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和Siri等AI相比,AlphaGo究竟有什么不一样?

人工智能 深度学习 神经网络 阿法狗 AI Watson

不存在者 发表于  2016-03-09 10:35

2016年3月9日,谷歌旗下Deepmind的围棋程序“AlphaGo”就要和职业九段李世石对决了。去年10月,这个程序战胜了中国棋手职业二段樊麾;那是围棋AI第一次在公平比赛中战胜职业棋手。这一成果登上了今年1月的《自然》期刊,也引发了极其热烈的讨论——而最常被提出的问题就是,AI是不是终于要占领全世界了?

会唱歌,更会说冷笑话的Siri.   图片来源:Apple

这个问题并不算杞人忧天,某种意义上AI已经占领了:从苹果的Siri,到日常浏览的搜索引擎,再到网络的文章推荐和商品推荐系统,这些全都是人工智能——哪怕它们不是科幻小说里那种,我们的日常生活也已经很难和它们分开。

但AlphaGo又和这些常见的AI不同。它们的差异在于学习方法和技术的通用性。

Siri:一个照本宣科的助手

Siri是一个“智能助手”,能听懂我们的口头命令,帮我们在网上搜索,帮我们在列表中找到联系人。但它的原理很简单:通过声音识别技术,将声音转化成语言的基本元素,比如元音、辅音、单词,然后和系统中内置的特殊命令比较。如果对比出来的是一个实际问题,那就执行相应的指令;如果对应上了一个空泛的问题,就从相对的段子库里挑个段子出来。

所以它的问题也就一目了然:要是你命令它去做系统中没有的命令,它就扑街了。Siri虽然是AI,但它是一个非常局限的AI:只能解决预先写好的问题。

面对东北大哥的挑衅,Siri懵逼了(也可能只是怂了。图片来源:Apple

深蓝:下棋无人能敌,但只限下棋

1997年,IBM制造的国际象棋机器“深蓝”战胜了当时的国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。这在人工智能历史上是一个标志性事件。但是,虽然深蓝战胜了世界冠军,它有和Siri一样的缺点:太专了。

作为程序,深蓝的软件是专门为国际象棋设计的。它评估盘面的四项标准包括子力、棋子位置、王的安全性还有布局节奏——显然,这些指标完全依赖于国际象棋本身的规则,没有任何扩展性。

卡斯帕罗夫对战“深蓝”的场景。图片来源:muse.jhu.edu

即便如此,它也还是非常依赖于“蛮力”的。深蓝的硬件是当年最快的下棋机器,虽然有系统帮助筛选,它每秒依然要评估20亿个可能局面。为了应对这一需求,IBM当时为它开发了定制的硬件。

其结果就是,与其说它是一个国际象棋程序,不如说是一台国际象棋机器。深蓝只能下国际象棋,学不会围棋,连简单的五子棋也学不会。相比之下,作为人类的卡斯帕罗夫能学围棋,能学五子棋,还能学画画。深蓝的技术就像一把专门为国际象棋设计的钥匙,有很大局限。

自动驾驶汽车:迈出新方向

自动驾驶汽车的原理可以简化为以下几步:

  • 首先它通过感应器了解周围环境,就像司机使用眼睛观察周围情况;

  • 然后通过联网获得道路的路线情况,就像我们开车时候使用导航软件;

  • 再然后计算机程序判断附近行人,汽车会如何运动;

  • 最终计算自己最佳的线路,按着这条线路控制汽车的速度和方向。

Google的自动驾驶汽车。图片来源:Google

它特定于自动驾驶领域,但是基本思想和AlphaGo已经有些接近了。

IBM Watson:泛用的智能

2011年,IBM Watson在美国的真人答题节目Jeopardy!上击败了人类选手,它的技术理念更像AlphaGo。Watson的决策由四个步骤组成:首先是观察,从环境中收集数据,然后对数据做出假设,再然后是评估这些假设,最后是做出决定。不过也有些和AlphaGo不同的地方,首先它被设计成一个问答机器,其次训练Watson的时候需要人类专家的参与——比如关于癌症的问题,需要科学家们在海量的书籍论文中剔除过时的信息、错误的信息,把整理出的资料喂给机器。但至少,它能处理许多领域的能力,让它比它的同行们具有强得多的扩展可能:现在Watson已经被用于医疗领域了。

IBM Watson的logo. 图片来源:IBM

那么,AlphaGo的技术思想是什么呢?

