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【观棋必语】机器人由深度学习扎根智慧的长河

文章出处:xsy 人气: 发表时间:2016-03-16 18:15

  本文由东莞新速源减速机转载:谷歌人工智能AlphaGo与韩国棋手李世石的围棋大战引发广泛关注。在人工智能追赶人脑智慧的征程上,深度学习技术再次成为焦点。

  李世石是李昌镐之后,韩国最具代表性的棋手,他在2003年获第16届富士通杯冠军后升为九段棋手。自2002年加冕富士通杯以来,十年时间里他共获18个世界冠军。李世石属于典型的力战型棋风,善于敏锐地抓住对手的弱处主动出击,以强大的力量击垮对手,他的攻击可以用“稳,准,狠”来形容,经常能在劣势下完成逆转。

  人工智能的应用随着芯片计算能力的增强以及先进算法的提出,正得到快速发展,越来越多的巨头公司和创业公司也正积极进入这一领域。根据艾瑞市场咨询关于人工智能的深度报告,随着“深度学习”神经网络算法在语音和图像识别上取得成功,目前人工智能行业已迎来第三次高潮。当前我国在政策支持、人才和技术储备以及资本产业发展动向上看已为国内人工智能的发展提供了良好的基础条件,未来会有更多应用投向市场。

  人工智能已经分别在国际象棋、日本象棋中战胜了人类。只有围棋被认为暂时还无法战胜人类,但后起之秀AlphaGo却一下子打破了这一看法。

  成为关键的是AlphaGo采用了深度学习(DeepLearning)这一人工智能最新技术。可模仿人的大脑进行信息处理,凭借自身能力从庞大数据中找出模板。AlphaGo根据职业棋手的棋谱,学会了在怎样的局面下应当把棋子下在哪里。

  深度学习是在2012年开始受到关注的。在美国举行的图像识别比赛中,加拿大多伦多大学的团队通过采用这一技术的软件,首次参赛就取得了压倒性胜利。

  深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。

  深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法,为解决深层结构相关的优化难题带来希望,随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法,它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。

  深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。

  东京大学准教授松尾认为:“深度学习超越现有技术,精度得到跨越式提升。发生在图像识别领域的故事又在围棋领域发生了”,“在机器人等其他领域今后也可能发生同样的情况”。

  AlphaGo的开发者杰米斯·哈萨比斯表示:“AlphaGo并非围棋专用的系统。将在医疗和科研等各种各样的领域进行扩张”。

  AlphaGo是一个能自我学习的深度学习,经过专家的调节,它能在任何在可以纯凭逻辑分析推算的问题上,把人类远远低抛在后面。机器速度会越来越快,学习能力会越来越强,数据会越来越多。

  基于深度学习的人工智能将带来什么改变呢?我们将看到无数的商机和产品,能够解决问题、拯救生命、产生巨大的商业和用户价值。

  未来,自动交易能得到更高的投资回报和风险比例,自动诊断+基因排序会达到个性化精准医疗,推荐引擎将能推荐你最可能会买的产品、想吃的菜,想认识的人。

  在拥有大数据+大计算+专家调节的领域,就不必再跟人类相比了,因为人类根本差的太远了(就像没有人能打败搜索引擎一样)。

  这些技术可能辅助专家,也可能取代专家。非专家的工作者很多将会面临失业。未来十年,大部分今天的人类工作可被机器取代。机器将取代许多的护士、记者、会计、教师、股理财师。。。的工作。任何带有“助理”、“代理”或“经纪”等字样的职位都很可能被取代。

  这些机器不需要工资,只需要供电和网,就会一年365天,一天24小时“上班”。这些机器将帮助我们创造世界上的大部分财富。

  虽然这些机器确实很“聪明”,而且又高效、勤奋、低廉,但是他们并不“人性化”,只是冷冰冰的机器和工具。

  比如说,AlphaGo第一场就战胜了李世石,但是它不会感觉高兴,也不会理解我们对于它的讨论。甚至,它说不上这局棋是怎么赢的。

  因为,它的思考虽然周密,但是它不懂“赢了有什么感受?”,也不懂“为什么围棋好玩”,更不懂“人为什么要下棋?”,甚至连“你今天怎么赢的?”都说不上。今天的机器完全无法理解人的情感、喜怒哀乐、七情六欲、信任尊重、价值观等方面。

  对于人文艺术、美和爱、幽默感,机器更是丝毫不懂。有位AI研究员做了一套研究幽默感的系统,然后输入了一篇文章,这个系统看了每句话,都说“哈哈”!今天的机器连个两岁小孩都不如。对人工智能的研究者,这应该是一大未来的挑战。

  未来机器统治人类的预测还很遥远

  所以,今天这些机器仅仅是我们的工具,会为创造价值。至少今天,我们不必担心人工智奴役我们(不过要盯好拥有机器学习+大数据的公司,别来作恶伤害用户)。

  那我们该担心什么呢?这些强大的机器,将带来人类能否度过有史以来最大的“下岗潮”。这次的“机器取代人类”将远超过去的工业革命和信息革命。

  不过,“下岗”还不是最可怕的,因为这些机器会产生巨大的商业价值,养活着这些下岗者,进而养活着人类。

  人类最应该担心的是:一旦当机器供养着人类,人类达到了马斯洛需求的基本需求,人类真的还会有动力去追求更宏伟的目标,自我实现吗?还是会醉生梦死、无所事事地或者?

  李开复:人工智能对人类真正的威胁——未来机器养活无所事事的人

  面对这个担心,李开复建议:

  ①关注启发式教育,用互动式教育启发孩子对学习的兴趣和效率。AlphaGo愿意跟人类学习,我们当然也要善用最善于分析,最博学的机器。善于学习,乐于学习的孩子,是不会醉生梦死的。

  ②正视发育右脑的学科领域,平衡文理。塞翁失马,焉知非福?

  机器超越人类的左脑(工程逻辑思维),也许就是要人类从过去几十年重视理工,倾斜回来,花更多的精力在机器不擅长的右脑,例如:文学诗歌、艺术音乐、电影话剧、文创设计、工匠之美、宗教哲学、沟通情商。

  这不是说就不要学理工了,而是说应该让适合理工,爱好理工的人学理工,适合人文,爱好人文的人学人文。我们应该平等看待文理,并且鼓励发展文理双全的人才。

  ③鼓励有上进心的年轻人挑战自己,孜孜以求,成为专才。不要把时间浪费在“安稳”但是重复性的工作上,而要以“成为某个特殊又有用领域的最顶尖人才”为目标,为己任。

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