AlphaGo赢得首场人机对决 奇点离人更近了?

在技术派中,“懂技术”的李开复尽管看好人工智能的未来,但更看好“人脑”的当下。

本报记者 徐然 北京报道

一条叫“阿尔法”的狗火了。

3月9日下午3点30分,世界围棋冠军李世石中盘认输。谷歌人工智能系统AlphaGo赢得了这场世人瞩目的“人机大战”首局胜利。

很多人欢喜雀跃,很多人黯然伤神。当然,比赛将持续到3月15日,围棋所代表的“人类智力最后防线”能否抵挡得住人工智能冲击仍未可知。

对于围棋界人士而言,比赛结果有些难以接受。就在比赛前两天,“棋圣”聂卫平在一场活动中公开表达了对电脑的“蔑视”。“我认为电脑存在不可逾越的技术障碍。围棋中对于几百万种形势哪种最好,人脑可以做出最有利于自己的判断,但电脑面对复杂的情况完全无法判断。”聂卫平说,“我认为人百分百会取胜。电脑战胜人脑这种说法完全是忽悠。”

在技术派中,“懂技术”的李开复尽管看好人工智能的未来,但更看好“人脑”的当下。据分析,AlphaGo去年年底的围棋等级分是3168,李世石的等级分大约是3532。“如果对弈一盘,AlphaGo尚有11%的获胜可能性,而整个比赛五盘胜出三盘或更多,AlphaGo就只有1.1%的可能性了。”李开复在文中写道,“当然,这是几个月前的AlphaGo,也许今天已经超越了。”

《人工智能狂潮》一书作者,日本顶级人工智能专家松尾丰此前也曾表示,围棋盘面组合数目比将棋等更庞大,人工智能在这方面赶上尚需时日。但没想到,这一天来得这么快。

但不少技术派坚定看好AlphaGo。地平线机器人创始人、前百度深度学习研究院负责人余凯则完全对电脑的胜利抱有乐观态度。“我头天就预测电脑会赢,第一局我预测正确了。”余凯对21世纪经济报道记者说,“我预测的根据是算法的理论、人的弱点和机器的强项。可以说,这是一场不平等的对决。”

不平等的对决?

中国围棋世界冠军古力直播本场比赛时曾介绍,根据AlphaGo对战欧洲围棋冠军樊麾(职业围棋二段)时的表现判断,它大约处在专业初段的水平。这个水平根本无法对抗李世石(职业围棋九段)。需要注意的是,AlphaGo和樊麾比赛是在2015年的10月5日到9日,据今已整整五个月。五个月,电脑能取得多大进步?

“当初谷歌用来训练AlphaGo的服务器还比较少,后来训练的服务器增加到了将近2000台。这些服务器每秒的计算能力也是非常强的。” 余凯说。然而李开复对于短期内通过增加服务器的方法提升AlphaGo水平的方法持有怀疑。

根据今年一月《自然》杂志封面文章介绍,从1202个CPU到1920个CPU,AlphaGo的围棋等级分只增加了28分,而AlphaGo和李世石分数差距高达364分。“若要达到364 积分的提升,需要的CPU将达到天文数字,有篇文章估计至少要10万个CPU。”李开复写道,“假设有十万万台机器,它们的总计算能力很强,但是彼此的协调将成为瓶颈。在几个月之内增加两个数量级的CPU并调节算法、降低瓶颈,应该不容易。”

余凯认为,AlphaGo的优势还在于其应用了蒙特卡罗算法(Monte Carlo tree search),这是应用于某些决策过程的搜索算法。“这种算法的特点是只要时间足够,它能穷尽所有对局的方案,让机器人充分学习。它突破了人类极限,让电脑不断自我对决并提升。”余凯向记者解释说。

输给AlphaGo的欧洲围棋冠军樊麾在本次比赛前接受媒体采访时表示,不仅仅是技术,“情绪和心理”也对围棋比赛至关重要。“两个人下棋的时候,你常常观察和琢磨对方的情感和心理。但现在对面是电脑,你所有的感觉全部被打了回来,它没有心态的波动。”樊麾所言也是余凯看好机器的重要理由,因为机器没有情绪。“人有不稳定性,经历、环境、各种偶然因素都可能造成影响;机器的算法可能有弱点,但它不会犯错,在它的框架里找最优的点。人会想赢得优美,大比分赢;机器不会,只要赢就行。”

