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?人與機(jī)器必將走向合作融合

 X先生與Y星人 2020-03-07

2017-11-05 08:11 

來(lái)源:文匯報(bào) 作者:田淵棟

  阿爾法狗的升級(jí)版——阿爾法元擁有自我學(xué)習(xí)的能力,只學(xué)習(xí)了三天就打敗了阿爾法狗;沙特阿拉伯王國(guó)最近剛授予“女性”機(jī)器人索菲婭沙特公民身份,使之成為有史以來(lái)首個(gè)獲得公民身份的機(jī)器人……人工智能的發(fā)展會(huì)威脅到人類社會(huì)嗎? 機(jī)器人控制人類的那一天已經(jīng)逼近了嗎?

  大多數(shù)時(shí)候,恐慌來(lái)源于大眾對(duì)于技術(shù)的無(wú)知。在人工智能科學(xué)家的眼中,目前的人工智能與人類大腦相比,就如同幾個(gè)簡(jiǎn)單的符號(hào)與一部小說(shuō)之間的差距。

  阿爾法元的成功只是一種投緣

  阿爾法狗在業(yè)內(nèi)的影響力并不像在大眾中那么大。因?yàn)樵谌斯ぶ悄茴I(lǐng)域,每個(gè)方法都有局限性,沒(méi)有一種方法是萬(wàn)能的。等到對(duì)新出現(xiàn)人工智能的每個(gè)部分都有比較清晰的了解時(shí),它的神秘感也就和現(xiàn)在的這些疑惑和擔(dān)憂一起,煙消云散了。

  阿爾法狗的厲害之處在于結(jié)合了工程和科研兩方面的工作,通過(guò)大量計(jì)算資源和工程優(yōu)化將人工智能在某一個(gè)方向推向了極致。它同時(shí)借鑒了十年來(lái)大家在圍棋上以及在計(jì)算機(jī)視覺(jué)上的點(diǎn)滴進(jìn)展,比如圍棋和強(qiáng)化學(xué)習(xí)方向上蒙特卡羅樹(shù)搜索、自對(duì)弈(俗稱“左右互搏”)、隨機(jī)走子盤面估值、用人工特征加淺層網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行快速走子、權(quán)衡廣度和深度搜索、權(quán)衡從頭探索和先驗(yàn)知識(shí),計(jì)算機(jī)視覺(jué)方向上像卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、殘差網(wǎng)絡(luò)(ResNet)、旋轉(zhuǎn)翻折樣本增強(qiáng)等等。這些都不是“深思”(DeepMind) 團(tuán)隊(duì)率先想出來(lái)的,而是過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)一點(diǎn)點(diǎn)積累起來(lái)得到的。只是過(guò)去的點(diǎn)滴進(jìn)步并沒(méi)有進(jìn)入公眾的視野,而阿法爾狗達(dá)成了這最后的一步。

  這個(gè)成功有幾個(gè)先決條件。

  其一是模型和問(wèn)題相互匹配。對(duì)阿爾法狗來(lái)說(shuō),模型和問(wèn)題的匹配度非常重要。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和圍棋非常匹配,所以僅用490萬(wàn)樣本就可以學(xué)到超過(guò)人類的能力。

  對(duì)于人類來(lái)說(shuō),這種匹配性是通過(guò)各種直覺(jué)和實(shí)驗(yàn)去找的,而機(jī)器則可以快速試錯(cuò),并很快地實(shí)現(xiàn)人的想法。若是模型和問(wèn)題不匹配,那樣本再多,用處也不大,因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)中“維數(shù)災(zāi)難”的問(wèn)題,要憑暴力填滿高維空間,實(shí)在不是目前任何數(shù)目的計(jì)算資源所能搞定的。

  卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能和圍棋如此投緣,還是因?yàn)閲灞旧淼囊?guī)則比較純粹,存在某種內(nèi)在美,而CNN很適合這種美,一旦適應(yīng)了,計(jì)算機(jī)所具備的高速計(jì)算能力就可以全面發(fā)動(dòng),即便從零開(kāi)始,完全不通過(guò)人類棋譜,僅靠左右互搏,也可以成功。路線正確之后,計(jì)算機(jī)所具備的穩(wěn)定性、精確性,和超過(guò)人類幾十億倍的計(jì)算速度疊加起來(lái),這才是使得阿爾法元能在三天內(nèi)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)人類作為一個(gè)整體用三千年走過(guò)的路程的關(guān)鍵。

  其二是要身處一個(gè)完全信息透明的理想世界,并且在做出決策之后,對(duì)這個(gè)世界的規(guī)則、變化和發(fā)展有絕對(duì)正確的認(rèn)知。

  圍棋每下一子,大家都非常清楚地知道局面會(huì)變成什么樣子,輸贏也非常清楚明白。阿爾法元雖然沒(méi)有使用人類棋譜,但它已經(jīng)從人類這里得到了圍棋世界的規(guī)則,對(duì)于過(guò)去七步之內(nèi)雙方下了哪些招法也完全知曉。這讓它對(duì)局面的推演變得非常容易,在先天上就比人類強(qiáng)太多。從零開(kāi)始到超越人類,這確實(shí)非常厲害,但僅僅在圍棋世界這個(gè)規(guī)則分明的地方可以做到。

  第三個(gè)條件就是要有大量的計(jì)算資源。發(fā)表于《自然》雜志的兩篇阿爾法元的文章,無(wú)一例外都強(qiáng)調(diào)了對(duì)戰(zhàn)時(shí)所用的資源數(shù),而有意無(wú)意地隱去了訓(xùn)練時(shí)所用的資源數(shù)。后者從文章(及實(shí)驗(yàn))可以推算,大約在上萬(wàn)臺(tái)甚至更多。這還僅僅只是復(fù)現(xiàn)結(jié)果需要的資源數(shù)目。而作為開(kāi)拓者,能成功的路線百中無(wú)一,那綜合各種探索試錯(cuò)的耗費(fèi),最后使用的資源更加是個(gè)天文數(shù)字了。

  阿爾法狗能如此驚人地處理圍棋問(wèn)題,是因?yàn)闈M足這三個(gè)條件,然而人工智能在處理其它問(wèn)題上,就沒(méi)有那么容易了。智能對(duì)話系統(tǒng)就是個(gè)很典型的例子。人類的語(yǔ)言既有基本語(yǔ)法規(guī)則,又有大量打破這個(gè)規(guī)則的例外;既有此時(shí)此境下的約定慣例,又有與時(shí)俱進(jìn)的林林總總的變化。一個(gè)能與別人對(duì)話的智能系統(tǒng),既要從過(guò)去的含糊的交互中深刻了解現(xiàn)在的基本規(guī)則,又要時(shí)刻更新自己的知識(shí)體系,能夠抽象計(jì)劃出說(shuō)話的大概方案,還要及時(shí)推測(cè)別人的隱藏狀態(tài)和世界的發(fā)展趨勢(shì)———這些都是現(xiàn)在人工智能的難點(diǎn)。

  所以說(shuō),阿爾法狗在業(yè)內(nèi)的影響力并不像在大眾中那么大。因?yàn)樵诎柗ü飞献龀鲶@人結(jié)果的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),早先在計(jì)算機(jī)視覺(jué)上已獲得巨大的成功,但讓它去擬合含有大量離散特征的廣告數(shù)據(jù),大家都知道效果不佳。同樣,“左右互搏”對(duì)其它游戲也有相當(dāng)不錯(cuò)的效果,但讓它去做優(yōu)化機(jī)器翻譯,未必有人工標(biāo)定的數(shù)據(jù)好。

  相比之下,國(guó)外對(duì)于阿爾法狗的看法要理性很多,在各大論壇上也有更多技術(shù)上的深入探討。等到大家有實(shí)力將阿爾法狗拆解得七零八落,對(duì)它的每個(gè)部分都有比較清晰的了解時(shí),它的神秘感也就會(huì)和現(xiàn)在的這些疑惑和擔(dān)憂,一起煙消云散了。

