围棋、高考和一只猫

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乍看上去,你可能会有点疑惑:标题中的三种事物毫无关系,到底要讲些什么呢?让我们先从那只猫说起。其实并不是特定的什么猫,而是“猫”这个概念。对人来说,分辨一只猫不费吹灰之力,甚至牙牙学语的婴儿都做得到—几乎没有人记得自己是什么时候开始认得猫,因为实在是太久之前的事了……但假设从来没有人告诉过你猫是什么,那应该也难不住你—无非是多查些资料而已。超强的学习能力也算是人类的一项特长,但对电脑来说就没那么简单了。

Artificial Intelligence,人工智能,就像长生不老和星际漫游一样,是人类最狂野的梦想之一。现在人工智能几乎遍地开花,无人驾驶、语音助手、面部识别等等虽然已经成熟,但距离真正的“智能”还有一步之遥:脱离了人类和大量现成数据的帮助,电脑甚至连猫和狗都分不清。比如常见的人脸识别,需要由人先设计好整套鉴别程序,电脑才能依照这些规则,做出效率极高的“识别”。这意味着电脑依然没有脱离工具的范畴,即使再聪明,也只是聪明的工具。

幸好2012年,“GOOGLE BRAI N”项目横空出世。这是由1000台计算机、1.6万个处理器构成的10亿个连接节点,被训练从未经标记的数据中,自行开展学习、掌握概念,更接近人脑的学习方式。这就是人工智能领域革命性的新技术—“深度学习”。

具体方法是,直接把海量数据投放到算法中,让系统在无人介入的情况下,自行分辨这些数据。一旦系统发现了重复出现的图像信息,就会自动创建一个“图像地图”,继续帮助系统自动检测类似的物体。最终,在看过了1000万张Youtube视频截图之后,系统学会了识别猫脸。也许你会觉得,这三岁小孩都能做的事有什么大不了的呢?殊不知,今天计算机能够琢磨出什么是“猫”,明天它也许就能琢磨出什么是“我”—认识猫,是距离真正的“智能”迈进的一大步。

时间来到最近,5- 6月间发生了两件大事,也与深度学习有关。不知是不是某种巧合,2017年是高考40周年的特别时刻,一个特别的考生走进了考场—这里要说的不是王俊凯,而是“高考机器人”。

这是人工智能第一次走进高考考场,也是国家863计划(国家高技术研究发展计划)的一个项目。该项目于2015年启动,30多家科研院校和企业研发实施,他们有一个共同的目标:研制出能通过高考考上大学的机器人,而且是一本大学。

第一次上考场的人工智能,要考的是众人闻风丧胆、但对AI来说却是最容易的科目—数学。

为了避免泄题,考试是在7日下午高考数学科目结 束后进行的。像其他考生一样,人工智能要在完全断网的情况下进行考试。论备考,AI考前总共做了不到500套试卷,大约12000道数学题,跟一般高中生差不多;论速度,AI显然具有优势,在22分钟内就完成了答题;论结果,满分150分,AI只得了105分,成绩差强人意。

有几道题,AI答了零分。开发者认为,原因在于这些题目包含了自然语言,比如“学生”“教师”,这是机器人难于理解的概念。事实上,人工智能最不擅长的就是语文考试,因为涉及到艺术、美感、情绪,而这些是无法用1和0表现的。

与一年一度的“全国大型知识测验”相比,另一位同龄人的对手则要强大得多。19岁的柯洁,作为当世围棋第一人,代表人类迎战最高水平人工智能—由DEEP MIND团队开发的“阿尔法围棋”。

这场全球瞩目的“人机大战”,最终以“阿尔法围棋”三局完胜告终。这也意味着,人类在所有棋类项目中彻底输给了人工智能。

2016年3月,“阿尔法围棋”横空出世,以4: 1战胜了久负盛名的韩国棋手李世石,仿佛一石激起千层浪。2017年年初又化名“Master”现身中国线上围棋对战平台,一周内60战60胜,其中包括与柯洁对弈的三盘。按照柯洁的回忆,他一开始不相信Master就是阿尔法,因为与对战李世石时相比,它的进步实在太快了。这种进步的主要原因就在于深度学习技术。最初,“阿尔法围棋”1. 0版本巧妙地混合了三种算法:蒙特卡洛树搜索+监督学习+深度学习。其中蒙特卡洛树搜索是一种优化过的暴力计算,也就是凭借超强的运算能力,列举出所有可能(深蓝就是这样战胜卡斯特罗的);监督学习,是通过学习3000万步人类棋谱,来模仿职业高手的下棋规律;而深度学习则是“阿尔法围棋”程序通过自我对战,自主学习如何下棋。

根据公开资料推测,战胜柯洁的是“阿尔法围棋”2.0,与之前的最大不同就是放弃了蒙特卡洛树搜索和监督学习,强化了深度学习的作用。也就是说,自我对战让“阿尔法围棋”获得了更多的提升,它的棋风也脱离了人的定式。

在多次比赛中,“阿尔法围棋”都走出过一些令人意想不到的棋。这些走棋在教科书中会被认为是低级错误,但凡一个正常的棋手都觉得不可理喻,但最终却被证明了是正确的。人类通过数千年实战,总结了围棋理论,教会了电脑下棋,然后电脑告诉人类:你的理论是错的。

这不禁让人浮想联翩:人类进化的路径也许并不是唯一的,我们只是恰好走上了这一条岔路而已。以及,我们距离终极的智慧,依然遥不可及。

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