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李世石毫无悬念以0:2输给AlphaGo 到底是为什么

2019-10-29 17:46      责任编辑:霍媛    来源:www.btmay.com    点击: 次
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李世石毫无悬念以0:2输给AlphaGo  到底是为什么

  随着李世石的两次投子认输,这场围棋人机大战的结果已经是谷歌的AlphaGo领先了,而且是干脆利落的2:0。当这一结果出来时,全世界都目瞪口呆。这场世纪大战,吸引了超乎想象的关注度,也引发了足够多的讨论。因为这里有足够多的噱头:人机大战、“人类智慧最后一块高地——围棋”、机器人、人工智能、人类的恐慌……于是,我们的社交媒体都被这场大战占领了。
 
  好赌是人类的天性之一,竞猜比赛结果就成为茶余饭后的谈资。认为李世石会完胜的主要来自围棋界,认为机器人会完胜的主要来自科技界里的技术派。最终,李世石真的毫无悬念地输给了AlphaGo,那么,到底是什么造成了这样的结果呢?
 
  一、机器的深度学习能力让棋艺突发猛进
 
  开赛前,中国的围棋高手古力接受采访时曾如此预测,他认为几个月前AlphaGo战胜欧洲冠军时,展现出来的只是一个专业初段的水平,而李世石可是专业九段顶级高手,几个月内,从初段提升到九段水平,古力认为完全不可能。对于人类,这当然不可能;然而,对于机器,这就有了可能性。
 
  深度学习的“技术路线”是模拟人类大脑神经网络的工作原理,将输出的信号通过多层处理,将底层特征抽象为高层类别,它的目标是更有效率、更精确地处理信息。人脑具有一个深度结构,认知过程是逐步进行,逐层抽象的,能够层次化地组织思想和概念。深度学习之所以有如此大的作用,正是因为它较好地模拟了人脑这种“分层”和“抽象”的认知和思考方式。
 
  深度学习的实质,是通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据,来学习更有用的特征,从而最终提升分类或预测的准确性。因此,“深度模型”是手段,“特征学习”是目的。区别于传统的浅层学习,深度学习强调了模型结构的深度,并明确突出了特征学习的重要性。也正是因为此,谷歌才有底气在战胜欧洲冠军几个月后,就敢来挑战世界冠军李世石。
 
  二、超常的计算能力,遇强则更强
 
  可以说,没有哪一项技术的发展速度之快能像计算机技术那样令人惊讶。根据雷库兹韦尔的观点,从计算机发明至今,计算机性能指数和性价比指数一直呈指数级增长,且先后历经了五种范式——机电、继电器、真空管、离散晶体管和集成电路。作为英特尔公司创始人之一的戈登·摩尔,在50年前提出了“集成电路芯片上所集成的电路的数目,每隔18个月就翻一倍”的论断。
 
  相比于预测未来的未来学意义,摩尔定律的现实意义更在于它的乐观主义精神——它使人类(至少是一大部分人)义无反顾的将全部筹码倾注于现在看起来毫无意义、毫无进展的领域之上——比如曾经的人工智能技术。我们期待着技术发展的积累与突破,能为计算机技术提供新的范式,能令智能体具备更聪明的“大脑”,从而给我们的生活带来更大的惊喜与变革。
 
  回到AlphaGo身上,这种计算能力可能让它遇到初段选手时,发挥出来的可能也就是初段的水平,遇到九段选手时,也能发挥出九段的水平。一言以蔽之,就是遇强则强。
 
  三、“三体人”式的思维交流
 
  “三体人”是著名科幻作家刘慈欣作品《三体》中的一个种群,形状不明,以水生存,用思维交流。由于长期生活在恶劣环境中,该物种进化出了可脱水休眠、经浸泡再复苏的功能。
 
  有科学家认为,“智人”的进化方向可能三体人,至少在思维方式上是如此。随着脑逆向工程和神经传感技术发展,人类的意识将可以摆脱肉体束缚直接与其他“智人”(包括人类、半机器人、机器人)进行交流。这意味着,人类有可能变成“三体人”那样,能够进行直接的思维交流。思维无疑是人类智能中深刻奥的一部分,人类历史长河中出现的各种文明可以说都是思维的产物。一旦我们具有了“三体人”的透明思维,“人心难懂”的问题将得到解决。
 
  由此看来,人工智能由弱到强的转变,从思维进化角度来说就是机器从无思维到有思维、再到有自主思维、继而到与人类共享思维,最会可能到控制人类思维的持续转变。在围棋这种复杂的智力游戏中,如果没有很好的思维,只是简单的大数据,可能真的无法战胜李世石这样的高手。
 
  当然,这次的人机大战,除了AlphaGo的超常发挥,应该还有李世石自身的原因。比如李世石惧怕AlphaGo的大数据,下出一些特殊的棋路等,反而影响了自己的发挥。再比如李世石没有很好控制好自己的情绪波动,就算当年他的前辈李昌镐有“石佛”之称,毕竟还是血肉之躯,无法不受情绪干扰。而对于AlphaGo来说,李世石的这些缺点,也正是自己的优点。

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