Deepmind创建AlphaGo,是试图通过增强学习技术(Reinforcement learning)构建通用的人工智能。它的理念中包含两个实体,一个是人工智能本身,一个是它所处的环境。人工智能和环境间的关系有两种,一种是通过传感器感知数据,另外一种是通过特定动作影响环境。因为环境的复杂性,它无法获得所有的信息,因此需要不断重复感知-反应的循环,以期望能在环境中有最大收益。绝大多数哺乳动物,包括人在内都符合这套规则。

增强学习技术不断地感知和反馈环境中的信息。图片来源:Google

在AlphaGo之前,他们已经利用这种思想,让AI打游戏。2015年,在《自然》杂志上发表的一篇论文,描述了如何让一个算法玩不同的Atari程序,包括了《太空侵略者》和《打砖块》等游戏。AI和人一样看游戏视频,和人一样操作游戏,从游戏小白慢慢学习,变成游戏专家。AlphaGo也基于同样的原理,模拟人学习围棋的方法,它和人一样下棋,慢慢学会如何像专家一样思考。

这种技术理念所要求的是原始的数据,因此比起那些需要输入人工整理后的数据的方法有更强的通用性。原则上AlphaGo去学个围棋,五子棋都不是问题。

AlphaGo的技术首先被用于游戏的原因是因为,游戏比现实问题简单很多,无论是棋类游戏还是电脑游戏。游戏也很可能是类似技术第一个投入实用的领域:毕竟,随着游戏技术的发展,游戏开发者们逐渐意识到了好的AI和逼真的图像同样重要,不管是即时战略游戏,比如《星际争霸》还是角色扮演游戏中的NPC,高级人工智能不仅能成为强有力的对手,也可以变成优秀的团队伙伴。

但是,它最强之处当然是适应力和学习力。Deepmind声称,这种技术理念很快会被运用到医疗领域,尝试解决个性化医疗的问题。而这,肯定只是第一步。(编辑:Ent)

全部评论(102)
  • 61楼
    2016-03-10 10:53 荼靡忘川

    你看看小冰啊,她和Siri不太一样.....

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  • 62楼
    2016-03-10 11:44 库因克鲁斯

    人遇到自己认知以外的东西,估计也只能懵逼,当然有的人会去主动去探究,而有的人只会等答案出来,Siri可能更像后者····

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  • 63楼
    2016-03-10 12:00 莫道不消魂
    引用@北川映秀 的话:我觉得现有架构的计算机是不能模拟人的思考过程的,除非以基础粒子的尺度模拟一个仿真人脑,到时候我就会承认那台计算机有意识、有灵魂。灵魂与唯物主义没有矛盾,人脑就是灵魂的物质基础,但是人灵魂的“算法”(人...

    机器不一定需要和人类一样的思维方式,只要机器自身拥有了学习+发展的能力,机器就拥有无限的可能。从alphago看,它已经初步拥有这样的能力,所以个人认为,机器拥有这样的能力也就未来一二十年的事。

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  • 64楼
    2016-03-10 12:37 西泽.贝叶斯
    引用@阴月 的话:明显错误,计算机是量产产品,因此所有计算机,只要是同一技术架构的,计算结果均相同且必须相同。而每个人类的神经系统的硬件都完全不同,因此计算结果显然不同。

    如果故意让计算机带有和人脑一样的随机性呢?经典计算机或许不能模拟带有量子效应的人脑,量子计算机、生物计算机总可以吧。

    宅腐双修,懒出境界。
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  • 65楼
    2016-03-10 12:41 joinarmy
    引用@山海风 的话:最可怕的并不是阿法狗赢了李世石,而是它赢了之后一点都没有感到...

    它要是感到了高兴才可怕,好么(ノ ○ Д ○)ノ

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  • 66楼
    2016-03-10 13:12 Spoilers

    把siri和ai放在一起,这篇文就已经没有任何阅读意义了

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  • 67楼
    2016-03-10 13:38 猫猫睡不醒
    引用@C.CristataX 的话:人类的所谓欺骗,策略,直觉,都是三十亿年里整个生命,通过自然本身的计算结果,自然最后把这些计算的结果直接写在一个txt里,比如“饿了怎么办.txt”里面写着“吃饭”两个字,“吃什么.txt”里面写着“...

