人工智能擊敗人類圍棋大師,人工智能的未來與展望

時間:2016-03-10 14:27:56來源:未知

日前,備受關注的“人機之戰”第一場圍棋比賽結束,谷歌人工智能程序AlphaGo擊敗了圍棋高手李世石,比賽的結果令人震驚的同時也引起了人們的思考。隨著科學技術的快速發展,人工智能已經漸漸的滲入到大多數人生活的方方面面,人們在享受便利的同時,也在擔憂未來是否如同某些電影講述的那樣,人工智能將超越甚至取代人類?

人工智能擊敗人類圍棋大師

3月9日,在上海舉辦的中國家電及消費電子博覽會(以下簡稱AWE)上,“智創未來”服務機器人與智能生活高端論壇正在舉行。而遠在韓國首爾舉行的世界圍棋冠軍李世石與谷歌人工智能系統AlphaGo的比賽一直是這場論壇的關注點。

當天15點30分,人機世紀大戰第一場結束。在這場圍棋比賽中,AlphaGo戰勝世界冠軍李世石。這一消息在論壇引起了一場小騷動。
人工智能擊敗人類圍棋大師,人工智能的未來與展望

人工智能,即人類使用計算機對人類智能的模仿,讓機器“學會”人類在某一領域的專業技能。早在公元前384-322年,Aristotle在其著作《工具論》中提出形式邏輯。Bacon在《新工具》中提出了歸納法。萊布尼茨(Leibnitz)提出了通用符號和推理計算的概念,這些都是人工智能研究的萌芽。

進入19世紀以來,數理邏輯等學科的進展,為人工智能的誕生奠定了基石。布爾(Boole)創立的布爾代數與哥德爾(Godel)提出的不完備理論,以及圖靈(Turing)提出的自動機理論,為電子計算機的發明提供了理論基礎。1943年,McClloch和Pitts提出了MP神經網絡模型,開創了人工智能中的重要領域——神經網絡的研究,1945年隨著ENIAC電子數字計算機的誕生,人工智能得到了不斷的發展和應用。
人工智能擊敗人類圍棋大師,人工智能的未來與展望

如今,人工智能已經滲入了普通人生活的方方面面。比如在人們網購的過程中,網站可以通過用戶瀏覽網頁的習慣來“猜測”其可能感興趣的商品,并推薦給該用戶,這項技術就使用到了人工智能中重要領域“機器學習”中的重要方法。而機器學習中的重要算法——神經網絡,則與本文的主角AlphaGo圍棋程序息息相關。

復旦大學哲學學院教授、人工智能哲學專家徐英瑾介紹,傳統的計算機下棋程序的基本原理,是有限步數的搜索樹,即采用數學和邏輯推理方法,把每一種可能的路徑都走一遍,從中選出最優解。顯然,這種下棋思考方法是人類無法做到的,發揮了計算機速度快、運算量大的優勢。不過,這種“暴力算法”并不適用于圍棋。據計算,圍棋每回合有250種可能,一盤棋可長達150回合,所以圍棋最多有10的170次方種局面。即便對計算機而言,這個運算量也是相當大的。
人工智能擊敗人類圍棋大師,人工智能的未來與展望

  除了復雜度高,圍棋還有一大特點——黑白兩方棋的每個棋子是一樣的,沒有大小之分、角色之別。這給計算機程序的運算推理帶來了很大難度,因為從哲學上看,圍棋具有“語境敏感性”,不太適合邏輯推理; 而棋子各不相同的中國象棋、國際象棋具有“超語境性”,每個棋子角色明確,不因棋局的變化而改變,非常適合邏輯推理,這正是計算機的強項。

“深度學習系統是人工神經網絡的升級版。”徐英瑾解釋說,這種系統由輸入層、中間層和輸出層構成,其中,中間層由多層人工神經網絡構成,可多達七八十層,故名為“深度學習”。每增加一層,就意味著增加了一個人工智能分析維度。當人把某種大數據樣本輸入系統后,這種系統即可進行學習,掌握樣本中蘊含的規律。為了讓 Al-phaGo具有一流的圍棋水平,谷歌科研人員輸入了2000萬局棋譜。假如一個人要學習2000萬局棋,每局棋耗時15分鐘,他需要一刻不停地下570年!
人工智能擊敗人類圍棋大師,人工智能的未來與展望

人工智能的未來

庫茲韋爾認為,2045年人工智能將超越人類智能,儲存在云端的“仿生大腦新皮質”與人類的大腦新皮質將實現“對接”,世界將開啟一個新的文明時代,“奇點”到來!那個時候,我們是誰?我們是什么?人還能稱之為人嗎?

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