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        王小川談人機大戰(zhàn):重演了一部進化史,重新認識智慧的邊界

        2017-07-01 19:39:59
        商業(yè)價值 2017年3期
        關鍵詞:走棋進化史柯潔

        AlphaGo三番棋對決中的第二盤昨日打響,最終柯潔不敵阿爾法圍棋,第二盤告負,目前雙方比分0:2。

        隨后搜狗公司CEO王小川在知乎上發(fā)布評論文章稱,2017人機大戰(zhàn)的意義在于它重演一部進化史,重新認識智慧的邊界。王小川表示,“AlphaGo2.0 告訴我們:如果有合適的條件,完全可能有其他的生命進化路徑,以及更不一樣的進化結(jié)果。”

        王小川認為,AlphaGo 2.0與1.0已大不相同,新的算法對計算資源開銷極小,把當前棋局輸入神經(jīng)網(wǎng)絡,電流流過,輸出就是最佳的走棋方案。王小川猜測,有可能僅僅依靠一個 GPU 工作,每一步棋消耗的能源接近人的大腦。

        在王小川看來, AlphaGo2.0已經(jīng) 完全拋棄掉人類這兩千年來進化的圍棋經(jīng)驗,另尋他徑,僅憑兩臺機器自我對弈中學習和進化,最終不僅趕超了人類進化的速度,還發(fā)展出一套截然不同的下棋方法,并且更加接近完美的狀態(tài),實現(xiàn)了對人類的碾壓,重演了一部圍棋的進化史,而且得出了與這兩千年來不同的進化結(jié)果。

        附王小川評論全文:

        該來的終于來了。

        一年前 AlphaGo 發(fā)布,看完論文后我就在知乎上發(fā)文預測機器會完勝人類。好些行業(yè)朋友不相信,為此我收了很多“智商稅”,之后微信發(fā)紅包一直發(fā)到春節(jié)才發(fā)完。此外我還立了兩個斷言:一個是 Google 很有可能再研發(fā)出 AlphaGo 2.0,擺脫“監(jiān)督學習”,不再需要人類下圍棋的歷史數(shù)據(jù),而是只通過“增強學習”,兩臺 AlphaGo 自我對戰(zhàn)學習如何下棋,并達到登峰造極的地步。從公開的資料判斷,此言中了。這意味著什么呢,又有什么看點呢?

        技術重大提升:和 1.0 原理大不同,更接近于人

        AlphaGo 1.0 是巧妙地混合了三種算法:蒙特卡洛樹搜索 + 監(jiān)督學習 + 增強學習。其中蒙特卡洛樹搜索是一種優(yōu)化過的暴力計算,比 1997 年深藍的暴力計算更聰明。而這里的監(jiān)督學習,是通過學習 3000 萬步人類棋譜,對六段以上職業(yè)棋手走棋規(guī)律進行模仿,也是 AlphaGo 獲得突破性進展的關鍵算法。而增強學習作為輔助,是兩臺 AlphaGo 從自我對戰(zhàn)眾中學習如何下棋,據(jù)悉對棋力提升有限。

        根據(jù)公開資料推測,此次 AlphaGo2.0 的技術原理與之前有著巨大不同:

        1. 放棄了監(jiān)督學習,沒有再用人的 3000 萬局棋譜進行訓練。這本是 AlphaGo 最亮眼的算法,也是今天主流機器學習不可避免的核心條件:依賴于優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù),在這個特定問題下就這么被再次突破了。

        2. 放棄了蒙特卡洛樹搜索,不再進行暴力計算。理論上,算法越笨,就越需要暴力計算做補充。算法越聰明,就可以大大減少暴力計算。從 AlphaGo 2.0 的“馬甲”Master 的歷史行為看,走棋非常迅速,約在每 10 秒鐘就走棋一步,如此速度很可能是放棄了暴力的計算。

        3. 極大地強化了增強學習的作用,之前敲邊鼓的算法,正式成為扛把子主力。想想看有多勵志:兩臺白癡機器,遵守走棋和獲勝規(guī)則,從隨機走棋開始日夜切磋,總結(jié)經(jīng)驗,不斷批評和自我批評,一周后終成大器。

        在這樣的算法下,AlphaGo 2.0 對計算資源開銷極小,把當前棋局輸入神經(jīng)網(wǎng)絡,電流流過,輸出就是最佳的走棋方案。我猜測如此算法下,有可能僅僅依靠一個 GPU 工作,每一步棋消耗的能源接近人的大腦。

