谷歌alphago最近相信已經(jīng)被身邊的朋友和網(wǎng)絡(luò)給刷屏了，在兩次圍棋大戰(zhàn)中幾乎到達(dá)了頂峰，但是仍舊有不少親們相信并不是很清楚這個(gè)是什么意思？下面小編就為大家簡(jiǎn)單的帶來(lái)相關(guān)說(shuō)明吧！
李世石比賽輸了，人工智能逆襲了?人類(lèi)真的敗給人工智能了嗎?
接下來(lái)，就讓我們了解一下，這個(gè)逆天的谷歌人工智能AlphaGo到底是為何物?
1936年，艾倫·圖靈提出了一種可以輔助數(shù)學(xué)研究的機(jī)器(后來(lái)被稱(chēng)為“圖靈機(jī)”)，80年過(guò)去了，人類(lèi)在人工智能領(lǐng)域已經(jīng)取得突飛猛進(jìn)的發(fā)展。上世紀(jì)90年代，IBM超級(jí)計(jì)算機(jī)“深藍(lán)”擊敗國(guó)際象棋世界冠軍，引發(fā)了“電腦是否超越人腦”的熱議。然而，圍棋因其變化莫測(cè)的招式成為了AI(Artificial Intelligence，人工智能)難以攻克的“禁地”。當(dāng)然，這個(gè)世界總有“不信邪”的人。DeepMind開(kāi)發(fā)的AI程序AlphaGo，擊敗了歐洲圍棋冠軍樊麾。
AlphaGo是什么來(lái)歷?
起初，DeepMind是英國(guó)的一家小型人工智能公司，專(zhuān)精于深度學(xué)習(xí)和分析建模領(lǐng)域，在2014年被谷歌收購(gòu)。這家公司的創(chuàng)始人名叫德米斯·哈薩比斯(Demis Hassabis)，他擁有劍橋大學(xué)和倫敦大學(xué)學(xué)院的計(jì)算機(jī)科學(xué)和認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)學(xué)位，還是一位國(guó)際象棋大師。從外表上來(lái)看，“學(xué)生氣”的哈薩比斯很普通，但是其對(duì)AI的見(jiàn)解和愿景改變了很多的看法，其中就包括著名物理學(xué)家史蒂芬·霍金。一直以來(lái)，霍金總是傾向于“AI威脅論”，認(rèn)為智能機(jī)器終有一天會(huì)威脅人類(lèi)的安全。不過(guò)在與哈薩比斯長(zhǎng)談了4個(gè)小時(shí)之后，霍金似乎轉(zhuǎn)變了態(tài)度。
介紹完DeepMind的負(fù)責(zé)人，我們把目光轉(zhuǎn)回到AlphaGo。事實(shí)上，AlphaGo成名已久，曾經(jīng)先后與Crazy Stone和Zen(兩款知名圍棋程序)進(jìn)行了500局對(duì)弈，僅有一局失利。此外，其也優(yōu)于圍棋程序Dark Forest，后者得到了馬克·扎克伯格的支持。AlphaGo具備策略網(wǎng)絡(luò)(Policy Network)和估值網(wǎng)絡(luò)(Value Network)能力，前者分析局面、預(yù)測(cè)對(duì)手招式，后者負(fù)責(zé)判斷勝率，可以在2微秒內(nèi)走出一步棋，而Dark Forest僅具備第一種能力，并且走棋所花費(fèi)的時(shí)間也要更慢。
當(dāng)然，真正讓AlphaGo成名的還是戰(zhàn)勝歐洲圍棋冠軍樊麾，這在當(dāng)時(shí)引起了軒然大波，甚至推升了谷歌的股價(jià)，畢竟這是電腦對(duì)人腦的一次勝利。更重要的是，站在計(jì)算機(jī)的角度來(lái)看，與象棋相比，圍棋的難度要大很多，每個(gè)步數(shù)的潛在組合非常復(fù)雜，曾有專(zhuān)家說(shuō)AI十年內(nèi)都無(wú)法掌握圍棋。
阿爾法圍棋(AlphaGo)是一款圍棋人工智能程序，由位于英國(guó)倫敦的谷歌(Google)旗下DeepMind公司的戴維·西爾弗、艾佳·黃和戴密斯·哈薩比斯與他們的團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)，這個(gè)程序利用“價(jià)值網(wǎng)絡(luò)”去計(jì)算局面，用“策略網(wǎng)絡(luò)”去選擇下子。2015年10月阿爾法圍棋以5:0完勝歐洲圍棋冠軍、職業(yè)二段選手樊麾;2016年3月對(duì)戰(zhàn)世界圍棋冠軍、職業(yè)九段選手李世石，李世石輸了。
