英媒揭秘AlphaGo背后的人腦:目標(biāo)是讓機器變聰明
核心提示:突破的時刻在3月9日來臨——在3個半小時的對弈之后,李世石向AlphaGo認(rèn)輸。這位人類冠軍棋手在輸棋之后感到“震驚”。第二天AlphaGo再次獲勝。
參考消息網(wǎng)3月15日報道 英媒稱,李世石是圍棋世界冠軍。圍棋這種古老的中國棋盤游戲,被認(rèn)為是世界上最復(fù)雜的棋類游戲。上周,這位韓國棋手與谷歌旗下的英國公司DeepMind研發(fā)的人工智能計算機程序AlphaGo展開對弈。
英國《金融時報》網(wǎng)站3月15日報道稱,在這場于首爾舉行的五局對弈中,AlphaGo目前以3:1領(lǐng)先。
AlphaGo背后的人類策劃者是DeepMind的共同創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官杰米斯•哈薩比斯。他把李世石形容為“圍棋界的羅杰•費德勒”,因此對一些人來說,AlphaGo的成就類似于一臺機器人站上了溫布爾登的草坪并戰(zhàn)勝了這位網(wǎng)球傳奇冠軍。
“我認(rèn)為這是一個大事件,但是,最終還是要留給歷史來評判,”哈薩比斯在首爾接受英國《金融時報》采訪時稱,“很多人之前預(yù)言至少還需要10年才能實現(xiàn)這一成就,所以我們對于達到這一里程碑感到很興奮。”39歲的哈薩比斯長久以來一直夢想著這場勝利。但是他的雄心已經(jīng)不僅限于圍棋的棋盤。他的目標(biāo)是“讓機器變聰明”。
哈薩比斯出生于倫敦,母親是新加坡華人,父親有希臘裔塞浦路斯人血統(tǒng)。他是現(xiàn)代版的通才博學(xué)家,既是國際象棋神童、大師級的計算機程序員,還是視頻游戲設(shè)計師和神經(jīng)學(xué)家。
這些經(jīng)歷使得他在2010年與穆斯塔法•蘇萊曼和謝恩•列格一起創(chuàng)建了DeepMind。蘇萊曼是一位技術(shù)專家、哈薩比斯的童年好友,而列格是哈薩比斯在倫敦大學(xué)學(xué)院讀神經(jīng)學(xué)研究生時的同學(xué)。2014年,谷歌以4億英鎊的價格收購了這家人工智能公司。
“讓杰米斯更加與眾不同的是,天才往往很難相處,”計算機科學(xué)家和企業(yè)家赫爾曼•豪澤稱,“但是他很開朗、大度又謙遜,一點都不傲慢。”
哈薩比斯本科在劍橋大學(xué)學(xué)習(xí)計算機科學(xué)時接觸到了人工智能。當(dāng)時大學(xué)講師堅持傳授有關(guān)“弱”人工智能的知識,即程序員為數(shù)據(jù)添加“標(biāo)簽”讓計算機理解信息。
哈薩比斯對這種方式并不滿意。他希望打造“強”人工智能系統(tǒng),后者能夠利用來自周圍環(huán)境的“非結(jié)構(gòu)化”信息獨立決策并作出預(yù)判。
在DeepMind,計算機工程師在模擬人類大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上創(chuàng)建程序。這類系統(tǒng)會犯錯誤,但是會隨著時間的推移學(xué)習(xí)和提高?梢詫λ鼈冞M行設(shè)定,讓它們玩其他游戲和完成其他任務(wù),因此這種人工智能是通用而非專用的,會像人類一樣“思考”。
游戲是測試此類人工智能程序的理想方式,讓研究人員能夠?qū)⒊绦蛟谟螒蛑械谋憩F(xiàn)與設(shè)定目標(biāo)相比較。而哈薩比斯非常適合訓(xùn)練計算機。作為一名13歲就獲得國際象棋大師稱號并參加了智力奧運會(Mind Sports Olympiad)的選手,他因在賽場間奔跑、同時與不同選手對弈而被人銘記。組織者認(rèn)為他“或許是史上最佳選手”。
哈薩比斯喜歡玩人性隨機性強的游戲。他贏過撲克錦標(biāo)賽,并表示他喜歡這種游戲是因為選手們可能每步都正確,但仍會輸?shù)舯荣悺K矚g玩《外交》(Diplomacy)這款有著松散規(guī)則卻精彩紛呈的游戲,在這款游戲中,選手們?yōu)榱朔Q霸世界,需要討價還價、締結(jié)聯(lián)盟、互相背后捅刀子。
圍棋是人工智能的“圣杯”。圍棋在2500年前起源于中國,如今全世界有4000萬人下圍棋,有1000名專業(yè)選手。
哈薩比斯表示:“我的圍棋水平足以讓我欣賞它的美。但圍棋不是我的強項,因此我沒有親自與AlphaGo對弈過,因為幾乎從一開始我就不是對手。”
計算機早就“解決了”諸如步步高和跳棋之類的其他游戲。1997年,IBM的“深藍”(Deep Blue)超級計算機擊敗了當(dāng)時的國際象棋世界冠軍加里•卡斯帕羅夫(Garry Kasparov)。程序員用深藍打造了一個試圖分析每一種可能走法的所有結(jié)果的系統(tǒng)。但圍棋要遠比國際象棋復(fù)雜得多。圍棋的棋局變數(shù)比宇宙中的原子數(shù)量還要多。即便是最強大的超級計算機也無法處理這么多的信息。擊敗最強的人類選手需要史無前例的技術(shù)突破。
突破的時刻在3月9日來臨——在3個半小時的對弈之后,李世石向AlphaGo認(rèn)輸。這位人類冠軍棋手在輸棋之后感到“震驚”。第二天AlphaGo再次獲勝。盡管對這一成績感到驚嘆,但哈薩比斯警告稱,機器人技術(shù)等其他領(lǐng)域還有很長的路要走。
他說:“我們在人工智能領(lǐng)域取得的重大進展的一個古怪之處在于,看起來我們有了一個名叫AlphaGo的世界冠軍,但我們還沒有一臺能夠在實體棋盤上落子的計算機。”費德勒目前還不會面臨類似的挑戰(zhàn)。
對哈薩比斯來說,創(chuàng)造在游戲中擊敗人類的機器只是個試驗,是為了以后利用DeepMind的技術(shù),“解決讓智能手機助手更智能等真實世界的挑戰(zhàn),并在將來,利用這種技術(shù)幫助科學(xué)家們在醫(yī)療和其他領(lǐng)域解決一些最為緊迫的社會問題”。

13日,終于戰(zhàn)勝“阿爾法圍棋”的李世石九段喜笑顏開。(韓聯(lián)社)
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