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不久前,英国《自然》杂志发表论文报道,一款新版的“阿尔法狗”（AlphaGo）计算机程序能够从空白状态起,在不需要任何人类输入的条件下,无师自通,自学成才.
创造者给它起名叫“Zero（零）”.道家说,道生一,一生二,二生三,三生万物.这从零开始,能超越人类顶尖棋手的围棋技艺,听起来颠覆常理,让很多人心生畏惧.
加上被AlphaGo击败的世界知名围棋选手柯洁不久后在社交平台上表示：“一个纯净、纯粹自我学习的AlphaGo是最强的等对于AlphaGo的自我进步来讲等人类太多余了（请联系上下文,注意语境）.”
“人类多余”的概念被断章取义,一个算法仅凭自己就能学习出高超的棋艺,人工智能能够“零”生万物,就这样被解读出来,然而事实是这样吗?记者专访了业内学者,听听他们怎么说.
正听：Zero也需要数据库
“Zero可以自己产生数据,下一秒的数据和上一秒的数据‘对打’,赢了就再生成,如此循环往复,胜招就逐渐被‘进化’出来了.”中国首席数据官联盟专家组成员、瀚思科技创始人高瀚昭说.
那么,没有数据库的支持,Zero是如何产生数据,又如何知道产生何种数据的呢?难道真的有了“聪明才智”?
华大基因CEO尹烨并不赞成“自學成才”的说法.他将AlphaGo Zero和AlphaGo就学习源头进行了对比.“后者被输入了人类历史上的3000万个棋局、一步一步从中学到了对应围棋规则的算法,Zero就是站在AlphaGo的‘肩膀’上,继承了后者规则明确的确定算法,才能懂得围棋的规则,遵循这个规则,左右互搏.”
也就是说,Zero从前辈处学习规则,“它不需要的只是以往人类的比赛数据,并不意味着不需要数据库.”高瀚昭说.
北京语言大学教授荀恩东将Zero之所以能“棋高一着”解读为两个原因,一是“在同样的规则下,机器抓到的落子策略,和人抓到的不同”；二是“它的运算速度比人快,因此能够进行更深入的,甚至穷举的计算,完全知道后招”.
也就是说,既找对了路,还跑得快.但是,这样的状况是有前提的—“规则是简单的！胜负是明确的！策略是可以穷举的！”荀恩东说.
分析一下Zero的学习过程,就能了解为什么必须是这类问题,它们才能胜出.
根据规则,它不断产生新数据,进而新旧数据相互对抗比赛,最终产生一个胜负结果.也就是说,在固定的规则下,不断地对“胜负”进行验证,让Zero获得了精进的棋艺,而当把这些策略全部验证一遍的时候,它就无敌了.
1997年,电脑“深蓝”战胜了国际象棋著名棋手卡斯帕罗夫.“这个事件当时也引起了轰动,”尹烨说,“那个时候国际象棋还不能穷举,但是随着硬件运算速度的进步和算法的提升,到2005年前后,国际象棋已经能够穷举了,意味着不管走哪一步,电脑都可以‘走一步看N步’,算出所有可能,进而给出所有对应的方法.”随着量子计算的应用,围棋走法的穷举也是可能的.
“在算法方面,Zero采用对抗的强化学习,是机器学习算法的最新进展.它对推动人工智能发展有着重大理论和应用意义.”荀恩东说.
定位：仍处于计算智能阶段
“其实下围棋是简单的‘计算智能’,之所以它这么受关注,是因为围棋一直以来是策略的象征.”荀恩东说.
“运筹帷幄之中,决胜千里之外”总能让人联想到这样一幕：中军帐中,一炷雾缭绕,摆定棋盘棋子,帐内是黑白子对弈,帐外千军万马搏杀.
围棋是智慧的象征,当人类无法进行全样本分析的时候,如何根据部分样本选取最优策略,体现了判断的智慧,而当计算能力能够计算全样本时,智能的类型发生了转变—
“通过卓越的计算能力,Zero根据算法能有一个快速的收敛（趋向准确）,按照策略能达到接近全局优的结果.”荀恩东说,这意味着它不需要判断选择,而需要不知疲倦地找最优解、不断尝试.“由于计算深度更深了,采用了优化的参数计算策略,优化过程得到了加速,得到了更好的计算模型.”
“目前为止,落地应用的AI是从速度、自动化、易部署等方向入手‘进化’—速度进化基于硬件提升、分布式处理等；自动化是指无需人工大量标记,AI可自动选择有用的信息进行记忆训练,这也是易部署的一部分.”高瀚昭说,这样的“进化”是Zero使用4个TPU（神经网络训练所需的专业芯片）、尝试490万盘棋局就可以超越前任的原因.
但是,它并不比人类更擅长处理复杂问题.还记得小时候无穷尽的考试吗?有明确答案的选择题和判断题AI可以做,作文题差点.
荀恩东给出了更专业的分类,“人工智能发展分三个层次：能存会算的计算智能、有视听触觉的感知智能、能理解会思考的认知智能.Zero仍处于计算智能这个阶段.”
尹烨也认为,不依赖数据库的互搏算法无法应对规则不明确的计算,“比如医疗健康行业,依然是数据为王,算法会根据数据的积累而不断修正,从人工智能（AI）走向真智能（RI）.”
展望：更高级的智能还在路上
荀恩东举了一个诙谐的例子.“比如‘你妹’这个词,什么时候是指代人物、什么时候是在表达一种情感,让AI分清楚就非常难做到.”
尹烨也认为,语言有两种,仅为了交流而存在的语言无须再学,但为了表达思想和情感的语言学习会更加受重视.
事实上,让AI获得感知、认知智能等的研究一直在进行,“目前认知智能需要走的路还很长.”荀恩东说.
数据显示,AI产业中的技术类企业有55%在计算机视觉领域、13%在自然语言处理领域.力触觉的研究也被纳入到了国家重点研发计划中.
感知智能的视觉、听觉、触觉、正在产业研究、基础研究等领域不断拓展.荀恩东说,“语言智能是人工智能的重要研究方向,中文句法语义分析是语言智能的核心技术.计算机缺少足够的特征去捕捉中文上下文语言信息,在分析准确度上始终未取得实质性突破.”
为了让中文能够不落人后地纳入到AI语系,北京语言大学语言资源高精尖中心开展中文语义分析攻关,以期获得具有高鲁棒性、高正确率和线速计算复杂度的中文句法语义分析器.“鲁棒性就是让机器具有处理各种语言形式,包括不规范表达的能力.”荀恩东说,“我们建立了TB级别以上的汉语分析大数据,未来AI可以听懂书面语、口语、双关语、玩笑话等”
视觉方面,上海消防研究所等单位已经做到可以看火苗发送火警警报了.触觉方面,手势、体态、触控、语音、表情、眼动、生理等非精确交互信息正在被捕捉、认知、理解,甚至综合呈现.
“这些都不仅仅是端对端的问题,而是需要复杂策略解决的问题.AI系统需要多要素的输入,也期待多要素的输出.”荀恩东说,在这些领域,人类经验的数据库仍不能被抛开,“就比如砌墙,Zero可以被看作是砌一道新墙,而更高的阶段是弥补一道残缺不全的墙.”
（本文转自《科技日报》）
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参考文献：
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