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人工智能時代是否已到來,你怎么看?

小豹知 發表于 2016.3.16| 點擊數13195

作者:小豹知

人機大戰最后一場李世石不敵“阿爾法狗”,最終比分定格1:4,阿爾法狗被拖入讀秒。

這次關心人機大戰真是萬人空巷,也是幾家歡喜幾家愁。最受傷的是職業棋手,段位越高傷害越大。你懂的,生命的意義受到沖擊。最被激勵的應該是擁有人工智能理想的程序狗,會更加相信自己代表的先進生產力能改變世界。

無論是從布局、打劫、對殺還是最終的勝利,AlphaGo都表現出了超越人類棋手的能力。下圖是AlphaGo的世界排名:

AlphaGo排名世界第四

因此,有人認為:一個機器人的世紀已經來臨。各種陰謀論、末日論、奔潰論、人類悲觀論、人類思維弱化論等言論也將會風生水起。其實從某種意義上說,這是好事,我們開始沒那么自大,開始更好地思考“我是誰”,“我要到哪里去”了。

而有人工智能( Artificial Intelligence,AI)專家預計,2040-2050年50%的可能實現強人工智能,2075年將有90%的可能性。當下,谷歌人工智能圍棋系統戰勝人類證明了在弱人工智能時代通過規則與數據能夠實現某一領域的智能,說明弱人工智能時代的智能也很智能,能夠替代人類很多領域的工作,這必將顛覆當前各個產業的生產方式,重塑各個產業格局。

人工智能在最初,最直觀的應用是什么?

 

AlphaGo之父——Demis Hassabis認為:人工智能在90年代最直觀的應用即是體現在游戲行業,那時,學術界的研究沒有什么動靜,一些諸如增強學習、深度學習、神經網絡等新 技術都沒有得到應用與推廣,所以游戲成為人工智能最好的應用領域,當然那時的人工智能與現在大相徑庭,當時的人工智能更像是較為復雜的有限狀態機 (FSM),游戲Black & White中應用到了增強學習技術,到目前為止我仍舊認為這是在游戲中應用最復雜的案例。

此次PK,相比上次IBM深藍與國際象棋大師PK,有什么本質區別?

 

1997年5月,IBM公司研制的深藍(Deep Blue)計算機戰勝了國際象棋大師卡斯帕洛夫(Kasparov)。這是程序員寫程序的方法和人PK,本質上是人和人PK。

而AlphaGo 利用了人腦原理,可進化的算法,deep learning。本質意義是數據的自我成長,而不依賴于程序員或者開發者,本質上是機器與人 PK。

機器在某領域超越人類的例子有哪些?

 

1. 基于神經網絡的信用卡反欺詐系統。人類是無法精準判斷信用卡信息的。

2. 圖書電影的推薦系統。亞馬遜網站1995年成立時,最初的書評內容完全由書評家來寫,以推薦新書,但是發展到后來,機器做得更好,書評組解散。

3. 機器翻譯。這方面雖有爭議,但機器翻譯的水平已經逐步逼近人類的水平。

4. 自動駕駛。比95%的司機要更安全更好。

5. 自動寫作技術。在實踐中,具有不同復雜性和自主性的“機器人記者”已經開始逐漸投入使用,尤其是媒體和那些需要出產大量重復性文稿的行業。

……

新聞、游戲、房產、財經等等,未來已經成為機器人的天下。而人類反有可能在工作中成為機器人助手。

接下來谷歌會繼續做什么呢?

 

搜狗老板王小川預測:谷歌公司會迅速解散AlphaGo團隊,原因有三:1.見好就收,不要讓人們再討論“人工智能威脅論”; 2.避免后起的各家基于深度學習的圍棋機器挑戰AlphaGo,Google輸不起贏了也無趣,沒必要陪著玩;3.轉戰其他領域,例如宣布人工智能進軍醫療領域,為下一個戰場造勢。具體會朝什么方向發展,咱們拭目以待。

人類的優勢會不會有朝一日被人工智能所超越?

 

清華大學心理學系主任 聯合主席彭凱平認為:人類思維的優越性也許并不是它的認知和學習能力,而在于它的期望和想象能力。也許我們心理學家一開始就搞錯了,我們人類最了不起的智能,并不是我們的學習、記憶、信息搜索、決策、判斷或者加工能力。

AlphaGo已經證明,我們人類在這些方面可能還不如深度學習后產生的人工智能。而深度學習的人工智能是根據過去的信息產生出的智慧;就像AlphaGo一樣,它是記住并搜索了成千上萬的人類圍棋大師的棋局而做出的最佳判斷。我們與其他生物,甚至是未來的人工智能,除了在情感、動機、溝通、影響、同情、理解等人性卓越的地方強很多之外,可能我們在認知和思維方面,也有超越人工智能的地方,這就是我們創造、想象、計劃、出其不意、不守常規,或者為了感情和理想自我欺騙、誘惑,甚至毀滅。這些優勢有可能是未來棋手戰勝AlphaGo這樣的人工智能的不二法門。

結語

 

這是一場人工智能的啟蒙運動,讓大眾接受和相信了機器的力量,也會促進人工智能的研發以及應用。

這場比賽的意義足夠深遠,或許百年后看,是21世紀最大的歷史事件之一。

很幸運,我們參與見證了這場世紀之戰。

 

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