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人类输了!谷歌工程师估算李世石获胜可能为0

澎湃新闻记者 朱轶
2016-03-09 15:32
来源:澎湃新闻
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3月9日,首尔四季酒店的“人机对决”成为人类AI历史上的一个里程碑。

在一场关乎竞技、算法、AI发展乃至哲学的围棋“人机大战”中,代表人类出战的韩国著名棋手李世石九段不敌AlphaGo,人类智慧先丢一阵。

对弈现场。

谷歌工程师:李世石获胜可能为0

无论是奥运会还是世界杯决赛,或许都无法像李世石对弈AlphaGo一样引起体育界和科技界最广泛的关注。这场围棋人机大战的热度甚至早已超越了昔日IBM电脑“深蓝”与卡斯帕罗夫1997年的那场对决。

赛前,大多数围棋界人士都看好李世石能够拿下比赛,他们的担心只是在于在短短数月中,AlphaGo的自我学习能力可以达到多么恐怖的层次。

创新工场CEO、曾经研发过棋类对弈软件的李开复也透露,按照李世石与AlphaGo的Elo(围棋等级分),可以算出去年年底的AlphaGo打败李世石的概率相当低。

“如果对弈一盘,AlphaGo尚有11%的获胜的可能性,而整个比赛五盘胜出三盘或更多,AlphaGo就只有1.1%的可能性了。”当然,李开复也强调这个预测是根据几个月前的AlphaGo的表现做出的,“但是无法猜测它如今的进步能力。”

在赛前发布会上,谷歌执行董事长艾瑞克·施密特却主要在讲演科技对人类生活的促进,对于比赛只是官方表态式地说道:“输赢都是人类的胜利。”

不过,正在韩国观战的中国围棋队总教练俞斌透露,他们得到的谷歌内部消息并没有外界普遍的乐观,“谷歌工程师估算,李世石胜出的可能性为0。”

而据韩国news1表示,韩国网友此次支持李世石的比例仅刚刚过半,是因为大部分人不懂围棋,而棋迷们大部分都看好李世石的。

李世石入场。

赢一盘就是人工智能的胜利?

Alpha Go的强大在于模拟人类大脑的神经元结构,如何结合深度学习与强化学习两套神经网络,简单来说,一方面它迅速汲取10万围棋高手的棋局,充分利用人类棋手的即有经验;

另一方面是“左右互搏”。每天跟自己(不同的分身)下上几十万盘,在不断的试错中自我完善、自我进化,并累积3000万棋位(position)的数据库……而左右互搏,自我冥想对弈恰恰也是李世石赛前备战的方法。

尽管这场比赛是5盘3胜,下满5盘,然而在人工智能领域的科学家看来,AlphaGo并不需要拿下整场比赛,甚至在5盘中拿下1盘其实就取得了胜利。

英国《卫报》称,帝国理工学院认知机器人学教授穆雷·沙那罕认为在AlphaGo战胜樊麾后,已经说明了“AI在发展中达到了一个重要的里程碑”,而只要战胜李世石这位顶尖棋手一盘,就证明“人工智能已经取得了惊人的成就,它可以在短时间里不断学习,变得更加强大。”

中盘时,AlphaGo已经展示了不俗的能力,李世石的下法也过于刚猛。职业棋手李喆当时就预测:“从盘面的表现来看,李世石会不一定能以5比0战胜谷歌AlphaGo。”

对于人工智能而言,没有情感是优势也是劣势,因为围棋更多地需要依靠棋手的“直觉”。因此在官子阶段,李世石连续出现大失误,先是在右边路招法软弱,又不尖顶守角,损失了十多目,酿成败局。

以往在谈及很多经典胜负手时,职业棋手的答案通常是:“感觉这样是对的。”而这其中不但包含着局域的思考,还有大局的感知。相反,人工智能仅仅靠暴力穷举无法是征服围棋,AlphaGo在短短数月就达到了职业九段的实力,依靠的恰恰是深度学习和强化学习的神经网络。

深度学习初创公司Skymind的创始人克里斯·尼克尔森也认为,鉴于AlphaGo的学习能力,赢下一盘也意味着AI征服围棋的进程大大缩短了。

即便在哲学家眼中,AlphaGo也只需要一盘胜利。超人类主义哲学家尼克·博斯特罗姆在接受《卫报》采访时表示:“这将使过去几年机器学习领域的成果变得戏剧化。”

他在自己的著作《超级智能:道路、危险和战略》写道:如果通用人工智能成为现实,那么将是一个带来无与伦比后果的事件。

比赛现场。

最强AI也只是人类思维的一部分

与“人机大战”一样火爆的话题是,AlphaGo赢下比赛能否证明人工智能已经超越人类?

复旦大学哲学学院教授、人工智能哲学专家徐英瑾在接受采访时指出,即便李世石输掉比赛,这并不意味着人工智能已比人类聪明。

徐英瑾举了个例子,AlphaGo是训练了2000万局棋后,才能战胜职业围棋选手,而一个人在成长为职业九段高手前,训练的棋局数量远小于2000万。

“尽管拥有了深度学习能力,但它胜过人类的主要原因仍和以前的计算机程序一样:运算速度快、不受生物属性限制。”

而从与李世石的第一盘比赛来看,AlphaGo就像李世石说的那样,“过分拘泥于局部价值,欠缺整体的完善感。”也就是说,尚欠大局观,这也与它自我学习的方式有关。

曼彻斯特大学的计算机科学教授凯文·柯伦在接受《果壳》采访时也表示:“人类能够辨认并区分现实世界中的事物、明确地理解对话内容,并且基本能在现实生活中长期维持运作而不‘出错’。但最优秀的AI也只能在理想的应用情境中实现以上功能的一部分。”

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