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      10月19日,英國(guó)《自然》雜志發(fā)表論文報(bào)道,一款新版的“阿爾法狗”(AlphaGo)計(jì)算機(jī)程序能夠從空白狀態(tài)起,在不需要任何人類輸入的條件下,無(wú)師自通,自學(xué)成才。
         
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      人工智能“零”生萬(wàn)物? 未來(lái)更高級(jí)智能或還在路上

      ??诰W(wǎng) http://hanxinmy.cn 時(shí)間:2017-10-24 10:28

        人工智能“零”生萬(wàn)物?不存在!

        10月19日,英國(guó)《自然》雜志發(fā)表論文報(bào)道,一款新版的“阿爾法狗”(AlphaGo)計(jì)算機(jī)程序能夠從空白狀態(tài)起,在不需要任何人類輸入的條件下,無(wú)師自通,自學(xué)成才。

        創(chuàng)造者給它起名叫“Zero(零)”。道家說(shuō),道生一,一生二,二生三,三生萬(wàn)物。這從零開始,能超越人類頂尖棋手的圍棋技藝,聽起來(lái)顛覆常理,讓很多人心生畏懼。

        加上被AlphaGo擊敗的世界知名圍棋選手柯潔不久后在社交平臺(tái)上表示:“一個(gè)純凈、純粹自我學(xué)習(xí)的AlphaGo是最強(qiáng)的……對(duì)于AlphaGo的自我進(jìn)步來(lái)講……人類太多余了(請(qǐng)聯(lián)系上下文,注意語(yǔ)境)。”

        “人類多余”的概念被斷章取義,一個(gè)算法僅憑自己就能學(xué)習(xí)出高超的棋藝,人工智能能夠“零”生萬(wàn)物,就這樣被解讀出來(lái),然而事實(shí)是這樣嗎?科技日?qǐng)?bào)記者專訪了業(yè)內(nèi)學(xué)者,聽聽他們?cè)趺凑f(shuō)。

        正聽:Zero也需要數(shù)據(jù)庫(kù)

        “Zero可以自己產(chǎn)生數(shù)據(jù),下一秒的數(shù)據(jù)和上一秒的數(shù)據(jù)‘對(duì)打’,贏了就再生成,如此循環(huán)往復(fù),勝招就逐漸被‘進(jìn)化’出來(lái)了?!敝袊?guó)首席數(shù)據(jù)官聯(lián)盟專家組成員、瀚思科技創(chuàng)始人高瀚昭說(shuō)。

        那么,沒(méi)有數(shù)據(jù)庫(kù)的支持,Zero是如何產(chǎn)生數(shù)據(jù)、又如何知道產(chǎn)生何種數(shù)據(jù)的呢?難道真的有了“聰明才智”?

        華大基因CEO尹燁并不贊成“自學(xué)成才”的說(shuō)法。他將AlphaGo Zero,和AlphaGo就學(xué)習(xí)源頭進(jìn)行了對(duì)比?!昂笳弑惠斎肓巳祟悮v史上的3000萬(wàn)個(gè)棋局、一步一步從中學(xué)到了對(duì)應(yīng)圍棋規(guī)則的算法,Zero就是站在AlphaGo的‘肩膀’上,繼承了后者規(guī)則明確的確定算法,才能懂得圍棋的規(guī)則,遵循這個(gè)規(guī)則,左右互搏?!?/p>

        也就是說(shuō),Zero從前輩處學(xué)習(xí)規(guī)則,“它不需要的只是以往人類的比賽數(shù)據(jù),并不意味著不需要數(shù)據(jù)庫(kù)?!备咤颜f(shuō)。

        北京語(yǔ)言大學(xué)教授荀恩東將Zero之所以能“棋高一著”解讀為兩個(gè)原因,一是“在同樣的規(guī)則下,機(jī)器抓到的落子策略,和人抓到的不同”;二是“它的運(yùn)算速度比人快,因此能夠進(jìn)行更深入的、甚至窮舉的計(jì)算,完全知道后招?!?/p>

        也就是說(shuō),既找對(duì)了路,還跑得快。但是,這樣的狀況是有前提的——“規(guī)則是簡(jiǎn)單的!勝負(fù)是明確的!策略是可以窮舉的!”荀恩東說(shuō)。

