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付亮的歪评瞎论

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且慢为机器人一场围棋表演赛获胜狂欢  

2016-03-09 22:38:00|  分类: 杂谈 |  标签: |举报 |字号 订阅

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在刚刚结束的 AlphaGo 机器人与韩国旗手李世石之间的五番棋第一战中,李世石执黑终盘失利,总比分0-1落后。部分媒体用了“划时代”、“人类输了”的标题,新浪微博用了#世纪人机大战#做了话题,各网络媒体都开设了专题,甚至到现场做了报道,体育频道、科技频道的编辑一起上阵。

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第一战,AlphaGo 赢了,这只是五番棋的第一战,而且与一般比赛的五局三胜不同,这次比赛的规则是不论是否已分出胜负,都要下完五盘。

为什么设计为五盘全下,而不是五局三胜,一是为了AlphaGo 学习的需要,二是为了转播的需要,这其实是谷歌精心策划的一次公关宣传活动,比赛更多包含表演赛的性质。当然,如果前三局已经一边倒的话,后面的宣传效果就会明显减弱(因此前三局的结果是2:1的可能性很大,这不是实力因素,而是……)。

我们再看看奖金的设置。约100万美元的获胜奖金,如果李世石赢了,可获得。如果AlphaGo 赢了,捐给慈善组织,实际这就是谷歌交的学费。李世石还可获得五盘出场费15万美元。每胜一场,李世石还有2万美元胜局奖金。也就是说,五局全胜和3:2获胜,对李世石来说,只是125万美元和121万美元之间的4万美元的差距。这种奖金设置上,李世石还需要象一些重要的杯赛那样全力以赴吗?根本没有必要。这种状态下的李世石代表不了“人类”,别指望李世石用5:0来“捍卫人类的尊严”。当然如果他输了三盘落败,那他就真的“丢人”了。

我还坚持我在比赛前发的观点:微評李世石与谷歌机器人大战。①目前机器人的智商还不够高、处理速度还不够快;②与中国象棋、国际象棋比,围棋最复杂;③机器人深度学习能力,短期难见效;④机器人不会犯“头脑一热”的错误,李世石如能保持清醒,能全胜;⑤炒作到这么大,谷歌和人工智能都是受益者。

简单解读:

①与去年10月AlphaGo 5-0战胜欧洲冠军樊麾二段相比,AlphaGo 在这五个月的进步远远超过外界的想象,这说明目前电脑的深度学习已经可以逐步走向商用,未来的电脑和机器人会越用越聪明。但目前的智商还不够高、处理速度不够快,从今天的比赛中,也可看出,机器人的时间紧张,判断并不全是最优解(如果这两个问题都解决了,真的没法战胜了)。

知识:AlphaGo 的主要工作原理是“深度学习”。“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入,通过非线性激活方法取权重,再产生另一个数据集合作为输出。这就像生物神经大脑的工作机理一样,通过合适的矩阵数量,多层组织链接一起,形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理,就像人们识别物体标注图片一样。 AlphaGo 通过两个不同神经网络“大脑”合作来改进下棋。第一大脑是落子选择器 (Move Picker),第二大脑是棋局评估器 (Position Evaluator)。

研究者也让“阿尔法围棋”和其他的围棋人工智能机器人进行了较量,在总计495局中只输了一局。它甚至尝试了让4子对阵CrazyStone、Zen和Pachi三个先进的人工智能机器人,胜率分别是77%、86%和99%。

②与中国象棋、国际象棋相比,围棋最复杂。这也是早在1997年IBM的“深蓝”电脑击败国际象棋大师卡斯帕罗夫,而直到今天,才挑战世界顶级围棋手的原因。而且棋局评估器也淘汰了大量的选择,使计算简单化。(作为基础研究之一,我国的智能机器人何时挑战中国象棋全国冠军?)

③机器人深度学习能力,短期难见效。微博字数有限,这个没写清楚。实际上从去年10月战胜欧洲冠军樊麾相比,仅过去不到半年,AlphaGo 的水平已有了明显提高,这正是其深度学习的效果。我说的短期指的是五番棋的一盘与一盘之间,机器人难有明显提高。还不知道,AlphaGo 是否有针对对手学习的能力,如果有,并且能针对不同的对手,智能调整选择,那就真正智能了,也更“可怕”了。

④机器人不会犯“头脑一热”的错误,李世石如能保持清醒,能全胜。即使第一盘输了,我仍这么认为,不过还应该加一条,李世石能象正式的顶级比赛那样全力以赴。如果按布局、中盘、收官三部分看,越往后,机器的优势越明显,因为选择在减少,对精确计算的要求在提高。

⑤炒作到这么大,谷歌和人工智能都是受益者。这是肯定的。为这次比赛及相关宣传,谷歌的投入在千万美元级别,但引起了媒体和科学圈、科幻圈的广泛关注,给谷歌和人工智能带来的收益远超过这个数。尤其是第一盘就以机器获胜结束,收益还会增加。人工智能、机器人等相关行业近两年将会被快速“催熟”。

需要提醒的是,永远不要有机器人就要和人的样子一样的想法,只要有大脑,能自主判断,能代替人独立完成特定的工作,无论什么形状,都是机器人。实际上工业机器人已经大量用在了汽车装配等生产线上,富士康也在积极研究机器人替代人完成手机装配等工作。

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