人不如狗!阿爾法狗為什麼能打敗世界冠軍?這3點告訴你原因

霍金說:“人工智能會導致人類滅亡。”

比爾·蓋茨說:“人類需要敬畏人工智能的崛起。”

馬克思稱人工智能是人類生存的最大威脅。

雖然這些名人讓人們警惕人工智能,可現在人工智能時代已經不可避免的來臨。

三年前,由谷歌旗下深度思考公司所開發的電腦圍棋程序“阿爾法狗”,與世界圍棋冠軍李世石進行圍棋大戰,以4:1的總比分獲勝。

此後,阿爾法狗從2016年到2017年,先後與日本、中國、韓國的頂尖高手逐一對決,連勝60局。雖然不是正式比賽,但這個成績讓人類不得不承認:在圍棋遊戲上,人不如狗!人工智能已經完全超越了人類。

人不如狗!阿爾法狗為什麼能打敗世界冠軍?這3點告訴你原因

那麼,人工智能的進化速度為什麼會這麼快?阿爾法狗為什麼能夠戰勝世界冠軍?

世界人工智能領域的代表人物山本一成在《你一定愛讀的人工智能簡史》中為我們揭示了這一現象產生的原因。

十年前,山本一成是一個將棋愛好者,他的將棋水平是在業餘五段,在全國數百萬的將棋愛好者中,他可以躋身前1000名。

他閱讀編程類書籍,研究開發打敗將棋專家的程序,數月後,他完成了“PONANZA”的將棋程序,結果在人機對戰中,“PONANZA”輸了。

山本一成開始反思:自己真的懂“將棋”了嗎?人工智能究竟什麼?

01、計算+存儲=電腦?搜索+評估=智能?

小米創始人雷軍在世界人工智能大會的主論壇上,發表了題為《Alot引爆新時代》的主題演講。

雷軍認為,人類已經進入人工智能時代,不管你走到哪裡,所有的巨頭都在討論人工智能,在這個年代裡,人們都把人工智能列為最核心的戰略。

人工智能這麼重要,但很多人還是不明白什麼是“智能”?“智能”的定義是什麼?

山本一成在書中給的定義是:智能=搜索+評估

人類的智慧行為包括電腦,大體上表現為以下兩種行為--“搜索”和“評估”、

在日常生活中,我們都會下意識地進行搜索和評估,比如在過馬路時,我們會仔細觀察交通情況,然後,評估我們能不能過馬路。

接下來,讓我們看看將棋程序中的“搜索”與“評估”機制是如何運行的。

在一個將棋局面上,電腦首先會全面搜索下一步棋的所有可能落子點,然後,程序再對搜索到的落子點進行評估,選取最有可能贏的落子點並繼續進行搜索,之後不斷重複著這一過程。

有了這樣的認識後,人們就開始幻想,只要將人類的智慧輸入到電腦裡,這樣不就實現人工智能了嗎?

然而,隨著時代的發展,人們開始清醒了,認清了這樣一個事實--人們沒有辦法向外界傳達自己的全部想法。

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比如,此刻正在閱讀的你,究竟是如何做到理解文章的意思的呢?比如,作者很擅長將棋遊戲,但是他沒辦法說明自己為什麼能下一手好棋?還比如,我們怎麼樣才能夠發出聲音?

這些生活中的小事,我們自己也弄不明白是怎麼回事,所以,也很難向電腦進行傳達和解釋。科學工作者們不斷地做著嘗試,想要把自己的思維寫進電腦裡,最後,都以失敗告終。

隨之而來的,就是“人工智能的寒冬”的時代。

02、人工智能為何會戰勝人類?這三點告訴你原因

電影《阿麗塔:戰鬥天使》中,外科醫生依德在垃圾場裡撿到了只剩下頭部的機械少女,給她裝上義體並取名為阿麗塔。

影片中的故事發生在遙遠的26世紀,那時候,只要大腦還活著,精湛的外科醫生就可以讓人復活,用機器戰勝任何其它人體部分。

而在現實中,我們的醫學發展到哪個地步了?未來是否可以實現那些科幻大片裡的情節?

2019年1月20日,一位女子在西京醫院婦產科平安產子,這是中國第一個、全球第十四個在移植子宮裡孕育出生的寶寶。

22歲的楊華被診斷為“先天性無子宮”,但醫生說可以通過子宮移植擁有孩子。

“為了能讓女兒擁有一個圓滿人生,哪怕是要我的命我都願意。”知道能幫女兒,母親毅然決然將自己的子宮捐給女兒。

為了能夠將風險創傷降到最小,陳必良教授採用達芬奇機器人技術,為母親進行世界首例機器人輔助子宮切取術,整個手術歷經14個小時獲得成功。

這是中國首創將人工智能應用到輔助供體子宮的切取術上。

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就像山本一成在書中所說:研究人員正在積極嘗試將人工智能運用到醫療領域,假設有一位全世界最擅長從患者的x光上發現病灶的醫生,計算機若能通過深度學習獲得這位醫生的能力,那麼,在未來全世界的醫生都將享有這一項頂尖能力。

知名醫學科研週刊《自然科學》刊登過關於“鋪診熊”人工智能診斷平臺一文,該人工智能機器人通過學習56.7萬名兒童患者的136萬份病歷,可較為準確判斷患兒疾病。

如今,人工智能機器人已經在醫學領域得到應用,“智能醫生”利用千里眼、順風耳“洞穿”人體,從而實現更精準的醫療。

為什麼機器能“診斷”疾病?阿爾法狗能戰勝世界圍棋冠軍?人工智能到底經歷了什麼?

