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余凯:未来10-50年 人类需要思考如何同机器相处

科普中国2016-03-14 23:04我要吐槽

  【天极网IT新闻频道】日前,AlphaGo与李世石的围棋巅峰对决备受关注。围棋是人类最高智慧的代表,这场“人机大战”被视为人工智能与人类智慧的对决。

  从一开始,整个比赛脉络充满了好莱坞大片的味道:赛前,很多人预测李世石将5:0碾压AlphaGo,但是AlphaGo首战告捷,并且连赢三局,实在让人大跌眼镜,AlphaGo开始受追捧,很多人又认为AlphaGo将5:0完胜李世石。但是,在第四局中,李世石的“神之一手”和AlphaGo出现的低级失误给人类带回了一点点颜面。全部比赛还未结束,AlphaGo的围棋排名已来到世界第四,谷歌工程师喊话世界第一:“柯洁,你准备好了吗?”

“AlphaGo之父”德米斯·哈萨比斯和世界围棋冠军李世石

  关于AlphaGo的表现引发热议,众说纷纭,为此光明网专访了地平线机器人创始人CEO、机器学习专家余凯。对于AlphaGo和人工智能,余凯表示,AlphaGo的问题是结构性的,可以解决,因为基于蒙特卡洛树算法,人工智能可以通过学习做出决策。AlphaGo的出现,也人工智能向知行合一的方向发展,会从更多方面影响我们的生活。另外,余凯提醒到,未来10年到50年,我们需要思考如何同智能机器相处。

  

地平线机器人创始人CEO、机器学习专家余凯

  以下是采访实录:

  AlphaGo第四局的失误是系统性和结构性问题

  光明网:有人认为AlphaGo在第四局的战败是Bug问题,也有人认为是AlphaGo故意放水,您怎么看?

  余凯:因为我们都不知道AlphaGo背后的决策和运行机制,也都是在猜想。我的个人认为战败原因不太可能是Bug问题,因为深度神经网络有一个特点:它基本上是一个黑箱系统,它从人类系统学习知识,然后可以形成自己的判断逻辑,这对我们来讲是不可知的。它的下棋思路可以和历史上的棋局知识有关,也会超越这些,所以,我们并不能知道其准确的行为。

  我认为,这更加像是系统性或结构性错误,而人类所犯的错误更多是偶然的、随机的。然而,系统性和结构性的错误是有规律的,是可以解决的,相信AlphaGo在后面的比赛中是可以弥补这些错误的。

  从昨天AlphaGo的核心人员网上发布的评论来看,AlphaGo大概在第79步犯了错误,大概到了87步,整个算法才意识到盘面不利。因为AlphaGo采用蒙特卡洛树的前向搜索算法,可能是因为向前搜索的步数并不是太长,所以并不够准确预知第79步棋会导致后面的灾难,这个可能和搜索树的深度有关。

  昨天AlphaGo的失败,从学习的角度来讲,是一件好事,应为这让它知道了自己某一方面存在的弱点,可以改进。

  卷积神经网络只有人类视觉神经网络前四层结构

  光明网:AlphaGo是如何通过自我比赛进行训练学习的?是否类似于周伯通的“左右互搏术”?

  余凯:所谓的“左右互搏”一定是随机算法,只有通过随机算法才能有足够的可能性探索不同棋局的数据,足够宽地覆盖围棋高手的所有出招情况,蒙特卡洛就是这样一种随机算法。

  光明网:AlphaGo使用的卷积神经网络和生物学中的神级网络是一样的吗?

  余凯:AlphaGo使用的卷积神经网络是深度神经网络的一种形式,主要用于处理图像信息。卷积神经网络只是跟人类的视觉神经网络的前四层结构类似,但是人类神经网络更加复杂。

  光明网:对于AlphaGo这样的人工智能系统,大数据和深度学习算法哪个更重要?

  余凯:每一个都重要。如果把机器学习系统比作火箭,大数据就像燃料,深度学习算法就像引擎,二者缺一不可。

  光明网:深度学习让类似AlphaGo的人工智能得到很大提升,有何意义?会从哪些方面影响我们的生活?

  余凯:过去十年,深度学习的应用主要在感知领域,比如使语音识别、图像识别和计算机视觉等领域获得巨大提升。AlphaGo的主要进步是从感知到决策行为的变化。如果将感知和决策行为结合到一起的话,就能够形成一个更加完整的人工智能系统,可以独立判断,并采取最优决策。比如,在机器人控制、自动驾驶、最佳医疗方案等应用中,除了感知,更重要的是决策。AlphaGo的出现,让人工智能向知行合一的方向发展。

  百度引领国内人工智能研究

  光明网:有一天,人工智能是否会具有人类的情感?

  余凯:目前,没有任何证据表明人工智能系统可以模拟人类感情,但也没有任何证据否定人类情感是不能建模的。

  光明网:目前,国内的人工智能发展情况如何?处在什么水平?

  余凯:我在2012年回国,在百度成立了百度深度学习研究院,这是国内第一家深度学习研发机构。后来,我们不断吸收了很多专家,包括谷歌大脑的创始人吴恩达教授,所以,毫无疑问,百度的深度学习在国内走在前面,也是属于世界顶尖水平。

  从整体来讲,国内的科研院所和高校在该领域起步比较晚,目前主要在跟进最新的算法进展,创新性的工作比较少。

  光明网:其实,人类在很多方面早就输给机器了,为何这次AlphaGo攻占围棋领域更受关注?相较之前,人工智能是否发生了质变?

  余凯:围棋被认为是人类某些方面智慧水平的最高峰,此次,人工智能算法在围棋领域战胜人类,给公众带来很多震撼。但是作为从业者来说,其实震撼并没有那么大,因为AlphaGo只是该领域一个持续发展过程的横切面。去年6月我曾说过,对于人工智能领域,深度学习结合增强学习用来做控制决策是一个激动人心的发展方向。

  但是所有质变都是量变积累的结果,所以这即是量变也是质变。因为人工智能无疑是未来主要的科技突破领域,在未来10年到50年,我们要思考如何同智能机器相处,以及如何让智能机器帮助人类。

  光明网:人工智能的发展需要哪些基础科研领域的进步?

  余凯:我认为,最重要的就是计算机科学,尤其是机器学习,这需要在统计建模、基础数学、应用数学、计算机系统、芯片设计等领域加大投入,另外,还需要生物学领域神经科学的进步。

  我们国家层面的政策相当明显,刚刚提出的十三五规划中计划实施的100个重大工程及项目中,多次提到“人工智能”,包括脑科学和类脑研究、推动驾驶自动化、设施数字化和运行智慧化等,还有关于“培育集成电路产业体系、培育人工智能、智能硬件、新型显示、移动智能终端等成为新增长点”和“大力发展工业机器人、服务机器人、手术机器人和军用机器人”、“推动人工智能技术在各领域商用”等相关表述。(光明网记者 赵清建)

(转载请注明:科普中国-科技名家风采录出品)

作者:科普中国责任编辑:天极科普君)
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