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人工智能進(jìn)入“深度學(xué)習(xí)”階段

  • 發(fā)布時(shí)間:2016-03-14 00:26:13  來源:中國證券報(bào)  作者:佚名  責(zé)任編輯:羅伯特

  □本報(bào)記者 郭宏

  谷歌超級(jí)人工智能系統(tǒng)AlphaGo在與頂尖圍棋高手李世石的較量中取得勝利,是人工智能發(fā)展史上重要的里程碑,顯示出人工智能在復(fù)雜的博弈游戲中開始挑戰(zhàn)最高級(jí)別的人類選手?!吧疃葘W(xué)習(xí)”將為人工智能打開一扇新的大門。

  圍棋是一種古老的游戲,行棋規(guī)則簡單,千變?nèi)f化中卻蘊(yùn)涵無盡玄機(jī)。以最基本的“定式”為例,定式的選擇只有在合適的場合配合下才能發(fā)揮功效,絕非機(jī)械記憶即可,必須了解其內(nèi)涵,掌握各種變化下的應(yīng)對(duì),否則,可能非但無利,反而有害。

  圍棋的特殊性并不在于變量的數(shù)量級(jí)變化,而在于選擇的“不確定”性。與其他游戲不同,圍棋博弈時(shí),最優(yōu)選擇很難用數(shù)學(xué)語言“定量”精確表達(dá),頂尖高手之間對(duì)“下一手”的看法不能達(dá)成一致基本是常態(tài)。這并不是因?yàn)槠迨种g的能力差異所導(dǎo)致。事實(shí)上,選擇不同的“下一手”很多時(shí)候的確沒有好壞之分,只是形成不同的路線,勝負(fù)取決于棋手后續(xù)的綜合功力。因此,對(duì)于高手來說,計(jì)算能力很重要,但博弈時(shí)更講究的是“棋感”。所謂實(shí)與勢要均衡,“高者謀勢,低者謀實(shí)”。

  電腦游戲更新?lián)Q代非???,一個(gè)重要的原因就是玩這些游戲的“解決方案”通常都是確定的。一個(gè)游戲被玩熟之后,對(duì)于后續(xù)進(jìn)程通常都在預(yù)期之中,其魅力當(dāng)然很快就會(huì)消失。

  由于圍棋博弈缺乏“定量”解決方案,因此僅依靠海量存儲(chǔ)數(shù)據(jù)棋譜,進(jìn)行搜索比對(duì)加以分析判斷,難以找到最佳的“下一手”,要讓機(jī)器取得勝利的唯一辦法只能是掌握“學(xué)習(xí)”能力。為此,AlphaGo通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入了“直覺”。直覺讓棋手成為高手,但卻不是傳統(tǒng)數(shù)字世界所使用的規(guī)則。此次AlphaGo連續(xù)擊敗李世石,表明人工智能通過“學(xué)習(xí)”,在“勢”和“實(shí)”這些“虛”的領(lǐng)域達(dá)到了令人震驚的高度。

  人工智能主要可分為類人的人工智能和非類人的人工智能。類人人工智能的思考和推理就像人的思維,可以通過實(shí)踐和學(xué)習(xí)獲得知識(shí)和能力;非類人人工智能主要通過感知、知覺等專業(yè)技能執(zhí)行特定任務(wù),解決問題的重要途徑是將所有可能構(gòu)建成搜索樹,通過比對(duì)、決策尋找最優(yōu)方案,對(duì)于這類人工智能來說,背后的數(shù)據(jù)庫越強(qiáng)大,它的“水”就越深,但能力也基本在預(yù)期范圍之內(nèi)。

  谷歌AlphaGo將高級(jí)搜索樹與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合在一起,背后的數(shù)據(jù)庫理論上只是用來學(xué)習(xí)的素材,不再單純比拼記憶和計(jì)算,而是通過實(shí)踐和學(xué)習(xí)獲得知識(shí)和能力。就像AlphaGo開發(fā)者戴維所稱:“AlphaGo是我們創(chuàng)造的,但并不知道‘他’是怎么想的?!本哦纹迨止帕t感嘆,AlphaGo團(tuán)隊(duì)并沒有圍棋高手,卻打造出棋力水平如此高的系統(tǒng)。“深度學(xué)習(xí)”能力獲得重大突破,意味著人工智能將不斷進(jìn)化,向更遠(yuǎn)更高的境界邁進(jìn)。這就是“深度學(xué)習(xí)”的魅力。

  專業(yè)圍棋選手的反應(yīng)值得關(guān)注。本次“人機(jī)大賽”前,專業(yè)棋手大多看好李世石,國內(nèi)等級(jí)目前排名第一的柯潔甚至預(yù)測李世石5:0取勝。棋圣聶衛(wèi)平則認(rèn)為,電腦擊敗專業(yè)棋手是“忽悠”,歐洲冠軍樊麾被AlphaGo擊敗是恥辱。李世石兩度失敗后,還有九段棋手質(zhì)疑比賽過程有貓膩,不愿意接受這個(gè)事實(shí)。這個(gè)群體對(duì)圍棋有著更深刻的理解,只是沒有認(rèn)識(shí)到人工智能所達(dá)到的高度。

  人工智能在經(jīng)濟(jì)決策、控制系統(tǒng)和仿真系統(tǒng)等領(lǐng)域目前已得到越來越廣泛的應(yīng)用,但主要還是集中在非類人人工智能領(lǐng)域。AlphaGo此次選擇圍棋只是測試其能力,未來谷歌希望打造一個(gè)通用智能系統(tǒng),用于災(zāi)害預(yù)測、風(fēng)險(xiǎn)控制、醫(yī)療健康和機(jī)器人等復(fù)雜領(lǐng)域。

  目前來看,AlphaGo還有不少需要完善的地方,是否能跨越圍棋領(lǐng)域尚未得知。從盤面上看,其局部戰(zhàn)斗表現(xiàn)出色,但招式過于強(qiáng)硬,在最講究“棋感”的布局階段還存有一定缺陷。在對(duì)弈前半盤,李世石前兩局棋都有不少機(jī)會(huì)。歐洲冠軍樊麾曾采用復(fù)雜的大雪崩定式開局,也一度占到不少便宜。

  此外,AlphaGo也許能夠促使我們對(duì)圍棋的重新理解。AlphaGo的很多“非人類招式”一度受到專業(yè)人士揶揄,但事后卻發(fā)現(xiàn)取得了很好的效果。事實(shí)上,人們對(duì)圍棋的認(rèn)識(shí)一直在改變。李世石嶄露頭角時(shí),其韓式力戰(zhàn)型棋風(fēng)并不被認(rèn)可,很多“無理手”甚至“惡手”在講究“棋理”的人士眼中是不可接受的。但這種風(fēng)格現(xiàn)在成為了主流。

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