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人工智能暴力碾压 人类智慧何去何从
来源:互联网  (转载协议)   发布日期:2016-03-13 18:15   浏览:4786专栏投稿 值班编辑:QQ281688302

曾经,计算机深蓝与卡斯帕罗夫的国际象棋大战令全球媒体关注,最终,以人类在国际象棋领域被计算机攻克告终。如今,谷歌研发的计算机围棋软件阿尔法围棋,又继续向围棋这个古老的人类智力游戏发起挑战:在去年击败欧洲冠军之后,这次与韩国棋手李世石之间的

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曾经,计算机“深蓝”与卡斯帕罗夫的国际象棋大战令全球媒体关注,最终,以人类在国际象棋领域被计算机攻克告终。如今,谷歌研发的计算机围棋软件“阿尔法围棋”,又继续向围棋这个古老的人类智力游戏发起挑战:在去年击败欧洲冠军之后,这次与韩国棋手李世石之间的较量再次成为全球关注的焦点。

有计算机业内人士说,不管输赢,这次人机大战都将成为人工智能发展史上的一个里程碑。然而更多的人可能会担心,一旦人工智能超过了人类智慧,等待我们的将会是什么?

“我肯定会成为5场比赛的胜者,”作为围棋世界的超一流大师,韩国棋手李世石在与谷歌公司围棋软件“阿尔法围棋”的比赛前,信心十足。他更表示,自己从收到邀请到决定应战只用了不到5分钟。

天不遂人愿,这五分钟也许会成为李世石人生中最后悔的“黑色5分钟”——从本月9日开始的5场较量中,留在李世石脸上的更多是遗憾和无奈。这显然不是比赛时坐在李世石对面那个谷歌公司业余六级棋手的“功劳”,而是藏在软件“阿尔法围棋”背后,也是谷歌公司最引以为豪的人工智能技术。

人机大战

计算机多靠“暴力破解”

对于大多数人来说,上一次给人们留下深刻印象的人机大战,还是1997年 IBM公司的“深蓝”计算机战胜了当时世界排名第一的国际象棋大师卡斯帕罗夫。然而对于行内的计算机专家来说,“深蓝”赢得并不光彩——道理非常简单,局限于规则,国际象棋每一步都是可预见的,因此,“深蓝”战胜卡斯帕罗夫的诀窍就在于,运用强大的运算能力,“暴力破解”所有下一步的可能性。

而在2011年,另外一次著名的人机大战则是“深蓝”的同门师弟“沃森”,在美国老牌智力问答节目《危险边缘》中战胜两位人类冠军选手。据称,《危险边缘》问答以答案的形式给出线索,选手则需要以问题作答。比如问“小时候谁砍了樱桃树”,那么选手可以回答“是乔治·华盛顿吗?”

虽然“沃森”在比赛时没有接入互联网,但仍然取得了比赛的胜利。同样,在不少计算机专家看来,“沃森”只不过展现了计算机在语言处理、信息搜索和储存等多方面的能力,并没有拥有战胜人类的人工智能。

不管是“深蓝”还是“沃森”,他们注定成为人工智能发展史上的绝佳注脚。

那些年的人机大战

深蓝——蛮算的“硬汉”

1997年,美国IBM公司的 “深蓝”超级计算机以2胜1负3平战胜了当时世界排名第一的国际象棋大师卡斯帕罗夫。当时,“深蓝”主要依靠强大的计算能力来选择最佳策略:“深蓝”靠硬算可以预判12步,而卡斯帕罗夫只可以预判10步,两者高下立现。 比赛中,第2局的完败让卡斯帕罗夫深受打击,他的斗志和体力在随后3局被拖垮。此外,IBM拒绝了卡斯帕罗夫的再战请求。