阿爾法圍棋(AlphaGo)是一款圍棋人工智能程序。這個(gè)程序利用“價(jià)值網(wǎng)絡(luò)”去計(jì)算局面，用“策略網(wǎng)絡(luò)”去選擇下子。
深度學(xué)習(xí)
阿爾法圍棋(AlphaGo)的主要工作原理是“深度學(xué)習(xí)”�！吧疃葘W(xué)習(xí)”是指多層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和訓(xùn)練它的方法。一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)把大量矩陣數(shù)字作為輸入，通過(guò)非線性激活方法取權(quán)重，再產(chǎn)生另一個(gè)數(shù)據(jù)集合作為輸出。這就像生物神經(jīng)大腦的工作機(jī)理一樣，通過(guò)合適的矩陣數(shù)量，多層組織鏈接一起，形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“大腦”進(jìn)行精準(zhǔn)復(fù)雜的處理，就像人們識(shí)別物體標(biāo)注圖片一樣。
兩個(gè)大腦
阿爾法圍棋(AlphaGo)是通過(guò)兩個(gè)不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“大腦”合作來(lái)改進(jìn)下棋。這些大腦是多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)跟那些Google圖片搜索引擎識(shí)別圖片在結(jié)構(gòu)上是相似的。它們從多層啟發(fā)式二維過(guò)濾器開(kāi)始，去處理圍棋棋盤(pán)的定位，就像圖片分類(lèi)器網(wǎng)絡(luò)處理圖片一樣。經(jīng)過(guò)過(guò)濾，13 個(gè)完全連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層產(chǎn)生對(duì)它們看到的局面判斷。這些層能夠做分類(lèi)和邏輯推理。
這些網(wǎng)絡(luò)通過(guò)反復(fù)訓(xùn)練來(lái)檢查結(jié)果，再去校對(duì)調(diào)整參數(shù)，去讓下次執(zhí)行更好。這個(gè)處理器有大量的隨機(jī)性元素，所以人們是不可能精確知道網(wǎng)絡(luò)是如何“思考”的，但更多的訓(xùn)練后能讓它進(jìn)化到更好。
第一大腦：落子選擇器 (Move Picker)
阿爾法圍棋(AlphaGo)的第一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大腦是“監(jiān)督學(xué)習(xí)的策略網(wǎng)絡(luò)(Policy Network)” ，觀察棋盤(pán)布局企圖找到最佳的下一步。事實(shí)上，它預(yù)測(cè)每一個(gè)合法下一步的最佳概率，那么最前面猜測(cè)的就是那個(gè)概率最高的。這可以理解成“落子選擇器”。
第二大腦：棋局評(píng)估器 (Position Evaluator)
阿爾法圍棋(AlphaGo)的第二個(gè)大腦相對(duì)于落子選擇器是回答另一個(gè)問(wèn)題。不是去猜測(cè)具體下一步，它預(yù)測(cè)每一個(gè)棋手贏棋的可能，在給定棋子位置情況下。這“局面評(píng)估器”就是“價(jià)值網(wǎng)絡(luò)(Value Network)”，通過(guò)整體局面判斷來(lái)輔助落子選擇器。這個(gè)判斷僅僅是大概的，但對(duì)于閱讀速度提高很有幫助。通過(guò)分類(lèi)潛在的未來(lái)局面的“好”與“壞”，AlphaGo能夠決定是否通過(guò)特殊變種去深入閱讀。如果局面評(píng)估器說(shuō)這個(gè)特殊變種不行，那么AI就跳過(guò)閱讀在這一條線上的任何更多落子。
那么，匯集了AlphaGo背后“最強(qiáng)大腦”的谷歌DeepMind究竟是一個(gè)什么樣的存在?
