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战胜了李世石的阿法狗要挑战《星际争霸 2》了,我们需要害怕吗?

战胜了李世石的阿法狗要挑战《星际争霸 2》了,我们需要害怕吗?

钛媒体注:不久前 以4:1大胜围棋九段高手李世石 的阿法狗(AlphaGo),准备再下一城,这回它准备进攻的是游戏领域!暴雪娱乐制作总监Tim Morten刚刚正式确认,阿法狗将挑战经典RTS(即时战略)游戏《星际争霸2》!目前更多细节还没透露,暴雪和谷歌仍在商讨中,谁将代表人类出战还没决定。

这次“人机大战”谁会获胜呢?Tim Morten 认为人类赢面更大,因为 AlphaGo 下围棋依靠的是概率,而在《星际争霸 2》里,下一步是无法提前预知的,所以人类的感性会有优势。

不过,上一场“人机大战”的硝烟还没散去,而且已经把“人工智能是否能达到或超过人类智能水平”这个问题摆在了人类面前。如果人类在星际2“人机大战”中再次失败,需要害怕吗?如果赢得这场比赛,人类就不害怕了吗?

下文是来自钛媒体微信公开课“钛坦白”的干货内容,本期钛客是钛媒体认证作者、“机器之心”联合创始人赵赛坡,他梳理了人工智能的发展历史,分享了对人机关系的看法。

第十四期“钛坦白”:人机大战或重塑人机关系

钛客:钛媒体认证作者赵赛坡,“机器之心”联合创始人

下面是第十四期钛坦白的干货,由赵赛坡整理:

今天特别感谢佳音童鞋的邀请,能够在钛媒体的场子给大家交流一些上周人机世纪大战(阿法狗4:1大胜李世石)的心得体会。

两件小事

2016年1月,人工智能领域相继发生了两件重要的小事,一个是人工智能领域「祖师爷」级别的人物——马文·明斯基去世。三天后的1月27日,Google 重金收购的DeepMind团队在《自然》杂志发表论文,宣布破解了围棋的算法,并公布如何打败人类选手——欧洲冠军樊麾的一些细节。

之所以说这是两件重要的小事,原因就在于这两件事其实都是人工智能领域的自家事,首先马文·明斯基,中文互联网领域也没有多少人知道这位老人。而在国内互联网创业大潮汹涌澎湃、楼市股市蠢蠢欲动的背景下,谁还会在意一个一生只在学术机构呆着、做了点无趣研的人去世呢?

即便是围棋领域的人知道又一个试图挑战人类智慧的计算机程序出来时,也没有多少人在意,毕竟,樊麾虽贵为欧洲冠军,但只是职业二段,与东亚三国的九段高手相比有巨大差距,也几乎所有棋手都确信,3月份李世石一定能完胜Alpha Go。

人工智能的历史回顾

但事实却令很多人震惊。技术进展之快的确让人们突然间失去了作为人类的自信心,突然间,人工智能成了饭局上不能不谈的话题。 而2006年也是人工智能的第一个甲子。 1956年,包括约翰·麦肯锡、马文·明斯基、克劳德香农(信息论创立者)在内的数十位数学家、计算机学家在达特茅斯召开了两个月的学术会议,会议的主题是“用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能”。这个会议虽然没有达成普遍的共识,但是却为会议讨论的内容起了一个名字——人工智能(Artificial Intelligence)。

彼时,一股科学乐观主义让越来越多的科学家认识到,人类离征服自己的大脑越来越近。事实上,经历过二战的科学家们认为,机器在某些方面已经超越了人脑。电影《模仿游戏》中,为了破解德军的密码,科学家阿兰图灵力排众议,坚持用机器来实现人脑根本无法实现的目标。这样的乐观主义情绪也在达特茅斯峰会上得以体现:「那是一个尝试,找寻一种方法让机器能够使用语言、形成抽象……和概念、解决现在只有人类才能解决的问题,而且还会自我完善我们认为只要精挑细选一些科学家一起工作一个夏天,至少在一个或是更多的问题上就能有显着的进展。」

但现实的残酷性令人工智能这个词几乎在半个世纪内远离主流话语权。50、60年代的乐观和雄心在70年代渐趋衰退,并迎来一场寒冬,而80年代末期短暂的复苏不久再次陷入困境。

这段历史很长一段时间不被大众知晓,而我们真正意识到的所谓人工智能,应该是1997年的深蓝计算机挑战卡斯帕罗夫。比赛的结果令人震惊,站在世纪之交的历史节点,「机器人在可预见的未来会达到人类智能水平」的预言既是对人工智能上个世纪的总结,也开启了21世纪人工智能发展的新纪元。

进入新世纪之后,人工智能在诸多领域取得重大进步,这得力于计算机硬件的长足发展、算法(软件)的改进以及巨额资金投入,尤其是「神经网络」的复兴,这里不展开细说了,我会在最后为大家提供一些参考资料。