    人类所有思维都是建立在主观思想下的,至少是主观的衍生。所谓的主观即原始阶段的吃饭、生存、繁殖,现阶段时间多了、食物多了才有闲情去思考人生观世界观,这一切都是衍生于人类本身的基本需求。这类建立在基本需求上的行为只一系列的优先级判断+实时计算技术的结合体。至于“思考”-----就是在资源空闲的时候模拟各种场景的运算。

    人类和机器本质没有区别,机器还缺少的就是“自我”这个概念,没有“自我”只是处理事情那种判断的复杂性还没有实现,也就是说生物大脑的算法还没有照搬到AI中。相信不会太远。

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  • 68楼
    2016-03-10 14:14 水和瓶
    引用@北川映秀 的话:一个问题:这种ai可以在离线或者单机状态下运行吗,人都是独立...

    你这种说法太泛了,提出一个好问题很重要

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  • 69楼
    2016-03-10 14:43 天降龙虾
    引用@阴月 的话:我认为果壳应该跟Google讨论一个AI反民科系统。

    比蠢的话,计算机不是对手的。。。。。民科会无限制造只有他们自己才能理解的概念,直到计算机崩溃。。。

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  • 70楼
    2016-03-10 14:44 我开心vacation
    引用@北川映秀 的话:一个问题:这种ai可以在离线或者单机状态下运行吗,人都是独立思考的,不是靠一个巨大的数据库去检索答案,更不是通过高频多次的海量计算,人想问题通常是经验出发在一个模糊的方向上得出结论。

    我想你心中并不是没有答案

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  • 71楼
    2016-03-10 15:37 C.CristataX 生物科学专业
    引用@猫猫睡不醒 的话:人类所有思维都是建立在主观思想下的,至少是主观的衍生。所谓的...

    因为大多数事情,在过去的三十亿年里,自然选择都帮人类计算完了,包括所谓的“自我”,自然选择只是给人类塞了一个txt里面写着“我有自我意识”而已,所谓的“主观”,归根结底也是这个宇宙的计算,这是这个宇宙的美,如果我们硬要自大地认为是自己超越了宇宙的本身,那就没办法了


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  • 72楼
    2016-03-10 17:57 X轴正向速度

    微软小娜表示siri是渣渣

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  • 73楼
    2016-03-10 19:28 公正
    引用@给我一支火因 的话:500年前你认为人类相信自己生活在一个悬空的球上吗,人工智能的发展跟计算机发展呈正相关,而计算机的摩尔定律并未失效,特别是量子计算机的研发会让摩尔定律一直延续下去,更何况还有下下代计算机,人类的科技已...

    这家伙就是一脸的贴吧相,别理他就好了


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  • 74楼
    2016-03-10 22:22 Matrix_Fractal

    等到AI获得了共情能力后,原始的有机体人类就该退出历史舞台了。

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  • 75楼
    2016-03-10 22:50 猫猫睡不醒
    引用@阴月 的话:明显错误,计算机是量产产品,因此所有计算机,只要是同一技术架构的,计算结果均相同且必须相同。而每个人类的神经系统的硬件都完全不同,因此计算结果显然不同。

    人类是BIOS自带学习算法+实时自动更新OS+非结构化nosql数据库。

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  • 76楼
    2016-03-10 23:39 null.

    少废话,我就问你,啥时候我能和抠她那去致远星打枪?

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  • 77楼
    2016-03-11 00:06 ins1derrr
    引用@null. 的话:少废话,我就问你,啥时候我能和抠她那去致远星打枪?

    你马上就能和士官长做队友了呢,希望你能活下来。

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  • 78楼
    2016-03-11 00:27 西泽.贝叶斯
    引用@阴月 的话:生产的随机性导致你要对每台电脑分别编程,你确定程序猿不会起义...

