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設(shè)下這一場舉世矚目棋局的AlphaGo的科學(xué)家們未曾料到,段子手們的想象力,令“人工智能”在中國民間引起的最大熱議,竟是它是否會消滅文明、統(tǒng)治人類。
科幻文學(xué)和好萊塢電影強(qiáng)大的洗腦能力,已經(jīng)在民眾腦中刻下深深的烙印“人工智能就是那種上天入地?zé)o所不能的機(jī)器人”。通常人們會覺得它離現(xiàn)實較遠(yuǎn),然而一個虛幻的大腦突然出現(xiàn),在一場智力競爭中橫掃了幾乎代表人類最高水平的選手,并且是在世界公認(rèn)的“人類智慧最后高地”的圍棋項目上。人類的自尊心很難接受,而人類的統(tǒng)治和防御本能更受到挑戰(zhàn),于是就“細(xì)思極恐”了。
事實上恐慌大可不必,人工智能早已滲透社會,就在人們未曾在意的點滴之上。比如汽車防抱死系統(tǒng)、油路管理系統(tǒng),可實時語音翻譯不同語言的Google翻譯軟件,垃圾郵件過濾系統(tǒng),電商網(wǎng)站根據(jù)用戶喜好和瀏覽記錄推薦商品的引擎,醫(yī)院里協(xié)助醫(yī)生診斷的醫(yī)療系統(tǒng),等等。
這些都是人工智能的實際應(yīng)用,并且隨著技術(shù)的發(fā)展,人工智能的應(yīng)用正在變得越來越高階,比如蘋果手機(jī)里的Siri,民用的智能無人機(jī),又比如無人駕駛汽車。
中馳車福AI研究院對此次人機(jī)圍棋大戰(zhàn)的研究看法
AlphaGo與李世石的這一次世紀(jì)之戰(zhàn)之所以如此受到矚目,就因為在基礎(chǔ)原理不變的情況下,發(fā)展出了新的訓(xùn)練和處理模式,使人工智能更進(jìn)一步。
AlphaGo采用了深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DCNN)的技術(shù),DCNN的核心是卷積核,卷積核相當(dāng)于一個過濾網(wǎng)。而DCNN在圖像識別和語音識別中是非常有用的,AI能通過它對棋局做優(yōu)劣評估。
讓我們實驗一下:我們準(zhǔn)備一萬張狗的照片,各種表情、各種部位的寫真,讓機(jī)器學(xué)習(xí)。
這個過程如下:
1.首先,將各種過濾網(wǎng)呈上來,比如能將圖像黑白化、平滑、去噪的等等等等。愛美的各位肯定用過美圖秀秀,但我們跟美圖秀秀對著干,我們不是為了美化,而是為了模糊。這樣可以突出照片中最有特點的部分。
2.為降低運算量,把圖片統(tǒng)統(tǒng)切成小塊,比如一張圖片切成10*10的小塊,并準(zhǔn)備好所謂權(quán)值共享等方法,再加上硬件設(shè)備,就可以開始算了。
3.算什么呢?算這一萬張狗照片的各種特征值,通過分類器,形成最優(yōu)的分類模型。實際上,多層堆疊后產(chǎn)生的分類模型根本就沒了狗狗的真實模樣,機(jī)器不會管狗長什么樣。
訓(xùn)練結(jié)束,模型產(chǎn)生,如下圖,算法看見了什么它看到的就是紅黃藍(lán)的色斑圖,藍(lán)色區(qū)域就是小狗的頭部。
(注:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作原理引用自PRML)
讓我們回到AlphaGo的問題上。通過Google的論文,我們知道它是將19*19的棋盤看作一張圖,黑子和白子當(dāng)作像素,每落一子就相當(dāng)于加了一層過濾網(wǎng)(當(dāng)然特征算法和照片識別還是不一樣的),如此對棋局做出勝率評估,其實這就是Policy Network的基礎(chǔ)。所以,下棋的時候大家感覺AlphaGo很有大局觀,還會落下迷惑詭異的子,其實它只是根據(jù)圖形判斷了一下勝率做出的判斷。
過去的人工智能是基于人工指定的規(guī)則進(jìn)行推導(dǎo)從而給出專業(yè)方案,如今的人工智能更多的是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對文本、圖像、聲音進(jìn)行海量計算,從而自主地找出其中的規(guī)律,甚至可能挖掘出人類忽視的規(guī)律,正如AlphaGo在圍棋中落下的神之一子,利用“人腦”思維的棋手們還無法理解其中的深意。
DCNN這樣的技術(shù)當(dāng)然不只是成為圍棋領(lǐng)域人工智能的制勝法寶,讓我們欣賞下它在視覺上取得的成就。
這是一張從窗口拍攝的照片:
這是梵高筆下的星空:
人工智能學(xué)習(xí)后創(chuàng)作的結(jié)果:
(注:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)參考MXNet)
我們正在選擇的AI,也許會讓你眼前一亮
那人工智能會厲害到什么程度呢?目前來說,這并不取決于AI自身,而是取決于我們。
以具體行業(yè)為例子,比如教育領(lǐng)域,我們真的需要一個人形的、陪伴孩子成長的人工智能機(jī)器人么?比如體育領(lǐng)域,我們真的需要可以和人類對抗的機(jī)器運動員么?比如醫(yī)療領(lǐng)域,我們真的需要一雙機(jī)械臂幫你手術(shù)么?人工智能不一定非要替代人類,而是幫助人類更好地生活。
中馳車福AI團(tuán)隊就汽車場景的應(yīng)用提出下列這些設(shè)想:
1.無論是4S店還是路邊店,維修技工都無法做到可以對所有車型產(chǎn)生的任何問題找到解決方案。因為人的知識和經(jīng)驗是有限的。但是人工智能加大數(shù)據(jù),是否可以幫技師解決這個問題?
2.車主在不同的用車場景會遇到各種各樣的問題,學(xué)車、買車、故障、維修、保養(yǎng)、自駕游等等,他們?nèi)绾文芰私獠⒔鉀Q這些問題?一個包括自然語言分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的人工智能用車助手也許就是答案。
3.上游整車廠、品牌配件商,下游維修廠,他們?nèi)绾闻袛嗾麄汽車后市場用戶的需求變化和市場走向?人工智能針對中馳車福既有海量B2B數(shù)據(jù)的挖掘,就能給你答案。
所以,人工智能到底是一個和人類拼個你死我活的競爭對手,還是幫助我們提高生活質(zhì)量、優(yōu)化生活效率的助手,這一切,都將由我們?nèi)祟愖约鹤龀鲞x擇。
正如圍棋在中國傳統(tǒng)文化里的另一層精神含義“太極”所代表的理念:這從來不是一個生存的問題,而是生活哲理。
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