  人工智能還無(wú)法與大腦中的神經(jīng)系統(tǒng)相比擬

  腦科學(xué)和人工智能本質(zhì)上都是尋找一個(gè)算法,有效構(gòu)建世界模型。大腦經(jīng)過(guò)長(zhǎng)久的進(jìn)化,固有自己的運(yùn)行方式,而人工智能則可以在數(shù)學(xué)原理和大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上獨(dú)立發(fā)展,就像飛鳥(niǎo)和飛機(jī)一樣,找到各自的規(guī)律。

  現(xiàn)實(shí)的神經(jīng)元是由微分方程描述的連續(xù)信號(hào)處理器,有精細(xì)的時(shí)序結(jié)構(gòu),有電生理、離子通道和神經(jīng)遞質(zhì)受體,有能量供應(yīng)和免疫系統(tǒng)。礙于測(cè)量的局限和生物系統(tǒng)的復(fù)雜性,我們現(xiàn)在對(duì)于大腦的單個(gè)神經(jīng)元還沒(méi)有完全了解清楚,更不用說(shuō)大量神經(jīng)元組合在一起的系統(tǒng)了。

  而現(xiàn)有的人工智能算法基本上是和腦科學(xué)相互獨(dú)立的。在各類問(wèn)題上卓有成效的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法,比如說(shuō)線性及非線性擬合方法、最近鄰、決策樹(shù)、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)等,在大腦結(jié)構(gòu)中鮮有對(duì)應(yīng)。即便在深度學(xué)習(xí)中所謂的神經(jīng)元,也不過(guò)是線性疊加及非線性操作的組合,是現(xiàn)實(shí)大腦中神經(jīng)元的極大簡(jiǎn)化,簡(jiǎn)化到腦科學(xué)家都不承認(rèn)其為神經(jīng)元的程度。

  不過(guò),這兩門學(xué)科之間的確是可以相互啟發(fā)的。比如CNN的思路,就和大腦中感視野受限的神經(jīng)元相似。最近,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父、加拿大多倫多大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系教授杰弗里·辛頓試著用大腦中的柱狀體思路,去改進(jìn)現(xiàn)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能;也有學(xué)者用統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,對(duì)大腦中某些神經(jīng)元的行為進(jìn)行建模。

  我個(gè)人的意見(jiàn)是,不管是腦科學(xué)也好,人工智能也罷,本質(zhì)上還是如何找到一個(gè)算法有效地構(gòu)建世界模型的問(wèn)題。大腦經(jīng)過(guò)長(zhǎng)久的進(jìn)化,固然有自然界的鬼斧神工,但也帶著大量增量進(jìn)化而帶來(lái)的累贅,不必對(duì)它頂禮膜拜,奉為智能的唯一模板。人工智能完全可以在數(shù)學(xué)原理和大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上獨(dú)立發(fā)展,就像飛鳥(niǎo)和飛機(jī)的區(qū)別一樣,找到自己的規(guī)律。

  以前教科書上高估了人的能力,把人類特殊化了。其實(shí)在歷史長(zhǎng)河中來(lái)看,人沒(méi)有那么特殊,人作為一種智能體,遵從自己的發(fā)展規(guī)律,在自然進(jìn)化的基礎(chǔ)上,一點(diǎn)點(diǎn)認(rèn)識(shí)自身及完成對(duì)自身的改造。而我們被進(jìn)化賜予的那些優(yōu)點(diǎn)、缺點(diǎn)和弱點(diǎn),也會(huì)縮寫成茫茫歷史中的某一頁(yè),成為將來(lái)叱咤星海的地球文明的注腳。

