2016年3月“阿爾法狗”(AlphaGo)圍棋程序對戰世界圍棋冠軍(jun) 、職業(ye) 九段選手李世石, 並以4:1的總比分獲勝, 吸引了全世界的關(guan) 注, 社會(hui) 輿論為(wei) 之嘩然。

　　2017年10月19日, 阿爾法狗的研發團隊、穀歌旗下的DeepMind的最新研究成果以“Mastering the game of Go without human knowledge”為(wei) 題發表於(yu) Nature, 再次引起轟動。報道稱新一代的阿爾法元(AlphaGo Zero), 完全從(cong) 零開始, 不需要任何曆史棋譜的指引, 更不需要參考人類任何的先驗星空体育官网入口网站, 完全靠自身強化學習(xi) 和參悟, 棋藝增長遠超阿爾法狗, 而且工作和訓練效率都有了很大的提升, 僅(jin) 用了3天的時間就能擊敗原版阿爾法狗, 同時在推理時, 阿爾法元隻用了4塊TPU。

　　一時間“人工智能威脅論”、“AI即將統治世界”等說法被大眾(zhong) 熱議。人工智能來勢洶洶, 《科學通報》就此對話南京大學周誌華教授。

　　《科學通報》: 最近DeepMind推出的新一代阿爾法元, 再次刷新我們(men) 對人工智能的認知, 您能為(wei) 我們(men) 介紹一下它和阿爾法狗的異同點嗎? 

　　周誌華： 阿爾法狗是穀歌公司耗巨資打造的一個(ge) 圍棋程序, 這個(ge) 程序基於(yu) 強大的“機器學習(xi) ”技術, 通過對幾千萬(wan) 局棋譜數據的分析, 具備了與(yu) 人類頂尖棋手抗衡的實力。阿爾法元是阿爾法狗的升級版, 它不再依賴於(yu) 人類的棋譜數據, 而是通過自己對棋局空間的探索, 達到了遠超頂尖人類棋手的水平。兩(liang) 者的技術關(guan) 鍵都是“機器學習(xi) ”。更具體(ti) 來說, 阿爾法狗和阿爾法元中都用到了強化學習(xi) 、深度學習(xi) 以及人工智能領域著名的蒙特卡洛樹搜索技術。

　　《科學通報》: 您能簡單介紹一下“機器學習(xi) ”技術嗎? 它有些什麽(me) 樣的應用?

　　周誌華： 機器學習(xi) 是人工智能的核心研究領域, 主要研究如何利用計算機係統在數據樣本中尋找規律, 從(cong) 而構建出具有“舉(ju) 一反三”泛化能力的模型。對許多具體(ti) 的任務, 隻要收集到足夠多的高質量數據樣本, 就可以利用機器學習(xi) 技術構建出達到或接近人類頂級專(zhuan) 家水準的模型。最近幾年的人工智能熱潮, 就是由於(yu) 機器學習(xi) 技術在過去十多年裏取得了巨大進展, 而且人們(men) 將機器學習(xi) 技術應用到很多任務中取得了很好的結果, 例如在圖像識別、語音識別等應用中甚至超越了人類水平。其實, 在圍棋人機大戰之前, 機器學習(xi) 技術就已應用於(yu) 很多領域, 例如互聯網搜索、輿情分析都是把機器學習(xi) 作為(wei) 支撐技術。我在2016年出版的《機器學習(xi) 》這本書(shu) , 可供對機器學習(xi) 感興(xing) 趣的老師、同學參考。

　　《科學通報》: 據阿爾法狗的項目負責人、DeepMind的David Silver博士介紹, 阿爾法元比阿爾法狗強大, 因為(wei) 它不再被我們(men) 所局限, 而能夠完全靠自己強化學習(xi) 發現新星空体育官网入口网站和新策略。您對此怎麽(me) 看? 

　　周誌華： 這種說法容易產(chan) 生誤解。需要注意的是, 雖然阿爾法元沒有使用人類棋譜數據, 但是並非“不需使用人類任何的先驗星空体育官网入口网站”, 也不是字麵上容易導致誤解的“完全靠自己強化學習(xi) ”。事實上, 阿爾法元的強化學習(xi) 技術, 非常依賴於(yu) 人類關(guan) 於(yu) 如何判斷棋局勝負的規則, 這樣的“完美星空体育官网入口网站”使得通過強化學習(xi) 對棋局空間的有效探索成為(wei) 可能。打個(ge) 比方, 您現在希望建造能抵抗地球上最強風暴的屋子, 您原本不知道該怎麽(me) 建, 但無論您建出什麽(me) , 都有“神”(完美星空体育官网入口网站)告訴您這屋子是否滿足要求, 您在它的指引下, 不需要人類指導就能夠“完全靠自己強化學習(xi) 發現新星空体育官网入口网站和新策略”。這樣的“完美星空体育官网入口网站”其實在很多現實的應用任務中是不存在的。

　　《科學通報》: 您認為(wei) 是否會(hui) 產(chan) 生比人類智能更強的人工智能?