打開(kāi)DeepMind的官網(wǎng)，“破解智能，用它來(lái)讓世界變得更好”的口號(hào)赫然映入眼簾。官網(wǎng)介紹稱(chēng)，DeepMind是由哈薩比斯(Demis Hassabis)、雷格(Shane Legg)與蘇萊曼(Mustafa Suleyman)三人于2010年在倫敦創(chuàng)立的。
搜索一下資料我們可以發(fā)現(xiàn)，在這三人中，哈薩比斯是英國(guó)著名人工智能研究者，同時(shí)也是神經(jīng)系統(tǒng)科學(xué)家、電腦游戲設(shè)計(jì)師與世界級(jí)的游戲選手，從小就有“神童”稱(chēng)號(hào)。雷格專(zhuān)注于機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，擁有人工智能領(lǐng)域的博士學(xué)位。蘇萊曼則是一名英國(guó)企業(yè)家，除了幫助創(chuàng)立DeepMind，他還參與創(chuàng)立了一家專(zhuān)門(mén)研究社會(huì)問(wèn)題、提供“沖突解決方案”的公司。
2014年，DeepMind正式被谷歌納入麾下，這也是谷歌截至目前在歐洲地區(qū)的最大收購(gòu)案。據(jù)傳，在谷歌之前，包括特斯拉創(chuàng)始人馬斯克、創(chuàng)始人扎克伯格在內(nèi)的許多硅谷大佬們也都曾向DeepMind拋出過(guò)橄欖枝。可以說(shuō)，雖然成立不到6年，但這家公司卻似乎沒(méi)有經(jīng)歷多少創(chuàng)業(yè)企業(yè)的艱辛，而是很早就飛上了枝頭，成為了各類(lèi)大牌科技企業(yè)、風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)眼中的“香餑餑”。
那么，拋開(kāi)一些科技企業(yè)拿人工智能炒作的嫌疑不提，DeepMind在成立的六年里又主要干過(guò)些什么? 為什么他們會(huì)具備受硅谷大佬青睞的潛質(zhì)呢?
潛質(zhì)之一，或許是這個(gè)團(tuán)隊(duì)對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。據(jù)媒體報(bào)道，早在2013年，DeepMind就創(chuàng)造出了可以模仿人類(lèi)思維、學(xué)習(xí)如何玩電子游戲的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)年，DeepMind還獲得了劍橋大學(xué)計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)室的“年度公司”獎(jiǎng)項(xiàng)，名聲大震。
DeepMind在人工智能、深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研發(fā)實(shí)力還可以從成立以來(lái)發(fā)表的各類(lèi)學(xué)術(shù)論文中一窺。近六年來(lái)，該公司不斷在包括Neuron(號(hào)稱(chēng)神經(jīng)科學(xué)界的“頂級(jí)期刊”)、Nature(全球最權(quán)威學(xué)術(shù)期刊之一)等雜志發(fā)表研究成果。尤其是在2014年被谷歌收購(gòu)后，發(fā)表的尖端研究成果數(shù)量更是與日俱增。
最后一個(gè)，當(dāng)然也是最給DeepMind“長(zhǎng)臉”的就是AlphaGo。資料顯示，AlphaGo和過(guò)去挑戰(zhàn)人類(lèi)的機(jī)器們最大的區(qū)別在于，它是一款具備“深度學(xué)習(xí)”功能的機(jī)器人，也就是說(shuō)他不是為了下棋而設(shè)計(jì)的，是來(lái)“學(xué)習(xí)”下棋的，無(wú)時(shí)無(wú)刻不在模仿人類(lèi)的思維進(jìn)行學(xué)習(xí)。
那么AlphaGo究竟是怎么思考的?
