在圍棋人機大戰(zhàn)第三場比賽中，谷歌開發(fā)的人工智能AlphaGo戰(zhàn)勝韓國棋手李世石，總比分3：0領(lǐng)先，這也意味著“阿爾法狗”實際上已經(jīng)獲得勝利。既然已經(jīng)在圍棋這一人工智能領(lǐng)域的最大挑戰(zhàn)上擊敗了人類最優(yōu)秀的棋手之一，那么令許多公眾感到恐慌的一個問題隨之而來——哪些職業(yè)未來會被人工智能所取代呢？
“阿爾法狗”是一些網(wǎng)友對谷歌AlphaGo人工智能的昵稱。昨日，“阿爾法狗”憑借著卓越的算法能力，在舉世矚目的“人機大戰(zhàn)”中連續(xù)第3局戰(zhàn)勝了圍棋世界冠軍、圍棋九段(職業(yè)級別最高段)選手李世石。“機器戰(zhàn)勝人”，引發(fā)了大眾對人工智能威脅人類的擔(dān)憂。那么“阿爾法狗”到底是誰？它的圍棋技術(shù)是如何學(xué)習(xí)的？人工智能又離我們到底有多遠呢？
解讀
“阿爾法狗”是什么鬼？
“阿爾法狗”其實是一款圍棋人工智能程序，由位于英國倫敦的谷歌旗下DeepMind公司開發(fā)。它也是第一款能擊敗專業(yè)圍棋選手的計算機軟件。
據(jù)DeepMind的團隊介紹，選擇圍棋，恰恰是因為圍棋的復(fù)雜。圍棋的“分支因子”無窮無盡，走法比全宇宙的原子數(shù)量還要多。傳統(tǒng)的計算機程序在下棋時，會使用“暴力計算”的做法，為所有可能的步數(shù)建立搜索樹，也就是根據(jù)數(shù)學(xué)和邏輯推理的方法，把每一種可能的路徑都走一遍，從中選出最優(yōu)的走法。
但是圍棋棋盤有361個點，走法變化繁多，普林斯頓的研究人員算出了19×19格圍棋的精確合法棋局?jǐn)?shù)的所有可能性是一個171位數(shù)——比宇宙中的原子數(shù)還多。這樣的計算結(jié)果，哪怕是巨型計算機也要算上許多年。而且由于圍棋的每顆棋子都相同，沒有大小的區(qū)分，這使得圍棋的下法中增加了很多“隨機”的成分，無法用邏輯推理來預(yù)測。所以圍棋一直被認(rèn)為是人工智能領(lǐng)域的最大挑戰(zhàn)。
在阿爾法狗出現(xiàn)之前，電腦的圍棋能力還停留在業(yè)余水平。專家預(yù)言，想擊敗世界上的精英選手，電腦技術(shù)至少還要再發(fā)展十年。但是“阿爾法狗”做到了。
簡單來說，“阿爾法狗”系統(tǒng)之所以可以玩轉(zhuǎn)圍棋，是因為它具有兩個大腦，一個叫做“策略網(wǎng)絡(luò)”，負(fù)責(zé)選擇下一步走法；另一個“價值網(wǎng)絡(luò)”，負(fù)責(zé)預(yù)測比賽勝利者，每走一步估算一次獲勝方，而不是一直搜索到比賽結(jié)束，從而減少了運算量。兩個大腦配合工作，于是將圍棋巨大無比的搜索空間壓縮到可以控制的范圍之內(nèi)。
揭秘
“阿爾法狗”的圍棋是怎么學(xué)的？
戰(zhàn)勝人類的第一步是模仿人類。“阿爾法狗”首先用圍棋專業(yè)棋手的3000萬步實例對“價值網(wǎng)絡(luò)”進行訓(xùn)練。而假如一個人要學(xué)習(xí)3000萬步，每步1分鐘，需要60多年。通過這種經(jīng)驗學(xué)習(xí)，阿爾法狗對人類走法的預(yù)測準(zhǔn)確率就能達到57%了。
模仿之后，第二步便是超越人類。“阿爾法狗”最特別的一點就是，它可以“深度學(xué)習(xí)”。DeepMind公司CEO哈薩比斯說：“AlphaGo的棋風(fēng)跟人類很像，因為它會像人一樣去學(xué)，而且在下棋的過程中變得越來越強大，你我都是這么學(xué)的。”