在硅谷,不管是谷歌还是微软抑或是IBM,都投巨资发展人工智能,并有了一些阶段性的成果,继1997年打败国际象棋冠军之后,IBM又研发了新一代人工智能——沃森,并成功在一档智力竞赛节目《危险边缘》中打败所有人类选手(感兴趣的童鞋可以看看BBC的一个纪录片),还包括谷歌和Facebook。

Alphago的意义

简单介绍一下DeepMind这家公司。这家一家位于英国伦敦的公司,与其说公司不如说是研究机构,因为这公司根本没有产品,到现在影响力最大的其实是两篇发表在《自然》杂志上的论文,一篇是攻克围棋的论文,另一篇是去年1月份发布的通过强化学习让机器达到人类游戏玩家的水准,大家可以搜索Human-level control through deep reinforcement learning这样的关键词找到这篇论文。

谷歌在2013年年底花了将近4亿(也有说6亿)美金买了这家公司,纯粹就是顶上这个团队的技术优势和人才优势。2015年年末的时候,就有传言称谷歌和facebook在比赛谁先破解围棋,关于围棋的复杂性并不像多提及,从本质上说,两家公司在硬件和方法上都大同小异,但谷歌几乎是一个团队在做,而Facbook则资源很少,当然最后的结果是谷歌率先发表了论文。

回到 Alphago,Deepmind要做的,不仅是围棋这么简单,而是要迈向通用人工智能领域。事实上,困扰人工智能发展的难题之一就是无法通用,只能局限在某个特定领域,比如早前的深蓝,或者之前的一些围棋应用。

在人工智能的具体应用方面,DeepMind已经开始了行动,今年2月份,DeepMind 在英国推动了一个叫 DeepMind Health 的计划,与英国国家医疗服务体系NHS建立了合作,通过提供技术服务帮助临床医生更好的进行诊断和治疗。

那么接下来呢?金融或许是最需要的一个领域,甚至还包括战争的决策。我今天还看到一篇文章,大意就是「未来的CEO 人工智能化」。其核心要点就是这些在游戏中的策略机制,可以通用到其他领域。从某种层面上说,每个行业都将被人工智能化,这和之前的互联网化一脉相承。现在大家还在说「互联网+」,不出三年,「人工智能+」的口号会从高层传达下来。

我们需要害怕吗?

不知道各位有没有读过《超级智能》,这本书的开头有个寓言故事:某天,一群弱小的麻雀在一起,讨论「寻找一只猫头鹰协助打理生活」的可能性。大部分麻雀都陶醉于美妙的想像中:这只强大的猫头鹰可以帮它们筑巢、照顾家人、提防天敌——猫……这时,一只叫斯克罗恩科芬克尔的麻雀提出了质疑:「这样做,将是我们的末日。在有这种想法之前,我们为何不先想想驯化猫头鹰的方法呢?」但绝大部分麻雀都听不进去,纷纷出发去寻找猫头鹰蛋了。

这就是当下人与人工智能的微妙关系。也是所有担心人工智能会取代人类的理论起点,这些人包括伊隆马斯克、比尔盖茨、霍金以及《超级智能》这本书的作者尼克·波斯特洛姆等等。但这个理论忽视了一点,那就是没有提及人工智能的发展水平。

以现在最火的深度学习为例,大家应该知道深度学习是受到人类大脑的启发,很多用于也直接借鉴自脑科学,比如神经元、激活之类的用语,但这两个系统的工作原理完全不一样。

首先要承认一点,即便我们认为技术高速发展的今天,我们至今依然缺乏对人类大脑运行情况的准确认知,换言之,人类根本不知道大脑的运行情况。

而就人类知道的一丁点大脑知识来看,比如儿童的大脑能在无外部监督的情况下独自形成知识。当有了这种学习得来的知识,儿童能够将一件事情分解成多个子任务,然后去完成。而且,这个分解过程是本能的,几乎不需要时间,或者说,你感觉不到时间。

但现在深度学习还不具备这种能力:人们需要把所有东西教给它们,包括这是什么东西、学习完成后应该做什么。虽然谷歌、facebook的研究者们正在探索如何改进这种模型,但现在离目标还很远。

前两天机器之心还有篇文章专访的是深度学习的「教父级」人物Geoffrey Hinton,人工智能至少在未来五年是没有任何希望达到人类认知水准的。

现在大家常常被科幻电影,比如机器姬或者终结者所误导, 按照Facebook人工智能实验室负责人、深度学习开创者Yann LeCun 的说法:人工智能离拥有自我意识还有十万八千里,人类无需有任何疑虑。

参考资料

• 《与机器人共舞》

• BBC纪录片《人工智能》

• 电影《Her》、《机器姬》

• 《超级智能》

• 《信息简史》

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