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AlphaGo Zero让人类多余?理性看待围棋之神

AlphaGo Zero让人类多余?理性看待围棋之神

Xtecher原创 丨 前沿热点

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2017-10-23

郭宝婷

Xtecher特稿作者

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1018日,Deepmind在《Nature》发表的论文Mastering the Game of Go without Human Knowledge中介绍了AlphaGo Zero,一款新版的AlphaGo。根据DeepMind透露,AlphaGo Zero不但抛弃了人类棋谱,实现了从零开始学习,连以前使用的人类设计的特征也抛弃,直接用棋盘上的黑白棋作为输入。除了围棋规则外,不使用人类的任何数据和知识,仅通过3天训练,就以100:0的战绩战胜了和李世石下棋时的AlphaGo,经过40天的训练后,则可以打败与柯洁下棋时的AlphaGo。


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2016年3月,AlphaGo大战李世石


论文介绍了AlphaGo Zero是从零开始学习,人类的输入仅限于棋盘和棋子,在学习开始阶段无需先学习人类选手的走法,单纯基于与自己的对弈就无师自通。新的程序仅用到一张神经网络,这张网络经过训练,专门预测程序自身的棋步和棋局的赢家,在每次自我对弈中进步,过程只使用一台机器和4个TPU。在训练过程最开始,AI落子完全是随机的,AlphaGo团队的负责人David Silver透露,它一开始甚至会把开局第一手下在1-1。在和自己对弈的过程中,算法才逐渐掌握了胜利的秘诀。

 

通过几天的训练和包括近500万局自我对弈,AlphaGo Zero便能超越人类,并打败所有之前的AlphaGo版本。随着程序训练的进行,它独立发现了人类用几千年才总结出来的围棋规则,还建立了新的战略,为这个古老的游戏带来新见解。

 

人工智能的最大挑战是研发一种能从零开始、以超人类的水平学习复杂概念的算法。正是由于这个原因,AlphaGo Zero的出现引起了巨大的关注。这是否是人工智能发展的又一里程碑?是否意味着人工智能奇点的到来又近了一步?AI从此是否可以完爆人类?

 

但是,不少计算机专家看来,虽然AlphaGo Zero在算法上比前几个版本进步很大,但并没乍看之下那么伟大。

 

旷视科技首席科学家孙剑、AlphaGo Zero里面最核心使用的技术ResNet的发明者,在接受采访时表示,AlphaGo Zero的无师自通能力,“伟大与局限并存”。孙剑认为,说它是”无监督学习“有点不对。“如果仔细看这个系统,它还是有监督的。不是来自棋谱,而是围棋规则所决定的最后谁输谁赢这个信号。”

所以,从这个意义上说,AlphaGo Zero不是百分之百绝对的无师自通,而是通过这个规则所带来的监督信号,是一种非常弱监督的增强学习。孙剑还进一步强调:“但是同时这种无师自通在很多AI落地上也存在一些局限,因为严格意义上讲,围棋规则和判定棋局输赢也是一种监督信号,所以有人说人类无用、或者说机器可以自己产生认知,都是对AlphaGo Zero错误理解。”

 

南京大学计算机教授周志华也公开发表类似观点称:“别幻想什么无监督学习,监督信息来自精准规则,非常强的监督信息。……目前并非普适,只适用于状态空间探索几乎零成本且探索过程不影响假设空间的任务。”

 

但AlphaGo Zero的局限性并不影响它成为一篇经典的论文。正如创新工场AI工程院副院长王咏刚评价,这篇论文“没有提出任何新的方法和模型,但是彻底地实现了一个简单有效的想法“,可谓是“大道至简”。这种简化,一方面体现在把原来的策略网络和价值网络合并成一个网络,简化了搜索过程;另一方面体现在用深度残差网络(ResNet)来对输入进行简化,以前需要人工设计棋盘的输入,体现“这个子下过几次、周围有几个黑子几个白子”这样的信息,而现在是“把黑白子二值的图直接送进来,相当于可以理解成对着棋盘拍照片,把照片送给神经网络,让神经网络看着棋盘照片做决策”。

 

这意味着,深度神经网络的特征提取能力以及寻找更优解的能力更进一步,类似的深度强化学习算法,或许能更广泛地应用到其他人类缺乏了解或是缺乏大量标注数据的领域。这一次,算法赢了大数据,,证明了在理论上理解深度学习算法的重要性,强化学习是未来的方向。

 

那么人类呢?真如柯洁发博所称:“对于alphago的自我进步来讲,人类太多余了。”人类从此无用吗?

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Xtecher相信,在人工智能以前所未有的速度发展的今日,人类依旧可以利用AI科技带来一个更好的未来。别忘了,即使有天AI完爆人类,AI算法依旧是人类智慧的产物。

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