        分析一下Zero的學(xué)習(xí)過(guò)程,就能了解為什么必須是這類問(wèn)題,它們才能勝出。

        根據(jù)規(guī)則,它不斷產(chǎn)生新數(shù)據(jù),進(jìn)而新舊數(shù)據(jù)相互對(duì)抗比賽,最終產(chǎn)生一個(gè)勝負(fù)結(jié)果。也就是說(shuō),在固定的規(guī)則下,不斷地對(duì)“勝負(fù)”進(jìn)行驗(yàn)證,讓Zero獲得了精進(jìn)的棋藝,而當(dāng)把這些策略全部驗(yàn)證一遍的時(shí)候,它就無(wú)敵了。

        1997年,電腦“深藍(lán)”戰(zhàn)勝了國(guó)際象棋著名棋手卡斯帕羅夫。“這個(gè)事件當(dāng)時(shí)也引起了轟動(dòng),”尹燁說(shuō),“那個(gè)時(shí)候國(guó)際象棋還不能窮舉,但是隨著硬件運(yùn)算速度的進(jìn)步和算法的提升,到2005年前后,國(guó)際象棋已經(jīng)能夠窮舉了,意味著不管走哪一步,電腦都可以‘走一步看N步’,算出所有可能,進(jìn)而給出所有對(duì)應(yīng)的方法?!彪S著量子計(jì)算的應(yīng)用,圍棋走法的窮舉也是可能的。

        “在算法方面,Zero采用對(duì)抗的強(qiáng)化學(xué)習(xí),是機(jī)器學(xué)習(xí)算法的最新進(jìn)展。它對(duì)推動(dòng)人工智能發(fā)展有著重大理論和應(yīng)用意義?!避鞫鳀|說(shuō)。

        定位:仍處于計(jì)算智能階段

        “其實(shí)下圍棋是簡(jiǎn)單的‘計(jì)算智能’,之所以它這么受關(guān)注,是因?yàn)閲逡恢币詠?lái)是策略的象征?!避鞫鳀|說(shuō)。

        “運(yùn)籌帷幄之中,決勝千里之外”總能讓人聯(lián)想到這樣一幕——中軍帳中,一炷香煙霧繚繞,擺定棋盤棋子,帳內(nèi)是黑白子對(duì)弈,帳外千軍萬(wàn)馬搏殺。

        圍棋是智慧的象征,當(dāng)人類無(wú)法進(jìn)行全樣本分析的時(shí)候,如何根據(jù)部分樣本選取最優(yōu)策略,體現(xiàn)了判斷的智慧,而當(dāng)計(jì)算能力能夠計(jì)算全樣本時(shí),智能的類型發(fā)生了轉(zhuǎn)變——

        “通過(guò)卓越的計(jì)算能力,Zero根據(jù)算法能有一個(gè)快速的收斂(趨向準(zhǔn)確),按照策略能達(dá)到接近全局優(yōu)的結(jié)果?!避鞫鳀|說(shuō),這意味著它不需要判斷選擇,而需要不知疲倦地找最優(yōu)解、不斷嘗試?!坝捎谟?jì)算深度更深了,采用了優(yōu)化的參數(shù)計(jì)算策略、優(yōu)化過(guò)程得到了加速、得到了更好的計(jì)算模型。”

        “目前為止,落地應(yīng)用的AI是從速度、自動(dòng)化、易部署等方向入手‘進(jìn)化’——速度進(jìn)化基于硬件提升、分布式處理等;自動(dòng)化是指無(wú)需人工大量標(biāo)記,AI可自動(dòng)選擇有用的信息進(jìn)行記憶訓(xùn)練,這也是易部署的一部分?!备咤颜f(shuō),這樣的“進(jìn)化”是Zero使用4個(gè)TPU(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練所需的專業(yè)芯片)、嘗試490萬(wàn)盤棋局就可以超越前任的原因。

        但是,它并不比人類更擅長(zhǎng)處理復(fù)雜問(wèn)題。還記得小時(shí)候無(wú)窮盡的考試嗎?更有明確答案的選擇題和判斷題AI可以做,作文題差點(diǎn)。