浪潮天梭——以一敌五

2006年,“浪潮杯”首届中国象棋人机大战中,5位中国象棋特级大师最终败在超级计算机浪潮天梭手下。中国人发明的这项充满东方智慧的模拟战争游戏,被中国超级计算机独占鳌头。在2局制的博弈中,浪潮天梭以平均每步棋27秒的速度,每步66万亿次的棋位分析与检索能力,最终以11∶9的总比分险胜。

沃森——全才“学霸”

2011年,“深蓝”的同门师弟“沃森”在美国老牌智力问答节目《危险边缘》中战胜两位长期占据冠军宝座的选手。虽然参赛者需要大量历史、文学、政治、科学及流行文化知识,还需要解析隐晦含义和谜语等,但是在存储了2亿页数据的“沃森”面前,这些都不是问题。

独特架构

“阿尔法围棋”能够自学

虽然计算机在各个方面屡次向人类智慧发起挑战,但在围棋方面,计算机专家却忌讳莫深——这是因为大多数棋类游戏,计算机都可以通过“暴力”方式,推算出所有的取胜方案。而在体现东方智慧的围棋上,一盘棋可以长达150个回合,每回合又有250种下子可能,因此排列组合下来的棋型总数甚至超过宇宙中的原子数,因此,“暴力破解”并不适用。

显然,谷歌公司研发的软件“阿尔法围棋”不会使用“暴力”的方式——据称,该研发团队能让“阿尔法围棋”根据棋盘上的形势选出较有胜算的方案,换句话说就是让软件像人类一样思考。这听起来不可思议,但是“阿尔法围棋”的确与“深蓝”有着显著的区别。

实际上,“阿尔法围棋”背后是谷歌公司开发的“神经网络”系统——它并不是一台超级计算机,而是一个由许多个数据中心作为节点相连,每个节点内有着多台超级计算机组成的网络——就跟人脑的架构一样,由上百亿个神经元相连。“阿尔法围棋”只不过是这个“神经网络”系统专门针对围棋开发的一个程序。

自我博弈

玩视频游戏击败职业玩家

“阿尔法围棋”的强大在于,虽然有了类似于人脑的“神经网络”系统作为网络基础,但是让“阿尔法围棋”拥有人工智能主体的还是被称为“深度强化学习”的算法——它还能通过大量数据分析以及自我博弈,寻找比棋谱更多的技巧来击败人类。

“深度强化学习”算法到底如何运作?美国谷歌公司旗下的人工智能公司“深度思维”并没有公开,不过在一年前的2月,该研发团队在全球顶级科学期刊《自然》杂志上刊登的一篇论文中这样描述,“深度强化学习”的灵感来源于心理学中的行为主义理论,即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下,逐步形成对刺激的预期,产生能获得最大利益的习惯性行为。

其实,在挑战人类之前,“阿尔法围棋”进行过多次试错——研究人员让该系统教自己玩49种经典的视频游戏,其中包括许多不同的类型,比如横向的射击游戏,还有一对一的格斗游戏,以及赛车游戏等等。让人惊奇的是,该系统仅仅依靠对游戏视频的观察,在两三盘游戏后,操作控制器的能力就突飞猛进——在49种游戏中的23种,击败了人类职业玩家。

去年10月,“阿尔法围棋”就向人类围棋选手发起了挑战,结果以5∶0战胜了欧洲围棋冠军樊麾,这也是人工智能程序首次在不让子的情况下战胜人类围棋选手。而在这场与韩国棋手李世石大战之前,“阿尔法围棋”的研发负责人、同时“深度思维”公司创始人的哈萨比斯,在接受采访时就表达出足够的信心,“人类或许一年能玩1000局,但机器一天就能玩数百万局。虽然不少人认为我们获胜的几率只有5%……但是我们的系统进步很快,就在我们谈话时,它正在进步。”

“阿尔法围棋”背后的“大神”

当神经科学的科学家玩起了计算机……

在2014年1月之前,很少有人了解到“深度思维”这家位于英国伦敦的人工智能公司,也很少有人了解创始人哈萨比斯。直到在谷歌公司和脸谱公司两家科技巨头为“深度思维”展开过激烈竞争,并最终被谷歌公司以5亿英镑的高价收购之后,这家公司才走向大众视线——“深度思维”公司在其官网上写道:“深度思维”致力于用研究深度学习的方式去真正了解人类的智慧。

