木纹人工智能你这么牛让人类怎么想

来源:    作者:笔名    2020-09-19

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日期: 10:4 :44来源:搜狐 点击:512次 核心提示:复盘“人机大战”人工智能是时下热点,也成为了刷屏的关健词。其实机器和围棋的比赛并不是第一次发生,在很早就有这种机器和人对战的围棋软件,每年甚至有计算机的围棋比赛,但是都没有像现在这样引起轰动。我觉得最大的一个原因是人工智能的崛起带来了围棋软件的大幅度提升,开始挑战人类的顶尖高手。1997年,IBM的深蓝... 复盘“人机大战”

人工智能是时下热点,也成为了刷屏的关健词。其实机器和围棋的比赛并不是第一次发生,在很早就有这种机器和人对战的围棋软件,每年甚至有计算机的围棋比赛,但是都没有像现在这样引起轰动。我觉得最大的一个原因是人工智能的崛起带来了围棋软件的大幅度提升,开始挑战人类的顶尖高手。

1997年,IBM的深蓝战胜过人类的国际象棋冠军卡斯帕罗夫,应该说机器挑战了人类的棋类游戏,并且战胜了人类顶尖高手,但是那时候并没有特别大地引起整个人类的轰动和关注。当时是IBM的一个小型机IS6000和人类的世界冠军卡斯帕罗夫的对弈,这个比赛确实使用了机器,但是并没有大量采用人工智能技术,更多的采用了一些硬件加速,暴力计算的方式,战胜了人类的冠军。而象棋和国际象棋在变化量的数量级上比围棋差了很多,以至于机器通过自己强力的运算就有机会战胜人类的世界冠军。

这次不同,这次挑战的是围棋,围棋变化的复杂量,有人形容说它是原子的个数总和,大概是120位以上的数字,变化极其复杂,复杂到我们人类从来也不能够算清楚,未来也不可能算清楚。过分的复杂以至于机器也算不清楚,因此在围棋中我们必须使用一些分析、判断、决策等人类特定的智慧,而不是机器的运算能力。

很多人开始说:“机器能算那么快,人当然下不过他了。”其实机器虽然算得比较快,但并不是完全靠计算来战胜人类的。它有自己的神经络,有自己的深度学习,它把人类当成老师,然后不断的学习和提高,包括左右互搏。这个过程中机器积累了人类对围棋大量的知识,这时候它才能真正战胜人类。

所以,这次AlphaGo战胜人类具有里程碑式的意义,它可能在人类所有的智力游戏上占到了一个制高点上,以至于下完这次比赛以后,可能人类已经没有机会再去挑战机器,按柯洁的话说:“这是我和机器下的最后三盘棋”。

当年IBM的IS6000,就是“更深的蓝”,战胜了卡斯帕罗夫的第二天就宣布退役了。换句话说,“如果我现在能赢了你,你以后再也没有机会赢我了,再跟你下没有意义,所以不跟你们玩了。”

那么这次为什么跟柯洁还有机会做一次这样的人机大战呢?是因为去年4月份的时候,AlphaGo和李世石进行了第一次“人机大战”,那场比赛机器4:1战胜了人类,而李世石在第四盘的时候下出了所谓“神之一手”,打乱了整个机器的系统,后面的逻辑产生了紊乱,我本人是现场参与解说的,我发现机器在这个过程中犯了一些非常规的错误,应该不是知识,也不是能力。

从棋的内容上来说,去年的比赛机器确实比人类顶尖高手像李世石这样的人下得更好,但是好的依然非常有限。我们人类可能不太服气:“你虽然赢了我,我也没有觉得你有多厉害”。特别比赛刚开始的时候,人类一边倒的认为机器下棋下不过人类,包括我本人也误判了,但是事实上机器在上次的比赛中已经战胜了人类的代表李世石。

除围棋领域,前不久也有“冷扑大师”和人类进行了德州扑克比赛,后来也战胜了人类。其实更早一些的时候,实际上IBM的深蓝战胜卡斯帕罗夫以后,没有继续在围棋上去研究,而是去参加了人类的一些知识竞赛的比赛,那个系统叫沃森,后来也战胜了人类知识问答的冠军,所以机器是在不同的场合,以不同的方式挑战人类的智慧。

AlphaGo 如何与人类竞赛?

有很多人来问我AlphaGo到底是怎么下棋的。AlphaGo应用了哪些技术呢?