        最大看點: AlphaGo2.0 棋風完全脫離人類經(jīng)驗

        今年年初,AlphaGo 化身 Master 連勝人類頂尖棋手 60 局。在圍棋領域,機器完勝已經(jīng)變成公認的定論。這導致很多人開始問:這次人機大戰(zhàn)還有意義嗎?我們的關注點不再是機器是否會贏——而是機器將用什么姿勢戰(zhàn)勝人類。

        AlphaGo 學習了 3000 萬步人類棋譜,走棋風格也近似于人。在比賽現(xiàn)場,偶有 AlphaGo 走棋和人的經(jīng)驗不符合,就被評為“愚蠢”,只是在中盤之后發(fā)現(xiàn)機器漸漸局面占優(yōu)最終獲勝,為了自圓其說解讀為“AlphaGo 中盤逆轉(zhuǎn)”,前兩局莫過如此。第三局開始評論者長了教訓,開始尊稱 AlphaGo 為“阿老師”,有了欣賞和敬畏的心態(tài)。這帶給圍棋界很大的沖擊,以前大家認為正確的東西,其實是不正確的。

        柯潔曾經(jīng)評價說:“AlphaGo 出現(xiàn),很多理論都被推翻,再看以前定式變得好笑,虧那么多目就不再是兩分?!比祟愅ㄟ^數(shù)千年實戰(zhàn),總結(jié)了圍棋理論,然后計算機告訴人類:這些全都是錯的?,F(xiàn)在在很多比賽上,人類棋手已經(jīng)開始向機器學習,模仿 AlphaGo 的下法,棋圣聶衛(wèi)平也曾表示“理論被顛覆了”。

        而 AlphaGo2.0 脫離了機器對人模仿,走棋風格也將完全脫離人的定式。在與柯潔的比賽中,會不斷出現(xiàn)我們意想不到的走棋,而且這些走棋在教科書中會被認為是低級錯誤或者完全不可理喻,但凡一個正常的棋手都不會這么玩,但凡一個新手這么玩都會被點撥這樣不對。

        而 AlphaGo2.0 會不斷制造這樣的局面,關鍵他還是對的??上雽I(yè)棋手的心理會有多大的震撼:不僅自己這一輩子都沒這么想過這么下棋,整個圍棋界都沒有想過。會不會懷疑自己白活了?會不會反思兩千年圍棋的發(fā)展為什么有這樣的瓶頸?還有多少海闊天空等著我們?nèi)ヌ剿??可等不及我們?nèi)ヌ剿鳎嬎銠C就給出了終局的答案,多么惆悵。

        我們會津津樂道,AlphaGo 是什么棋風。但可以這樣推理:但凡有流派和風格,就還有局限性。只有當所有流派合一看不出流派的時候,才到達致高境界。AlphaGo 2.0 便會是這么一臺機器,沒有風格,穩(wěn)如磐石。

        可以想見這次與柯潔的對弈,能頻現(xiàn)“怪招”,完全顛覆人類對圍棋的理解——這會是比賽最大的看點。英勇的柯潔,要解鎖 108 種姿勢來抵擋了。

        2017 人機大戰(zhàn)的意義:重演一部進化史,重新認識智慧的邊界

        2016 年在 AlphaGo 和李世石的對戰(zhàn)后,人工智能進入大眾的視野,我們開始重新思考機器和人的關系。

        圍棋已經(jīng)有兩千多年的歷史,在漫長歲月的琢磨中,圍棋理論不斷進化,到達了很高的水準,AlphaGo 的獲勝,我們大可以解讀于“青出于藍”,畢竟是在人類圍棋進化的主路徑上又攀高峰。

        而 AlphaGo2.0 完全拋棄掉人類這兩千年來進化的圍棋經(jīng)驗,另尋他徑,僅憑兩臺機器自我對弈中學習和進化,最終不僅趕超了人類進化的速度,還發(fā)展出一套截然不同的下棋方法,并且更加接近完美的狀態(tài),實現(xiàn)了對人類的碾壓,重演了一部圍棋的進化史,而且得出了與這兩千年來不同的進化結(jié)果。

        這會給我們什么啟示?如果跳出圍棋的規(guī)則,類比看地球生命的進化:人類是從原始的有機物,到單細胞開始逐步變成靈長類動物,并且發(fā)展出超越其他一切生物的智慧。這條路徑是唯一的么?人類的生命形態(tài)和最頂級的生命形態(tài)還有多大距離?AlphaGo 告訴我們:我們還有極大的發(fā)展空間,AlphaGo2.0 告訴我們:如果有合適的條件,完全可能有其他的生命進化路徑,以及更不一樣的進化結(jié)果。

        讓我們歡呼人的智慧造就了 AlphaGo,這也幫我們開了眼界,看到我們離最終的生命形態(tài)和智慧依然有遙遠的距離。

        保持敬畏,堅定前行,終得圓滿。endprint

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