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陈沛说 | 从人机大战看人工智能的崛起

陈沛说 | 从人机大战看人工智能的崛起

人类与机器人之间的关系是一个经久不衰的话题。在科幻小说及好莱坞电影的“推波助澜”下,对于机器人,每个人都表现出了兴致勃勃的一面,满怀期待的同时又包含着些许担忧。

迄今为止,在棋类项目上,机器人与人类有过两次正面交手。

1996年,IBM的制造的超级电脑深蓝与人类有史以来最伟大的棋手卡斯帕罗夫就行了交手,结果卡斯帕罗夫获胜。仅仅一年之后,IBM改进了深蓝,命名为更深的蓝,再次与卡斯帕罗夫交手,这一次机器人赢了。

还有就是2016年和2017年,谷歌旗下DeepMind公司研发的AlphaGo与顶级围棋高手的大战,结果以人类完败收场……

随着机器人话题的热议,国内首档科技直播脱口秀《陈沛说》专门做了一期节目,主持人陈沛就“从人机大战看人工智能的崛起”进行了深入解读。

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陈沛认为机器人之所以能战胜人类棋手,要得益于人工智能和人类生物学的发展。

人机大战中人工智能的崛起,其实就是云计算、大数据在人工智能的各种应用成果的呈现。例如AlphaGo在比赛中借助了大量人类已有的顶尖技术的棋谱,同时使用了2000台服务器一起工作,做很多运算、分析等等,这就是云计算,为AlphaGo提供了强大的计算力。

而人类生物学的发展使我们对人类大脑有了更多的了解。人类的大脑有非常多的神经元组成,有一千亿甚至更大的数字。每个神经元之间还有八千到一万的相互连接,用这样的方式来互通信息,处理信息,使大脑产生了加工信息,分析问题,然后做出决策判断的能力。AlphaGo最主要的技术是来自于神经网络的深度学习,把人类当成老师,然后不断学习和提高,包括左右互搏。这个过程中积累了人类对围棋大量的知识。

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以AlphaGo为例,陈沛认为它实际上是有一套非常好的人工智能技术来适应围棋的比赛,简单说有两个:一个是价值评判的网络,一个是搜索的网络,然后找到每次决策它认为最好的一个点,这个点是以胜利最高的点作为决策的依据。

AlphaGo1.0版本,它的学习过程是把人类的大量棋谱作为主要的依据。就是人类在这样的情况下,选择什么样的点进行思考和判断,去进行搜索和推演。AlphaGo2.0版本,最大的变化是,不再仅限于学习人类的知识和棋谱,而是用两台AlphaGo反复博弈结果产生新的围棋知识,这个知识某种意义上不是从人类继承而来,而是上一代成果当中继承而来,这也是人工智能通过学习开始掌握知识,一次非常重要的跨越。

人工智能本质上分成两个学派,一个是本格派,一个是功能派。本格派认为,应该研究人类大脑是怎么思维的,只有研究好人类大脑,机器才知道怎么学习大脑,这是一种方式,所以通过人类生物学的进化提升整个人工智能。而功能派的观点是,不一定要学习大脑怎么运作,只要把大脑智慧产生的结果做出来,一样是可以的。就像我们人类有了飞机就能够飞行,并不需要像小鸟一样煽动翅膀。我们发明了汽车也可以跑得很快,不一定非要像猎豹那样去奔跑。陈沛认为这两个流派正在融合,所以我们看到从云计算到大数据到物联网,一直到神经网络,包括深度学习等一系列跟人工智能相关的技术叠加起来,形成了巨大的人工智能力量,完成了一个又一个突破。未来的十年、二十年将是人工智能爆炸性突破的年份,我们能看到人工智能离我们越来越近,它会取代人类的很多工作,甚至对人类产生挑战。人类创造了人工智能,可以说是人类文明的又一次进步。

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关于人工智能与人类的未来,陈沛说我们以前认为计算机实际上是一个工具,它代替我们很多计算,比如计算器代替了算盘,电脑代替计算机。现在人类的计算能力借助于计算机和电脑,极大的发展了人类的计算能力,这些计算能力又推动了人类的发展。在这个过程中,计算能力的优势已经被机器所证明了,我们算任何一个东西都算不过机器人电脑。随着人工智能的发展,在人类最擅长的领域都会受到机器挑战,某种意义上只是时间问题。

现在,在某些行业已经出现了一些机器人代替人类工作的事情,我们希望人工智能真正帮人类做一些有意义的事情。比方说一些复杂的高空作业,风险比较大,机器人做就可以;还有一些我们能够看到的,大量简单的劳作,甚至一些体力劳动,我们可以通过机器人去做。我们也能看到很多现实的应用,比如很多装配车间,带有人工智能特征的机器人,他们看起来不一定像人,但在完成特定重复有规律的劳动,我们都可以看到机器正在取代人类。

人工智能虽然在最近取得了爆发性成长,但并没有完全超越人类,它作为工具还能为人类做更多贡献,所以我们应该鼓励人工智能进一步发展推动人类社会的进步。

不过以机器人为代表的人工智能在发展上依旧面临着巨大的挑战,比如人造肌肉等新材连的研发,能源存储,脑机接口等,但从总体来看其发展趋势一直在稳步上升。

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