云计算

跟大家想的一样,它确实要锁定在计算,这次的AlphaGo我不知道情况是什么,但上一次跟李世石的比赛,AlphaGo动用了2000台的服务器同时进行运算。应该说它使用的云计算技术,集中了相当一部分通过络连接起来的计算资源。

比较而言的话,如果只用一台服务器做运算需要一秒钟的话,2000台的话就可以大大降低它每次判断的时间,使整个比赛得以进行。所以利用云计算,谷歌可以动用大量的服务器,不光2000台,甚至两万台也可以。

大数据

应该说AlphaGo的上一个版本是1.0版本,它大量录入了人类顶尖棋手的围棋棋谱,它继承和学习了人类围棋史上可以学习的围棋知识,然后通过深度学习的方式,变成它能够理解的知识,再应用到它自己的实战当中,所以很显然这也是一个大数据的成果。

当然很多人可能不一定都会下围棋,很多人也不是都是懂得人工智能的。所以AlphaGo实际上是有一套非常好的人工智能技术来适应围棋的比赛,简单说有两个络:一个是价值评判的络,一个是搜索的络;然后找到每次决策它认为最好的一个点,这个点是以胜利最高的点作为决策的依据。

我们可以这样简单理解AlphaGo是怎么跟人下棋的:

当柯洁下了一步棋的时候,它会在所有可能的选点中作出一个基础的判断,判断哪些棋可能是应该思考的。但是什么样的棋应该思考呢?它可能需要用搜索的方法去验证。

据说AlphaGo1.0版本的时候,它的学习过程是把人类的大量棋谱作为主要的依据。就是人类在这样的情况下,选择什么样的点进行思考和判断,进行去搜索和推演。而这次AlphaGo2.0它实际上不再使用人类已有的棋谱,而是通过两台AlphaGo互相博奕互相学习的方式来产生知识推荐点,我觉得这个过程是很容易理解的。因为早期AlphaGo完全不具有人类的知识,所以他需要大量的棋谱。那么等它经过1.0的比赛以后,它本身已经成为人类的顶尖高手了,所以两台AlphaGo自己的相互博奕就可以作为推荐的依据了,所以很可能这次采用的是它用自己的方式来生产的围棋知识。

人工智能因何崛起?

人工智能其实已经有了60年的历史。

人工智能的所有从业者都在不断尝试,让机器学会人类的思考方式,代替人类的一些工作,包括代替人类的一些思考。这个过程应该说既有兴奋的时候也有沮丧的时候。

所谓的兴奋就是我们今天能看到人工智能的突破给我们点燃一个希望,但也经常会发现,将它大规模应用来代替人类依然还有很远的距离。这个情况恰恰最近几年发生了很大的改变,我们看到它不光作为全球的热点不断地被提及,大量的企业也在投入资源进入人工智能领域,而人工智能也在绽放出很多令人吃惊的成果。

我觉得人工智能在这段时间变成人类关注的热点,不是偶然的。我个人归结了一些重要原因:

互联的诞生

互联本身的诞生使我们有机会把整个人类的计算能力,存储能力通过互联联结在一起,这个过程使人类具有了更强大的能力。所以随着互联诞生,我们有了云计算的技术,我们有了大数据,有了物联,还有一些新的基于互联成果的各种各样的技术和能力,这些能力大大的推动了人工智能的发展。

生物医学的发展

生物医学的发展,使我们对人类大脑有了更多的了解。我们知道一个大脑可能有非常多的神经元组成,好像有一千亿这么巨大的数字,每个神经元之间可能还有八千到一万的相互连接,用这样的方式来互通信息,处理信息,使大脑产生了一个的加工信息,分析问题,然后做出决策判断的能力。

而这次AlphaGo使用最主要的技术是来自于神经络的深度学习,这些都是最新的人工智能成果,它们以最大的限度推动了人工智能的最近一轮发展。当然像这样的神经络和深度学习的技术其实可以用在很多领域中,所谓的围棋不过是一个尝试,如果说这次AlphaGo战胜了人类的世界冠军柯洁,也许它未来并不一定是在围棋上继续下很多功夫,而去开始挑战其他的领域。

人工智能崛起,人类该不该高兴?

去年我做围棋解说的时候,有很多人就在关心人机关系。一次我和学生现场对话,我说“会下围棋的举个手”,基本上没有人举手,所以说关心人机大战的并不仅仅是围棋的爱好者,几乎都是我们普通人都把它当成兴趣点,当成重要的知识在学习和吸收。

通过这次人机大战,使我们对人工智能有进一步的思考,我觉得这是个挺有意义的事情。我记得上次分享的话题就是我们人类真的输了吗?当然不是,因为我们人类的职业棋手们可能输掉了比赛,但是对另一部分人类精英创造的人工智能恰恰是一次成功的里程碑。总之,这都是人类的成功。

我更愿意把机器看成是我们人类的儿子或者是人类的学生。以AlphaGo为例,它是由很多工程师和科技精英们制造出来的,它应该是我们的儿子。它大量的围棋知识都是向我们人类学习来得到的,所以它也是我们学生,这样的定义可能更容易计划融资50亿美元理解一点,也更容易接受。

人工智能到底能为我们做什么?

