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AlphaGo与人工智能

AlphaGo与人工智能

文/王垠

在之前的一篇 文章 中我指出,自动驾驶所需要的“视觉识别能力”和“常识判断能力”,对于机器来说是非常困难的问题。至今没有任何机器可以在视觉方面达到驴的水平,更不要说和人比。可是最近 Google 的 AlphaGo 战胜了围棋世界冠军,挺闹腾的,以至于对 AI 的误解又加深了。

本来玩个游戏而已,恁要吹成是“历史性的人机大战”,说得好像是机器挑战了人类的智能,伤了人类的自尊似的。这整个项目打着一个相当高大上的招牌,叫做“ Deep Mind ”。当然,其中的技术也有一些吓人的名字,什么“神经网络”啊,“深度学习”啊……

听到这些,总有一知半解的人,根据科幻电影的情节开始展望,这样厉害的技术,应该可以用来做更加“智能”的事情,然后就开始对“人类的未来”作出一些猜想,比如自动车就要实现,人的工作很快都要被机器取代,甚至 Skynet )就要控制人类,云云。

我只想在这里给这些人提个醒:还是别做科幻梦了,回到现实吧。

棋类是相对容易的 AI 问题

一个常见的外行想法,是以为 AlphaGo 真的具有“人类智能”,所以 Google 利用同样的技术,应该可以实现自动车。这些人不但大大的高估了所谓“AI”的能力,而且他们不明白,不同的“AI 问题”的难度,其实有着天壤之别。

围棋是简单的,世界是复杂的。机器视觉和自动车,难度比围棋要大许多倍,根本不在一个量级。要达到准确的视觉判断能力,机器必须拥有真正的认知能力和常识,这并不是 AlphaGo 所用的树搜索和神经网络,就可以解决的。由于需要以极高的速度处理“模拟信号”,这根本就不是人们常用的“数字计算机”可以解决的问题。也就是说,不是写代码就可以搞定的。

很早以前,人工智能专家们就发现一个很有趣的现象,是这样:

  • 对于人来说很难,很烦的事情(复杂的计算,下棋,推理……),对于计算机来说,其实算是相对容易的事情。
  • 对于人来说很容易的事情(认人,走路,开车,打球……),对于计算机来说,却非常困难。
  • 计算机不能应付复杂的环境,只能在相对完美的环境下工作,需要精确的,离散的输入。
  • 人对环境的适应能力很高,擅长于处理模糊的,连续的,不完美的数据。

从以上几点你可以看出,棋类活动正好符合了计算机的特点,因为它总是处于一种隔离的,完美的环境,具有离散的,精确的,有限的输入。棋盘上就那么几十,几百个点,不是随便放在哪里都可以的。一人走一步,轮流着走,不能乱来。整个棋盘的信息是完全可见的,没有隐藏和缺损的信息。棋局的“解空间”虽然很大,却非常规整,有规律可循。如果完全不靠经验和技巧的话,围棋的第一步可以有 361 种情况,第二步有 360 种情况…

这对机器是非常有利的情况,因为计算机可以有计划有步骤,兢兢业业的把各种可能出现的情况算出来,一直到许多步以后,然后从中选择最有优势的走法。所以下棋归根结底,就是一个“树搜索”问题,只不过因为规模太大,需要加入一些优化。围棋的解空间虽然大,却是一个已知数,它最多有 250 150 种情况。AlphaGo 使用所谓“神经网络”,就是为了在搜索的时候进行优化,尽早的排除不大可能取胜的情况,免得浪费计算的时间。

这种精确而死板的活动,就跟计算一个比较大的乘法算式(比如 2463757 x 65389)的性质类似,只不过规模大很多。显然,人做这类事情很繁,很累,容易出错,计算机对此却任劳任怨,因为它本来就是个机器。当年“深蓝”战胜国际象棋世界冠军的时候,我就已经预测到,计算机成为围棋世界冠军是迟早的事,所以没必要玩这些虐待自己脑子的游戏了。可惜的是,挺多人仍然把精通棋艺作为一种荣耀(因为“琴棋书画剑”嘛)。很多中国人认为,中国人下围棋总是输给韩国人,是一种耻辱。现在看来这是多么可笑的事情,这就像心算乘法不如韩国人快,就觉得是耻辱一样 :)

认知是真正困难的 AI 问题

现在来对比一下人们生活中的琐事,就说倒水端茶吧。

AlphaGo与人工智能

让一个机器来给你倒水,有多难呢?意想不到的难!看看这个场景,如果你的电脑配备有摄像头,那么它怎么知道茶壶在哪里呢?要知道,茶壶的材料,颜色,形状,和角度,可以有几乎无穷多的变化。甚至有些茶壶跟哈哈镜一样,会把旁边的物体的形状都扭曲反射出来。桌上的物品附近都有各种反光和阴影,不同材料的反光特性还不一样,这些都会大幅度的影响机器对物品的识别。

