专业的中小型网站建设,百度小说排行榜完本,产品工艺设计,学网站建设课程3月10日#xff0c;AlphaGo再败李世石#xff0c;这一次李世石没有轻敌#xff0c;布局阶段非常慎重#xff0c;但他依然输了棋。一时间机器替代人类的声音在互联网爆发#xff0c;然而事实果真如此吗?AlphaGo真的已经是非常强大的人工智能了吗? 一、AlphaGo其实只是弱人… 3月10日AlphaGo再败李世石这一次李世石没有轻敌布局阶段非常慎重但他依然输了棋。一时间机器替代人类的声音在互联网爆发然而事实果真如此吗?AlphaGo真的已经是非常强大的人工智能了吗? 一、AlphaGo其实只是弱人工智能 AlphaGo的技术细节在今年《自然》杂志上详细公布过我们细细研究一下就会发现AlphaGo的原理其实非常简单。 AlphaGo利用深度学习学习人类棋谱模拟人类来选择几个优势点然后通过蒙特卡罗树搜索穷举计算这几个点胜率从中优选。本质上来说它还是搜索求解而且是在非常固定的规则与模式下进行。 它所用到的GPU通用计算分布式计算深度学习神经网络蒙特卡罗树搜索都不是新技术。只是把这些技术用到围棋上并投入大量资源是首次。 按照人工智能的分类AlphaGo还属于弱人工智能Artificial Narrow Intelligence (ANI)。 弱人工智能是只能擅长于单个方面的人工智能规则是封闭的。AlphaGo的判断可以用于围棋达到很高的水平它要下象棋也能达到很高的水平但是就要从头再搞一套象棋的软硬件它在围棋的深度学习无法通用于其他领域。 按照人工智能的分类还有强人工智能Artificial General Intelligence (AGI) 强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能人类能做的脑力活动它都能做。它没有既定规则和领域是开放式的。 我们现在看到的各种幻想其实是强人工智能超越人类的高级阶段AlphaGo作为弱人工智能层次还相去甚远。 二、强人工智能是什么样子? AlphaGo在围棋很强大但是围棋是一个固定规则有明确输赢判断的游戏围棋棋盘不会扔进一个象棋棋子。而强人工智能要面对的是真实的世界它所面对的规则是开放式的。 我们看一下李彦宏演示百度强人工智能的例子。 在百度大会上李彦宏展示了度秘的多轮对话的人工智能。李彦宏询问度秘度身份问它来自哪能做什么最后还让度秘订了两杯咖啡。 在这一组多轮对话中李彦宏的问话是随机的可能说各种问题没有既定的规则。而度秘的人工智能首先要采集李彦宏的语音然后把李彦宏的语音拆分成词识别词意然后识别李彦宏的语意通过人工智能作出回答最后把回答组织成句子用语音说出来。 李彦宏的话是开放式的而且有前言后语针对这种环境的就是强人工智能。看起来这组对话只是小朋友的智力水平而实际难度远远高于AlphaGo结合深度学习与蒙特卡罗树搜索的弱人工智能。 百度很热衷于展示自己在强人工智能上的成绩在2015年联想大会上李彦宏还演示过一次识图对话。 李彦宏打开一张费德勒穿蓝色T恤打网球的图问AI。 “他在做什么?”“他的衣服是什么颜色的?”“他手里拿着什么?”而AI像人类一样应答无误。 这组对话除了前面例子中开放语言的强人工智能还有一组图片识别的强人工智能强人工智能不知道自己看的是什么图片但是它经过深度学习看过千亿张图片学习后可以认出颜色物体动作。 这个看似小孩能完成的举动难度也远超AlphaGo。图片没有既定规则开放中学习寻找规律远不是深度学习与树搜索能解决的问题。 其实谷歌也在研发强人工智能它和百度一样去参加国际评测FDDB与LFW(成绩还输给了百度)。谷歌知道AlphaGo看似酷炫但是只是可以作作大广告而人类真正的未在在强人工智能这个方向。 三、AlphaGo距离颠覆人类非常遥远 科学与常识往往是违背的AlphaGo赢了围棋看似开启了新时代但是其真实意义类更似于计算器赢了人类口算是单一领域的智能超越人类。只是围棋的难度远高于象棋从1997年的深蓝到2016年到AlphaGo人类因为更大的棋盘等了接近20年。 而AlphaGo放到人工智能科学到角度看只是计算能力很强的弱鸡其高度远不如百度达到3、4岁小孩智力的强人工智能。 弱人工智能只能在一些领域帮助人类而当强人工智能未来发展到成人水平人类当所有劳动就有可能被完全替代。那个时候人类就可以享受而不用辛劳了。 而当强人工智能完全超过人类以后人类才需要担心机器会不会背叛人类的问题那还是非常非常遥远的事情。 所以AlphaGo只是强大的弱鸡我们无须过于担心。