    为什么非要程序猿一台一台的去编?如果是量子计算机或者生物计算机的话,完全可以让这些计算机具备自我编程的能力,然后就可以像培养细胞那样“培养”程序,由于量子计算机和生物计算机本来就具有随机性,培养出来的子代程序和亲代程序相比肯定是有变异的,而我们正好需要这些变异。随后,将这些培养好的程序喂给别的计算机就可以了。

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  • 79楼
    2016-03-11 00:35 null.
    引用@ins1derrr 的话:你马上就能和士官长做队友了呢,希望你能活下来。

    你们就没想过,现在的士官长也许就是先行者的技术复制出来的?

    剧情已经暗示了他就是先行者

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  • 80楼
    2016-03-11 07:36 archl
    引用@北川映秀 的话:一个问题:这种ai可以在离线或者单机状态下运行吗,人都是独立思考的,不是靠一个巨大的数据库去检索答案,更不是通过高频多次的海量计算,人想问题通常是经验出发在一个模糊的方向上得出结论。

    人脑本来就是一套自以为是的数据库。。。

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  • 81楼
    2016-03-11 10:09 核桃苗
    引用@北川映秀 的话:一个问题:这种ai可以在离线或者单机状态下运行吗,人都是独立思考的,不是靠一个巨大的数据库去检索答案,更不是通过高频多次的海量计算,人想问题通常是经验出发在一个模糊的方向上得出结论。

    一方面,

    人脑是如何思考的?其实是不是也是靠大脑中积累的大量数据(经验)来得出结论?AI现在比不上人到底是不具有大脑的那种能力?

    AI可以用巨大数据库和大量计算弥补相较于人脑缺失的能力来接近智能。继续通过扩大这方面优势来模仿人类也许是有局限性的:在某些方面毫无疑问,可以通过这种方式超越人脑;但在某些方面只通过这两点也许永远无法弥补缺失(比如大局观和策略(?))。

    于是问题来了,人脑真的具有这种独特的、无法通过巨大数据库和大量计算弥补的优势吗?

    也就是

    人脑=一定量数据+一定计算能力+某种AI还不具有的优势

    AI=大量数据+高计算能力

    这些因素是不是加和关系,能不能通过AI方的因素超越“某种AI还不具有的优势”


    另一方面,

    AI之所以重要,正是可以拥有巨大的数据库和超高的计算能力。

    如果没有这两点,即便AI获得了相对于人脑缺失的那些能力,也只是相当于人工造出了一个人的意识而已。而不能真正的在实际应用中体现出相对于人的巨大优势。

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  • 82楼
    2016-03-11 10:48 轻步凌雪
    引用@Mr.CWM 的话:小时候看到过人类被毁灭的可能,感觉和制造出黑洞,核冬天,气候变暖相比,人工智能简直弱爆了,现在看来一点也不。想象一下,冷冰冰的机器拥有了自主思考能力···简直不寒而栗,吓得我赶紧把电饭锅关了···

    人工智能可不局限于某一个特定的硬件系统……

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  • 83楼
    2016-03-11 14:02 CZerone
    引用@北川映秀 的话:人的思考是一个人想,计算机是一起想计算机网络是计算机们共享数据资源、算力资源人的认识是从实践得来,从别人那里听来的东西每个人的理解是不一样的,比如我说“人”和“计算机”,不是具体的某个人或者计算机,是...

    目前表面上看来可能如你所说,实际情况是:人脑的计算能力其实比计算器强得多。

    用最简单的人脑模型按计算机指标测算,人脑存储量3.5PB,运算速度:2.2E15次浮点计算,能源:40W。你会问那我算数能力怎么差计算机这么远?因为计算本来就不只是算数。人们的思考,语言,决策,甚至喜怒哀乐的情绪等等,都是经过大脑神奇的结构计算并快速反映出来,所以计算机看起来没有灵魂是因为硬件没我们人脑好,甚至连蟑螂的大脑都比不上。

    但是硬件这东西随着我们人类社会的发展会越来越牛逼,这里毕竟不仅仅是科学的事情,整体成本的摊薄,各领域技术的推进等等。好比达尔文的一大堆发明设计图多了去了,可当时有条件造出来么?但至少原理上没问题的话,硬件要求达标只是时间问题,毕竟也不是要完全仿造成人脑。