按照我的想法是,我们人类可以把最苦、最累和不愿意干的活都交给它干。但另外一方面,它的能力正在提升,它可能会做一些思考性的问题。

在非常富有创造性的领域,其实现在人工智能也开始在挑战我们人类,或者在尝试挑战人类的能力。

有一些人正在尝试用人工智能的技术来做音乐,有一些机构正在研究怎么让机器去画画,还有一些机器在做人类咨询性的工作,它能够回答一些可能相对来说不需要特别深度思考的一些问题,来代替我们一些低等的咨询服务。可能来自于法律或者来自于其他的专业性知识的,这些知识应该说更多的出现在整无偿献血车上。个互联上。而未来它也会代替很多具有浅度知识的那种职业。

有些机器人正在研究怎样去选股票,怎样去撮合交易。可以想像,在这么复杂的世界中,当我们拥有大量数据的时候,我们是不是可以在大数据上面分析出哪支股票会涨,哪支股票会跌?影响它的因素确实非常多,除了我们经常听到技术的K线图,包括宏观的政策或者融入一些心理学的知识,这些复杂的知识体系进入到决策过程的时候,机器也许未来比人类做得更好。

要是这么说的话,我们人类到底应该是高兴还是不高兴呢?

高兴的是我们很多工作可能会逐步被机器所替代,它确实可以降低我们人类劳动的强度,使我们可以能够把这个精力腾出来,干什么呢?我们可以喝喝茶,聊聊天,下下棋之类的,把其他很多工作交给它们。但另一方面它似乎开始威胁了我们人类一部分群体,它会代替我们一部分工作。从我刚才举的例子来说,这种代替甚至是可能超出我们现在的理解和想象。无论你是蓝领、白领,甚至是金领,都有可能被其替代。

为什么上一次AlphaGo和人类的挑战的过程中,职业围棋界对它有很多担忧,特别希望我们人类能够赢下来呢?我想今天我们可能会用更开放的心态来看待人工智能的崛起,这次即使柯洁输给了AlphaGo,他引起的这种对输赢的轰动可能是小的,甚至是对围棋未来发展的担忧也没有那么大。因为据说去年人机大战以后,整个围棋在全世界得到更大的普及,很多人开始买一个围棋来学习这种东方的智慧。当然,未来我们人类也可能会像AlphaGo们学习关于围棋的知识,使我们越来越接近所谓“围棋的上帝”。

那么在另一部分领域中可能就不这么乐观了。假如说人工智能能够做很多无人驾驶这样的工作,像司机这样的职业会不会受到挑战呢?如果我们现在去打一个车,很可能周边一辆没有一个人的车就直接开到了我们身边,将我们带到了目的地,这个可能吗?当然可能。

所以从这个角度来说,人工智能帮助人类的同时,也可能给我们部分人群形成了一定的挑战和威胁,这是客观存在的。据说很多机器人开始进入很多的生产车间,因为是人的劳动成本正在提升,而机器人可能从整体上会降低生产成本,提高生产效率。

关于人工智能更大的挑战还在于,我们人类是否能够很好的控制这个机器,机器会有一天摆脱我们人类的控制,甚至反过来控制我们人类吗?这才是一个更有意义的,有前瞻性的话题。

我们知道像霍金,包括马斯克他们都提到要谨慎开发人工智能的能力,包括要对它进行驾驭和管控,实际上都意识到人工智能一旦失控对人类的威胁。也有人说这可能是杞人忧天,空穴来风。我个人倒不这么认为。

我认为这个挑战是现实存在的。有人说如果机器人不听话的话我就拔他的电源,这听起来是我们人类很好地可以控制它,当然理性一点的说法是机器人所有程序都是我们写出来的,它应该都听我们的。但是实际上,有很多因素可能导致我们对机器人然后失去管控。

人与机器的界限何在?如何定义机器人?

现在我们讲的机器人是什么呢?越来越像人的机器,这一点我们都可以相信,就是我们从材料方面,外观方面,我们都会发现我们造的机器人都确实越来越像人类。

著名的图灵测试说:“如果你跟它聊了半天都不知道它是个机器的话就通过了图灵测试。”这个我觉得会越来越接近,图灵测试应该是人和机器界限中的一个最低的门槛,如果这个槛都过不去,你稍微聊两句就知道它是机器的话,说明它不像人,它对人的模拟和接近距离尚远,这个其实只是一个最低的门槛。

更高的门槛是,它能不能像人类一样具有高度丰富的智慧,甚至具有人类的情感,这才是所谓机器跟人之间的距离。以前我们可能会认为,机器最擅长的实际上是运算,确实是,当我们人类发明计算机的时候,目的就是让它帮助人类计算。但问题是这次通过人机大战,我们感受到了,人工智能不仅仅在计算领域中超越了人类,在完全不能计算复杂的智慧中,它依然挑战和战胜了人类,这恰恰是人工智能一次飞跃性的发展。

