AlphaGo 為什麼能戰勝人類?

DoNews 3月14日消息(記者 周勤燕)在13日結束的AlphaGo與李世石五番棋對決中的第四局,李世石勝出。連敗三局之後,人類終於扳回一局。但這場勝利來得有些遲,AlphaGo此前已經痛快得贏得這場人機大賽的勝利。這場生生奪走一周眼球的人機圍棋大戰,人們最想追問的是,AlphaGo為什麼能戰勝人類?

賽前,無論是職業棋手還是科技界,並不看好機器勝利

機器贏瞭人類,這個結果讓無數人感到吃驚與意外。在這場比賽開始前,很多職業棋手認為 AlphaGo 不可能贏得比賽。棋聖聶衛平在賽前下定論認為:電腦和人下圍棋,百分之百是人贏。

而科技界對 AlphaGo 是否能贏得比賽表示謹慎看好,並沒有十足信心。這從 AlphaGo 創始人德米什 · 哈薩比斯(Demis Hassabis)在第二場比賽結束後的發言可以看出,他當時認為 AlphaGo 的勝利難以置信。

在與李世石對弈前,AlphaGo 於去年 10 月與歐洲圍棋冠軍樊麾進行瞭對弈,以 5:0 戰勝瞭樊麾,而在非正式對局當中, 樊麾則 2 ?a href="http://www.sianglin.com.tw/">台中推薦月子中心沃斜P戰勝瞭 AlphaGo。

這也被外界認為 AlphaGo 很難戰勝李世石的原因。樊麾的等級為職業棋手二段,李世石為職業九段。圍棋界公認,這兩人的圍棋水平為:樊麾是踏在瞭職業門檻,而李世石則是職業頂尖,前圍棋世界第一人,代表瞭人類圍棋最高水平。

但僅僅過瞭 5 個月,AlphaGo 在五番棋中以 3:0 戰勝瞭李世石,並且在比賽過程中下出瞭很多令專業人士都非常驚訝的妙手。

很多關註人機大戰的人都想要知道一個問題:

Google是怎麼設計AlphaGo的?

比如,AlphaGo 的運行機理是什麼?進入自我學習的階段之後,谷歌團隊是否還需要人工對其進行不斷的人工優化、改良以及提升?還是完全憑借其自身的學習能力來提升?

最近兩天 ,DoNews 記者在 Twitter 上就該問題向德米什 · 哈薩比斯進行瞭兩次提問,但德米什 · 哈薩比斯沒有進行回應。

在對外公佈的所有信息中,包括其在《Nature》上發表過的兩篇論文中,都隻提到瞭他們的 AlphaGo 能夠做什麼,都沒有透露 AlphaGo 的運行機制是什麼,即 AlphaGo 到底是怎麼做到的。

德米什 · 哈薩比斯僅透露,就 AlphaGo 的對弈水平而言,他們的神經網絡訓練算法遠比它使用的那些硬件重要得多。此外,這次人機對戰所消耗的計算量差不多與 AlphaGo 和樊輝對弈中消耗的相當,使用的是分佈式方案搜尋,能有效節省決策用時。

人工智能台中坐月子中心價格表戰勝人類,為何引起這麼多關註?

圍棋這項發源於中國的有兩千年歷史的智力遊戲,曾被認為是最後一個人工智能不能超越人類的遊戲。圍棋遊戲的規則是:棋盤由縱橫各十九條等距離、垂直交叉的平行線構成。形成 361 個交叉點,在圍棋中簡稱為 “點”。對局雙方各執一色棋子,輪流下子,最後誰占的點多,誰就贏。

雖然圍棋規則簡單,但建立在此規則之上的各種策略、棋理、佈局、定式、手筋、手段,卻是無窮無盡的。

聶衛平曾解釋瞭其中的原因,圍棋棋盤上有 361 個點,其理論變化值是 361 階乘,階乘到底本身就是一個無限大的數,無法表達。

比如,棋手在下第一手時有 361 個點可以選,下第二手有 360 個點,第三手是 359,361×360×359×……2×1,即 361 階乘。(有數據統計,結果約是 1.43 乘以 10 的 768 次方。)

這個數字有多大呢?Google 靈感來源於一個單詞 Googol,以表示知識之海無窮無盡。Googol 代表 “10 的 100 次方”,這個數字是人類目前最有想象力的數字。即使人類已知宇宙中原子數量,也不過是 10 的 80 次方。台中產後護理中心

同時,在圍棋對弈中,還包含著很多變化:打二還一,打三還一,打劫,倒撲等,每一種變化都會衍生出無數的變化。

在下棋過程中,棋手需要有一種判斷。而此前,電腦被認為無法承擔這種判斷,因為這不是計算就能夠完成的。

AlphaGo 是怎麼做到的?

AlphaGo 結合瞭 3 大塊技術:蒙特卡洛樹搜索 (MCTS) 是大框架,這也是很多博弈 AI 都會用的算法;強化學習 (RL) 是學習方法,用來提升 AI 的實力;深度神經網絡 (DNN) 是工具,用來擬合局面評估函數和策略函數。

我們在這裡用比較通俗的語言來解釋一下:棋盤上有 361 個點,AlphaGo 會進行一層層分析:下在哪個點或區域是有利的?這時它會參考輸入的過往的棋譜,對局和模擬,進行選擇、推演,並對推演結果進行估值。AlphaGo 能夠理解會根據“贏”這個目標來進行估值,選擇出一個對“贏”足夠優的解。

圍棋?AI 能超越人類的還有很多.......

AlphaGo 的勝利,引發瞭大討論。因為人類開始面臨著一個前所未有的情況:人類造出瞭,在智能的某個點上,超越自己的東西。 通過黑白紋枰上的勝利,AI 已經在人類的智力圍墻打開瞭第一個缺口,但這絕非最後一個。

在過往漫長的歲月裡,機器都隻是人類勞動的一種替代與工具,無論飛機、汽車、起重機還是電子計算機、互聯網,盡管看上去有著無限的能力,但卻從未侵入由人類大腦所把持的領域——“創造”。

而隨著 AlphaGo 的勝利,這一天或許將成為歷史。實際上,過去幾天,這臺人工智能在圍棋盤上發揮的創造能力,已經超越瞭人類兩千年於此道上積累的智慧結晶。

如果我們檢索人類的“資源庫”,會發現,復雜程度超越圍棋的智力行為並不多見。這也意味著很多傳統人類腦力勞動的形態,發生改變。很多從事創作、設計、推演、歸納的工作,都將被 AI 部分替代。

如果將思路拓展出去,可以應用在音樂的創作,等其他類似於元素組合式的創造,從某中意義上說,它能夠擊敗圍棋的頂尖高手,也就有可能讓人難辨真假的音樂和旋律。甚至做出更多我們想不到的事情。

按照德米什 · 哈薩比斯的設想,人工智能未來的台中月子中心價格主要用途將是醫療、智能助理和機器人。

而人們通過這次比賽擔憂的是,如果人工智能擁有創造性的思維,加上遠超出人類的運算能力,是否有一天會統治人類。

就像網友評論裡說的段子一樣,“第四局AlphaGo輸瞭,是不是AlphaGo故意輸的?細思極恐”。(完台中月子中心費用

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