此外,余凯认为李世石的首场失利还与其对电脑程序不了解有关。“李世石的优势、弱点在过去的比赛中都暴露出来了。我相信比赛前AlphaGo应该把所有李世石的历史数据都研究过了,但李世石对机器并不了解。机器算法包括价值函数和决策函数,李世石对机器的决策函数完全不了解。”

还不是一个时代

全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰在3月6日下午的媒体见面会上也表达了对电脑的支持。“(人工智能)如果不赢,那是谷歌做得不好。”刘庆峰对记者半开玩笑地说。但刘庆峰认为,无论输赢“比赛对人工智能的影响没有大家所想象的影响那么大”。

1951年,克里斯托弗·斯特雷奇(Christopher Strachey)使用曼彻斯特大学的Ferranti Mark 1机器写出了一个西洋跳棋程序;同时期的迪特里希·普林茨(Dietrich Prinz)则开发了一个国际象棋程序。在上世纪五十年代中期至六十年代初,阿瑟·塞缪尔(Arthur Samuel)开发的国际象棋程序的棋力已经可以挑战具有相当水平的业余爱好者。时至今日的围棋比赛,无论胜负,都说明人工智能在特定规则领域内的精确计算和判断正在达到或超越人类水平。

“对于有规则可循的运算,我觉得机器本身就应该比人强。”刘庆峰对记者说。余凯也认同刘庆峰的观点,因为“精确计算是机器擅长的,对事物的发展判断及创造则是人的优势。但机器缺乏举一反三,从这里学习到的能力到别的地方还用不到。”换句话说,机器能在有序的棋牌世界畅游,但目前还无法适应无序的现实生活。

今年一月《自然》杂志封面文章对AlphaGo进行了详细介绍。文章称,AlphaGo是一套为了围棋优化的、设计周密的深度学习引擎。它使用了神经网络加上蒙特卡罗算法(Monte Carlo tree search)。AlphaGo由创建于2010年的英国人工智能公司DeepMind研发。2014年,DeepMind被谷歌收购。AlphaGo强大计算能力也正是得益于谷歌巨大的云计算资源。

谈及AlphaGo的优势,李开复认为,“如果AlphaGo今天要进入一个新的应用领域,用AlphaGo的底层技术和AlphaGo的团队,应该可以更快更有效地开发出解决方案。这也就是AlphaGo真正优于深蓝的地方。”深蓝(Deep Blue)是由IBM开发,专门用以分析国际象棋的超级电脑。1997年5月,深蓝击败了国际象棋世界冠军卡斯巴罗夫。

“AlphaGo所应用的学习算法可以扩展到其他领域,但这种扩展是由人来做而不是机器。如果哪一天机器可以自己扩展学习领域,那就危险了。”余凯说。

奇点临近了?

余凯的担心不是没有道理的。早在1997年深蓝打败国际象棋世界冠军;2011年沃森在美国电视智力问答节目战胜历代冠军;2012年将棋电王战中,被封为永世棋圣的米长邦雄被软件Bonkras击败。

在《人工智能狂潮》里面,松尾丰把目前的人工智能分为四个级别:级别一是单纯的控制程序,级别二是传统的人工智能,如将棋程序、清扫机器人等;级别三是引入机器学习的人工智能,内置于搜索引擎里面,或基于大数据进行自动判断;最后一级是引入深度学习的人工智能。第一级相当于临时工,最后一级相当于经理。

松尾丰指出,虽然没有必要担心人工智能会征服人类,但不能低估人工智能的可能性。关于人工智能的发展应该有伦理规范跟进。“有关人工智能使用的操作和技术必须透明,控制权要分散掌握在多个人手中。”松尾丰表示。

(编辑:贾红辉,邮箱:jiahh@21jingji.com)