        荀恩東給出了更專業(yè)的分類,“人工智能發(fā)展分三個(gè)層次:能存會(huì)算的計(jì)算智能、有視聽觸覺(jué)的感知智能、能理解會(huì)思考的認(rèn)知智能。Zero仍處于計(jì)算智能這個(gè)階段?!?/p>

        尹燁也認(rèn)為,不依賴數(shù)據(jù)庫(kù)的互搏算法無(wú)法應(yīng)對(duì)規(guī)則不明確的計(jì)算,“比如醫(yī)療健康行業(yè),依然是數(shù)據(jù)為王,算法會(huì)根據(jù)數(shù)據(jù)的積累而不斷修正,從人工智能(AI)走向真智能(RI)。”

        展望:更高級(jí)的智能還在路上

        荀恩東舉了一個(gè)詼諧的例子?!氨热纭忝谩@個(gè)詞,什么時(shí)候是指代人物、什么時(shí)候是在表達(dá)一種情感,讓AI分清楚就非常難做到?!?/p>

        尹燁也認(rèn)為,語(yǔ)言有兩種,僅為了交流而存在的語(yǔ)言無(wú)需再學(xué),但為了表達(dá)思想和情感的語(yǔ)言學(xué)習(xí)會(huì)更加受重視。

        事實(shí)上,讓AI獲得感知、認(rèn)知智能等的研究一直在進(jìn)行,“目前認(rèn)知智能需要走的路還很長(zhǎng)?!避鞫鳀|說(shuō)。

        數(shù)據(jù)顯示,AI產(chǎn)業(yè)中的技術(shù)類企業(yè)有55%在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域、13%在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域。力觸覺(jué)的研究也被納入到了國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃中。

        感知智能的視覺(jué)、聽覺(jué)、觸覺(jué)、正在產(chǎn)業(yè)研究、基礎(chǔ)研究等領(lǐng)域不斷拓展。荀恩東說(shuō),“語(yǔ)言智能是人工智能的重要研究方向,中文句法語(yǔ)義分析是語(yǔ)言智能的核心技術(shù)。計(jì)算機(jī)缺少足夠的特征去捕捉中文上下文語(yǔ)言信息,在分析準(zhǔn)確度上始終未取得實(shí)質(zhì)性突破。”

        為了讓中文能夠不落人后地納入到AI語(yǔ)系,北京語(yǔ)言大學(xué)語(yǔ)言資源高精尖中心開展中文語(yǔ)義分析攻關(guān),以期獲得具有高魯棒性、高正確率和線速計(jì)算復(fù)雜度的中文句法語(yǔ)義分析器?!棒敯粜跃褪亲寵C(jī)器具有處理各種語(yǔ)言形式,包括不規(guī)范表達(dá)的能力?!避鞫鳀|說(shuō),“我們建立了TB級(jí)別以上的漢語(yǔ)分析大數(shù)據(jù),未來(lái)AI可以聽懂書面語(yǔ)、口語(yǔ)、雙關(guān)語(yǔ)、玩笑話……”

        視覺(jué)方面,公安部上海消防研究所等單位已經(jīng)做到可以看火苗發(fā)送火警警報(bào)了。觸覺(jué)方面,手勢(shì)、體態(tài)、觸控、語(yǔ)音、表情、眼動(dòng)、生理等非精確交互信息正在被捕捉、認(rèn)知、理解,甚至綜合呈現(xiàn)。

        “這些都不僅僅是端對(duì)端的問(wèn)題,而是需要復(fù)雜策略解決的問(wèn)題。AI系統(tǒng)需要多要素的輸入,也期待多要素的輸出?!避鞫鳀|說(shuō),在這些領(lǐng)域,人類經(jīng)驗(yàn)的數(shù)據(jù)庫(kù)仍不能被拋開,“就比如砌墻,Zero可以被看作是砌一道新墻,而更高的階段是彌補(bǔ)一道殘缺不全的墻?!?/p>

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      [來(lái)源:科技日?qǐng)?bào)] [作者:李歡] [編輯:胡愷睿]
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