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AlphaGo为何能战胜人类

2019-05-15 07:41:22 | 来源: 汽车

3月14日消息( 周勤燕)在13日结束的AlphaGo与李世石五番棋对决中的第四局,李世石胜出。连败三局之后,人类终究扳回一局。但这场成功来得有些迟,AlphaGo此前已经痛快得赢得这场人机大赛的胜利。这场生生夺走一周眼球的人机围棋大战,人们想追问的是,AlphaGo为什么能战胜人类?

赛前,无论是职业棋手还是科技界,其实不看好机器成功

机器赢了人类,这个结果让无数人感到吃惊与意外。在这场比赛开始前,很多职业棋手认为 AlphaGo 不可能赢得比赛。棋圣聂卫平在赛前下定论认为:电脑和人下围棋,百分之百是人赢。

而科技界对 AlphaGo 是否能赢得比赛表示谨慎看好,并没有十足信心。这从 AlphaGo 创始人德米什 哈萨比斯(Demis Hassabis)在第二场比赛结束后的发言可以看出,他当时认为 AlphaGo 的胜利难以置信。

在与李世石对弈前,AlphaGo 于去年 10 月与欧洲围棋樊麾进行了对弈,以 5:0 克服了樊麾,而在非正式对局当中, 樊麾则 2 次中盘战胜了 AlphaGo。

这也被外界认为 AlphaGo 很难战胜李世石的原因。樊麾的等级为职业棋手二段,李世石为职业九段。围棋界公认,这两人的围棋水平为:樊麾是踏在了职业门坎,而李世石则是职业,前围棋世界人,代表了人类围棋水平。

但仅仅过了 5 个月,AlphaGo 在五番棋中以 3:0 战胜了李世石,并且在比赛过程中下出了很多令专业人士都非常惊讶的妙手。

很多关注人机大战的人都想要知道一个问题:

Google是怎么设计AlphaGo的?

比如,AlphaGo 的运行机理是什么?进入自我学习的阶段以后,谷歌团队是不是还需要人工对其进行不断的人工优化、改进和提升?还是完全凭借其自身的学习能力来提升?

近两天 ,DoNews 在 Twitter 上就该问题向德米什 哈萨比斯进行了两次提问,但德米什 哈萨比斯没有进行回应。

在对外公布的所有信息中,包括其在《Nature》上发表过的两篇论文中,都只提到了他们的 AlphaGo 能够做甚么,都没有泄漏 AlphaGo 的运行机制是什么,即 AlphaGo 到底是怎么做到的。

德米什 哈萨比斯仅透露,就 AlphaGo 的对弈水平而言,他们的神经络训练算法远比它使用的那些硬件重要很多。另外,这次人机对战所消耗的计算量差不多与 AlphaGo 和樊辉对弈中消耗的相当,使用的是分布式方案搜寻,能有效节省决策用时。

人工智能战胜人类,为什么引起这么多关注?

围棋这项起源于中国的有两千年历史的智力游戏,曾被认为是一个人工智能不能超越人类的游戏。围棋游戏的规则是:棋盘由纵横各十九条等距离、垂直交叉的平行线构成。形成 361 个交叉点,在围棋中简称为 点。对局双方各执一色棋子,轮番下子,谁占的点多,谁就赢。

虽然围棋规则简单,但建立在此规则之上的各种策略、棋理、布局、定式、手筋、手段,却是无穷无尽的。

聂卫平曾解释了其中的原因,围棋棋盘上有 361 个点,其理论变化值是 361 阶乘,阶乘到底本身就是一个无限大的数,无法表达。

比如,棋手在下手时有 361 个点可以选,下第二手有 360 个点,第三手是 359,,即 361 阶乘。(有数据统计,结果约是 1.43 乘以 10 的 768 次方。)

这个数字有多大呢?Google 灵感来源于一个单词 Googol,以表示知识之海无穷无尽。Googol 代表 10 的 100 次方,这个数字是人类目前有想象力的数字。即便人类已知宇宙中原子数量,也不过是 10 的 80 次方。

同时,在围棋对弈中,还包含着很多变化:打二还一,打三还一,打劫,倒扑等,每一种变化都会衍生出无数的变化。

在下棋进程中,棋手需要有一种判断。而此前,电脑被认为无法承担这种判断,因为这不是计算就能够完成的。

AlphaGo 是怎样做到的?

AlphaGo 结合了 3 大块技术:蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 是大框架,这也是很多博弈 AI 都会用的算法;强化学习 (RL) 是学习方法,用来提升 AI 的实力;深度神经络 (DNN) 是工具,用来拟合局面评估函数和策略函数。

我们在这里用比较通俗的语言来解释一下:棋盘上有 361 个点,AlphaGo 会进行一层层分析:下在哪一个点或区域是有利的?这时候它会参考输入的过往的棋谱,对局和模拟,进行选择、推演,并对推演结果进行估值。AlphaGo 能够理解会根据赢这个目标来进行估值,选择出一个对赢足够优的解。

围棋?AI 能超出人类的还有很多.......

AlphaGo 的成功,引发了大讨论。因为人类开始面临着一个前所未有的情况:人类造出了,在智能的某个点上,超出自己的东西。 通过黑白纹枰上的胜利,AI 已经在人类的智力围墙打开了个缺口,但这绝非一个。

在过往漫长的岁月里,机器都只是人类劳动的一种替代与工具,不管飞机、汽车、起重机还是电子计算机、互联,尽管看上去有着无限的能力,但却从未侵入由人类大脑所把持的领域创造。

而随着 AlphaGo 的胜利,这一天也许将成为历史。实际上,过去几天,这台人工智能在围棋盘上发挥的创造能力,已超出了人类两千年于此道上积累的智慧结晶。

如果我们检索人类的资源库,会发现,复杂程度超越围棋的智力行动并不多见。这也意味着很多传统人类脑力劳动的形态,发生改变。很多从事创作、设计、推演、归纳的工作,都将被 AI 部分替换。

如果将思路拓展出去,可以应用在音乐的创作,等其他类似于元素组合式的创造,从某中意义上说,它能够击败围棋的高手,也就有可能让人难辨真假的音乐和旋律。甚至做出更多我们想不到的事情。

按照德米什 哈萨比斯的假想,人工智能未来的主要用途将是医疗、智能助理和机器人。

而人们通过这次比赛担忧的是,如果人工智能拥有创造性的思惟,加上远超出人类的运算能力,是否有一天会统治人类。

就像友评论里说的段子一样,第四局AlphaGo输了,是否是AlphaGo故意输的?细思极恐。

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