AlphaGo 明年復出,可望迎戰世界第一棋王柯潔!

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/Kim Hong-Ji - RTS9QRI
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原文刊登於合作媒體 愛範兒 ,INSIDE 獲授權轉載。

今年 3 月 AlphaGo 和李世乭的圍棋對決,就像科幻小說《三體》中的人類艦隊首次迎戰水滴。

本來自信滿滿的人類,被不可預料的強大戰鬥力打了個措手不及幾乎全軍覆沒。

《三體》中人類戰隊倖存了 4 艘戰艦,被 AlphaGo 狂虐了 4 局的李世乭,也在這場 5 局大戰的第 4 局為人類輓回了一點顏面。

本週末 DeepMind 團隊亮相暴雪嘉年華,宣佈 AlphaGo 接下來將要挑戰《星海爭霸 2》後,今早 AlphaGo 團隊成員樊麾在微博宣佈:

AlphaGo 的棋力在已過半年有巨大的進步,將會在 2017 年年初復出下棋。 AlphaGo 團隊將會在近期內公佈更多訊息。

AlphaGo 再度出手,目標可能直指世界第一

Photo Credit: Chad Miller on Flickr
Photo Credit: Chad Miller on Flickr

目前在棋手積分排名上,擋在 AlphaGo 面前的,只剩下中國棋手柯潔了。其實在 AlphaGo 還在於李世乭對戰期間,柯潔在微博上的自信言論就已經讓他紅了一波。

▲現今圍棋世界排名,Photo Credit: goratings.org
▲現今圍棋世界排名,Photo Credit: goratings.org

「就算阿法狗戰勝了李世乭,但它贏不了我」、「管你是阿法狗還是阿法貓!我柯潔在棋上什麼大風大浪沒見過?讓風暴再來的猛烈點吧!」 這些 人機大戰期間的 「出格」 言論,直接讓柯潔走上了輿論的風口浪尖。

儘管在今年 7 月份由於連續輸給兩名較低排位棋手讓柯潔暫時將佔據兩年之久的世界第一寶座讓給了 AlphaGo,但在目前的積分排行上,由於 AlphaGo 之後再無公開對戰,柯潔的積分又回到了第一的位置上。

明年年初的對戰,很有可能就是一次世界第一的真正對決:柯潔對戰 AlphaGo 。

其實大概在今年 6 月份的時候,中國國家體育總局棋牌運動管理中心黨委書記楊俊安就在第 37 屆無錫世界圍棋業餘錦標賽的比賽說明會和抽籤儀式上透露:

前一段,中國圍棋協會和 Google 公司有過幾次接觸,雙方都同意在不久的將來,安排一次排名第一的圍棋選手柯潔和 AlphaGo 進行 「人機終極對決」。

當然,將會在 2017 年與 AlphaGo 對戰的究竟是不是柯潔,還要等過段時間 AlphaGo 團隊的官方宣佈才能確定。

看看現在談談未來, AlphaGo 之類的人工智慧在未來生活可能扮演什麼角色?

歸根究底,支持 AlphaGo 獲得勝利的是深度神經網絡。除了圍棋和《星際爭霸 2》這種競技遊戲類的應用,當 Google 把深度神經網絡用在翻譯中,可以讓翻譯變得更加通順流暢,表意清晰。

Google  表示 ,新的翻譯系統簡稱為 Google 類神經機器翻譯( Google Neural Machine Translation-GNMT),就某些語言而言,GNMT 錯誤率可以減少 60%。)

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▲人類翻譯、神經機器翻譯系統和短語單詞翻譯系統的完整度(分成 0~6 的程度)在不同語言應用中的對比

該專案的負責人之一,同時也是 Google 智庫成員的工程師 Mike Schuster 談到:

我們將按照 「點對點」 的模式對整個系統進行統一訓練,這可以使公司更專注於減少翻譯的錯誤率。雖然現在還並不完美,但的的確確是完善了很多。

▲新的神經機器翻譯系統如何檢測一個句子,並對它之間的關聯性和重要性進行考量
▲新的神經機器翻譯系統如何檢測一個句子,並對它之間的關聯性和重要性進行考量

在機器翻譯方面, Google 使用的深度神經網絡叫做 LSTM(long short-term memory – 長期短期記憶)。 LSTM 可以保留長期和短期的記憶,有點像人類的大腦,這使得它可以用更複雜的方式進行學習。

和 Google 以前的短語翻譯系統( Phrase-Based Machine Translation-PBMT)不同,LSTM 可以從頭到尾記住一句話再進行翻譯,使長句翻譯不再是單詞的拼湊,而是流暢通順的語言。

▲一句中文在短語單詞翻譯系統、神經機器翻譯系統和人類翻譯的區別
▲一句中文在短語單詞翻譯系統、神經機器翻譯系統和人類翻譯的區別

其實多年以來, Google 一直想讓 LSTM 應用於翻譯工作,然而一直無法攻克翻譯速度這個難題。直到做了大量的工程和演算法作業,才得以完善這個模型,讓新神經機器翻譯系統能夠在跨越大型的 Internet 服務時保持工作速度。

除了翻譯,隨著類似於 AlphaGo 的人工智慧和機器學習越來越智慧,我們將會面對這樣的現實:機器會逐步取代人類的工作。

正如特斯拉的 Elon Musk 在接受 CNBC 採訪時說的那樣:裝備有人工智慧的機器正在進入勞動市場,對於人類來說,這很可能意味著工作流失和 「基本收入的普及」。因為自動化成為常態,未來我們的就業選擇可能會受到限制,但這會讓人有更多時間享受他們的生活。

除了上面說到的人工翻譯,可能最快被替代掉的職業是汽車司機。雖然現在絕大多數廠商只是提供了達到 SAE 和 NHTSA Level 2 的駕駛輔助功能。但從現今自動駕駛的發展趨勢來看,全自動駕駛汽車正式民用可能也距離我們僅有五六年的時間,而這其中的關鍵就是無人駕駛演算法。

總的來說,目前以 AlphaGo 為代表的機器學習與人工智慧,在未來的前景不可估量。當然,正如愛範兒的投稿作者曾慶偉所說:

最好的時代,也是最壞的時代。有了機器學習的助攻,人類有了研究傳統科學難以研究的複雜問題的能力;人們甚至可以將機理尚不清晰的模型直接部署到產品中,去幫助人類解決問題。但是隨著人工智慧的迅速崛起,社會的就業結構也遇到了巨大的考驗,簡單人力工作的市場勢必受到機器人與人工智慧的擠壓而縮水或者轉移。對於機器學習領域的研究者和公司而言,這是最好的時代;而對於另一部分人而言,也許一場就業危機正埋伏在不遠的將來。

 


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