当这种能力复制在很多人类的工作领域中时,它和我们人类之间的关系就会变得更加复杂。通过这次人机大战我们能够感受到的是什么呢?就是在这种深度的人类智慧中,机器开始挑战人类,它不仅仅是个运算的工具了。今天如果有一个人坐在我的对面和我们下棋,然后轻松的击败了我们,这时候我们知道对方是一个机器还是人吗?如果我们不知道,说明机器人在模拟人类方面已经越来越接近人类了。

对“真正的机器人”的构想

虽说人类和机器的界限会变得越来越模糊,当机器越来越高度智慧的时候,它从外观上,甚至内在上,会越来越接近我们人类。但是机器就是机器,我觉得有另外一类的模糊会发生在我们人和机器之间,所以会有一种新的物种会诞生,我认为那个才叫真正的机器人,就是“机器和人的结合”。

机器自己产生了意识或者人类把自己的意识放到一台机器上了,这时候就会出现机器和人的这种混合物,这很容易理解。你想一个机器发展到足够好的时候,它在很多部分开始代替人类,假如说我们因为车祸受伤了,会装一个义肢、假肢,这时候我们是不是很容易接受它代替我们的四肢?如果我们的器官出现了问题,我们替换了一个器官我们是不是能够接受?当我们身体大部分被替代的时候,我们到底是不是人了呢?

前阵子有一部好莱坞电影叫《攻壳机动队》,它可以把人类的大脑植入一台钢铁的器具中,变成了人和机器的结合物,只保留人类大脑。是不是还是我们的人,但是其他部分全部变成了机器?

在我看来,这就变成了一个新的物种叫“机器人”了。拥有人类的大脑,又有很多其他机器的能力——某种程度上已经开始超过我们人类自身了。因为人类的血肉之躯可能是我们的弱点,比如说我们跑不过猎豹,打可能打不过老虎,很多动物在原始的技能上都超过了我们。我们最重要的就是拥有一个大脑,但是我们并没有一个强健的躯体,当我们具有一个钢铁之身的时候,是不是已经变成了一种优势?

所以那样的机器人对于人类来说已经形成了某种优势。如果让机器人这样的开始不断的学习和掌握人类的智慧,逐渐开始接近人类,我觉得是个挺危险的事情,机器越来越像人类甚至超越人类,还有钢铁之躯的时候,它整体上会不会真正超越人类成为一个新的物种呢,所以人类要面对这样的一个新的物种,我们应该怎样呢?

未来的计算机体系结构

随着我们人类科技的进步,在我看来,整个人类的进步实际上是加速进行的。而最近这几十年,人类的科技进步会出乎我们的意料,是因为在整个互联情况下,在云计算和大数据的支持下,我们曾经很难做的事情,会变得越来越容易,所以人工智能在近期得到了爆发性的发展。

在我看来人工智能如果要想再有一个大的进步,可能有一个技术领域的方向应该来自于对整个计算机系统的重新再造,或者会出现一个新的计算机体系。因为从现在的情况看,是把很多知识用现在的计算机系统表达出来;而现在计算系统大家知道,是基于冯诺依曼的体系结构,是用0、1这种二进制的表达方式来表达人类的所有知识。这种知识是非常便于运算的,所以我们在现有的体系下处理器,有存储器,运算器构成了现在的计算机体系。

未来会不会有人工智能的计算机呢?我觉得可能会有,它可能会更接近于大脑的使用方式,就是用神经络的方式作为整个计算机体系的基础,完全模拟人大脑思维,再结合现在的计算机体系。

这样的话它具有更强的人类大脑思维方式,同时也借鉴了机器最擅长的运算、存储等能力。这样的体系,可能是未来更具有接近人类或者超越人类的优势。所以计算机领域可能也会发生一些大的变化,包括系统体系结构的变化,来适应人工智能技术的发展。未来的这个计算机的体系结构,会不会从冯诺依曼的体系结构进化到新的人工智能体系结构呢?这个我们可以拭目以待。

人工智能的话题是一个非常具有这种想象力的话题。通过“人机大战”,它开始充分展示人工智能的魅力,也通过人机大战检验了人工智能的很多成果。它们注定会应用到很多不同的应用场景中,然后在帮助人类的过程中,完成自己的深化。

当然在我看来未来我们和机器的关系,就像是新的物种一样,我们未来最好是能够相生相伴,和平共处。如果说未来,我们看到有三个人形的物体在那斗地主的话,我们很容易识别什么是自然人,因为斗的最差的那位是自然人,另外两位可能是机器人。

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