人工智能击败人类围棋大师,人工智能的未来与展望

时间:2016-03-10 14:27:56来源:未知

日前,备受关注的“人机之战”第一场围棋比赛结束,谷歌人工智能程序AlphaGo击败了围棋高手李世石,比赛的结果令人震惊的同时也引起了人们的思考。随着科学技术的快速发展,人工智能已经渐渐的渗入到大多数人生活的方方面面,人们在享受便利的同时,也在担忧未来是否如同某些电影讲述的那样,人工智能将超越甚至取代人类?

人工智能击败人类围棋大师

3月9日,在上海举办的中国家电及消费电子博览会(以下简称AWE)上,“智创未来”服务机器人与智能生活高端论坛正在举行。而远在韩国首尔举行的世界围棋冠军李世石与谷歌人工智能系统AlphaGo的比赛一直是这场论坛的关注点。

当天15点30分,人机世纪大战第一场结束。在这场围棋比赛中,AlphaGo战胜世界冠军李世石。这一消息在论坛引起了一场小骚动。
人工智能击败人类围棋大师,人工智能的未来与展望

人工智能,即人类使用计算机对人类智能的模仿,让机器“学会”人类在某一领域的专业技能。早在公元前384-322年,Aristotle在其著作《工具论》中提出形式逻辑。Bacon在《新工具》中提出了归纳法。莱布尼茨(Leibnitz)提出了通用符号和推理计算的概念,这些都是人工智能研究的萌芽。

进入19世纪以来,数理逻辑等学科的进展,为人工智能的诞生奠定了基石。布尔(Boole)创立的布尔代数与哥德尔(Godel)提出的不完备理论,以及图灵(Turing)提出的自动机理论,为电子计算机的发明提供了理论基础。1943年,McClloch和Pitts提出了MP神经网络模型,开创了人工智能中的重要领域——神经网络的研究,1945年随着ENIAC电子数字计算机的诞生,人工智能得到了不断的发展和应用。
人工智能击败人类围棋大师,人工智能的未来与展望

如今,人工智能已经渗入了普通人生活的方方面面。比如在人们网购的过程中,网站可以通过用户浏览网页的习惯来“猜测”其可能感兴趣的商品,并推荐给该用户,这项技术就使用到了人工智能中重要领域“机器学习”中的重要方法。而机器学习中的重要算法——神经网络,则与本文的主角AlphaGo围棋程序息息相关。

复旦大学哲学学院教授、人工智能哲学专家徐英瑾介绍,传统的计算机下棋程序的基本原理,是有限步数的搜索树,即采用数学和逻辑推理方法,把每一种可能的路径都走一遍,从中选出最优解。显然,这种下棋思考方法是人类无法做到的,发挥了计算机速度快、运算量大的优势。不过,这种“暴力算法”并不适用于围棋。据计算,围棋每回合有250种可能,一盘棋可长达150回合,所以围棋最多有10的170次方种局面。即便对计算机而言,这个运算量也是相当大的。
人工智能击败人类围棋大师,人工智能的未来与展望

  除了复杂度高,围棋还有一大特点——黑白两方棋的每个棋子是一样的,没有大小之分、角色之别。这给计算机程序的运算推理带来了很大难度,因为从哲学上看,围棋具有“语境敏感性”,不太适合逻辑推理; 而棋子各不相同的中国象棋、国际象棋具有“超语境性”,每个棋子角色明确,不因棋局的变化而改变,非常适合逻辑推理,这正是计算机的强项。

“深度学习系统是人工神经网络的升级版。”徐英瑾解释说,这种系统由输入层、中间层和输出层构成,其中,中间层由多层人工神经网络构成,可多达七八十层,故名为“深度学习”。每增加一层,就意味着增加了一个人工智能分析维度。当人把某种大数据样本输入系统后,这种系统即可进行学习,掌握样本中蕴含的规律。为了让 Al-phaGo具有一流的围棋水平,谷歌科研人员输入了2000万局棋谱。假如一个人要学习2000万局棋,每局棋耗时15分钟,他需要一刻不停地下570年!
人工智能击败人类围棋大师,人工智能的未来与展望

人工智能的未来

库兹韦尔认为,2045年人工智能将超越人类智能,储存在云端的“仿生大脑新皮质”与人类的大脑新皮质将实现“对接”,世界将开启一个新的文明时代,“奇点”到来!那个时候,我们是谁?我们是什么?人还能称之为人吗?

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