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付亮的歪评瞎论

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模仿人那样想象机器人很傻很傻  

2016-03-13 11:37:00|  分类: 杂谈 |  标签: |举报 |字号 订阅

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  昨天,在人机围棋对抗第三场比赛中, 李世石再次输给了谷歌开发的alphago,从而这名人类的顶尖棋手以0:3输给了智能的机器,虽然5局棋还会继续下下去,但李世石已无可挽回。反倒是谷歌可以测试一下,减少一部分资源,是否还能保持优势?即使输了,五万美元一局也值得一试。

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  我承认,在赛前,我低估了计算机的水平,经过海量对局深度学习(注:不是棋谱记忆,而是对局深度学习),alphago已经能在与围棋顶级棋手抗衡中保持优势。可能alphago的算法有缺陷甚至BUG,但这只能在对局中逐渐发现,而即使发现后,相信绝大部分的缺陷,都可以通过深度学习,而找到新的解决办法,而这里大都不需要人工干预。从这点看,alphago已初步具备了不断学习和创新的“大脑”。

  三局棋中,都多次出现alphago下完棋后,在各个门户网站、视频媒体解说棋的围棋高手在发出,“人不会这么下”,“这步棋有问题”等评论,但最最后整体复盘时,则发现这些原本围棋高手理所当然认为“不应该那么做”的下法,实际效果并不差,甚至是一步“妙棋”。这步棋不是人教的,而是电脑自己研究发现的。

  虽然三局棋,alphago都赢了,但也不必要恐慌。相信未来会有越来越多的细分领域,会被计算机占领,而互联网、大数据、云服务的普及,则会将成本降到可以接受的水平。就和我们现在到大型的汽车装配厂参观时会发现,一条几千米长的装配线上,忙碌的都是机器人(机械手),甚至知名的手机装配厂富士康,也在积极试点机器人替代人。

  这正是神经元网络,深度学习的特征,相信未来这种做法会越来越普遍(相关知识就不介绍,最近很火,有很多资料)。尤其是alphago的这种程序,可以放到其他领域去学习,如果有足够多的数据,alpha?? 都可能变得很聪明。如果再给他配上工作需要的手、脚、触觉等,它就可以替代人做很多事。

  大量引入机器人,将对提高效率,减少失误,降低成本等有明显的好处(对不起,大量的工人的工作,将被机器人或其他人工智能设备替代,可能他们需要转向接待、养老、上门服务等服务行业)。

  澄清几个关于机器人(智能设备)人士的误区:

  ①机器人应该长得模样像人。甚至有人提到要做成有象人一样的弹性的皮肤,而且要有非常好的触觉(如果你袭美女机器人的胸,她也会凶狠的报复),其实,我们推出机器人,要的是实现某个功能,而对于这个功能来说,人的很多特征没必要,不仅增加成本,而且可能影响效率。

  ②机器人应该像人一样全面。同上,人还无完人,更不要追求机器人能“入得厨房,出得厅堂,进得洞房“。

  ③机器人的智商评价应按人的标准。这只要需要仿生时才需要,实际上,完全可以让机器人局部智商、能力,远超过人类最高水平,而其他根本不具备。

  ④机器人应该像人一样做事,要遵守已有的一切规矩。从alphago 所下的棋中,我们发现,一些我们原来已有的结论(定势、思维),其实是错误的。基本的操作规则要遵守,但在解决的细节上,自学习后的机器找到的”解“可能会明显优于人之前总结的。

  ⑤机器人应该完全听人的指挥,包括每一个细节。实际这是一个伪命题,第一不可能指挥那么细,很多细节可由机器人自动完成并优化,第二被坏人控制的机器人其实也是很可怕的。

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