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不用恐惧AI的高速发展,论击败阿法狗(零)最简单的方法

已有 2632 次阅读 2017-10-19 17:13 |个人分类:观点评述|系统分类:观点评述

作者:刘锋 计算机博士,互联网进化论作者

10月19日凌晨,在国际学术期刊《自然》(Nature)上发表的一篇研究论文中,谷歌下属公司Deepmind报告新版程序AlphaGo Zero:从空白状态学起,在无任何人类输入的条件下,它能够迅速自学围棋,并以100:0的战绩击败“前辈”。

团队称,AlphaGo Zero的水平已经超过之前所有版本的AlphaGo。在对阵曾赢下韩国棋手李世石那版AlphaGo时,AlphaGo Zero取得了100:0的压倒性战绩。DeepMind团队将关于AlphaGo Zero的相关研究以论文的形式,刊发在了10月18日的《自然》杂志上。

10月19日很多阿尔法狗的新闻。标题写着不依赖于人类的任何知识或者完全自通,但实际情况是阿法狗(零)在开始运行时,是需要程序员输入人类制定的围棋规则,阿法狗(零)依然依赖于人类设定的规则,而这其实是人类最为强大的知识。

阿法狗(零)的进展的确是人工智能领域伟大的进展,但这种伟大并不应该让人类自惭形秽,反而是衬托出人类的伟大。因为人类可以自主的进化,拥有发现规则,制定规则,使用规则,判断规则价值使之有利于种群的进化,这四点中,阿法狗(零)只做3中的一小部分,从宏观上说,AI离人类的距离,如同人类离“上帝”的距离一样

彻底战胜阿法狗(零)的方法有很多,最简单的方法是“把围棋的胜负规则定为谁占的空多,谁输,如果没有程序员帮助阿尔法狗调整,它会永远输下去,除非一次闪电导致的BUG,就像在机器猫故事里,让机器猫最早活过来的那种闪电”。

如同我们在论文"人工智能智商评测与智能等级“中探讨的那样:

关于AlphaGo是否具备创新创造性问题,我们认为它依然是依托人工支持的大数据训练形成的策略模型,同时在比赛中结合比赛对手的落点数据,根据其内部的运算规则,来不断形成自己的落点数据,这些落点数据最终形成比赛数据集合。AlphaGo根据围棋规则与对手的比赛数据集合进行计算和比较,判断输赢,整个过程完全在人类设定的规则下运行,无法体现其自身的创造性,如图4所示。


即使AlphaGo形成的落点数据集合很可能是人类历史上没有出现过的,也不能说明AlphaGo具备了独立的创新创造功能。例如,我们用计算机程序实现下述过程:从1万到100万的自然数中随机选取两个数进行相乘,记录相乘结果,重复此过程361次,即使得出的自然数集合很大,并且可能是人类历史上没有出现过的,我们也不能认定该计算机程序具有创新创造性。

如果AlphaGo在没有人类协助更改程序的情况下,能够自动理解比赛规则的任意变化,并主动更改内部设置,自动改变自己的训练模型,用于实战比赛,战胜对手,那么在这种情况下,我们才可能认为AlphaGo具备创新性。但从人工智能的发展过程看,AlphaGo还完全无法实现这一点。即使在很远的未来,也很难实现。正如一位专家的那样,更优秀的AlphaGo也是人类更优秀的一把刀。


如果说AlphaGo战胜了人类,倒不如是这个公式的成立:


程序员 + AlphaGo > 顶级围棋选手




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