山本一成告訴我們,有以下三種原因:

第一個原因是:計算機進行了機器學習階段

機器學習是指還不能完全理解人類的學習方式,但可以模仿人類學習行為的一種計算機技術。 

那麼,計算機是如何模仿人類的學習行為的?

山本一成以將棋為例,來向我們說明:

職業棋手的棋譜大約有5萬多局,這些棋譜被數字化儲存了起來,棋譜被數字化後,電腦便可以開始機器學習,從棋譜中瞭解職業棋手面對某一局面時的具體處理方法,計算職業棋手落子後出現的正確局面與未落子點可能引起的錯誤局面,並且比較這兩者間的不同。

但是,這種機器學習是有缺點的:

人類擅長從事物的發展過程中總結規律,遺憾的是,電腦不具備這種能力。

那我們該如何解決這個問題呢?

第二個原因:深度學習下的人工智能熱潮

人工智能熱潮已經到來,這一熱潮的主角是機器學習,機器學習將從前“人類教機器”的能力界限打破,實現了“

機器自己教自己”的作業方式,成了人工智能的巨大轉換點。

就比如說,谷歌旗下的深度思考公司所開發的電腦程序“阿爾法狗”,擊敗了世界頂尖圍棋冠軍李世石,這就與機器的深度學習有著極大的關係。

深度技術學習的前身是“神經元網絡”技術,神經元網絡是模擬人類的大腦建立起來的,但是,由於神經元網絡的層數比較少,所以,神經元網絡技術幾乎沒有取得任何突破性的進展。

之後,有很多研究員繼續研究:增加神經元網絡的層數會不會取得突破性的進展。

這樣,“深度學習”之名由此誕生--層數被多次“深度”疊加,因此被稱為深度學習。

目前,深度學習技術的應用場景在不斷擴大,比如人臉識別技術就是機器深度學習的力量。

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說到人臉識別,就不得不說一下張學友的演唱會,在演出中心看臺上一位敖姓粉絲被警方帶離現場,其實他是一名逃犯,安保人員通過人像識別功能鎖定了他。

當警察找到他時,他一臉茫然,沒想到警察能在數萬人中找到他,這就是人工智能時代。公安部門正是基於人臉識別在“天網”系統中的運用,也就是“人臉識別”技術,對在逃人員進行篩選、鎖定。

據報道,這套“天眼”系統主要是基於人工技能深度學習人臉識別算法,集合運動跟蹤、人臉檢測、人臉識別、大規模人臉檢索等技術與一體,運用大數據平臺,實現實時視頻或離線視頻的動態人臉識別、分析和處理。

這就是人工智能深度學習的運用。

第三個原因:人工智能的強化學習

人工智能的強化學習是指程序能夠不斷的進行實踐,從而在實踐中找到最佳結果。就好比是我們學游泳,剛開始的時候我們總會嗆水,但隨著嗆水的次數多了,我們就掌握了竅門,這個學習的過程就是強化的過程。

《人工智能簡史》中說最強大的強化學習實驗之一就是:谷歌深度思考公司的方塊撞擊遊戲,他們將大量的遊戲畫面輸入程序,使電腦學習該如何做出正確的遊戲動作。

這個遊戲是這樣的:他們把結果設定為最多得分,谷歌人員需要做的就是不斷通過移動底下的擋板來擊打小球以破壞屏幕頂端的磚塊,在開始的時候,它犯了很多錯誤,但很快它進行強化學習,在之後的某次學習中,程序突然發現當小球撞穿裡側的方塊就能得到很高的分數。

之後,它便以此為目標不斷撞擊,最終擊敗了這個世界上最好的擊磚塊選手。

這就是深度學習和強度學習的完美結合,也是人工智能阿爾法狗能夠擊敗圍棋冠軍的最主要的原因。

03 人工智能真的能超越人類智慧嗎?

未來學家雷·庫茲韋爾做了一個大膽的預測:2045年左右,人工智能將來到一個“奇點”,跨越這個臨界點,人工智能將超越人類智慧,人們需要重新審視自己與機器的關係。

人不如狗!阿爾法狗為什麼能打敗世界冠軍?這3點告訴你原因

山本一成在《你一定愛讀的人工智能簡史》中表達了自己的看法:

  • 智慧=設定目標的能力
  • 智能=尋找通往目標的途徑的能力

如今,人工智能在某些領域已經超越了人類,不過人工智能還遠遠沒有達到掌握“究竟應該以什麼目標”這一能力、掌握智慧的程度,這一目標只能由人類進行設定。

山本一成可以確定的是,至少在21世紀結束以前,人工智能就能畢業了,緊接著,就會孕育出“超智能體”。

到了那時,如果人人都可以成為“好人”,那麼人工智能在奇點出現後或許能對我們保持敬意,就好像孩子如果可以感受到父母身上的喜愛之情,那麼,當父母年老後,孩子也會非常願意緊緊靠在父母身邊。

希望在未來,人類與人工智能的關係也能如此。

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