谷歌(Google)旗下人工智能开发团队DeepMind,研发出的围棋游戏系统AlphaGo先后击败欧洲棋王樊麾及韩国棋王李世石,成为全球焦点。围棋一直以来被认定为计算复杂指数最高的棋类游戏,因此这场人机对战的结果,不仅是见证了电脑计算与判读的高度,同时也引发了新一轮“人工智慧将取代人类”的论说。

以人工智能(ArtificialInte-lligence)为题材的电影如《人工智能》(AI)、《机械公敌》(i, Robot),以及映射谷歌(Google)应用自家搜索引擎研发的《人造意识》(Ex-Machina),一再给予人们对未来科技的无限想像。《魔鬼终结者》电影系列(Terminator),更离不开“机械终将取代人类”的议题。

2014年,谷歌高价收购英国人工智能开发团队DeepMind,有意在人工智能领域大步迈进。事隔不久,电脑围棋软体AlphaGo的面世也证明了团队在电脑判读及计算分析已经达到了全新高度。在此之前,Zen、Crazy Stone、CGIGo Intelligence等围棋相关软体都不被职业围棋士看在眼里,认为“要超越人类至少还要10年以上”。今年3月9日,AlphaGo首盘对弈成功战胜南韩棋手李世石;3月10日再战再胜,各国围棋士不得不惊讶于电脑的开发已经到了这个境界。各大网络论坛也纷纷议论,人工智能是否真的将威胁到人类的发展,甚至生存。

有趣的是,AlphaGo表现惊艳全球,各大科技产业纷纷投入研发人工智慧软体,更影响了不久前日本东京举办的第9届电脑围棋大赛。面子书开发的“DarkForest”首次登场,不过在决赛时输给了日本的“Zen”,这次获得冠亚军的软体将在4月23日举行的“电圣战”与日本名誉棋圣小林光一进行对弈,再一次上演电脑对决人脑。

赛事共吸引31支队伍参赛,堪称史上最多,大出锋头的AlphaGo则缺席,过去在世界大赛曾2次胜出的日本软体Zen,不久前才对外宣布与日本棋院东京大学等研究团队联手,要开发出世界最强的围棋人工智慧。面对AlphaGo的佳绩,团队表示希望能在半年后追上。结果,这回电脑决赛,由日本的Zen对上darkforest,双方对战互相激烈攻击,最后由Zen获胜,去年胜出的法国CrazyStone落居第三。

AlphaGo的组成

1.走棋网络(Policy Network)
给定当前局面,预测、采样下一步的走棋。

2.快速走子(Fast rollout)
目标和1一样,但在适当牺牲走棋品质的条件下,速度要比1快1000倍。

3.估值网络(Value Network)
给定当前局面,估计是白胜还是黑胜。

4.蒙地卡罗树状搜寻(Monte Carlo Tree Search,MCTS)
把上述3个部分进行连接,形成一个完整的系统。

真正的隐患是怠惰…

DeepMind团队3位创办人Demis Hassabis(左起)、Mustafa Suleyman及Shane Legg在电脑科学、 机械学习及机械智能都有极高的成就,因此也将这之间专长的领域相互结合,成就了DeepMind今日的成就。
DeepMind团队3位创办人Demis Hassabis(左起)、Mustafa Suleyman及Shane Legg在电脑科学、 机械学习及机械智能都有极高的成就,因此也将这之间专长的领域相互结合,成就了DeepMind今日的成就。

面子书工程师对于这场比赛表示,AlphaGo的“增强学习”(Reinforcement Learning)所扮演的角色,并没有想像中那么大。理想情况下,此功能可在对弈中随机应变,找到办法反制对手。增强学习反而用于提供更多品质更好的样本,给予“监督学习”(Supervised Learning),训练出更好的模型。在这方面,增强学习还有很长的路要走。

此次围棋比赛,AlphaGo代表的人工智能战胜了人类围棋好手,也传出DeepMind未来有挑战不同类型游戏,甚至是星海争霸(StarCraft)等即时战略游戏的打算。由于星海争霸这种线上游戏和围棋类型差异太大,游戏中涉及许多不确定资讯的判读,虽然也不排除团队往这方面发展的可能。这一切都不是AlphaGo团队可以决定的,但简单策略类型的游戏如扑克牌等,去年就已经有人破解了。

至于人工智能离自主思考还有多远?团队认为,现在的AlphaGo只是根据演算法做判断,在计算策略上有优异的成绩而已,距离独立思考、拥有自我意识还相当遥远,不过就科技进展的速度,也无法预测人工智能何时达到上述进程。

至少在今天看来,机器还只是工具,人们应该担心的是机器人能够产生巨大的商业价值,人类获取财富所付出的成本将大大降低,那么人类还会追求更高的目标吗?一旦机器供养人类,是不是会让人丧失斗志?

 

延伸阅读:

电脑学著变聪明

要你代劳,怕你代替

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