余凯：未来10-50年 人类需要思考如何同机器相处

  【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）

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