2016-03-27 *9$SFe|&n:
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报税季节,周末也得花时间伺候山姆大叔,这贴子写得断断续续的。 _p%n%Oce
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谷歌的AlphaGO 被翻译得五花八门,网上有把它称为“狗”的,大概是网络风格的音译吧。我觉着翻译成“围棋王”可能比较合适。上大学时从外教那里得知围棋在英语里叫 “GO,”开始觉着挺诧异的。后来想想还蛮有几分道理。我台州老家就不说“下棋”而是“走棋。”不过GO的出典倒不在此,据外教说是来自日语发音。日文围棋用异体字碁,而碁在日语里发音接近“GO。”谷歌的母公司叫字母表 AlphaBet, 但群体捕猎动物的首领如狼王和狮王也被称为阿尔法狼和阿尔法狮,估计这大概也是谷歌当初起名的本意吧? hL6;n*S=
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今年三月九日至十一日,谷歌围棋王对局南韩国手李世乭,前三局均以李世乭认输终局。至十二日李世乭终于扳回一城,以“神之一手”令谷歌围棋王应对失据,昏招叠出,最终缴械认输。五局至此,最后一局的意义似乎并没有前四局那么重要了。但最后一局还是以人负与机器告终。至此人机世纪大战机器以四比一战胜人类。对此人机世纪大战,网上评论如潮,热点自然是人工智能会不会有一天统治人类甚至毁灭人类。 q)Nw$dW<
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我从小学四年级开始学走围棋。出国以后因为缺少对局机会,走棋的技巧基本上忘得差不多了。尽管现在我的棋力也许根本连不入流都算不上,但兴趣所在,难免以管窥天,以蠡测海,偶有所得,愿与诸位分享。 [RN]?,
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以我对围棋基本原理的理解,围棋可能是这个星球上人类发明的最为复杂的游戏。而象数学物理一样优美的是,围棋的规则则可能是人类发明的游戏里最简洁的,因为和其他棋类如国际象棋和中国象棋不同,围棋里每一颗子的地位都相同,而象棋里王或者将帅车马炮等各有不同走法,各司其职。我学围棋起手就是一本薄薄的三十来页的小册子。最简洁的规则却演化出最复杂的变化,围棋和象棋的基本差别也许是传统意义上的人工智能 (Artificial Intelligence, AI) 和人工生命 (Artificial Life, A-Life) 的差别吧? .kg 3>*
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严格说来,传统意义上的AI和A-Life 还是有相当重要的区别的。我在2010年时曾试图理解并讨论两者的异同。但随着电子商务如火如荼全球泛滥,大数据,数据挖掘等商业需求引领了学界对AI的关注,在工业界似乎AI的概念已经包涵AI和A-Life了。我在这里自作主张,将原来的自上而下基于规则 (Top-down, rule-based) 的 AI 称之为传统意义上的AI, 而现在的AI 则包括传统意义上的AI和自下而上, 只在最低层次上定义简单规则,整体行为由大量个体的群体行为决定的A-Life。 \>Rfa+
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这次人机之战自然让人们回忆起1997年IBM的“深蓝”(Deep Blue) 战胜国际象棋大师卡斯巴罗夫 (Garry Kasparov) 那另一场人机世纪之战。比较这两次人机之战有着深刻的科学技术意义。当然我们也可能观察到许多误解。比如在谷歌围棋王战胜李世乭之后,网上有人怀疑围棋的复杂性,认为这是国人的自我吹嘘,就象我们的“国术”、”国医“或其他国粹一样。我个人感觉,这种说法是肤浅的。只要具备一些概率论的基本知识,就能理解围棋的复杂性比象棋是数量级的差别。这也是多少年来大部分人们相信计算机无法在围棋上战胜人类的主要依据吧。 j|wN7@Zc
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另一种观点则是全盘抹杀AI 和 A-Life的任何进步,认为“人工智能未解决五十年前提出的任何难题。”据说文章的作者是复旦大学的教授。我个人观点,这位教授可能不是计算机科学领域的,而且很可能和应用数学没有什么关系。我这个猜测的根据是因为这位教授先生对谷歌的算法的了解是零。 rvy%8%e?