对于“深度思维”公司和谷歌公司来说,打造“阿尔法围棋”并不是终点,他们希望将机器学习和神经科学进行结合,进而更好地帮助人类理解大脑。在“深度思维”公司创始人哈萨比斯看来,生物学是进一步发展人工智能研究的关键。

跨界达人

从象棋天才到神经科学博士

将生物学和计算机科学进行跨界,世界上恐怕也没有人想象过。但粗略看下哈萨比斯的简历,你就能发现其中的端倪——从电子游戏、计算机编程,再到认知神经科学和人工智能,他似乎有着无穷无尽的兴趣。

其实,哈萨比斯是个不折不扣的天才——1976年出生的他,父亲有着希腊和塞浦路斯血统,而母亲则来自亚洲。在四岁时,他就开始学习国际象棋,并在一年之内就参加全国比赛,还在13岁时获得了国际象棋大师的称号。

17岁时,他还开发了首款引入人工智能元素的电子游戏《主题公园》,20岁时在剑桥大学计算机科学系获得了两门学科优等成绩,不久后创建了自己的电子游戏公司。2005年,他又开始在伦敦大学学院攻读神经科学博士学位,并完成了关于大脑海马体和情景记忆的前沿性学术研究,最终于2011年创立了“深度思维”公司。

“我很容易感到厌倦,而世界是如此有趣,有许多很酷的事可以去做。”哈萨比斯曾对自己的过去这样表态。让哈萨比斯疑惑的是,自己也不知道为什么会有如此多的精力。作为家里三名孩子的老大,哈萨比斯的妹妹是一名作曲家和钢琴演奏家,而弟弟则专注于创造性写作,科技并不是家中的主旋律。

“很明显,我就是家中的那只黑天鹅”,哈萨比斯曾这样自嘲,“我的父母是技术恐惧者,他们并不怎么喜欢计算机。我的弟弟和妹妹都走了文艺路线。他们没有人关注数学或科学。”他耸耸肩,“因此,我也不知道,我的这种个性从何而来。”实际上,哈萨比斯还保持着一项世界纪录,即5次世界智力运动会冠军。

联手谷歌

将人工智能应用到真实世界

在被谷歌公司收购的两年前,“深度思维”公司就得到了伊隆·马斯克650万美元的投资,这个创建了特斯拉和SpaceX两家公司的硅谷狂人对人工智能格外看好。

正是马斯克的推荐,才让谷歌公司的联合创始人拉里·佩奇注意到了这家公司——当时,在马斯克的私人飞机上,拉里·佩奇在问人工智能方面的问题,然后马斯克说,“你应该去看看伦敦的这家公司。”

在接下来的一年里,谷歌公司与“深度思维”进行了更多的接触。在此过程中,脸谱网站的创始人马克·扎克伯格也对“深度思维”表示了浓厚的兴趣,于是在两大科技公司的争夺战中,最终导致谈判进程加快。在谈判过程中,“深度思维”不仅抬高了收购价格,更重要的是,它获得更多的独立条件,因为“深度思维”在人工智能方面的研究,正是谷歌所缺乏的东西。

在谷歌收购之前,该公司的员工约为50多人。而目前,“深度思维”聘请了来自全球45个国家的近200人,并占据了伦敦国王十字大街一栋大楼的全部六层。

当然,哈萨比斯肯定不满足与人工智能只用于“阿尔法围棋”,这更多的是一种公关手段。他坦言:“最终,我们想要将这些技术应用到真实世界中。我们希望有一天,它能帮助解决最紧迫的社会问题,从医药诊断到环境模型。”

各种碾压之后

人工智能会威胁人类吗?

在一场可以载入人类史册的博弈之后,等待我们的是什么?

