機(jī)器人終成圍棋“大師”

　　文章稱，對人工智能研究者來說，圍棋一直有著特殊吸引力：最復(fù)雜的算法，但人工智能遠(yuǎn)不能與最好的人類棋手相比。直到去年，DeepMind公司開發(fā)的自我學(xué)習(xí)程序“阿爾法狗”以5—0戰(zhàn)勝歐洲圍棋冠軍樊麾，他們才決定此次要在韓國首爾與世界圍棋冠軍李世石做五番對決。

　　文章說，這對于人工智能來說是個(gè)標(biāo)志性時(shí)刻。因?yàn)榇饲按蟛糠盅芯咳藛T和圍棋專家認(rèn)為，計(jì)算機(jī)要達(dá)到職業(yè)棋手水平還要10年，而現(xiàn)在，“阿爾法狗”已能匹敵頂級(jí)圍棋大師。

　　過去5年來，人工智能研究領(lǐng)域已取得難以置信的進(jìn)步。谷歌研究員已把過去理論上的機(jī)器學(xué)習(xí)架構(gòu)變成了真實(shí)、有用的產(chǎn)品。某些效果來自微妙的改進(jìn)，如更多相關(guān)搜索結(jié)果、更嚴(yán)格的篩選過濾、對視頻和應(yīng)用程序的更好建議等。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)還能讓人們做到那些以往絕對做不到的事。比如“谷歌照片”能讓你在幾秒鐘內(nèi)，用手機(jī)找到女兒2013年和巴吉度獵犬一起站在雪地里的照片；如果你拿著手機(jī)在俄羅斯辦事，用“谷歌翻譯”能得到英語的同聲傳譯。谷歌還在教計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別詞類，理解句子含義，識(shí)別手寫字體、圖像和視頻。

　　至于“阿爾法狗”成功的秘密，文章說，一種關(guān)鍵認(rèn)識(shí)是，讓計(jì)算機(jī)知道如何完成目標(biāo)并通過經(jīng)驗(yàn)來提高，而不是每項(xiàng)任務(wù)都通過手寫指令來完成。這就是“阿爾法狗”的秘訣。

　　具體說，谷歌首先用人類對弈的3000萬種走法來訓(xùn)練“阿爾法狗”的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，讓它學(xué)會(huì)預(yù)測人類專業(yè)棋手怎么落子。然后更進(jìn)一步，讓“阿爾法狗”自己跟自己下了幾千盤棋，從自己的錯(cuò)誤中學(xué)習(xí)，讓它能發(fā)現(xiàn)全新的策略，下得比它開始所學(xué)習(xí)的那些人更好。

　　真正的挑戰(zhàn)不是“人機(jī)大戰(zhàn)”

　　如果“阿爾法狗”贏了，我們輸了嗎？當(dāng)計(jì)算機(jī)能在典型的反映人類智慧的比賽中打敗人類，我們就不如它們嗎？

　　文章認(rèn)為，恰恰相反。世界上真正的挑戰(zhàn)不是“人類對機(jī)器”之戰(zhàn)，而是人類加上所有我們能搜集到的工具，對我們周圍那些難以解決的復(fù)雜問題的挑戰(zhàn)。無論氣候變化、醫(yī)療衛(wèi)生還是教育，這些問題影響到我們每個(gè)人，已有成千上萬優(yōu)秀人才針對這些最重要的問題在努力，推動(dòng)它們的解決和相關(guān)領(lǐng)域的不斷進(jìn)步。

　　拿人工智能技術(shù)來說，它為我們提供了強(qiáng)大工具，有助于專家更快做出突破，提高我們應(yīng)對那些亟待解決的全球性難題的能力。我們需要機(jī)器學(xué)習(xí)來幫助處理復(fù)雜問題，預(yù)測未知，支持我們實(shí)現(xiàn)以往不可能的目標(biāo)。

　　隨著我們的工具變得更智能，用途更加多樣化，我們就可以義不容辭地思考更雄心勃勃和富于創(chuàng)新性的方法，以解決社會(huì)最嚴(yán)峻的全球性難題。我們要抵制那種問題太難的想法，這樣才能有更高的目標(biāo)。

　　文章最后稱，可以設(shè)想，下一代棋手可能會(huì)毫不猶豫地把“阿爾法狗”拉到自己一方。世界上最好的氣候變化研究員、醫(yī)生或教育工作者也會(huì)用機(jī)器學(xué)習(xí)工具來幫助自己。真正的考驗(yàn)不是機(jī)器能否戰(zhàn)勝人類，而是人類和機(jī)器一起能否攻克那些全球性難題。