AlphaGo的兩個(gè)“大腦”
資料顯示，AlphaGo下圍棋的原理和人類(lèi)有相似之處，一是判斷局部，二是把握全局。
DeepMind此前在Nature雜志發(fā)表的一篇論文中，也曾有過(guò)細(xì)節(jié)方面的介紹。簡(jiǎn)而言之就是，AlphaGo總體上由兩個(gè)不同功能的“大腦”網(wǎng)絡(luò)組成：策略網(wǎng)絡(luò)(Policy network)和價(jià)值網(wǎng)絡(luò)(Value network)。
對(duì)弈中，AlphaGo的兩個(gè)“大腦”協(xié)同工作。策略網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)在當(dāng)前局面下判斷“最好的”下一步，可以理解為落子選擇器;價(jià)值網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)評(píng)估整體盤(pán)面的優(yōu)劣，淘汰掉不值得深入計(jì)算的走法，協(xié)助前者提高運(yùn)算效率，可以理解為棋局評(píng)估器。然后，兩個(gè)“大腦”取各自選擇的平均值，做出最終的決定。
AlphaGo不斷升極的“腦力”也可以用它的戰(zhàn)績(jī)來(lái)證明。2015年，它就曾以5:0的絕對(duì)勝利打敗過(guò)歐洲圍棋冠軍樊麾，讓DeepMind由此有了向李世石“叫陣”的基礎(chǔ)。據(jù)稱(chēng)，2015年那次也是人工智能程序首次在不讓子的情況下戰(zhàn)勝人類(lèi)圍棋選手。這一戰(zhàn)績(jī)，加上9日首場(chǎng)比賽就戰(zhàn)勝了李世石，DeepMind對(duì)AlphaGo的信心或許還真不是空穴來(lái)風(fēng)。
那么，在發(fā)明了迄今為止“史上最強(qiáng)機(jī)器人圍棋選手”、名利雙收后，DeepMind還打算干些什么?據(jù)透露，目前DeepMind正在與英國(guó)NHS(國(guó)家醫(yī)療服務(wù)體系)進(jìn)行合作，并已經(jīng)成立了“DeepMind健康”項(xiàng)目，并希望通過(guò)技術(shù)手段，幫助有意向參與的醫(yī)護(hù)人員提高服務(wù)質(zhì)量。或許在圍棋選手后，DeepMind的下一個(gè)創(chuàng)造就是“機(jī)器人醫(yī)生”。
在AlphaGo和李世石第二局對(duì)弈的尾聲，擔(dān)任評(píng)論的國(guó)家圍棋隊(duì)總教練明明知道李世石輸了還在批評(píng)AlphaGo有俗手，聲稱(chēng)如果他來(lái)給調(diào)一下，AlphaGo會(huì)下得更好，這說(shuō)明他不光不懂人工智能，而且不懂圍棋。
先說(shuō)圍棋：圍棋如果目標(biāo)是贏，俗手不俗手就不是判斷依據(jù)，以前人的算力不足，只能借助模式識(shí)別能力來(lái)做模糊判斷，但方法一模糊，判斷的標(biāo)準(zhǔn)也就模糊了，所謂是否俗手的判斷力，肯定有些對(duì)有些錯(cuò)，但會(huì)有大量的僵化的錯(cuò)誤運(yùn)用，最終導(dǎo)致魚(yú)龍混雜……聽(tīng)聽(tīng)，像不像是在說(shuō)中醫(yī)!
再說(shuō)人工智能：訓(xùn)練人工智能已經(jīng)越來(lái)越像培養(yǎng)孩子了，你給他準(zhǔn)備好他該上的課程(不是指死記硬背的內(nèi)容，而是循序漸進(jìn)的學(xué)習(xí)框架)，再給他足夠的時(shí)間練習(xí)，持之以恒，孩子的能力一定會(huì)逐漸增長(zhǎng)的。其實(shí)孩子學(xué)習(xí)不好，絕大多數(shù)不是智力問(wèn)題，而是各種原因?qū)е碌那榫w問(wèn)題。機(jī)器恰恰不存在情緒問(wèn)題，只要設(shè)計(jì)的課程體系對(duì)了(在人工智能里就是所謂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))，練習(xí)足夠充分(在人工智能里就是所謂深度學(xué)習(xí))，就一定能掌握好新能力。但是，長(zhǎng)輩切忌把自己以為對(duì)的方法或知識(shí)強(qiáng)灌給孩子，知識(shí)是否正確，是在系統(tǒng)引導(dǎo)下、在充分的實(shí)踐中總結(jié)出來(lái)的，越人為干涉效果越差。
圍棋這個(gè)例子說(shuō)明，人類(lèi)的能力是有局限性的，在對(duì)很多復(fù)雜事物的認(rèn)識(shí)上，人類(lèi)的知識(shí)可能根本就是不完備的，甚至有大量謬誤，圍棋只是一個(gè)簡(jiǎn)單的例子，對(duì)很多復(fù)雜系統(tǒng)的認(rèn)識(shí)都是如此，比如社會(huì)，比如經(jīng)濟(jì)，比如企業(yè)管理，比如中醫(yī)養(yǎng)生......