　　周誌華： 我們(men) 需要清楚地認識到, 作為(wei) 嚴(yan) 肅科學的“人工智能”和影視科幻中的“人工智能”是兩(liang) 回事。打個(ge) 比方, 就像原來人們(men) 看到鳥在天上飛, 想造個(ge) 東(dong) 西幫助人也飛起來, 後來就造出了飛機。如果您問“飛機有沒有比鳥飛得更好”?那這個(ge) 問題可能很難回答, 因為(wei) 飛機雖然比鳥飛得更高更遠, 但是可能沒有鳥飛得靈活。人工智能也類似, 是我們(men) 看到人類做很多事情很聰明, 想借鑒一下, 造出更好用的工具, 僅(jin) 此而已。事實上, 人類現實生活中人工智能技術早已無處不在, 無論手機語音交互、安全門禁係統還是實時交通調度等, 後麵都是人工智能技術在作關(guan) 鍵支撐。人工智能技術在很多方麵能勝過人類, 這已經不是新鮮事。例如使用人工智能技術可以很快地從(cong) 數百萬(wan) 張圖片中找到我們(men) 需要的圖片, 而如果靠人力一張張地找, 恐怕要數天甚至數月。人工智能的名字雖然很容易引人遐想, 但其實我們(men) 把它當作高級一點的仿生學就好了。 特別要強調的是, 人工智能並不是研究“人造智能”, 更確切地說, 是在研究“智能啟發的計算”(intelligence-inspired computing)。

　　《科學通報》: 這樣看, 我們(men) 完全不必擔心機器取代人類, 那為(wei) 什麽(me) 有不少人在宣揚“人工智能威脅論”呢?

　　周誌華： 這個(ge) 擔心大可不必。嚴(yan) 肅的人工智能研究從(cong) 來沒想過要“威脅人”、“取代人”。這是一門科學, 做出來的東(dong) 西都有理論上下限, 使用了什麽(me) 技術, 能達到什麽(me) 能力, 都是知道的。就像人們(men) 造出來飛機, 一定知道再怎麽(me) 發展它也不會(hui) 像真鳥一樣能生蛋。至於(yu) “人工智能威脅論”, 不妨看看FaceBook公司人工智能實驗室負責人Yann LeCun是怎麽(me) 說的, 他是國際上深度學習(xi) 領域最知名的專(zhuan) 家之一。他說: “有些人是因為(wei) 對人工智能的原理不理解而導致恐懼, 有些人是為(wei) 了個(ge) 人名望而宣揚人工智能威脅論, 有些人則是為(wei) 了商業(ye) 的利益推動人工智能威脅論”。

　　《科學通報》: 我國在人工智能領域的研究水平相對國際情況如何?

　　周誌華： 一般認為(wei) 人工智能學科是1956年在美國達特茅斯會(hui) 議上誕生的, 國際上那時就已經開始, 而我國開展與(yu) 國際接軌的人工智能研究大概是近十年的事情。經過國內(nei) 人工智能學界的奮力追趕, 取得了飛速進步, 現在局部上國內(nei) 已經與(yu) 國際前沿水平接軌, 甚至在某些領域可能還處於(yu) 引領地位; 但從(cong) 全局來看, 還有相當差距, 高水平研究隊伍的廣度、深度都遠遠不夠。

　　《科學通報》: 回到圍棋上來，電腦下圍棋戰勝了人, 會(hui) 不會(hui) 導致圍棋這項智力運動今後變得無人問津呢?

　　周誌華： 我不這樣認為(wei) 。圍棋本身在鍛煉思維、陶冶性情方麵的作用, 乃至於(yu) 圍棋比賽的競技性, 都不是機器能夠取代的。不妨想想, 汽車跑得比人快, 輪船遊得比人遠, 但這並不妨礙田徑、遊泳仍是備受矚目的體(ti) 育運動吧。

文/張東(dong) 梅，閆蓓

本文來自《科學通報》



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