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李世石输AlphaGo:人败给了"人"工智能?

卢雅君

2016年03月11日13:23    来源:红网    手机看新闻

  3月9日的一场人机博弈战备受关注:谷歌阿尔法围棋与李世石的人机大战五番棋首局在首尔四季酒店战罢,人类代表韩国棋手李世石九段执黑不敌阿尔法围棋。此战结束,诸如“围棋的骄傲在坍塌”“李世石输了人类还有谁?”“预测:人工智能将在2029年超人类”的标题开始在各大网站游走,令人“耳光响亮”的还有这么一个段子:

  “我叫李世石,我是一名来自韩国的棋手,今天早上出门前我在网上各大投注点用尽家财下了巨额赌注买我自己输,我想,这就是人类比人工智能强的地方。”何其戏谑,却又值得叹息。

  一场围棋比赛究竟为什么上升到如此“世纪级”的地步,一场失败甚至被认为让“人类了不起的自尊心轰然坍塌”,人类当真败给了“人”工智能?

  打败李世石的AlphaGo是谷歌的一套为了围棋优化的设计周密的深度学习引擎,使用了神经网路加上MCTS(Monte Carlo tree search),并且用上了巨大的谷歌云计算资源,使用了GPU的通用计算能力。围棋之所以被称为人类智力竞技的顶峰在于每个棋子看似功能相同,但随着排列布局各异,实则体现效果大不相同:围棋棋盘盘面有纵横各19条平行线,共构成19x19个交叉点。当棋盘为空时,先手拥有361个可选方案;而在游戏中,可能的步骤约有2.08×10^170种。(观测宇宙中的原子总数的数量级是10^80)棋局千变万化正是围棋魅力和难度之所在,而拥有1200个核心、搭载基于价值判断与策略判断双重神经网络系统的AlphaGo有着超强的自主学习能力和记忆力,但也因为围棋局势变化莫测,相当感性,对胜负趋势的预测、下一步的预估也并不完全可以单纯依靠计算。谷歌提供了15-20名世界顶级的计算机科学家和机器学习专家和全世界最庞大的谷歌后台计算平台,AlphaGo在布局和大局判断上不如人类顶级棋手但却在局部战斗中不落下风甚至更强,有人认为它使用了“心理战”——这是一台有情商的、会思考的机器,而李世石并不是败在技巧,却是“输给了情绪”。

  人脑发明了电脑,却败给了自己的发明,“人脑被亲手发明的电脑打败”——这样的心态带来了一系列恐慌,如同小时候很多人都听过的故事,老虎向猫学习本领,师成之后,徒儿倒想把师傅吞入腹中。机器人打败、控制人类的文学作品亦随着科技的发展层出不穷。“青出于蓝而胜于蓝”竟多了担忧忐忑的色彩。但担忧之际是否忽略了“人工智能”虽“智”但仍是“人脑”的结果?多少报道称AlphaGo的胜利给谷歌打了一次完美的广告,那么能否理解成,引起争议、惊叹甚至是恐慌的AlphaGo,也是谷歌、是一群厉害的“人”研究的成果?

  “李世石今天输在中后盘的松懈上”,很多人这么分析,面对始终“冷静镇定”的计算机对手,“紧张、疲惫”的情绪似乎成了李的致命弱点,也成了软肋。可是这所谓的情绪,正是区分人机最明显的地方,即使是那个“孽徒弑师”的故事,猫依旧赢了虎。会呼吸会感知,可以体会酸甜苦辣、喜怒哀乐是幸福所在,更是独一无二的必杀技,因为那是机器、程序无法计算体会的、生命的力量。

  文/卢雅君



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