機(jī)器戰(zhàn)勝人類(lèi)選手，是圍棋歷史上的一小步，卻是人類(lèi)歷史上的一大步，尤其是AlphaGo和李世石對(duì)弈的第二局，證明了機(jī)器已經(jīng)不用靠等人類(lèi)犯錯(cuò)來(lái)取勝了，人類(lèi)不犯錯(cuò)也贏不了，說(shuō)明機(jī)器對(duì)圍棋本質(zhì)的理解超越的人類(lèi)。人類(lèi)本來(lái)就很難理解到復(fù)雜事物的本質(zhì)，該是人類(lèi)在機(jī)器的幫助下更新對(duì)世間萬(wàn)事萬(wàn)物的理解的時(shí)候了。
而人工智能的優(yōu)勢(shì)在于，只要給定目的，通過(guò)自我完善，機(jī)器就能做得越來(lái)越好，最終成為真正的專(zhuān)家，聽(tīng)聽(tīng)，是不是有點(diǎn)兒進(jìn)化論的味道?本來(lái)嘛，人那么萬(wàn)能的動(dòng)物，不也是進(jìn)化來(lái)的嗎!
因此，AlphaGo戰(zhàn)勝人類(lèi)頂尖圍棋選手的意義，不在于什么挑戰(zhàn)了人類(lèi)智力游戲的極限，也不在于未來(lái)會(huì)讓多少人失業(yè)，不在于達(dá)到了機(jī)器超越人類(lèi)智力的奇點(diǎn)，而在于它宣示著另一種奇點(diǎn)的到來(lái)--人類(lèi)可以借助非人類(lèi)的認(rèn)知能力去理解復(fù)雜事物的本質(zhì)規(guī)律了。
不過(guò)對(duì)于人這種總喜歡清楚地了解因果的動(dòng)物來(lái)說(shuō)，人工智能能通過(guò)做得比我們好的結(jié)果來(lái)說(shuō)明它們掌握了復(fù)雜事物的規(guī)律，但它們卻不能清楚地詳細(xì)道出其中的因果，因?yàn)槎嘁蛩氐木C合作用，即使你能預(yù)測(cè)結(jié)果，也無(wú)法清晰地表述因果，人不行，機(jī)器也不行。
所以雖然有了個(gè)強(qiáng)力的助手，卻不能增進(jìn)我們對(duì)事物的顯現(xiàn)知識(shí)的了解，至少不是詳細(xì)的了解，但卻不妨礙我們把事情做得越來(lái)越好。當(dāng)然，這沒(méi)什么大不了的，其實(shí)我們?cè)缇蜕钤谝粋�(gè)自己無(wú)法完全了解的世界里了，想想相對(duì)論，想想量子力學(xué)，想想大腦的認(rèn)知結(jié)構(gòu)，你真的掌握了相關(guān)的專(zhuān)業(yè)知識(shí)嗎?你確信自己不只是在重復(fù)科學(xué)家們、課本里、甚至只是媒體上的觀點(diǎn)而已嗎?多數(shù)人之所以相信相對(duì)論是正確的，并不是自己能做出清晰的證明，而只是知道愛(ài)因斯坦被公認(rèn)為20世紀(jì)最偉大的科學(xué)家，并因此對(duì)他的言論產(chǎn)生的信任甚至盲目崇拜吧。
未來(lái)，AlphaGo(阿法狗)和Watson之類(lèi)的智能工具將無(wú)處不在，人類(lèi)將進(jìn)入人仗狗勢(shì)的時(shí)代。我們將能借助人工智能總統(tǒng)回避掉滿嘴跑火車(chē)的川普;我們將能借助人工智能總經(jīng)理提升公司業(yè)績(jī)，甚至做到基業(yè)長(zhǎng)青;我們將能借助人工智能管家管理我們的生活，讓我們專(zhuān)注于最富創(chuàng)造力、最能彰顯人性的事情上。當(dāng)然，前提是，你不光要會(huì)利用人工智能，和人工智能親密合作，還要像信任愛(ài)因斯坦一樣信任人工智能。
這，才是真正的奇點(diǎn)，人工智能的奇點(diǎn)，這個(gè)奇點(diǎn)將會(huì)造成人類(lèi)能力的空前進(jìn)步，人類(lèi)創(chuàng)造力的空前釋放，人類(lèi)文明的空前繁榮。
以上，是關(guān)于阿爾法的一些簡(jiǎn)單介紹，親們可以了解一下~~！
