AlphaGo對李世石的輸贏,對AI發展毫無意義

真的難以置信。並不是因為AlphaGo能否戰勝李世石,而是人工智能比預想中走得要慢得多。

那些人機大戰的過往在19年前,學生時代記憶中的“深藍”,戰勝瞭國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。在那個對計算機懵懂的年代,這是我們對人工智能的初體驗。

最近的人機對戰應該在5年前,Watson在美國老牌智力問答節目《危險邊緣》中,戰勝瞭兩位人類冠軍。這時的Watson表現出的語音理解能力,就是現在所說的認知計算,這也是人工智能的一種體現。

最後則是現在最引人關註的AlphaGo挑戰李世石,無論戰局如何,都會帶來許多疑問。被美國電影不斷題材化的矽基文明向人類的挑戰,似乎來得並沒有那麼快。無論AlphaGo比深藍要神奇多少倍,計算的能力要超出不知凡幾。

但仍免不瞭,隻能在方寸之間的棋盤上,與人類一賭輸贏。勝負,真的沒有那麼重要瞭。

AlphaGo大戰李世石之所以如此引人關註,不是因為它能夠代表科技的進步,或是人工智能的未來。而是它占據瞭電子競技的版面,造成瞭超乎預期的關註。

繞不開的大數據和深度學習但首先必須要承認,圍棋比國際象棋確實要復雜得多,畢竟象棋的棋子是越下越少,而圍棋的棋盤則是越走越密,這對計算的要求要高瞭很多。國際象棋的步數完全可以靠計算出來,而圍棋除瞭計算能力,還與個人的思考方式有關。也就是說,與國際象棋人工智能相比,圍棋人工智能更像是一個“人”。

AlphaGo能夠成長為一個類人的棋手,它的背後也有一些關鍵的技術。據說,谷歌的DeepMind團隊給AlphaGO輸入瞭海量的職業棋手的對局,而其自我學習演繹的對局數更是達到瞭3000萬局。

這裡能夠看出兩個細靜電除油機節,第一,必然有大數據的支撐,讓AlphaGo能夠厘清頭緒,形成對規則的認知。第二,AlphaGo具有深度學習的能力,自我進化。

確實在本質上,AlphaGo就是一套為瞭圍棋優化的設計周密的深度學習引擎,使用瞭神經網靜電機路加上MCTS(MonteCarlotreesearch),並且用上瞭巨大的谷歌雲計算資源,結合CPU+GPU,加上從高手棋譜和自我學習的功能。

所以,AlphaGo其實並不是神秘,也不是人工智能的技術創新,它確切的定義應該是不同機器學習技術的整合。它的核心必須是建立在大數據和深度學習兩個基礎上的。

比如微軟的小冰,就符合同樣的基礎,首先小冰的大數據基礎來自於中國7億網民的積累和大量公開的文獻,其次,正是憑借微軟在機器學習和深度神經網絡上的技術,實現瞭最終的人機交互。

缺乏應用的人工智能毫無意義如何去判斷人工智能是否成功的表現呢?其實,有一個很簡單的方法,當我們感受不到對面的對象是一個機器人時,這個人工智能就是成功的。

從這個角度去看,AlphaGo確實有這方面的潛質,去年10月以5:0戰勝歐洲圍棋冠軍樊麾時,通過策略網絡和價值網絡來決定棋路,不去計算每一步的可能性,頗有人類棋手的味道。

當然,話說從頭,如文章開篇提到的那樣,人工智能在19年來,沒有給世界帶來太大的驚喜,根本的原因,還是離應用太遠。就像我當初評價3D打印機一樣,沒有核心的應用,再強的計算和技術都免不瞭跑龍套的命運。人工智能的未來到底該是什麼樣的?

AlphaGo所表現出來的人工智能的技術模型和計算引擎,確實代表瞭人工智能目前在深度學習方向的進步,這是毋庸置疑的。

不過,那些對人工智能最終取代人類生產力的判斷,卻有些為時過早。索羅斯的“反身性”原理,背後揭示瞭一個深刻的規則:人不能跳出“人的視角”去驗證人。

比如畢加索的抽象藝術,人工智能絕無可能理解格爾尼卡表現出的被炸彈襲擊後小城的絕望。所以,首先,對人工智能的理解,必然建立在具體的應用場景中,才有釋放光芒的可能。

所以,無論是AlphaGo還是小冰,他們存在的意義,在於展示谷歌和微油煙靜電機軟在人工智能領域,具有很強的技術積累和人才體系,但他們在應用本身並沒有體現出積極的作用。



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