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人工智能完勝歐洲圍棋冠軍 裡程碑式突破引擔憂


圖片來源:LUCAS VALLECILLOS/VW PICS/ZUMA PRESS
研究人員周三表示,人工智能領域實現一項重大突破,他們開發的一款軟件程序能夠通過自學擊敗人類圍棋高手。能否戰勝圍棋高手歷來被視為人工智能領域的一個裡程碑式挑戰。

谷歌(Google)母公司Alphabet Inc. (GOOG)旗下子公司DeepMind稱,這款名為“AlphaGo”的人工智能程序近期在DeepMind倫敦總部與歐洲圍棋冠軍樊麾使用全棋盤進行了五局比賽,取得全勝戰績。之前,人工智能程序只在非正式的小棋盤比賽中贏過職業棋手。

早在1997年計算機就擊敗了國際象棋世界冠軍。不過,圍棋更難挑戰,因為棋子的走法要多得多──這種在19x19棋盤上展開的對弈,單是開局就有361種可能的走法。該領域一直是人工智能研究的目標,因為要精通圍棋,需要具備模式識別和直覺判斷等更類似於人類思維的技術。

這一重大突破刊登在周三的《自然》(Nature)雜志上,令人工智能專家印象深刻,也再度引發爭論,即是否應該對那些具備類似人類自我學習能力的計算機程序施加限制。

《自然》編輯舒瓦爾(Tanguy Chouard)稱,這令人不禁同情被擊敗的可憐的人類棋手。舒瓦爾監督了AlphaGo與樊麾之間的比賽。

AlphaGo使用了兩個“深度神經網絡”(deep neural network)電腦程序,這些電腦程序有數百萬個連接,鬆散地模仿人腦的結構。這種方法近年來在人工智能領域取得了多項突破性進展,包括在識別圖像中的物體方面比人腦的一致性更高的電腦。

AlphaGo的第一個網絡被示范了真人下的約3,000萬步棋,教會它下一步棋該怎麼走。真人在這段“有監督學習”(supervised learning)期間進行指導訓練。

第二個網絡與自己對弈了數千局,學會了在沒有真人幫助的情況下評估棋盤形勢,估計每一步棋最終贏得比賽的可能性。

後一種無監督的方法更加先進。參與AlphaGo研發的DeepMind研究人員西爾弗(David Silver)稱,這個系統學會了自己發現新的策略。

庫隆(Remi Coulom)說,他原本以為可能需要再花10年時間計算機才能打敗頂級棋手。庫隆花費10年時間研發出的圍棋計算機是全球最聰明的圍棋計算機之一。

庫隆稱,多年以來,人們一直說圍棋很特別,因為機器在圍棋比賽中無法戰勝人類,但現在情況不同了。

Enlitic Inc.首席執行長霍華德(Jeremy Howard)稱,在國際象棋中,計算機需要在有限的選項中選出最好的招數,但在圍棋中,可能性多得無法計算,因此系統必須要分析局勢,這在現實世界中是一種更為有用的能力。Enlitic利用人工智能技術解讀醫學影像。

AlphaGo的創造者稱,除了下圍棋之外,AlphaGo也可以用來解決其他問題。相比之下,國際商業機器公司(International Business Machines, 簡稱IBM)研發的深藍(Deep Blue)只能下象棋,並在1997年打敗了象棋大師卡斯帕羅夫(Garry Kasparov)。

不過專家提醒稱,AlphaGo仍遠遠算不上一個高水平、可以解決幾乎所有問題的“通用”人工智能程序,而後者是研究人員數年來追求的目標。

DeepMind首席執行長Demis Hassabis表示,受AlphaGo啟發而開發出來的產品和服務可能會在一兩年內開始出現。其中可能包括更先進的基於智能手機的個人助理,以及改進版的醫療診斷程序。谷歌此前已經推出了智能個人助理。

這一進展再次引發了人們對人工智能可能用途和影響的擔憂。麻省理工學院(Massachusetts Institute of Technology)數字經濟項目聯合創始人邁克菲(Andrew McAfee)表示,能夠像真人一樣對洞察力、模式匹配和直覺力進行組合的成效(如AlphaGo)有取代高技能工人的潛力。

他表示,放射科醫生、稅務顧問、客服代表,這些都是由有才幹、訓練有素、經驗豐富的人進行的模式匹配操作。他說,剛剛輸給DeepMind的程序的圍棋高手不就是這樣的一個人嗎?

Hassabis表示,DeepMind非常仔細地考慮了如何符合道德地使用並負責任地部署該技術。2014年DeepMind被收購之際,其創始人要求谷歌同意不將該技術用於軍事目的。Hassabis補充說,谷歌已設立了一個道德委員會,以確保相關技術造福多數人,而不是少數人。


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