电脑攻克围棋人工智能侵入生活

2020-07-25
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电脑攻克围棋人工智能侵入生活

这是一场始料未及的胜利。

美国时间今年1月27日,GoogleDeepMind团队在《Nature》杂誌宣布,围棋电脑软件AlphaGo(阿尔法围棋)在没有任何让子的情况下以5:0完胜欧洲冠军、职业围棋二段樊麾。

在此之前,围棋曾被视为人类智力的最后堡垒。许多人工智能专家认为究其一生也无法创造出足以攻克围棋的系统——至少,不会这幺快。

无论是IBM顶级AI科学家FrancescaRossi,还是AI研究者VictoriaKrakovna,亦或是英国围棋协会司库的TobyManning,你曾在无数AI翘楚的着述论说裏看到过这种说法,「对电脑来说,围棋的挑战比象棋大太多了;AI真正掌握围棋可能要等到10年后」。

然而,Google做到了。即便身后有微软、Facebook等等巨头的虎视眈眈,Google依旧是这场无硝烟战争中最后的王者。AlphaGo的成功无异于平地惊雷,它告诉我们,人工智能正在快马加鞭地赶上来。在不久的将来,Google醉心于的逆天黑科技或许会应用于我们的生活,改变我们的生活起居、工作方式乃至社会结构。

围棋是顶级智力的试金石

围棋是一种起源于中国的古老棋类游戏,迄今已有2500多年的历史;现在全世界拥有大约4000万玩家及1000名职业棋手。在其漫长的发展史中,围棋早已被视为顶级人类智力的试金石。在极简主义的游戏表像下,围棋走法变幻莫测、选择层出不穷,其中蕴藏的精妙与深意让人叹服。

正如达·芬奇所说,简单是终极的複杂。

围棋规则简单、棋盘规整,纵横各19条等距离的平行线垂直相交,构成19×19(361)个交叉点。

游戏中的选择错综複杂,最大有3361种局面,大致体量为10170,比宇宙中的原子数量还要多。简单类比一下,国际象棋平均每回合有35种可能的下法,围棋却高达250种。

除此之外,Facebook人工智能研究所研究员田渊栋在其知乎帐号上指出,围棋的困难之处还在于它的估值函数非常不平滑,差一个子,盘面就可能天翻地覆。要想破解围棋,不止需要一种会计算的人工智能:它需要模仿人类,需要有直觉,甚至要有自学技能。

DeepMind团队表示,AlphaGo成功的关键在于其搭建的深度神经网络。

在AlphaGo中,两类神经网络并行交错:一种为决策网络(policynetwork),主要功能是预测步法;另一种为价值网络(valuenetwork),用于估量不同棋盘分布的不同走向。在使用方法上,先由决策网络搜寻到几十种前景最佳的下法,再由价值网络评估步数。值得一提的是,这一人造「大脑」的搜索效率极高,深度浅尝辄止,可能只有几十步,效果却与人脑不相上下,不靠蛮力,而靠某种与想像力无接近的东西。复旦大学电脑与工程学院副教授邱锡鹏指出,DeepMind让机器学会了自学。以往的人工智能只是简单的递归操作,而DeepMind则是通过学习和分析来判断最优策略,其运作模式已经沾染了人性的气息,恰恰类似幼童摸索世界的步伐。

作为对弈裁判,TobyManning在赛后接受採访时表示,AlphaGo的出现意味着人工智能已达到以假乱真的水準。以往人机对弈中,电脑像双重人格者,时而步法理性,时而头绪混乱。而这场比赛中,电脑一直很冷静地布局落子,与人类几乎没有区别。在历史的漫漫长河裏,人类从未停止过对机器人的勾画和摸索。

作为双生镜像的机器人

战国《考工记》裏记载了古人对人工伶人的最初描摹;500年前达芬奇製造了第一个人性机械的「铁甲骑士」;1738年,医用机器鸭诞生于法国技师杰克·戴·瓦克逊手下;19世纪,瑞士钟錶匠创造出可以写字的机器人……

不仅如此,对于亲手捏造出的「亚当」和「夏娃」,人类乐此不疲地在他们身上搜寻击败自己的基因。

二战时期,图灵(AlanMathisonTuring)接连研製出名为「邦比」和「巨人」的密码破译机,将「政府编码与密码学院」每月破译的情报数量从39000条提升到84000条。

2014年10月,一款会打乒乓球的机器人在日本千叶科技博览会横空出世,装载着众多世界级选手的数据,这款机器人恐怕会是体育界真正的无冕之王。

2015年6月,机器人MOTOMAN-MH24在与人类的居合术比拼中剑术流畅、一气呵成,气定神闲,千发不乱。

机器人是人类为自己创造的双生镜像,一株二艳,同生共存;其间两者的「PK虐恋史」千汇万状、一笔难尽,而且这部史书还在不断地增添页码,后面的内容无疑会更加引人入胜。

2016年3月,AlphaGo将迎战世界围棋冠军李世乭。许多专家表示,AlphaGo会赢得这场比赛。如果果真如此,好吧,那也只是人机「虐恋史」中的一个小小章节。

Bostrom在其畅销书《Superintelligence:Paths,Dangers,Strategies》中提到,一台真实的智能电脑能加速人类灭亡,世界末日并非危言耸听。此番言论的出发点无疑是未雨绸缪,但问题是,过早的担忧和错位的理解会否让这种观点染上杞人忧天的色彩?

事实是,人工智能中的深度学习概念被过度炒作了,研究者对生物脑工作原理的了解依旧寥寥。加州伯克利大学的MichaelJordan将所谓的深度学习比作生物脑的「卡通版」,即一个複杂事物的极简版本。人脑神经网络万缕千丝、运作複杂,很多研究者仅仅通过类比图来尝试解释,离造出真正人类级别的智能尚有千丈。中国科幻作家陈楸帆告诉《超讯》,认知科学在过去三十年才刚刚起步,真正的人工智慧不是模仿人类大脑的运行方式,而可能会找到属于自己高速进化迭代的一条路径。

另外,即便人工智能技法高超,依旧不能被视为最好的棋手;因为他们活在人的操控下,开关运停都不由自主。在国际象棋界,有一些团队被称为centaurs,这裏有人有机器,人机交互,优势互补;人类操控机器,机器为人服务,两者合作时便会碰撞出最大火花。这种人机共存模式将会蔓延至绝大多数领域。

做个最坏的打算。如果有一天,机器操作出现了不可控力,那幺「图灵原则」就是我们的化解之道:借力打力,通过好的AI战胜坏的AI。担忧总不该成为止步不前的藉口。

人工智能将解放人类?

走下尖端科技的神坛,AlphaGo将会慢慢入侵我们的生活:你会发现个人助理软件使用起来愈加得心应手,自动驾驶汽车让我们免于紧盯路况、规划线路,精準医疗大大降低了误诊误判的风险,机器人财务顾问也在发挥得天独厚的优势……Google甚至打算用它来解决当前社会最紧迫的问
题,譬如气候建模,再如灾难分析。

人工智能将重塑社会。

正如工业革命解放了人类束缚在体力劳动中的双手,人工智能正在尝试将人类从脑力劳动的苦海中解救出来。或许在不久的将来,有人会在Quora上提出这样的问题:「如果有一天,你必须自行驾车,你的生活会是如何?」

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