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浙大人工智能专家:期待一个更加稳健的AI-人文频道-浙江在线

2017-04-10 19:40 | 浙江在线 | 手机看国搜 | 打印 | 收藏 |评论 | 扫描到手机
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核心提示:柯洁和AlphaGo的对弈,AlphaGo仍然不是一个稳健的AI,AlphaGo在过去一年的表现引发了社会各界对AI的热议。

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浙江在线4月10日讯(浙江在线记者 曾福泉)距离AlphaGo横空出世,在“五番棋”中大败李世石九段,已经过去了一年多。如今的AlphaGo堪称全世界最知名的人工智能(AI)之一。它在2016年初一战成名,并使人工智能成为过去一整年的热点话题。

在第三届世界互联网大会期间,许多来到乌镇的学界和业界大咖都提起AlphaGo的大名,人工智能也成为大会的一个热词。而AlphaGo和“中国围棋第一人”柯洁即将在乌镇对决的消息甫一公布,“人机大战”一周年的节点随即又变成审视人工智能发展与未来的新窗口。

回望:AlphaGo惊艳表现令人记忆犹新

一年多来,AlphaGo进入人们视野的共有3个版本:5比0击败欧洲业余冠军樊麾二段的内测版本;4比1击败李世石的版本;以及2017年初,以Master网名在网络快棋对弈中60比0挑落几乎全部中日韩高手的版本。三个版本演进脉络明显,每次迭代都有重大升级。

浙江大学人工智能研究所所长吴飞教授说,回望AlphaGo这一年的表现,颇有震撼之处,让人记忆犹新。

“我们在AlphaGo身上看到,人工智能实现了从规则驱动到数据驱动以及从数据中自我完善学习的转变。”吴飞说。传统的人机围棋对战,开发者教给电脑的是一条条规则,也就是人类已经掌握的对弈知识与策略。“这些策略是有限的,并且是过去的,人类棋手随时可根据棋盘局势而考虑设计新的策略。”但AlphaGo截然不同,它依靠2010年以来不断成熟的深度学习技术,从海量数据中直接学习取胜之道。

开发团队“喂”给AlphaGo成千上万的棋谱图像,由这个人工智能自己寻获获胜的方法。在对弈中,AlphaGo依靠“策略网络”和“价值网络”技术来预测对手落子和选择自己的落点。面对围棋对弈中“比宇宙间的原子还多”的可能性,AlphaGo又使用蒙特卡洛搜索树技术来快速完成对最佳行动的评估,以避免穷尽搜索而无法承受的时间开销。

另外,AlphaGo还可以在短时间内进行数以百万计的自我对弈的强化学习,其“功力”的提升,确实达到了三日不见即当刮目相看的程度。

“AlphaGo身上凝聚的这些技术——深度学习、蒙特卡洛树搜索、强化学习——并非其开发团队原创,有的是已经发展了多年的老技术。但是把这些技术集成在一个人工智能身上,取得了很有效的成果,是AlphaGo令人惊艳之处。”吴飞说。

看点:AI表现能否更加稳健?

正如人工智能专家们早已指出的,在围棋这样确定性、可枚举式的博弈中,机器一定能够战胜人类。柯洁和AlphaGo的对弈,恐怕结果也不会让人意外。

那么,在专家眼中,这场被不少人视为人类顶尖棋手与人工智能程序的终极对抗,还有哪些看点?

在吴飞看来,直到横扫60名中日韩棋手的Master阶段,AlphaGo仍然不是一个稳健的AI。“它的决策过程一直是个黑盒子,我们只看到它这样走棋,却不能解释他为什么这样走棋。这样的AI就比较危险,因为其合理性得不到保证。”吴飞说,“在与柯洁的对战中,我关心的是AlphaGo身上不稳健AI的阴影多大程度上能够消散。”

在此前与人类的对战中,AlphaGo曾多次走出人类选手眼中的“昏招”,并曾在与李世石的对弈中输掉一局。吴飞认为,实际上AlphaGo在每下一个棋子时,会考虑三个因素,这个落子要导致棋局的最终胜利、这个落子在先前棋局中出现概率小——以达到出奇招的目的、这个落子符合人类选手的先验知识。在去年比赛中,我们已经看到了AlphaGo在这三个因素中很难取得完全得平衡,如AlphaGo会争取最终胜利而忽视当前落子优势或者出奇招而忽略最终胜利。之所以会产生这样的印象,是因为AlphaGo在比赛中在三个因素之间无法寻找一种良性的平衡。因此,这意味着AI也不是每一步都能走得很完美。“这也是不稳健的表现。”吴飞说,“我们好奇的是,在与柯洁的对弈中,AlphaGo今年对这三种因素的学习是否更为稳健,或者更为可解释?”

未来:AI正在迎来“最好的时代”

AlphaGo在过去一年的表现引发了社会各界对AI的热议。实际上,AI研究已经有着半个多世纪发展历史,高潮和低谷数次交替出现。如20世纪70年代,英国和美国政府曾一度停止向AI研究拨款,几年后,受日本政府研究规划的刺激,美国政府和企业再次在AI领域投入数十亿研究经费,但这些投资者到80年代末重新撤回了投资。

今天,AI似乎又迎来了一个发展高潮,并且在不少人看来,现在是AI“最好的时代”。谷歌、脸谱等为代表的IT巨头在人工智能领域的探索代表了近年来一系列科技企业在AI领域的努力。

AlphaGo背后的团队——谷歌“深脑”(DeepMind)研发的AI其实已经超越了在棋盘上战胜人类。DeepMind 人工智能软件控制着谷歌数据中心内部大约 120 个设备参数变量,包括风扇、空调系统、甚至窗户,其智能算法能够更有效地预测数据中心的冷却系统和控制设备的负载,将用于冷却的电量减少了40%。根据 2014 年的数据,谷歌公司的总耗电量相当于 36万余 个美国家庭平均年耗电量总和,而其中最大的耗电源就是数据中心——用于支持全球的网页及移动应用服务。分析师估计,减少的电量将可能在未来几年里为谷歌节省数亿美元。现在,DeepMind还把这项技术推销到英国,用AI发现用电峰值,整合太阳能、风力发电等可持续能源,这将有望每年为英国节约10%的电力成本。

吴飞认为,与发达国家相比,中国当前在AI的基础研究和创新突破方面仍处在跟跑阶段,但近年来中国在AI应用领域的发展势头迅猛。2017年全国“两会”中,“人工智能”首次出现在总理政府工作报告中,科技部部长万钢在两会记者招待会上则介绍,中国的人工智能创新发展专项规划(即人工智能2.0)即将出台。BAT三巨头在中国的AI应用技术研发中扮演了重要角色。目前,百度、阿里、腾讯等都已经用上了大数据、图像识别、语音分析等AI技术。对于现在的许多互联网企业而言,AI已经渗透入了公司业务的方方面面。

AI的巨大潜力正在中国逐渐释放。工信部数据显示,2016年中国人工智能市场规模达239亿元,并仍在不断壮大。随着技术储备日益成熟,各项促进政策的落地,中国AI技术和产业发展有望迎来“新纪元”。

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