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AlphaGo背后,一个“人工智能+”的时代

2016年03月12日 17:34 来源于 财新网
人机对决的形式迎合了人们对人工智能的所有想象和恐惧。但在“人工智能+”时代,与人类协同合作,颠覆传统行业,加速人类创新是可见的路径

  【财新网】火线评论/(记者 张而弛)3月12日下午,时针走过4点14分。即使再不关心围棋的中国人可能也已经知道:谷歌研发的阿尔法围棋(AlphaGo)以3:0的大比分击败了人类的世界冠军李世石

  本次对决前,被称为“棋圣”的聂卫平等众多围棋高手曾经预测,李世石将赢得这场人机大战的胜利。在他们看来,人工智能还远没有进化到能够打败人类顶级高手的水平。但3月9日AlphaGo先下一局后,许多人的问题便瞬间变成了:人类是怎么走到这一步的?人工智能的未来在哪里?

  从2015年下半年起,许多人工智能领域的专家便开始讨论一个话题:人工智能的拐点是否已经来临?

  随着演算法、机器学习等各方面的进步,过去的五年是人工智能突飞猛进的阶段。以图片识别为例。从2010年起,斯坦福大学每年都会组织一场大规模视觉识别挑战赛。这个比赛的一个项目要求计算机识别图片内容,并将其进行分类。2012年,获胜机器的错误率尚高达15.315%。但到了2015年,这个数字已降到3.567%。此前人类在这个测试中,错误率大约为5.1%。

  这些“超越人类”的进步都要归功于近年来得到广泛应用的深度学习模型。深度学习是机器学习的一种,它的核心是“深层神经网络”技术,模仿的是人脑中神经网络的工作模式。

  还给机器的自由

  负责微软研究院新体验与新技术部门(NExT)的彼得·李(Peter Lee)曾向财新记者解释深度学习的原理。

  过去几年,微软研究院一直在探索深度学习在语音识别上的应用,包括他们推出的虚拟机器人“小冰”和实时语音翻译应用Skype Translator。

  为了让机器学会一种语言,彼得解释,微软搭建了一个五类分层的神经网络,通过长期训练,使这个系统能够完成非常准确的语音识别。

  “想象有一个多层的蛋糕,每一层都在学习人类怎么说话。在蛋糕的最底层,我们让它学习最基础的音素。在上面一层,可能学习连在一起的几个音素,知道声音是如何连在一块儿的。再上面一层是一个个词语,再到词与词的搭配和组合,最后到整个句子的理解。每往上一层,机器学的就越多。”彼得说。

  在学会人类语言后,每次听到有人说话,机器就会将声音分割为一个个音素,与系统中已有的数据做对比,然后识别出人类在说什么。

  彼得告诉财新记者:五层的神经网络只是针对语音识别,图片识别等其它任务需要设定的层数每个都会有所不同。

  根据谷歌旗下人工智能公司DeepMind发布的资料,这次比赛,AlphaGo一共搭建了12层神经网络,里面有上百万个像人类神经元一样的连接。DeepMind给这个神经网络输入了3000万步人类的围棋走法,使AlphaGo能在57%的时候预测出,人类要走的下一步是什么。

  不过,这还不是这台机器致胜的关键。DeepMind之所以成名,还是因为它在机器学习的另一个领域有突破性的进展,这就是AlphaGo的杀手锏——强化学习(Reinforcement learning)。

  简单来说,强化学习是给人工智能设立目标后,让其向着这个目标不断尝试,通过给予持续的激励,让人工智能自己找到最佳的解决方案。

  这个领域的突破性在于,以前人们都是通过编程,让机器严格执行人类的命令。为了解决一个问题,人类首先需要找到解决方案,再通过机器能够理解的方式教给它。而强化学习则把这个探索的过程交给了神经网络,让人工智能在一次次的摸索中自己找寻到最优路径,而这个方法有可能是人类都没有想到过的。

  因此,早在这次人机大战之前,DeepMind团队便反复强调:AlphaGo背后不是“手工制作”的程序,而是机器自己琢磨出来的致胜之道,这个能力是“通用”的,并不仅限于在围棋比赛中取胜。

  “人工智能+”

  此次AlphaGo获胜的基础在于拥有过去海量的数据和不断试错改进的能力。对于其它坐拥大数据的行业来说,这套方法或许同样适用。

  《连线》杂志创始主编凯文·凯利告诉财新记者,他认为,人类即将迎来与互联网类似的“人工智能+”阶段,即在各个行业中加入人工智能,对其加以改造。

  “从人工智能的架构来说,我的设想是,人工智能会永久地以云服务或互联网服务的形式出售,这和购买电力的道理是一样的。”凯文·凯利说,“当你买下这个服务后,你只需要享受即可。想象一下,拥有一个24小时不间断工作、任人差遣的智能管家,该是一件多么幸福的事情。”

  同时,他认为,在人工智能技术云端化后,大量数据可以共享,这又将促使人工智能进一步发展,加速新事物的发明进程。

  “从云端数据的角度来说,当人工智能越‘智能’,就有越多的人想要使用它;越多人使用它,它的智能化水平就越高,发展越快,应用范围越广。”凯文·凯利对财新记者说。

  如此诱人的商业前景,IBM、微软和谷歌等美国科技企业都看得十分清楚,且已开始布局。

  2015年10月,IBM把公司的整个转型方向之一定为“认知计算”,大力推广自己的人工智能系统Watson。在智能家居、医药和机器人领域,IBM分别与美国家电厂商惠而浦、医疗设备公司美敦力、日本的软银等展开合作,共同探索人工智能的变现途径。

  2016年1月,DeepMind的联合创始人Demis Hassabis在谷歌博客上表示,他们将把AlphaGo的技术用于解决现代社会最棘手和最紧迫的问题,包括气候建模和复杂疾病分析。2月24日,DeepMind建立健康团队,宣布将与伦敦帝国学院和伦敦皇家NHS信托基金会合作,探索人工智能在医疗领域的实践。

  不过,虽然前景值得憧憬,但作为一项技术来说,人工智能尚处在发展的初级阶段,如何应用这些最新成果还需要大量的摸索和试错。

  在谈论自己家的Watson时,IBM的研究人员把现在的人工智能比成1960年代的大型电脑。

  “我们在1960年代的时候,不可能想象到今天计算机会发展成这样。同样,我们今天也不敢想象,20年后的认知计算会给我们带来的震撼。”IBM中国研究院院长沈晓卫对财新在内的媒体表示,“从这个角度来讲,无论是技术还是商业模式,人工智能都还处在婴儿阶段,是非常不成熟的。但这也是其会为行业带来很多兴奋点和震撼点的原因之一。”

责任编辑:屈运栩 | 版面编辑:刘晓景
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