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Alpha Go贏得人工智慧“聖杯” 而這僅僅只是開始

2016年03月16日 07:38:11 來源: 中國新聞網

    當地時間3月15日,人工智慧Alpha Go (“阿法狗”)與韓國棋手李世石結束了五場對弈中的最後一場,以4:1大勝人類。“阿法狗”在這場人腦與人工智慧的對決中,展示出的穩定、冷靜及強大,讓人難忘。

  這已經不是電腦第一次碾壓人類“大神”了。但與之前人類的數次落敗相比,“阿法狗”的勝利絕對是質的飛躍。

  人類首先“失守”的領域是跳棋。1995年,跳棋程式Chinook(奇努克)在和人類跳棋冠軍馬利恩·廷斯利比賽中打出了6局平手,之後廷斯利退賽,Chinook獲勝。

  讓電腦真正“一戰成名”的,是上世紀90年代的西洋棋大戰。1996年,IBM研發的超級電腦“深藍”(Deep Blue)與世界排名第一的象棋大師卡斯帕羅夫對決。是役卡斯帕羅夫以4:2擊敗深藍。

  “電腦要想戰勝世界冠軍,得等到2010年。”卡斯帕羅夫獲勝後的豪言話音未落,第二年他在與進化升級後的“更深的藍”的對決中,以1勝2負3平的成績告負。

  2008年,電腦輕取德州撲克。一臺名為“北極星2”的電腦在美國拉斯維加斯連續輕松擊敗 了6名德州撲克頂級職業選手。

  而“阿法狗”在與李世石對弈之前,已經戰勝了歐洲圍棋冠軍、法國國家圍棋隊總教練樊麾,還戰勝了法國的“瘋石”、日本“zen”兩個圍棋電腦程式。這個人工智慧程式甚至被認為,有點像巔峰時期的韓國棋手、“石佛”李昌鎬:下棋時心如止水,情緒波動極少,對復雜的局面展現出強大的控制力。雖然其在比賽中也暴露出了漏洞和弱點,不過能在演算法最為復雜的圍棋中獲勝仍是有標誌性意義。

  圍棋可謂是人工智慧的“聖杯”。與西洋棋、德州撲克等不同,圍棋的棋局變數比宇宙中的原子數量還多,有著強大計算能力的電腦在圍棋面前也無法通過窮舉法暴力破解。取而代之的是,圍棋需要棋手具備類似“直覺”的東西。

  要想在圍棋上戰勝人類頂尖棋手,必須先要讓電腦學會像人一樣思考。谷歌為此給AlphaGo設計了兩個深度神經網絡程式:“策略網絡”(policy network)和“值網絡”(value network)。

  這兩個程式是在模擬人類大腦神經網絡的基礎上創建的。這類係統會犯錯誤,但是會隨著時間的推移學習和提高。這讓“阿法狗”不僅僅“死算”,而是會智能地選擇需要計算的局面,會像人類一樣“思考”,極大地提高了效率,同時擁有了超強的學習能力。與以往的電腦相比,“阿法狗”實現了史無前例的技術突破。

  “我認為這是一個大事件,但是,最終還是要留給歷史來評判,” “阿法狗”背後的人類策劃者、DeepMind公司共同創始人兼首席執行官傑米斯·哈薩比斯長久以來一直夢想著這次勝利。

  而這一切,僅僅是開始。DeepMind宣稱,他們開發人工智慧的目的,就是為了解決人類社會面臨的最棘手的問題,讓機器變聰明,讓世界變得更好。

  DeepMind公司已經計劃推出多個項目,試圖通過借助與“阿法狗”類似的電腦演算法,幫助科學家們在醫療和其他領域解決一些最為緊迫的社會問題。DeepMind Health就是一例——它可以幫助醫生識別最具風險的腎病患者。

  人類制造的人工智慧將人類打敗,其實也是一件讓人細思極恐的事。不少人都在討論“機器威脅論”,或者探討人類和人工智慧的未來——是類似《終結者》那樣“機器掌控人類”,還是人類和人工智慧的共融共生?不過,這都只是人工智慧發展的眾多可能性之一。未來,相信有能力發明人工智慧的人類,會有智慧解決這些問題。

 

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【糾錯】 [責任編輯: 田明 ]
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