为了识别物体,机器需要常识,它的头脑里必须有概念,必须知道什么样的东西才能叫做“茶壶”和“茶杯”。不要小看这一步的难度,这意味着机器必须理解基本的“拓扑结构”,什么叫做“连续的平面”,什么叫做“洞”,什么是“凹”和“凸”,什么是“里”和“外”…… 另外,这机器必须能够分辨物体和阴影。它必须知道水是什么,水有什么样的运动特性,什么叫做“流动”。它必须知道“水往低处流”,然后它又必须知道什么叫“低”和“高”…… 它必须知道茶杯为什么可以盛水,茶壶的嘴在哪里,把手在哪里,怎样才能拿起茶壶。如果一眼没有看见茶壶的把手,那它在哪里?茶壶的哪一面是“上面”,要怎样才可以把水从茶壶的嘴里倒出来,而不是从盖子上面泼出来?什么是裂掉的茶杯,它为什么会漏水,什么是缺口的茶杯,它为什么仍然可以盛水而不漏?干净的茶杯是什么样子的,什么是脏的茶杯,什么是茶垢,为什么茶垢不算是脏东西?如何控制水的流速和落点,什么叫做“水溅出来了”,要怎么倒水才不会溅出来?……

你也许没有想到,倒茶这么简单的事情,需要用到如此多的常识。所有这些变数加在一起,其实远远的大于围棋棋局的数量,人却可以不费力的完成。这能力,真是应该让人自己都吓一跳,然而人却对此不以为然,称之为“琐事”!因为其他人都可以做这样的事情,甚至猴子都可以,怎么能显得出我很了不起呢?人的自尊和虚荣,再一次的蒙蔽了他自己。他没有意识到,这其实是非常宝贵,让机器难以匹敌的能力。他说:“机器经过大量的学习,总有一天会做到的。看我们有神经网络呢,还有深度学习!”

机器学习是什么

有些人喜欢拿“机器学习”或者“深度学习”来吓唬人,以为出现了“学习”两个字,就可以化腐朽为神奇。而其实所谓机器学习,跟人类的学习,完全是两回事。机器的“学习能力”,并没有比石头高出很多,因为机器学习说白了,只不过是通过大量的数据, 统计拟合 出某些函数的参数。

AlphaGo与人工智能

比如,你采集到一些二维数据点。你猜测它们符合一个简单的函数 y = ax 3 + bx 2 + cx + d,但不知道a, b, c 和d该是多少。于是你就利用所谓“机器学习”(也就是数学统计),推断出参数a, b, c 和d的值,使得采集到的数据尽可能的靠近这函数的曲线。可是这函数是怎么来的呢?终究还是人想出来的。机器无论如何也跳不出 y = ax 3 + bx 2 + cx + d 这个框子。如果数据不符合这个范式,还是只有靠人,才能找到更加符合数据特性的函数。

所谓神经网络,其实也是一个函数,它在本质上跟 y = ax 3 + bx 2 + cx + d 并没有不同,只不过输入的参数多一些,逻辑复杂一些。“神经网络”跟神经,其实完全没有关系,却偏喜欢说是受到了神经元的启发而来的。神经网络是一个非常聪明的广告词,它不知道迷惑了多少人。因为有“神经”两个字在里面,很多人以为它会让机器具有智能,而其实这些就是统计学家们斯通见惯的事情:拟合一个函数。你可以拟合出很好的函数,然而这跟智能没什么关系。

AlphaGo 并不是人工智能历史性的突破

这次 AlphaGo 战胜了围棋冠军,跟之前 IBM 的“ 深蓝 ”电脑战胜国际象棋世界冠军,意义其实差不多。能够写出程序,在这些事情上打败世界冠军,的确是一个进步,它肯定会对某些特定的应用带来改善。然而,这并不说明 AI 取得了革命性的进步,更不能表明电脑具有了真正的,通用的智能。恰恰相反,电脑能够在棋类游戏中战胜人类,正好说明下棋这种活动,其实并不需要很多的智能。从事棋类活动的能力,并不足以衡量人的智力。

著名的认知科学家 Douglas Hofstadter (《 GEB 》的作者),早就指出 AI 领域的那些热门话题,比如电脑下棋,跟真正意义上的人类智能,几乎完全不搭边。绝大部分人其实不明白思考和智能到底是什么。大部分所谓 AI 专家,对人脑的工作原理所知甚少,甚至完全不关心。

AlphaGo 所用的技术,也许能够用于其它同类的游戏,然而它并不能作为解决现实问题的通用方法。特别是,这种技术不可能对自动车的发展带来突破。自动车如果只比开车技术很差的人强一点,是不可接受的。它必须要近乎完美的工作,才有可能被人接受,然而这就要求它必须具有人类级别的视觉认知能力。比如,它必须能够察觉到前面车上绑了个家具,没绑稳,快要掉下来了,赶快换车道,超过它。可惜的是,自动车的“眼睛”里看到的,只是一个个的立方块,它几乎完全不理解身边到底发生着什么,它只是在跟随和避让一些线条和方块…… 我们多希望马路都是游戏一样简单,清晰,完美,没有意外的,可惜它不是那样的。每一个细节都可能关系到人的生死,这就是现实世界。

AlphaGo与人工智能

为 AlphaGo 热血沸腾的人们,别再沉迷于自动车和 Skynet 之类的幻想了。看清 AI 和“神经网络”的实质,用它们来做点有用的东西就可以,没必要对实现“人类智能”抱太大的希望。

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