    因此软件上的突破,比如算法程序之类的,就相当于为未来的机器人插上灵魂的翅膀。不要小看这些进化算法,虽然也不一定能比人脑的思考方式好,但好比从腔肠动物到节肢动物,又到爬行动物,最终到哺乳动物一样,思维方式也是进化出来的。只要人工智能实现,机器人就如同生命,要进化到我们的层次,拥有现在说的灵魂,也是理所当然的了。

    [0] 评论
  • 84楼
    2016-03-11 14:47 天降龙虾
    引用@阴月 的话:不检索非认证的数据库就可以了,民科犯傻,AI讲道理,而且AI不会累。

    这样的结果会变成各说各话,跟现在的情况好像也没啥区别。。。虽然AI不会累,但民科嘴多啊。。

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  • 85楼
    2016-03-11 14:49 嘚咦邸
    引用@Mr.CWM 的话:小时候看到过人类被毁灭的可能,感觉和制造出黑洞,核冬天,气候变暖相比,人工智能简直弱爆了,现在看来一点也不。想象一下,冷冰冰的机器拥有了自主思考能力···简直不寒而栗,吓得我赶紧把电饭锅关了···

    电饭锅不关的话是热的,关了就真的冷冰冰了。。。

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  • 86楼
    2016-03-11 18:34 咪姆
    引用@北川映秀 的话:一个问题:这种ai可以在离线或者单机状态下运行吗,人都是独立思考的,不是靠一个巨大的数据库去检索答案,更不是通过高频多次的海量计算,人想问题通常是经验出发在一个模糊的方向上得出结论。

    让Alphago离线,并没有你想象的那么难,他的海量存储也没有海量到存不下的地步。你现在认为海量的东西十几二十年之后,未必就是海量了。君不见,30年的功夫,硬盘从40M到现在4T,cpu从最初的苹果机到现在的4g8核。计算机由房子那么大,到现在一个小小的手机顶过去n个房子。

    所以离线并不是问题,而且还真不是未来科幻范畴的东西。Alphago之所以不离线,主要是他的学习过程不该离线,毕竟他没有成熟的五感,获取信息只能依靠网络。

    所以你的攻击方向是错的,离线并不是他的弱点。

    [0] 评论
  • 87楼
    2016-03-11 18:44 咪姆
    引用@这里是地球吗. 的话:大家好,我是从2188乘坐时光机器穿越回来的人类与机器人大战后的最后一个幸存者 ,我回来的目的是消灭初代人工智能阿尔法狗改动世界线拯救被机器人破坏的人类文明,我需要388人民币购买去美国硅谷的飞机票 ...

    要不是最后一句话,我都差点给你转钱了。

    [0] 评论
  • 88楼
    2016-03-11 20:03 毛小病

    人是双核的且主频不高,而且一顿饭的能量就足够几场比赛,完全没有可比性

    [0] 评论
  • 89楼
    2016-03-12 09:48 黑帆直挂
    引用@q68257962 的话:我赌五毛,李世石5:0完胜。

    你可以给钱了

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  • 90楼
    2016-03-12 11:30 YKQian

    我始终想不明白,又一台无论单位时间功率、体积、噪音都是人脑不知道多少倍的服务器,又一次在物资与能量供应严重不对称的战役下打败了人类(自计算机发明以来所有与人类的竞赛都是如此),为什么会被看做AI的什么不得了的发展。AlphaGo真正革命性的地方在于它的自主学习,在于它对于机械化、规律化过程的自主试错寻找最优解,是自动化控制的一套全新解决方案。它能发挥作用的地方很多,围棋比赛只是一个测试(顺便刷一发存在感),未来将它用于管理复杂机械设备、持续监测大型工厂或城市运作,有它风光的时候。

    太多人在我们还没有把该用的东西派上用场的时候,就被来自电影虚构的未来吓得发抖。AI迟早要变成下一个核电站的。今天一堆人“用爱发电”,明天不知道会不会有“用爱自动化”。所幸果壳这样的人少。

    顺便反驳前面说人类大脑是自然选择的结果=人类一切智慧归自然,就好比说有人去外国推广粤菜,你不能跟他讲,广东属于中国,粤菜的一切荣誉本质上归中国菜所有,广东人自以为是地觉得掌握了做菜的智慧,其实都是中国人上千年探索的结果,你只能说你做的菜是中国菜,不能说是粤菜,不然就是你们广东人自恋。

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