棋特级大师、北京队主教练张强均透露说,软件现已颠覆了棋类运动的部分理念和规律,终有一天人工智能的棋艺会天下无敌。

  张强预测:“计算机将加速棋类运动的灭亡,甚至降低人类的创造性和毅力。”然而,当下的计算机并非完美,从对弈棋局来看,目前系统仍存在计算错误、欠缺灵活性、规律总结能力较差等弱点。

  AlphaGo“惊人一手“创造神来之笔

  在这举世瞩目的人机大战中,最令人惊叹的一幕出自第二场对战,当时AlphaGo下出的“惊人一手”着实技惊四座!

  在第二场比赛进行一个小时时,AlphaGo在棋盘上放置了并不寻常的一子:37尖冲,这一落子的位置并不传统,夸张一点说似乎不会有哪个人类棋手可以做得出来,“我不能确定这一手是好还是坏。”麦克·雷蒙九段解说道。旁观者也纷纷表示没有办法揣测AlphaGo接下来想要做什么,几手之后AlphaGo的意图渐渐明晰,它用不可思议的下法辟立了围棋常识之外的新天地,聂卫平九段在中国的解说室中表示想要对“惊人一手”脱帽致敬,似乎AlphaGo只用了这一手就使人类智慧对其望尘莫及。

  这手棋引起了人们的大讨论——实力飞速增长的人工智能是否已具有了所谓的“创造力”?而创造力一般被认为是人类的特性之一。

  对此,华盛顿大学计算机科学教授Pedro Domingos认为,AlphaGo的“棋风”颇像当年的国际象棋世界冠军、有“国际象棋棋坛莫扎特”之称的博比·菲舍尔,后者之所以令人“畏惧”,是因为菲舍尔在初盘总会下一些极其愚蠢的棋路,但是随着形势的推进,先前那些看似不明智的下法到最后都被证明是“神迹”。

  “如果像(AlphaGo)这样都不能被称作是具有创造力,那创造力是什么呢?”Domingos用这样的反问表达了自己的观点。“我们似乎倾向于对此抱有某种神话的态度,你也许会说‘这一切都太突然了,好像魔法一般’,但事实上,这并不是魔法。”Domingos解释道:“机器与人类一样能够具有创造力是因为两者都具有强大的平行搜索学习功能,机器可以通过程序完成,而人类拥有大脑。”

  “人工智能具有创造力仅仅是漫长的人类历史中又一个过度追捧的表达。”Jerry Kaplan说,作为一个计算机科学家Kaplan认为:“是预先写好的智能程序使得机器能够完成这一整套行动。”

  逆天AlphaGO的成功源于何处?

  李世石逐步揣摩AlphaGO“心思”的5场对战,也是大众了解人工智能的过程。在最后一盘厮杀中,尽管李世石采用了与前四局不同的招数,然而“神之一手”并没有出现,AlphaGO最终获胜,其技术实力和“棋感”有目共睹。

  根据专家的公开分析,AlphaGO的成功来源于深度学习技术和蒙特卡洛树算法的结合。蒙特卡洛树搜索算法是特别适合棋类游戏的算法。而对于盘面组合数极大的围棋,还需要深度学习这一新技术,深度学习本质是指人工神经网络,包括决定落子的“策略网络”,评估局面胜算的“价值网络”。相比以往的穷举法,这是飞跃性的进展。

  深度学习则是谷歌引以为豪的技术创新。日本函馆未来大学教授、人工智能学会会长松原仁认为,AlphaGO在围棋领域超越人类,是人工智能很大的突破。围棋获胜虽然没有改变世界,但是这显示了在其他领域超越人类的可能性。

  在不少业内人士看来,AlphaGO是通过深度学习得来的“机器棋感”来和人类的抽象推理进行角力的。谷歌DeepMind首席执行官丹米斯-哈撒比斯(Demis Hassabis)表示,我们向它输入网络上的对弈棋谱,使其逐渐学会下围棋的通用范式,并未输入李九段的对弈棋谱,也没有进行针对性训练。