傳統(tǒng)意義下，計算機做出的所有反應(yīng)都依賴于人類事先寫入的、具體的程序。因此，如果把所有非典型的例子都一一窮盡，轉(zhuǎn)化為代碼告訴計算機，是一項非常龐雜的工作。
但是“阿爾法狗”不會如此“按部就班”，它可以像人腦一樣自己來學(xué)習(xí)，不斷提升棋藝，靠的就是“深度機器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)”。簡單來說，阿爾法狗可以自己與自己對弈，目前它自我對弈已經(jīng)超過3000萬局，在這個過程中，“阿爾法狗”不斷積累勝負(fù)經(jīng)驗，舉一反三，形成對圍棋的一種“全局觀”。如此，“阿爾法狗”在接下來的比賽中就不會完全依賴于“經(jīng)驗”，而是依靠自己的評價網(wǎng)絡(luò)，帶有創(chuàng)新性地選擇最有利于自己的走法。
“阿爾法狗”與人類對戰(zhàn)已經(jīng)不是第一次了，去年10月，它就曾以5：0的成績完勝歐洲圍棋冠軍、職業(yè)二段選手樊麾。在那之后，有專家就曾預(yù)測，“計算機程序擊敗圍棋世界冠軍是遲早的事，這是因為，計算機的運算速度比人腦快得多，能憑借‘大數(shù)據(jù)+深度學(xué)習(xí)’在短期分析完一個人一生也無法窮盡的棋譜，棋力提升的速度和幅度都很驚人。”
分析
人工智能距離我們有多遠？
在“阿爾法狗”戰(zhàn)勝李世石后，許多人驚訝于人工智能的高水平，并且立志學(xué)習(xí)圍棋，以便有一天能離人工智能更近一步。事實上，人工智能距離我們并不遠，并且會越來越近。
如果你有一部iPhone，就可以通過SIRI語音助手直接讓它為你接打電話、讀取短信、介紹餐廳、報告天氣等，用戶可以和SIRI對話，如果SIRI沒理解，還會反問，“您是要導(dǎo)航去公司，還是回家？”這里的SIRI就是一套人工智能語音系統(tǒng)。
人工智能，就是能以人類智能相似的方式作出反應(yīng)的智能機器。家里的掃地機器人可以自動發(fā)現(xiàn)污物并幫助打掃，這就是人工智能的功勞。
前不久騰訊開發(fā)的一款寫稿機器人Dreamwriter，可以根據(jù)算法在第一時間自動生成稿件，瞬時輸出分析和研判，一分鐘內(nèi)將重要資訊和解讀送達用戶。上個月，搜狐推出了智能股市播報系統(tǒng)，由機器人自動跟蹤、捕捉市場的動態(tài)，進行純粹客觀描述，以信息流的方式推送給用戶。上述兩項人工智能引發(fā)了對機器與人工之間如何平衡的討論，有專家表示，“機器重在掃描挖掘發(fā)現(xiàn)信號和機會，而人工重在深度分析和評論，只有找到其中的平衡點，才能滿足用戶對資訊有效性的實際需求，帶來創(chuàng)造性的閱讀體驗。”
此外，支付寶推出的“芝麻信用評分”也是基于人工智能機器評出的，人工智能結(jié)合用戶信用歷史、行為偏好、履約能力、身份特質(zhì)、人脈關(guān)系五個維度客觀呈現(xiàn)個人信用狀況的綜合評分。分?jǐn)?shù)達到一定標(biāo)準(zhǔn)，可以享受各種信用借貸、免押服務(wù)、實名社交服務(wù)。
這些生活中的場景都是基于人工智能完成的，而科學(xué)家們也在致力于用人工智能解決更多生活中的問題，哈薩比斯說：“盡管游戲是開發(fā)和測試人工智能快捷高效的完美平臺，但我們最終還是想用這些技術(shù)來解決現(xiàn)實世界中的重要問題。我們的方法具有普遍性，所以我們希望有一天能夠?qū)λ鼈冞M行擴展，幫助我們解決人類社會中最棘手也是最緊迫的問題，這些問題從氣候建模到疑難雜癥分析，不一而足。”