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为什么AlphaGo可以赢人类,就是它的思考路线和人类是不一样的

时间:2017-05-16来1源:未知 作者:91boshi

   “人机大战第二季”大幕即将拉起,是“常胜将军”AlphaGo“碾压”世界围棋第一人柯洁?还是“人类代表”最终技高一筹?50余位两院院士和国内外智能制造领域专家、学者齐聚第三届广东院士高峰年会。思客在此次高峰年会上举办了一场“智能制造与工业大数据思客会”,周济、邬贺铨、李国杰、李杰等多位院士、专家对当前人工智能发展和未来趋势也进行了介绍。当这些“最强大脑”同台, 他们会如何围观新一轮的人机大战?

从AlphaGo下围棋赢了人为标志,应当说人工智能进入了“秋天”,真正到了收获季。

AlphaGo可以赢人类,因为它的思考路线和人类不一样

李杰(美国辛辛那提大学IMS主任):

为什么AlphaGo可以赢人类,就是它的思考路线和人类是不一样的。一般来说,当人遇见前所未见的情况,就会不知道如何反应,但人工智能不是这样。为什么人工智能变得更加有智慧?为什么李世石会输?是因为AlphaGo的思维模式不同于正常人类的思维模式。像实现无人驾驶的人工智能,可以在几微秒、几秒钟的时间里对遇到的情境进行判断,而人类可能做不到。

这就是为什么我们现在要做工业大数据,因为数据可以告诉我们人不知道的问题。工业大数据的目的在于如何在制造与工业系统中,利用传感器和现有数据,找出隐形的操作问题及未知的变异,及时地做预防管理,避免故障并创造价值。

什么时候踢赢皇马,就说明人工智能发展突破了

邬贺铨(中国工程院院士、广东院士联谊会会长):

去年AlphaGo和李世石的对决中,AlphaGo在总盘数上赢了李世石。据我了解,AlphaGo收集了世界上已经知道的围棋棋谱,但李世石也收集了,两者这样相比,都没什么特别的优势。但是AlphaGo的优势在于它通过自我对弈,产生了3000万盘围棋棋谱,而李世石是怎么样也找不到这么多棋谱的,所以说AlphaGo战胜李世石是注定的,因为它也很深入地研究了李世石的棋谱。

围棋虽然说每一步之后都有很多走法,但是规则性是很明显的。AlphaGo实际上是穷尽了所有的可能性,它战胜李世石不足为奇。它跟柯洁的比赛,在我看来也许柯洁的水准比李世石高,但他能不能达到AlphaGo那么高的水平,我还不敢说。我不能给柯洁泄气,但是他要用一般个人的智商去对付AlphaGo这样集体智慧力量的结晶,显然是有困难的。如果柯洁赢了,就表明AlphaGo还有很多可以改进的地方。

我也曾经跟谷歌一位负责研究技术的高层管理者说过,AlphaGo下棋赢过李世石不算什么了不起的成就,什么时候你组织11个机器人组成的足球队踢赢皇马了,就说明人工智能的技术发展得很可以了。因为人工智能对付一个人的时候,比较简单,互相配合对付11个人就不好办了。足球尽管有规则,可是每一脚踢到哪里,是没有规则的,所以在比赛中才有很多变数。

AlphaGo赢不赢柯洁不重要,我们要考虑更难的比赛

李国杰(中国工程院院士、曙光信息产业股份有限公司董事长):

人工智能已经有60年的历史了,从去年AlphaGo下围棋赢了人为标志,应当说人工智能进入了“秋天”,真正到了收获季,过去很多解决不了的问题,现在可以解决了。

我讲一个案例,现在国内有一档节目叫做《一站到底》,我看到搜狗的一位负责人写了一篇文章,才知道搜狗公司做了一个叫汪仔的机器人,让它在节目中和人类比拼理解和判断。搜狗汪仔超越了识别能力,能听、能说、会看、会思考,可以在几个毫秒内,从海量数据当中检索出信息,接着思考、推理,然后快速抢答,最终战胜“人类代表”。这个例子说明人工智能可以干成很多事。但目前为止,它能干成的最成功的事还是图像识别、语音识别,另外就是做一些预测,比如说分析用户、给用户画像、精准推销、信用评级等。

应该说,人工智能还没有像大家想象的那样已经超越了人类,比如很复杂环境下它很难做准确判断,问题比较确切的情况下才能处理好自己的任务。人工智能前景非常大,但是也没有达到一下子把所有人都替代掉的程度,有些工作还是适合人做。人工智能应该有一个发展的过程,我们既要乐观,但是又不能够把它说得神乎其神。

如果比赛的规则是固定的,输赢很明确的话,人工智能是比较有优势的。人机大战有看点的反而是一些答案不确定、需要很多想象的项目,尤其是一些需要灵感的项目,这种对决种中,人机差别还是比较大的。

现在有人让机器人参加高考,想让它们考上一本,如果考试的题目它们能理解,不管是数学、语文还是英语考试,我估计都没什么问题。然而,有时候人工智能看不明白题目,答案也就错了。这类比赛可以提高人工智能的水平,但是不要设想在一个短时期内,人工智能把人所有能做的事情都做成。人的进化经历了几万年、几十万年,甚至几十亿年,不是它短期内就能超过的。

AlphaGo赢不赢柯洁不重要,在我看来,人机“围棋大战”已经比完了,只要有比较准确、固定规则的比拼,机器超过人,是没什么好新奇的。我们应该考虑更新的、比它更难的比赛。

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