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李世石输给人工智能媒体纷纷报道

发布时间: 2016/03/10    

  AlphaGo 与李世石的人机对弈铺满了各大媒体头条和你的社交网络。李世石输给人工智能媒体为什么纷纷报道?

李世石输给人工智能媒体纷纷报道

  「挑战人类智慧的试金石」、「捍卫人类智力的尊严」,除了科技「卫道士」们一如既往地泾渭分明,各类营销账号和八竿子打不着的公司开始变戏法似的借力打力宣扬所谓技术的「奇点」,之如之前的「引力波」。

  忘掉那些过度消费,从一开始李世石注定会输给 AlphaGo。所以,这篇文章不会告诉你太多技术真理,这只是一盆冷水。

  简单地说,AlphaGo 学会了自己思考

  在「价值网络」中,AI 会一边推算一边判断局面,当局面处于明显劣势的时候,机器便会就直接抛弃某些路线;而「策略网络」则负责减少搜索的宽度,将那些棋步是明显不该走的放弃并避免无端送子给对手吃。通过将这些信息放入一个概率函数,AI 便可以重点分析优势的步法而不用给每一步以同样的重视程度。

  这种「思考」的方式本质上和人类棋手所做的一样。与之不同的是,人类在长时间的比赛后难免会因为疲劳而犯错,但机器不会。而且机器能通过每天近 100 万局的训练来不断提高,而精力的限制却似乎只能让人类随着时间的积累而束手就擒。

  与此同时,Google Deep Mind 团队还采用了「监督学习」(supervised learning) 的方式让 AI 和自己进行对弈,这种「强化学习」(reinforcement learning)的方法也能让 AI 长期处于高水平的对抗中。这也是 AlphaGo 最可怕的一点。

  虽然如此,我们时至今日也没有让机器自动化这个概念实现真正意义上的突破,大多数机器还是只能进行一些重复的运算和工作,不能从复杂的环境里面学习到一个事物跟另一个事物之间的关系,它需要人不断地去引导。

  从个体上看,和未来的人工智能相比,人类的劣势实在是太多了。人接受信息只要依靠视觉和听觉,能同时接收的信息、处理的任务非常有限——能够一心两用、甚至三用的同时处理好事情的人已经是少之又少;而计算机在接收传感器(雷达、光电摄像头、GPS、惯性导航数据等等)数据、多任务处理上是几乎是没有上限的。

  同时人不可能长时间保持极限思考和行动能力,而且在体力、智力上,人类已经没有明显的进步余地。相反计算机可以持续24小时以最大功率运行,更新换代也快,而且下一代一定会明显比上一代更强。

  智能搜索、推荐和各类电子助手正让你的生活变得越来越便捷,但关于无人驾驶和 AI 未来的安全性担忧也从未消减。

  抛开那些概念性的探讨和对人工智能「挂羊头卖狗肉」似的跟风,我们更应该关注的是如何有效提高技术的效率和实用性,这要大于比赛本身的意义。

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