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專(zhuān)訪(fǎng)AlphaGo之父：AI是全人類(lèi)的，不應由幾家公司獨占
2017年5月24日，在新版本AlphaGo首戰以1/4子微弱優(yōu)勢戰勝中國圍棋職業(yè)九段棋手柯潔之后，“阿法狗之父”DeepMind創(chuàng )始人兼CEO Demis Hassabis、AlphaGo團隊負責人David Silver以及棋手樊麾接受了騰訊科技的專(zhuān)訪(fǎng)。
“祝賀柯潔昨天的突出表現，為大家呈現了精彩的對弈。”Demis Hassabis說(shuō)：“之所以高調進(jìn)行人機比賽，就是想吸引最頂級的棋手和AlphaGo對戰。之所以和柯潔這樣比賽而不是在網(wǎng)上比賽，是因為人們不會(huì )認真對待線(xiàn)上游戲，線(xiàn)上游戲也不夠正式，人們的注意力不夠集中。AlphaGo的很多學(xué)習都是自我對弈。因為和頂級棋手對弈的機會(huì )并不多，我們希望通過(guò)這樣的比賽來(lái)找到AlphaGo的弱點(diǎn)。”
David Silver則表示圍棋非常困難，“事實(shí)上，我們在算法上實(shí)現了效率的提升，從計算量來(lái)說(shuō)現在是之前的十分之一，從所需訓練時(shí)間來(lái)說(shuō)，從“月”縮減到“星期”。AlphaGo已經(jīng)不依賴(lài)于外在的導師，它可以自我學(xué)習。”David Silver說(shuō)：“我們的想法是，AlphaGo的高效算法不光是圍棋領(lǐng)域的，也可以應用于其他領(lǐng)域。
在此前的演講中，他們詳細闡述了圍棋的難度：其復雜程度讓窮舉搜索都難以解決，而對于計算機來(lái)說(shuō)，圍棋有兩項難題：“不可能”寫(xiě)出評估程序以決定誰(shuí)贏(yíng)，搜索空間太過(guò)龐大。圍棋不像象棋等游戲靠計算，而是靠直覺(jué)。圍棋中沒(méi)有等級概念，所有棋子都一樣。圍棋是筑防游戲，因此需要盤(pán)算未來(lái)。小小一子可撼全局，“妙手”如受天啟。
理論上AlphaGo下棋越到后面，需要計算的步數越少，常理來(lái)看，用時(shí)應該更短。但實(shí)際上AlphaGo的用時(shí)很均勻。對于這個(gè)現象，David表示：“在訓練時(shí)我們就已經(jīng)發(fā)現，AlphaGo在自我對弈的過(guò)程中，整個(gè)棋局的計算量是恒定的、穩定的。我們?yōu)锳lphaGo制定了穩定的策略，讓它最大限度地利用時(shí)間。因此AlphaGo下棋的速度相對均勻。”
樊麾是“AlphaGo”選擇一較高下的第一名職業(yè)棋手，他已加入AlphaGo團隊。他說(shuō)：“AlphaGo對于圍棋的震撼不是誰(shuí)贏(yíng)誰(shuí)輸，而是一種全新的下法，比如跟李世石的第二局的第37手�？聺嵶蛉盏狞c(diǎn)三三也是借鑒了AlphaGo的下法。AlphaGo就像一個(gè)未來(lái)的棋手回到今天跟我們下棋。所有的職業(yè)棋手下完都不會(huì )離場(chǎng)而是會(huì )復盤(pán)這盤(pán)棋，對棋手來(lái)說(shuō)重要的不是勝負而是我們學(xué)到了什么。”而同樣接受了AlphaGo挑戰的柯潔也在昨天向媒體表示：“AlphaGo在改變我們的下棋理念，我也受了它的影響，開(kāi)拓思維，沒(méi)有什么棋是不可以下的。”
圍棋之外，AlphaGo背后的技術(shù)也在其他領(lǐng)域有所應用。“AlphaGo背后的支撐技術(shù)非常多，目前在其他領(lǐng)域的應用還在探索階段。大家要理解的是，在未來(lái)我們肯定會(huì )推廣AlphaGo背后的技術(shù)，也有可能在中國推廣。”
至于科幻小說(shuō)里的場(chǎng)景，Demis Hassabis表示，人工智能還有很遠的路要走，還有很多的關(guān)鍵問(wèn)題沒(méi)有攻克下來(lái)，科幻片里的場(chǎng)景恐怕在幾十年內不會(huì )出現。他說(shuō)：“我們必須正確使用人工智能。這有兩個(gè)方面——人工智能的用途必須是造福人類(lèi)的，比如科學(xué)、制藥。同時(shí)，人工智能不能是少數幾家公司的專(zhuān)利，而應該由全人類(lèi)共享。”
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