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人工智能与深度学习

62 人参与  2018年03月25日 11:06  分类 : 技术学习  评论

今天谈论的主题是人工智能,在我看来,对人工智能最贴切的定义就是尼尔逊教授所说的:“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”  

也就是说,人工智能是要和深度学习捆绑到一起的,因为人最重要的能力就是学习。考试前刷各种各样的题从中学习方法,以保证在考试中可以作对同样的类型题。如果一个“人工智能”,只能作对固定那些题,而不会从中学习新的东西,它就不是一个AI。人工智能可以通过不断的学习,最终超过编写它的人在这个领域的技能水平,才是人工智能最强大的地方。  

从“深蓝”到“AlphaGO”  

“深蓝”是由IBM公司开发的国际象棋程序,它运行在一台每秒能够计算2亿步的超级计算机上,基于C语言。“深蓝”可以说是在这个领域的鼻祖,但是“深蓝”完全不是一个人工智能,他的算法是由人类(同时是国际象棋大师加程序员)写成,没有自主的学习能力。在1996年落败世界冠军卡斯帕罗夫后,研究人员对它进行改进,之后1997年以卡斯帕罗夫一胜两负三平输给“深蓝”,“深蓝”退役。  

2015年年末,AlphaGo横空出世,击败欧洲围棋冠军樊辉,同时决定在五个月后挑战李世石。我有幸学过围棋,也学过编程,包括很多我这样的人在内,都认为人工智能不太可能赢。樊辉仅仅只是职业二段,而李世石则是职业九段还是因为围棋没有更高的评级。我们也认为李世石作为GoRating世界排名前五的棋手,水平不是人工智能五个月能追上的  

另外一个支持我们这一观点的依据就是复杂度。国际象棋每一步有20多种可能性,而围棋则是超过200种,国际象棋高端对局大概70步一局,围棋如果厮杀激烈的话超过200步也是很轻松的事情。现代计算机的计算能力如果用穷举,时间是绝对不够的。  

不过,最后的结果大家也都知道了,AlphaGo4:1战胜李世石。这个结果引起了人们的恐慌,不光是因为计算机在围棋这个复杂的领域战胜了人类,同时有人开始怀疑AlphaGo是故意输了一局,开始预言世界末日。所以接下来才要讲到本篇文章的正题,终结关于人工智能的谣言以及人工智能的真相。  

先从AlphaGo说起  

跟机器下棋有一个最大的不同就是,你没办法通过对手的表情来确认你的想法。下完一步看到对手紧皱的眉头,你会更加确定你下这步棋是对的。有些时候在对手落子之后马上落子,也会给对方一种你的下法我早就预料到了的心理压力,然而这些对AlphaGo都不起作用。甚至于越往后下你越会对自己的走棋产生怀疑,以至于满盘皆输。  

其实,AlphaGo并不是完全意义上的人工智能,它的三大核心算法都是由人提供的只不过在大量的学习中,算法对棋局的判断准确度提高了,这一点Deepmind的开发人员也承认了。  

首先简单介绍一下三大核心算法。一,策略算法,通过模仿高手下棋,根据当前盘面,生成可能的几个落子点。策略网络下还有一种快速走棋策略,牺牲一定的走棋质量,换取更快的落子点生成速度。二,蒙特卡洛树搜索,根据这些点,通过快速走棋策略生成新的分支,递归生成蒙特卡洛树。三,估值策略,对蒙特卡洛树中的每一个末端棋局进行胜率评估,选择胜率最高的点下。 

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(蒙特卡洛树搜索示意图)  

这个算法其实是很强大的一个对人类直觉的模拟。一个围棋选手很多时候下一步棋都是靠直觉,你问他为什么这么下,他只会告诉你,他觉得下在这里感觉比较对。策略网络很好的重现了这一特点。同时整个算法也很高效,在国际象棋中“深蓝”通过枚举法能预测之后12步的走向(人类顶尖棋手一般是10步),而AlphaGo对战李世石却能大致计算之后50到60步的走向,甚至面对普通棋手能计算100步以上。  

而就在比赛前一段时间,Deepmind发现了AlphaGo的一个bug,这个bug一旦触发,容易导致算法错误的识别局势,因为没有时间修复,最后AlphaGo赶鸭子上架的去和李世石比赛。那这个bug比赛中有没有被出发呢?有,就是在第四局对局中,被古力称之为神之一手的第78手,挖。自此开始,AlphaGo对棋局的形势估计开始出现错误,直到最后输掉了那一盘棋。而AlphaGo通过计算得出,人类棋手能下出那部棋的概率,只有万分之七,而对于李世石来说,只是灵感乍现而已,这里也足以看出人类直觉的强大。  

然而哪怕是在AlphaGo的纪录片中,讲述了它是怎么出bug的,依然还有人评论说,AI是故意下错输给人的,那我也没什么好说的了。  

AlphaGo和人类棋手还有一点不同的就是,它所有的运算是基于胜率而不是棋子围住了多大的空间,所以对于AlphaGo来说,赢一目也是赢,赢几十目也是赢。这也解释了当它在判断自己已经赢了以后采取保守策略的方法。保守策略会让局势的变化更少,那么当你确定你赢的时候,保守策略可以让你保持胜势到最后。  

AlphaGo说完,就到了后来更加强大且神秘的AlphaZero,AlphaZero才是真正意义上的人工智能。AlphaGo是通过以上提到的算法,从高手对局中进行学习提升。而AlphaZero的算法更加简单,它最开始有的仅仅只是围棋的规则,通过不断的自我对弈,来学习策略,最终达到对战Master(AlphaGo对战柯洁的版本)100:0的绝对领先。  

结语  

这次就不去批判一些社会上厂家宣传时所谓的人工智能了,大家可以根据文章开头的定义自己判断宣传的产品是不是真正的人工智能,也就是看这个产品有没有自主学习的能力,是不是越用越好用。  

最后,从以上的人工智能原理可以看出,现在的人工智能是不具备自主意识的。它的出现能够更好的为人类服务,而社会上对人工智能的一些恐慌也是没有必要的。你更应该担心的是人工智能取代你,去完成你要完成的工作,而不是去担心机器人以后会灭绝人类。最后送给大家一句话。


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