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谷歌在今年一月二十七日击败欧洲棋王樊麾 (Fan Hui) 之后,在其博客上公布了谷歌围棋王的算法。如果这位教授对理解英文原文有困难,其实西安电子科技大学通信工程学院有一篇文章也介绍分析了谷歌的算法。这位教授只要稍作调研,也不至于闹这笑话了:因为他对谷歌围棋王算法的理解还停留在当年IBM 深蓝的专家系统 (Expert Systems) 的数据库搜索方法上。这是传统意义上的AI的方法。这种在和国际象棋比赛时战无不胜的简单蛮力 (Brute Force) 的搜索方法在围棋面前完全不堪一击,因为围棋的变化复杂性比国际象棋高出许多个数量级,至少在目前在这个星球上没有人或者机器能够穷尽围棋的所有变化。这也就是为什么IBM深蓝所用的专家系统蛮力搜索方法不存在和人类较量的可能性的根本原因。当然这也是在谷歌围棋王击败樊麾之前,学界一直怀疑计算机具有能在围棋上击败人类的能力的原因之一吧,因为审时度势,将可能的最优的着法锁定在一个人类大脑能比较判定的范围,这是和机器相比人类走围棋的特殊优势。可能最优着法的范围的大小和最优走法判定的准确性是国手和庸手的分水岭。 {9}CU
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但这次谷歌围棋王却独辟蹊径,可以说就象金庸《天龙八部》里的慕容家族,“以彼之道,还施彼身”—— 它击败人类的就是人类在走围棋时的思维方法。如果你读了谷歌公布的算法,你应该关注两个关键词:“蒙特卡罗树形搜索”(Monte-Carlo Tree Search) 和 “深度学习神经网络”(Deep Learning in Neural Networks)。前者属于传统AI范畴,和当年IBM的深蓝击败卡斯巴罗夫没有本质上的区别。但后者却是典型的人工生命范畴,如果你仔细阅读谷歌对算法的描述,你就会发现这部分算法实质上和人类围棋国手判断形势决定着法的方法非常类似。谷歌算法应用了深度学习神经网络极度缩小了要搜索的范围,然后应用传统的AI的搜索方法得出最优解。这正是人类围棋国手的走法。这种将A-Life和传统意义上的AI 结合,构成了谷歌围棋王算法击败人类的基础。 ?.
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这位教授对计算机的学习能力的理解也还是停留在传统AI专家系统的概念。人工生命的强大能力之一就是其自学习能力,而且这个能力在谷歌围棋王前三局对弈中也得到了初步验证。人工生命的自学习能力和创新能力是基于A-Life 算法系统的“突现行为”(Emergent Behaviors) 的结果。这种自我改良、学习、和进化功能和这位教授理解的基于传统AI专家系统的机器学习具有本质上的区别。 -u'"l(n)~
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这些引发了我对这次对局的第一个思考:这是人工智能尤其是人工生命的一个重大里程碑。其意义远远超过当年IBM深蓝战胜国际象棋大师的那场人机之战,因为这次机器首次证明它们可以拥有象人类一样思考和学习的能力。这可能只是很小很小的第一步,但这第一步就象人类当年踏上月球土地的第一步一样具有划时代的意义。 oV0 45G
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据说此后有棋力超过李世乭的当世第一高手柯洁约战谷歌围棋王。如果柯洁果然是当世第一高手,棋力高于李世乭,我真的替他婉惜。既使他成功挑战并战胜谷歌围棋王,以后的历史可能只会记住李世乭。这次人和机器之战,人工智能的里程碑的意义远远高于胜负。有时候人确实需要眼界和度量。也许有了李世乭战败的教训,柯洁更有把握战胜谷歌围棋王。但即使如此,又如何呢? `62v5d*>a
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由此而来的第二个思考就是可能大部分人都会问甚至会感到焦虑的问题:机器的智慧会不会超过人类?机器会不会控制人类、统治人类、甚至毁灭人类? ^M6lF5
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这些问题本来就有许多歧义。至少在某些给定的领域,机器的智慧已经超过人类,比如这次的谷歌围棋王战胜人类国手。再比如谷歌的自动驾驶汽车,据说至今已经行驶超过200万英里,只出了一次因它出错的撞车事故,这同样也超过了人类的驾驶能力。计算机的强大运算能力是人类无法比拟的。更重要的一点是,这种传统AI + A-Life = AI 的算法,具有自学习功能,就象金庸武侠里的当世高手的武功,敌人越强,他就越强而且更强。所以A-Life的优势恰恰在于模拟那些有生命的群体的行为,因为有生命的群体的行为可以通过分布式智慧算法模拟。而那些无生命的复杂系统,可能更难预测。比如天气预报,从混沌理论的角度,是无法准确的。 |r Aot2
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机器控制人类这个题目可能会引发许多争论,也很难达成共识。不过现实的事实是,人类现在其实在很大的程度上依赖机器做决定。小至个人信用卡分数,大至2008年臭名昭著的金融危机,实质上是机器在替人类做的决定。 o}114X4q;
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“机器人毁灭人类”是影视的流行主题,而且最常用的手法就是控制了人类的核武库,比如象电影《终结者3:机器的崛起》描述的。在“知乎”里也有类似的老生常谈。 p? o[+L<