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AlphaGo的“惊人一手”:人工智能已具备创造力?

发布:2016-03-17  阅读:1282

      AlphaGo与李世石九段的比赛已成定局,无论是比赛结果还是整个比赛过程,AlphaGo的表现可谓是令人刮目相看,尤其是在第二场对战中,AlphaGo下出的“惊人一手”令解说现场的麦克·雷蒙九段“目瞪口呆”。
      在第二场比赛进行一个小时时,AlphaGo在棋盘上放置了并不寻常的一子:37尖冲,这一落子的位置并不传统,夸张一点说似乎不会有哪个人类棋手可以做得出来,“我不能确定这一手是好还是坏。”麦克·雷蒙九段解说道。旁观者也纷纷表示没有办法揣测AlphaGo接下来想要做什么,几手之后AlphaGo的意图渐渐明晰,它用不可思议的下法辟立了围棋常识之外的新天地,聂卫平九段在中国的解说室中表示想要对“惊人一手”脱帽致敬,似乎AlphaGo只用了这一手就使人类智慧对其望尘莫及。
      这手棋引起了人们的大讨论——实力飞速增长的人工智能是否已具有了所谓的“创造力”?而创造力一般被认为是人类的特性之一。
      对此,华盛顿大学计算机科学教授Pedro Domingos认为,AlphaGo的“棋风”颇像当年的国际象棋世界冠军、有“国际象棋棋坛莫扎特”之称的博比·菲舍尔,后者之所以令人“畏惧”,是因为菲舍尔在初盘总会下一些极其愚蠢的棋路,但是随着形势的推进,先前那些看似不明智的下法到最后都被证明是“神迹”。
     “如果像(AlphaGo)这样都不能被称作是具有创造力,那创造力是什么呢?”Domingos用这样的反问表达了自己的观点。
      他认为机器的确给出了创意十足的下法,并且不能忽视的是这一切仅仅是人工智能的起步阶段。Domingos相信在先进人工智能技术与强劲的辅助下,电脑最终会成为畅销书的作者,并且在接下来的十年中电脑有50%的概率可以写出流行音乐榜单上的上榜歌曲。
       在Domingos看来,当机器以惊人的速度展现出近乎人类的创造力时,我们本不应该对这一切表现出如此的惊讶。
     “我们似乎倾向于对此抱有某种神话的态度,你也许会说‘这一切都太突然了,好像魔法一般’,但事实上,这并不是魔法。”Domingos解释道:“机器与人类一样能够具有创造力是因为两者都具有强大的平行搜索学习功能,机器可以通过程序完成,而人类拥有大脑。”
       然而这只是Domingos的观点,对于一些人来说AlphaGo所表现出的优势并不能被定义为创造力。
      “人工智能具有创造力仅仅是漫长的人类历史中又一个过度追捧的表达。”Jerry Kaplan说,作为一个计算机科学家Kaplan认为:“是预先写好的智能程序使得机器能够完成这一整套行动。”
       对此,Kaplan以1997年IBM的深蓝程序打败围棋大师卡斯帕罗夫,以及IBM Watson参加综艺节目危险边缘(Jeopardy)打败了连胜纪录保持者肯·詹宁斯为例表明了人工智能的宣传过度。这意味着在过度的媒体宣传之下,人工智能取得胜利的真正深远影响并不能被社会感知到。
       擅长图像视觉识别的DeepMind这一Google所属的人工智能运用深度学习技术,在攻克围棋方面取得了重大的进展。目前深度学习技术风头正劲,未来可能会在智能驾驶与医学影像识别方面进行近一步地应用。
     “他们现在就像是制造了一种新的锤子,硅谷的每一个人都在挥舞着它,且对任何看起来像钉子的东西跃跃欲试。”Kaplan说打趣道。
       然而,一些专家认为AlphaGo的确取得了里程碑式的进步,比预期中的进度提早了许多年。
     “AlphaGo并没有将人工智能学习提升到艺术的境界”Domingos说:“DeepMind从技术角度来说并没有给我们带来根本上的新突破,他们更像是用深度学习技术成功完成了一些有趣的东西。”其实在Domingos的早期职业生涯中,他也曾尝试研究能够攻克围棋的计算机。他对Google团队能够应用时下流行的技术攻克围棋这个流传了2500年的古老游戏表示赞许。
       尽管从比赛开始到现在人工智能获得了极大地关注与赞扬,DeepMind创始人Hassabis依旧表示人工智能目前尚在早期阶段。对于AlphaGo之后DeepMind团队将推出什么项目,Hassabis表示目前并没有明确打算,但在采访中Hassabis多次声明将来希望把兴趣转向科学发现与医疗领域中的科技应用。据悉,今年二月DeepMind团队已经开启了与英国国家卫生服务体系(NHS)的合作。此外,他也希望人工智能的研究在将来能够涉足伦理道德的范畴,尽管一直以来人工智能被担心会有造成大范围失业甚至灭绝人类的巨大隐忧。
       对此,Hassabis提出了自己的看法:“任何一个强有力的科学技术都是机会与挑战并存的。据此,我希望全世界范围内的人工智能研究者都能够全面考虑到研发相关人工智能系统需要承担的伦理责任,并且从正确的角度进行研发,使它们能够发挥正面的作用。”