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          人類多余?AI想超越人類可沒那么容易

          作者: 時間:2017-10-25 來源:OFweek機器人網(wǎng) 收藏
          編者按:AI也只不過是由人類為了某些需求而用技術(shù)加持的一個工具罷了。這個工具雖然強大,但超越人類可沒那么容易。

            今年五月份舉行的烏鎮(zhèn)圍棋峰會上,AlphaGo擊敗柯潔之后可以說在圍棋界里已是“獨孤求敗”的境界了,幾乎無人是其對手。人們在贊賞的同時,也想看到是否會出現(xiàn)一個對手,能夠?qū)LphaGo拉下馬。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201710/370528.htm

            事實就是這樣,越想著什么越會發(fā)生什么。ALphaGo終于遇到了自己的對手,這個對手甚至以摧枯拉朽之勢擊敗了ALphaGo。

            就在上周,據(jù)外媒報道,英國DeepMind團隊在《自然》雜志上發(fā)表了相關(guān)論文,介紹了新一代的圍棋Zero。使用了強化學(xué)習(xí)技術(shù)的Zero可以通過自我對弈進行訓(xùn)練,棋力大幅度增長,輕輕松松擊敗了曾經(jīng)不可一世的ALphaGo。人們再次被震驚了,就連柯潔都發(fā)出了“人類多余”的感嘆。

          人類多余?AI想超越人類可沒那么容易

            Zero到底是何方神圣?

            可能有的人認為,這沒有什么特別的。ALphaGo Zero是ALphaGo的強化版,比ALphaGo經(jīng)歷了更多的數(shù)據(jù)演練,打敗ALphaGo很正常。然而事實并不是這么簡單。

            在過去,AlphaGo都是使用專業(yè)人類棋手的對局?jǐn)?shù)據(jù)來進行訓(xùn)練,可以說是人類棋手的指導(dǎo)下,讓它一步步的成長起來。而ALphaGo Zero完全不同,它采用了強化學(xué)習(xí)技術(shù),從隨機對局開始,不依靠任何人類專家的對局?jǐn)?shù)據(jù)或者人工監(jiān)管,而是讓其通過自我對弈來提升棋藝。

            據(jù)了解,ALphaGo Zero經(jīng)過3天的訓(xùn)練,就已經(jīng)可以擊敗AlphaGo Lee(去年擊敗韓國頂尖棋手李世石的系統(tǒng)),比分為100比0。經(jīng)歷40天訓(xùn)練后,它總計運行了大約2900萬次自我對弈,又擊敗AlphaGo Master(今年擊敗世界冠軍柯潔的系統(tǒng)),且比分為89比11。要是說ALphaGo對陣人類只是略勝一籌,那對陣ALphaGoZero簡直就是被碾壓的局面。

            DeepMind團隊表示,ALphaGo Zero之所以那么強,原因在于它采取的強化學(xué)習(xí)技術(shù)。他們發(fā)現(xiàn)AlphaGo Zero自我對弈僅幾十天,就掌握了人類幾百年來來研究出來的圍棋技術(shù)。由于整個對弈過程沒有采用人類的數(shù)據(jù),因此ALphaGo Zero的棋路獨特,不再拘泥于人類現(xiàn)有的圍棋理論。

            何謂強化學(xué)習(xí)技術(shù)?

            到底什么是強化學(xué)習(xí)技術(shù)呢?簡單地說,強化學(xué)習(xí)就是讓從中學(xué)習(xí)到能夠獲得最大回報的策略。AlphaGo Zero的強化學(xué)習(xí)主要包含兩個部分,蒙特卡洛樹搜索算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。

            在這兩種算法中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可根據(jù)當(dāng)前棋面形勢給出落子方案,以及預(yù)測當(dāng)前形勢下哪一方的贏面較大;蒙特卡洛樹搜索算法則可以看成是一個對于當(dāng)前落子步法的評價和改進工具,它能夠模擬出AlphaGo Zero將棋子落在哪些地方可以獲得更高的勝率。


            AlphaGo Zero的自我強化學(xué)習(xí),圖片源自Nature

            假如AlphaGo Zero的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法計算出的落子方案與蒙特卡洛樹搜索算法輸出的結(jié)果越接近,則勝率越大,即回報越高。因此,每落一顆子,AlphaGo Zero都要優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中的參數(shù),使其計算出的落子方案更接近蒙特卡洛樹搜索算法的結(jié)果,同時盡量減少勝者預(yù)測的偏差。

            剛開始,AlphaGo Zero的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完全不懂圍棋,只能盲目落子。但經(jīng)歷無數(shù)盤自我對弈后,AlphaGo Zero終于從圍棋菜鳥成長為了一代棋神。

            雖強,但超越人類可沒那么容易

            我們可以看到,ALphaGo Zero與它的前任相比,技術(shù)上實現(xiàn)了質(zhì)的飛躍。DeepMind團隊也表示,希望通過培養(yǎng)AI自主學(xué)習(xí)的能力,來解決更多其他領(lǐng)域目前無法解決的棘手問題。但是仍有很多人對于AlphaGo Zero的這種進化表示了深切的擔(dān)憂。

            美國加州伯克利大學(xué)博士@Ent_evo就專門針對ALphaGo Zero發(fā)表了一篇博文,在文中評論道:這對人類來說是個很大的打擊。當(dāng)年AlphaGo至少還學(xué)習(xí)了大量的人類經(jīng)驗,但是AlphaGo Zero根本就不需要人類棋手這么多年的積累,人類經(jīng)驗是好是壞,對AI而言完全無關(guān),這是所有AI末世中最令人恐懼的一個場景。

            這不禁讓人想起著名物理學(xué)家斯蒂芬?霍金在2017全球移動互聯(lián)網(wǎng)大會(GMIC)發(fā)表的演講。他表示,人工智能的崛起很有可能終結(jié)人類文明。

            但是也有不少業(yè)內(nèi)人士對此表示不用擔(dān)心。新松機器人總裁曲道奎在接受媒體采訪時表示,Zero的分量被夸大了,這次突破只能算人工智能在圍棋領(lǐng)域的勝利,但要完成超越人類其他行業(yè)的水平卻為時尚早。就技術(shù)層面而言,Zero解決了圍棋問題,但更多的問題比如自然語言理解、圖像理解、推理等問題仍然存在。

            在筆者看來,ALphaGo Zero的誕生帶來了許多積極意義。它從零開始,證明了“算法優(yōu)先于數(shù)據(jù)”這條長期以來一直爭論的觀點;它能夠擺脫對人類的依賴,不需要人類給出樣本數(shù)據(jù),這為廣泛的行業(yè)應(yīng)用提供了更多可能。

            雖然人工智能如此強大,但是“人類多余”的言論還是說的過于嚴(yán)重了。即使ALphaGo Zero是通過自我學(xué)習(xí)進行成長,但是它依然沒有屬于自己的思維能力。歸根結(jié)底,AI也只不過是由人類為了某些需求而用技術(shù)加持的一個工具罷了。這個工具雖然強大,但超越人類可沒那么容易。



          關(guān)鍵詞: AI ALphaGo

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