  截至目前,在“三棋”中尚无证据证明,计算机可以针对某一对手的特殊风格做出调整,以取得更优结果。而这在实际对弈中却极为常见,如对手善于平稳中取胜,则应将局面引入混乱搏杀,反之亦然。

  究其原因,是因为针对性出招可以使机器缩短获胜时间并节省计算量,最重要的是有助于降低BUG的出现率,这显然会使机器变得更加聪明。

  AlphaGO并非没有弱点已达成共识

  如今备受关注的棋局终结,外界对于人工智能虽然强大,但也并非没有弱点已达成共识。

  就在第四盘战胜AlphaGo后,李世石曾在记者会上表示:“今天自己下出意外的招式时,AlphaGo出现了某种形式的漏洞(BUG),对于意外招式的应对能力较为欠缺。”

  哈撒比斯也通过社交平台承认,李世石翻盘是因为击中了机器人的BUG,下出白78手后,AlphaGo自我感觉良好,在程序的“值网络”(用于评估电脑胜率)中,误以为胜率达到70%,但直到第87步才反应过来。

  即使在AlphaGo获胜的前两局中,也并非完美。“前两盘机器在布局上有一些小问题,但由于李世石后面犯了错误,才把优势拱手相让了。”柯洁对本报表示。

  围棋如此,在中国象棋和国际象棋人机大战中,计算机也没能达到步步精确。中国象棋人机大战早在2006年就举行过,但未受到高度关注。当年超级计算机天梭浪潮与中国五位特级大师对弈,最终以3胜5和2负取得胜利。此外,1997年深蓝虽战胜国际象棋棋王卡斯帕罗夫,但也是仅以3.5比2.5获胜,其中也存在计算失误情况。

  而在另一方面,AlphaGo等人工智能的缺陷还表现在欠缺灵活性和针对性。尽管谷歌声称AlphaGO拥有“大局观”,但是对于“以退为进”、“乱中取胜”等人类的棋类技巧以及团队作战时的配合协调方面,目前AlphaGO尚未实现。AlphaGO理解力上存在缺点,它会做出选择,但是不能表达出确切的逻辑关系和理由。

  人工智能每天都可以学习几万盘棋,这个数量是人类一生都无法企及的数量。然而,这一可怕的优势恰恰反映出机器总结规律的能力暂时弱于人类。与机器相比,人类在少量记忆、训练的情况下就能找到规律,从而达到很高的水平;但机器却需要输入远多于人类记忆极限的盘数才能具备相应水平。

  人工智能全球市场的挑战与机遇

  人工智能(AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的一门科学技术。它是计算机科学的一个分支,试图了解智能的实质,并生产出一种能与人类智能相似的方式做出反应的智能机器,其研究领域包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。智能手机上的英文口语翻译软件,就已具备了人工智能的功能。

  近年来,人工智能迎来寒冬后重生的鼎盛发展期,成为计算机科学研究的最前沿。全球科技商业预言家、畅销书《失控》作者凯文·凯利认为,未来20年,全球最重要的技术就是人工智能。

  此次“阿尔法围棋”与李世石的人机大战,让人工智能受到产业界、学术界甚至全社会热议。尽管从比赛开始到现在人工智能获得了极大地关注与赞扬,DeepMind创始人Hassabis依旧表示人工智能目前尚在早期阶段。

  “阿尔法围棋”所展现的高水平棋力,背后是数千万局对弈的数据。计算机系统根据海量数据背后的规律进行决策上的模糊判断,并根据数据的变化而不断拓展其智能性。大数据之于人工智能,就像以前煤和石油之于工业一样重要。未来企业如果缺乏大量的数据,实际上无法实现智能化。

  国际上,人工智能的创新和创业日趋活跃。以创业企业为例,市场调查公司“风险扫描”绘制的一张人工智能创业地图显示,截至2015年,全球人工智能初创企业已有855家,横跨13个门类。据英国广播公司(BBC)预测,2020年全球人工智能市场规模将达1190亿人民币,中国约91亿。

  然而,目前人工智能创新和创业的热点还主要集中在北美、西欧地区,中国科研机构和企业尚未在这个全新的舞台上领衔。

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