《纽约时报》资深记者、畅销书《与机器人共舞》的作者马尔科夫是“阿尔法围棋”的绝对支持者,但他也表示,即使最终获胜,也只能够证明人类的程序设计能力和计算能力超强,并不能说明人工智能已超越了人类。

但是很多科幻作品都表达了对人工智能发展到一定程度时的担忧,而史蒂芬·霍金、比尔·盖茨、伊隆·马斯克等科学巨匠对人工智能的担忧则更是火上浇油。

科学家们担忧人工智能的发展达到“技术奇点”,从而带来的“智能爆炸”。在这种情况下,机器将可以迅速自我优化,其智能程度在超过人脑之后,从而脱离人类的控制。霍金就曾表示:“人工智能的开发成功,将会是人类历史上最大的事件。但不幸的是,这可能也会是最后一个大事件。”

然而哈萨比斯并不这么看人工智能,“我们为什么没有清理房屋或者收拾孩子杂物的机器人呢?”他说,“这并非因为我们在技术上无法做到。而问题在于,每一座房屋,或者每一间厨房都是不同的。你不能为每个机器提前编程,因此,它必须从自己所处的环境中学习。”

目前,“深度思维”的工作仍然没有公开,哈萨比斯也为这一决定进行了辩护:“从来没有人尝试过这一领域,因此我们首先需要做许多探索性工作。距离人脑水平的人工智能,我们仍有几十年的差距。我们才爬上了梯子的第一级,我们只是在玩游戏。”

而对于人工智能最终会杀死或统治人类的担忧,哈萨比斯也有考虑。在谷歌收购“深度思维”之前,收购条款中的一项就是谷歌必须成立人工智能道德委员会,这些委员会的成员来自多个科学和哲学领域,他们将监督通用人工智能技术未来的应用。“总体而言我认为,不从事人工智能工作的人无法完全了解这一技术。他们通常没有与人工智能专家沟通过,因此思路常常跑偏。”

人工智能VS人类智慧

连猜拳也能秒杀

棋类已一败涂地

1994年,跳棋程序奇努克击败了人类卫冕冠军马里恩·廷斯利,这也是机器程序第一次在竞技游戏中获得官方世界冠军——在两年前的1992年,这款计算机程序就曾向廷斯利发起挑战,但不敌对手。

在1994年再战后,双方打了六局平手之后,之后廷斯利因患胰腺癌退赛,奇努克最终获得冠军。到2007年,奇努克已完全破解西洋跳棋游戏,其他最顶尖的跳棋选手也只能和它打成平手。

益智游戏也难敌

棋坛失意就算了,在益智游戏上也被穷追猛打。2006年,拼字比赛世界冠军大卫·鲍伊斯在经历18轮比赛,击败约100名人类对手后,挑战一款名叫“Quackle”的程序。结果以465∶482的比分痛失比赛,但鲍伊斯表示:“做人还是要比做电脑好得多。”

不拼智力拼体力

2012年,日本东京工科大学一团队研发出一款名为“Swumanoid”的游泳类人机器人,能够进行仰泳和自由泳。据介绍,研制出理想的双腿后,它在水中前进的速度能够达到每秒钟6米左右,比当时世界纪录保持者的速度还要快30%。

2014年,美国麻省理工学院研发了一款机器猎豹,不要小看这个由金属、螺母和螺栓组成的机器人,它跑得可比世界著名短跑运动员博尔特还要快。

体力不足拼运气

既然智力和体力都不敌人工智能,那拼运气总可以吧?然而,连石头剪刀布这种简单的猜拳游戏,人类都可以输个精光。2013年,由东京大学石川大奥实验室设计出的一款机器人就可以战无不胜。客观来说,这款机器人其实是通过作弊才赢得比赛的——根据实验室网站上的信息,机器人只需要短短的一毫秒就可以识别人类的手指动作,在非常短的时间内分析人们即将做出的手势,然后再选择相应的对策来赢得比赛。

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