- 阿爾法狗AlphaGo
發(fā)展方向
谷歌Deep mind首席執(zhí)行官(CEO)德米斯·哈薩比斯宣布“要將Alpha Go和醫(yī)療、機(jī)器人等進(jìn)行結(jié)合”。
程序原理
阿爾法圍棋(AlphaGo)是一款圍棋人工智能程序。這個(gè)程序利用“價(jià)值網(wǎng)絡(luò)”去計(jì)算局面,用“策略網(wǎng)絡(luò)”去選擇下子。
深度學(xué)習(xí)
阿爾法圍棋(AlphaGo)的主要工作原理是“深度學(xué)習(xí)”。“深度學(xué)習(xí)”是指多層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和訓(xùn)練它的方法。一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)把大量矩陣數(shù)字作為輸入,通過非線性激活方法取權(quán)重,再產(chǎn)生另一個(gè)數(shù)據(jù)集合作為輸出。這就像生物神經(jīng)大腦的工作機(jī)理一樣,通過合適的矩陣數(shù)量,多層組織鏈接一起,形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“大腦”進(jìn)行精準(zhǔn)復(fù)雜的處理,就像人們識別物體標(biāo)注圖片一樣?!?/p>
兩個(gè)大腦
阿爾法圍棋(AlphaGo)是通過兩個(gè)不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“大腦”合作來改進(jìn)下棋。這些大腦是多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)跟那些Google圖片搜索引擎識別圖片在結(jié)構(gòu)上是相似的。它們從多層啟發(fā)式二維過濾器開始,去處理圍棋棋盤的定位,就像圖片分類器網(wǎng)絡(luò)處理圖片一樣。經(jīng)過過濾,13 個(gè)完全連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層產(chǎn)生對它們看到的局面判斷。這些層能夠做分類和邏輯推理。
這些網(wǎng)絡(luò)通過反復(fù)訓(xùn)練來檢查結(jié)果,再去校對調(diào)整參數(shù),去讓下次執(zhí)行更好。這個(gè)處理器有大量的隨機(jī)性元素,所以人們是不可能精確知道網(wǎng)絡(luò)是如何“思考”的,但更多的訓(xùn)練后能讓它進(jìn)化到更好。
第一大腦:落子選擇器(MovePicker)
阿爾法圍棋(AlphaGo)的第一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大腦是“監(jiān)督學(xué)習(xí)的策略網(wǎng)絡(luò)(Policy Network)” ,觀察棋盤布局企圖找到最佳的下一步。事實(shí)上,它預(yù)測每一個(gè)合法下一步的最佳概率,那么最前面猜測的就是那個(gè)概率最高的。這可以理解成“落子選擇器”。
第二大腦:棋局評估器 (Position Evaluator)
阿爾法圍棋(AlphaGo)的第二個(gè)大腦相對于落子選擇器是回答另一個(gè)問題。不是去猜測具體下一步,它預(yù)測每一個(gè)棋手贏棋的可能,在給定棋子位置情況下。這“局面評估器”就是“價(jià)值網(wǎng)絡(luò)(Value Network)”,通過整體局面判斷來輔助落子選擇器。這個(gè)判斷僅僅是大概的,但對于閱讀速度提高很有幫助。通過分類潛在的未來局面的“好”與“壞”,AlphaGo能夠決定是否通過特殊變種去深入閱讀。如果局面評估器說這個(gè)特殊變種不行,那么AI就跳過閱讀在這一條線上的任何更多落子。
主要成績
研究者讓“阿爾法圍棋”和其他的圍棋人工智能機(jī)器人進(jìn)行了較量,在總計(jì)495局中只輸了一局,勝率是99.8%。它甚至嘗試了讓4子對陣CrazyStone、Zen和Pachi三個(gè)先進(jìn)的人工智能機(jī)器人,勝率分別是77%、86%和99%。
對戰(zhàn)樊麾
據(jù)國際頂尖期刊《自然》封面文章報(bào)道,谷歌研究者開發(fā)的名為“阿爾法圍棋”(Alpha Go)的人工智能機(jī)器人,在沒有任何讓子的情況下,以5:0完勝歐洲圍棋冠軍、職業(yè)二段選手樊麾。在圍棋人工智能領(lǐng)域,實(shí)現(xiàn)了一次史無前例的突破。計(jì)算機(jī)程序能在不讓子的情況下,在完整的圍棋競技中擊敗專業(yè)選手,這是第一次。
