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李世石毫無懸念以0:2輸給AlphaGo 到底是為什么

2019-10-29 17:46      責任編輯:霍媛    來源:www.byoiol.live    點擊:
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李世石毫無懸念以0:2輸給AlphaGo  到底是為什么

  隨著李世石的兩次投子認輸,這場圍棋人機大戰的結果已經是谷歌的AlphaGo領先了,而且是干脆利落的2:0。當這一結果出來時,全世界都目瞪口呆。這場世紀大戰,吸引了超乎想象的關注度,也引發了足夠多的討論。因為這里有足夠多的噱頭:人機大戰、“人類智慧最后一塊高地——圍棋”、機器人、人工智能、人類的恐慌……于是,我們的社交媒體都被這場大戰占領了。
 
  好賭是人類的天性之一,競猜比賽結果就成為茶余飯后的談資。認為李世石會完勝的主要來自圍棋界,認為機器人會完勝的主要來自科技界里的技術派。最終,李世石真的毫無懸念地輸給了AlphaGo,那么,到底是什么造成了這樣的結果呢?
 
  一、機器的深度學習能力讓棋藝突發猛進
 
  開賽前,中國的圍棋高手古力接受采訪時曾如此預測,他認為幾個月前AlphaGo戰勝歐洲冠軍時,展現出來的只是一個專業初段的水平,而李世石可是專業九段頂級高手,幾個月內,從初段提升到九段水平,古力認為完全不可能。對于人類,這當然不可能;然而,對于機器,這就有了可能性。
 
  深度學習的“技術路線”是模擬人類大腦神經網絡的工作原理,將輸出的信號通過多層處理,將底層特征抽象為高層類別,它的目標是更有效率、更精確地處理信息。人腦具有一個深度結構,認知過程是逐步進行,逐層抽象的,能夠層次化地組織思想和概念。深度學習之所以有如此大的作用,正是因為它較好地模擬了人腦這種“分層”和“抽象”的認知和思考方式。
 
  深度學習的實質,是通過構建具有很多隱層的機器學習模型和海量的訓練數據,來學習更有用的特征,從而最終提升分類或預測的準確性。因此,“深度模型”是手段,“特征學習”是目的。區別于傳統的淺層學習,深度學習強調了模型結構的深度,并明確突出了特征學習的重要性。也正是因為此,谷歌才有底氣在戰勝歐洲冠軍幾個月后,就敢來挑戰世界冠軍李世石。
 
  二、超常的計算能力,遇強則更強
 
  可以說,沒有哪一項技術的發展速度之快能像計算機技術那樣令人驚訝。根據雷庫茲韋爾的觀點,從計算機發明至今,計算機性能指數和性價比指數一直呈指數級增長,且先后歷經了五種范式——機電、繼電器、真空管、離散晶體管和集成電路。作為英特爾公司創始人之一的戈登·摩爾,在50年前提出了“集成電路芯片上所集成的電路的數目,每隔18個月就翻一倍”的論斷。
 
  相比于預測未來的未來學意義,摩爾定律的現實意義更在于它的樂觀主義精神——它使人類(至少是一大部分人)義無反顧的將全部籌碼傾注于現在看起來毫無意義、毫無進展的領域之上——比如曾經的人工智能技術。我們期待著技術發展的積累與突破,能為計算機技術提供新的范式,能令智能體具備更聰明的“大腦”,從而給我們的生活帶來更大的驚喜與變革。
 
  回到AlphaGo身上,這種計算能力可能讓它遇到初段選手時,發揮出來的可能也就是初段的水平,遇到九段選手時,也能發揮出九段的水平。一言以蔽之,就是遇強則強。
 
  三、“三體人”式的思維交流
 
  “三體人”是著名科幻作家劉慈欣作品《三體》中的一個種群,形狀不明,以水生存,用思維交流。由于長期生活在惡劣環境中,該物種進化出了可脫水休眠、經浸泡再復蘇的功能。
 
  有科學家認為,“智人”的進化方向可能三體人,至少在思維方式上是如此。隨著腦逆向工程和神經傳感技術發展,人類的意識將可以擺脫肉體束縛直接與其他“智人”(包括人類、半機器人、機器人)進行交流。這意味著,人類有可能變成“三體人”那樣,能夠進行直接的思維交流。思維無疑是人類智能中深刻奧的一部分,人類歷史長河中出現的各種文明可以說都是思維的產物。一旦我們具有了“三體人”的透明思維,“人心難懂”的問題將得到解決。
 
  由此看來,人工智能由弱到強的轉變,從思維進化角度來說就是機器從無思維到有思維、再到有自主思維、繼而到與人類共享思維,最會可能到控制人類思維的持續轉變。在圍棋這種復雜的智力游戲中,如果沒有很好的思維,只是簡單的大數據,可能真的無法戰勝李世石這樣的高手。
 
  當然,這次的人機大戰,除了AlphaGo的超常發揮,應該還有李世石自身的原因。比如李世石懼怕AlphaGo的大數據,下出一些特殊的棋路等,反而影響了自己的發揮。再比如李世石沒有很好控制好自己的情緒波動,就算當年他的前輩李昌鎬有“石佛”之稱,畢竟還是血肉之軀,無法不受情緒干擾。而對于AlphaGo來說,李世石的這些缺點,也正是自己的優點。

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關鍵字: 人工智能 智慧技術應用 李世石 AlphaGo

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