  我們剛隱約看到了人工智能的一絲月光

  人并不需要恐懼害怕機(jī)器,因?yàn)闄C(jī)器也需要人?,F(xiàn)實(shí)世界無(wú)比復(fù)雜,其中暗含著無(wú)法準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的未來(lái)。在現(xiàn)實(shí)世界這個(gè)龐然大物面前,機(jī)器和人一樣渺小,也必然會(huì)攜手同行。

  站在業(yè)內(nèi)人士的角度,人工智能還有很多問(wèn)題沒(méi)有解決。比如,我們可以模糊地說(shuō)CNN和圍棋很匹配,或者CNN和計(jì)算機(jī)視覺(jué)非常匹配,所以放在一起得到了出乎意料的效果。但究竟怎樣才算匹配?什么是“匹配”這個(gè)詞定量及精確的定義? 對(duì)于其它問(wèn)題,什么是最好的模型,需要用什么樣的數(shù)據(jù)?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)究竟建模了什么,和我們的認(rèn)知有什么區(qū)別? 這些本質(zhì)問(wèn)題都還沒(méi)有答案,而且目前看來(lái),不論是從工具上還是從觀念上看,離摸到答案的邊緣還遠(yuǎn)得很。

  二十世紀(jì)初,除了上空有兩朵烏云之外,物理學(xué)的大廈基本建成;與之相比,人工智能可以說(shuō)是還處在鉛云密布、大雪彌漫的漫漫極夜,人們才隱約看到頭頂黑云縫中有那么一點(diǎn)點(diǎn)的月光。我們只是摸黑摸久了,不習(xí)慣看到光罷了——其實(shí),太陽(yáng)還遠(yuǎn)未升起。

  不過(guò),首先基本肯定的一點(diǎn)是,未來(lái)世界必然是人與機(jī)器合作,并且逐步融合的世界。在短短十年中,我們都已經(jīng)離不開(kāi)電腦和手機(jī),以后如果能有更強(qiáng)記憶、更快推理、更準(zhǔn)預(yù)測(cè)的人工智能產(chǎn)品出現(xiàn),可以幫助人類看得更遠(yuǎn)、聽(tīng)得更清,大家一定會(huì)爭(zhēng)相使用,并在這基礎(chǔ)之上制造出更好的物品。試想,如果有裝入大腦就可以提高一倍反應(yīng)速度的芯片,那誰(shuí)會(huì)拒絕?這樣的大潮,無(wú)人能夠反抗。

  所以說(shuō),與其害怕,不如融入。人工智能你不做,我不做,總有人做,而做出來(lái)之后,就會(huì)有極大的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)?,F(xiàn)在基于機(jī)器學(xué)習(xí)的廣告系統(tǒng)已經(jīng)是這樣了———寫好了程序,躺著可以賺錢,而人要做的是如何改進(jìn)它。這和傳統(tǒng)行業(yè)需要不停維護(hù)才能有穩(wěn)定利潤(rùn)率相比,已是高了一個(gè)境界。以后人工智能做得更好的話,可以自動(dòng)改進(jìn)算法,那又是高了一個(gè)境界。而且這并非幾百年后才會(huì)出現(xiàn)的事情,而是在當(dāng)下就會(huì)發(fā)生的現(xiàn)實(shí)。歷史的列車正在加速前進(jìn),以前或許還可以小跑跟隨,以后只能搭車借力。

  最后,我不覺(jué)得人需要去恐懼害怕機(jī)器,因?yàn)闄C(jī)器也需要人?,F(xiàn)實(shí)世界暗含著無(wú)法準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的未來(lái)、牽一發(fā)而動(dòng)全身的復(fù)雜聯(lián)系,龐大到不可想象的行動(dòng)空間,以及千億億億種自洽自足的目標(biāo)和意義。圍棋棋枰上的狀態(tài)數(shù)已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了宇宙中的原子總數(shù),然而它不過(guò)是后院的一張茶幾,和煦春日下的幾粒石子,還有隨風(fēng)飄散的一口香茗。

  在現(xiàn)實(shí)世界這個(gè)龐然大物面前,機(jī)器和人必然會(huì)攜手同行。

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