對戰(zhàn)李世石
阿爾法圍棋程序的下一個(gè)挑戰(zhàn)對象是世界圍棋冠軍李世石。這場人工智能與人類的博弈于2016年3月9日在首爾舉行,獎(jiǎng)金是由Google提供的100萬美金。
2016年3月15日,“人機(jī)大戰(zhàn)”最后一場對弈中,“AlphaGo”在一度不利的情況下于收官階段中盤戰(zhàn)勝李世石,總比分被定格為1:4,五番棋最終以“AlphaGo”勝出而告終。
醫(yī)療領(lǐng)域
谷歌Deep mind首席執(zhí)行官(CEO)德米斯·哈薩比斯宣布“要將Alpha Go和醫(yī)療、機(jī)器人等進(jìn)行結(jié)合”。
據(jù)韓國《朝鮮日報(bào)》3月17日報(bào)道,為實(shí)現(xiàn)該計(jì)劃,哈薩比斯今年初在英國的初創(chuàng)公司“巴比倫”投資了2500萬美元。巴比倫正在開發(fā)醫(yī)生或患者說出癥狀后,在互聯(lián)網(wǎng)上搜索醫(yī)療信息、尋找診斷和處方的人工智能APP(應(yīng)用程序)。如果Alpha Go和巴比倫結(jié)合,診斷的準(zhǔn)確度將得到劃時(shí)代性提高。
巴比倫以年底實(shí)現(xiàn)商業(yè)化為目標(biāo),在英國艾賽克斯的兩家醫(yī)院進(jìn)行示范服務(wù)。谷歌在最近幾年間,還收購了15家機(jī)器人初創(chuàng)公司。如果將Alpha Go搭載于機(jī)器人身上,就能制造出觀察人類感情的家庭用機(jī)器人。
臉書CEO馬克·扎克伯格今年初宣布:“今年的目標(biāo)是制造像電影《鋼鐵俠》中的賈維斯一樣幫助我工作的簡單人工智能。”這是去年臉書收購擁有聲音識別技術(shù)的初創(chuàng)公司W(wǎng)it.ai時(shí)所預(yù)見的事情。擁有聲音識別秘書“Siri”的蘋果公司,去年起接連收購了擁有表情識別技術(shù)的初創(chuàng)公司“Emotient”、擁有可識別不準(zhǔn)確聲音技術(shù)的初創(chuàng)公司“Vocal IQ”等。想將其和Siri結(jié)合,制造出更為完美的人工智能秘書。
微軟(MS)2014年收購了瑞典游戲企業(yè)魔贊。微軟正在通過魔贊的《我的世界》游戲訓(xùn)練人工智能?!段业氖澜纭肥菆?zhí)行建設(shè)、登山、料理等各種任務(wù)的游戲。讓人工智能在進(jìn)入日常之前,通過游戲進(jìn)行事前學(xué)習(xí)。
主要設(shè)計(jì)者
大衛(wèi)·席爾瓦 (David Silver),劍橋大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)士,碩士,加拿大阿爾伯塔大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)博士?,F(xiàn)為倫敦大學(xué)學(xué)院講師及Google DeepMind研究員。
黃士杰(Aja Huang),臺(tái)灣交通大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)士,臺(tái)灣師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)碩士和博士,加拿大阿爾伯塔大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)博士后。現(xiàn)為Google DeepMind研究員。
相關(guān)評論
人工智能是社會(huì)發(fā)展和自然科學(xué)發(fā)展的必然。歷史的車輪無法阻止,關(guān)鍵是怎么適應(yīng)。有人覺得人類智慧的堡壘被打破,但是其實(shí)從另一方面說這也給圍棋的推廣發(fā)展和在文化挖掘的方面提供了一個(gè)很好的契機(jī)。(世界冠軍、名將常昊九段評)
人機(jī)大戰(zhàn)對于人工智能的發(fā)展意義很有限。解決了圍棋問題,并不代表類似技術(shù)可以解決其他問題,自然語言理解、圖像理解、推理、決策等問題依然存在,人工智能的進(jìn)步被夸大了。(復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師危輝評)
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