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人机大战风波再起 AlphaGo决胜秘诀在于认知计算

放大字体  缩小字体 发布日期:2017-01-09   来源:界面   浏览次数:19
核心提示:【买卖工控网 技术前沿】谷歌眼光通常放在未来几十年后的科技,如太空、基因、新能源、人工智能等等,对于谷歌来说,想改变的是人类未来,尤其在2016年3月的人机大战,这一场堪称世纪大战,其人工智能技术备受关注,且每一次在人工智能领域的突破都成为全球科技热点。 人机大战风波再起 AlphaGo决胜秘诀在于认知计算   神秘版人机大战横扫中日韩围棋高手   细数谷歌至今两大对外人工智能试验,即是一场全球科
买卖工控网 技术前沿】谷歌眼光通常放在未来几十年后的科技,如太空、基因、新能源、人工智能等等,对于谷歌来说,想改变的是人类未来,尤其在2016年3月的人机大战,这一场堪称世纪大战,其人工智能技术备受关注,且每一次在人工智能领域的突破都成为全球科技热点。

 人机大战风波再起 alphaGo决胜秘诀在于认知计算
 
  神秘版人机大战横扫中日韩围棋高手
 
  细数谷歌至今两大对外人工智能试验,即是一场全球科技秀,吸引了全球无用人的关注,也是科技实力的展现,所以谷歌CEO皮查伊敢说:“人工智能作为科技界下一个浪潮,这个时代将由谷歌来主导”。在2012年6月,备受全球瞩目的“谷歌大脑”项目,运用深度学习研究成果,使用1000台电脑创造出包含10亿个连接的“神经网络”,使机器系统学会自动识别猫,成为国际深度学习领域广为人知的案例。再到去年的人机大战,更是掀起来了全球人工智能浪潮,也让普通大众了解到机器具有自我学习能力。
 
  第二场人工智能秀场上,以击败人类成为全球热点,也是当今人工智能领域重大事件,以4:1大败人类围棋高手的人工智能系统AlphaGo(阿尔法狗),让“阿尔法狗”缔造者deepmind红遍全球。这家企业早期投资者包括李嘉诚和马斯克,谷歌在2014年以4亿美元收购。至今谷歌总共收购了超过10家面向人工智能和机器人领域创新企业,包括Schaft生产机器人、Industrial Perception、Meka、Redwood Robotics等人工智能企业;同时也对DFKI进行了投资,DFKI是当今规模最大的研究机构之一。
 
  Deep Mind是一家专注于机器学习和神经系统科学创新企业,是全球最具前沿的人工智能企业,将深度学习技术和神经科学结合起来,并建立了当今最强大的学习算法,可以说是全球 AI 领域明星企业,就在近日,围棋网站上有一个神秘用户“Master” ,在围棋网站上通过60场比赛,横扫中日韩围棋高手,这个用户ID正是Deep Mind的人工智能系统,柯洁更是在微博上表示:“感谢Alphago最新版给我们棋界带来的震撼”。
 
  古力更是在微博中声称:作为第60个勇士,牺牲了经过这几天的对局,我深深的感受到围棋的神秘,似乎Master给我们打开一道围棋的神秘之门,不论胜负,人类与人工智能共同探索围棋世界的大幕即将拉开,新一次的围棋革命正在进行着。。。
 
  对于这一场比较神秘的人机大战,图灵机器人副总裁王向一表示:“其实这个从算法或者模型上来讲,并没有什么多大改变,还是原来那套东西,只是经过了大半年的训练,技能再一次提升。”
 
  人工智能:深度学习是方法 认知计算将成为关键
 
  击败人类棋手高手,在我看来仅仅是一场科技秀,尤其近日神秘版“Master”人机大战,然而深度学习算法已应用在众多互联网服务当中,如语音,图像,搜索,广告,包括无人驾驶、机器人等众多硬件产品都植入人工智能技术。
 
  相信在2017年,不再会谈论互联网+,而是人工智能+,随着物联网逐渐成熟和普及,各种产品和服务都将嵌入人工智能技术,哪怕是极其传统的产品,也将赋予各种交互及感知能力。另外,善于利用人工智能技术的企业也将是未来取胜的关键。
 
  近年来深度学习在语音识别和图像识别取得了惊人的成功,早前地平线创始人余凯曾对笔者表示,在今后的几年,深度学习的下一波突破将集中在三个方面:一是决策控制算法, 二是自然语言理解,三是深度神经网络芯片。而谷歌DeepMind团队开发的围棋算法AlphaGo, 就是在决策控制方面的突破。AlphaGo采用的是基于增强学习(reinforcement learning)的深度神经网络算法来学习评估棋局(通过学习一个深度神经网络的value function)和做出最优决策(通过学习一个深度神经网络的policy function)。
 
  AlphaGo除了学习人类旗手的历史棋局数据,惊人之处在于的通过Monte Carlo Tree Search让计算机互为对手,从而在不需要学习人类棋手的情况下,机器也能不断提升自身的水平。余凯进一步指出,他相信深度增强学习将改变不仅仅是围棋,还会改变其他需要决策控制的领域,比如自动驾驶,因为自动驾驶面临的问题和下棋在本质都是是博弈问题。
 
  Master身份的暴露,AlphaGo再现江湖,这捷报连连的消息,让大众看到了机器学习的力量,从感知智能到认知智能,AlphaGo已经迈出了很大的一步,成为围棋界的精英,人工智能领域的佼佼者。那么放眼国内,人工智能技术喧嚣正盛,资金不断涌入,产品不断诞生,观念也在不断刷新,在如此快速的发展中,到底我们该如何让机器像AlphaGo一样更具认知能力呢?这也是国内人工智能领域不断探讨的一大话题。
 
  在这一话题上,认知计算成为行业关注的焦点,微软的认知服务和IBM沃森是目前比较热门的认知计算平台,均在积极寻求突破颠覆医疗保健行业。思必驰首席科学家俞凯表示,从自然语言交互技术的角度来看,大数据和深度学习并不是万能的,认知计算能解决更多的一些问题,因为深度学习是一种方法,它可以用在人工智能和控制上,解决输入和输出之间的映射,而认知计算解决的是理解、反馈和学习问题,它对应于人脑当中比较抽象的推理部分。思必驰自然语言交互系统在这一领域保持着国际领先水平。
 
  相信,无论从产品创新、技术进步、商业模式上,更多的突破与进步将会不断出现。积极实现前沿技术的商业化落地,坚持原始技术创新成为现代人工智能企业的突破之路。AlphaGo让我们看到了未来的无限可能,我们对未来抱以期待。

    (原标题:AlphaGo横扫中日韩高手背后的秘密:认知计算是关键)
 
关键词: 人工智能 学习 深度
 
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