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深度人工智能有多恐怖从更深的层面认识人工智能技术

时间:2021-08-18 来源网站:朔州化工机械网

【深度】人工智能有多恐怖?从更深的层面认识人工智能技术

Demis Hassabis何许人也?他绝对是一位无与伦比的天才:在8岁的时候设计了人生第一款电脑游戏;在13岁即成为国际象棋大师;人工智能有多恐怖?听听天才的AlphaGo之父怎么说!在17岁创作出整合了人工智能技术的电子游戏先驱《主题公园》;20岁即以优异的成绩从剑桥大学计算机科学专业毕业,毕业后创立了具有开创意义的电子游戏公司Elixir;在2011年,他创立了DeepMind公司。今天,这位天才的专访将带领你从更深的层面认识人工智能技术。

来源英国《卫报》

翻译阮嘉俊

德米斯·哈撒比斯(Demis Hassabis)举止谦逊,为人谦和,绝不像是一个爱出风头的人。尽管如此,哈撒比斯却作出了一个严肃的决定:他希望能解决一直在困扰人工智能领域的问题,并在这个基础上解决所有其他问题。不论是谁只要向外宣扬这个野心无疑都会引起旁人的讪笑,但哈撒比斯却是一个绝对的例外。

现年39岁的哈撒比斯除了是一位国际象棋大师以外,还是一名电子游戏设计师。由他一手创立的人工智能企业「DeepMind」在2014年被Google以6.25亿美元的价格收购。哈撒比斯的父母都是新移民,他曾就读于芬奇利市(Finchley)的综合学校,后来分别在剑桥大学(Cambridge University)和伦敦大学学院(University CollegeLondon)取得了计算机科学和认知神经学专业学位。同事纷纷表示哈撒比斯是一位很有远见的管理者,他认为自己成功找到了一种能让科学研究更具效率的方式,而且坚信自己是「21世纪阿波罗计划」(Apollo)的领导者。哈撒比斯的长相非常平凡,倘若在大街碰到你绝对不会再多看他一眼。但「互联网之父」蒂姆·伯纳斯·李(Tim Berners-Lee)却坚信哈撒比斯是这颗星球上最聪明的人之一。

人工智能技术已经来了?

人工智能技术已经来到了我们身边,我们时常接触的Siri和Android设备上的语音助手就是最好的两个例子。在短期内,Google公司的产品将会成为哈撒比斯研究成果的最早受益者,尽管个性化产品,智能化搜索,YouTube、智能语音和脸部识别等领域在严格意义上并不属于人工智能的范畴。「仅仅是软件,对吗?」哈撒比斯笑着说道,「反正就是一些能运作的东西。」

从更长远的维度看来,哈撒比斯正在开发的技术所覆盖的范围绝不仅仅是情感机器人和智能手机,也绝不仅仅是Google。不甘落后的Facebook、Microsoft、Apple等科技巨头也在大肆吸纳人工智能领域的人才,这些公司已经在该领域投入了数十亿美元。人工智能技术所带来的颠覆性势必会超乎所有人的想象。

确实,这一切听起来难免有种野心勃勃的感觉。绝大部分人工智能系统都相对比较狭隘,预先编程完毕的媒介只能处理特定领域的任务,对其他领域则并不擅长。由此可知,尽管IBM公司的「深蓝」(DeepBlue)能够在围棋上胜过世界冠军加里·卡斯帕罗夫(Gary Kasparov),但它在「三子棋」游戏中甚至不能打败一个三岁的小孩。而这一次,哈撒比斯却计划从人类的大脑中获取灵感,期望打造出第一款面向多种用途而且可以自主学习的人工智能机器。这款机器所使用的算法非常灵活,足以适应周边的环境,这意味着它完全可以像生物系统一样进行学习。只需接触到原声数据,它就可以从零开始学习技能。

这项技术被称为「人工通用智能技术」,重点在于「通用」二字。哈撒比斯认为,在将来具备超高智能的机器人将会和人类的专家联手解决所有的难题。「不论是癌症、气候变化、能源、染色体、宏观经济、财务系统还是物理范畴,我们需要掌握的系统正变得越来越复杂。」他表示,「面对无穷无尽的信息,即便是最聪明的天才穷尽一生也很难处理完毕。在这种情况下,我们应该如何在信息的汪洋中筛选出有用的信息,以帮助我们解决问题呢?所谓的人工通用智能技术,其中一个用途就是将没被结构化的数据转化为可用信息。我们所研究的是面向所有问题的元解决方案。」

万能的元解决方案距离我们或许还有数十年之久,但我们无疑正在朝着这个目标迈进。在2015年2月,权威科学杂志《自然》(Nature)在封面刊登了一篇关于「具备自主学习功能的人工智能软件在电子游戏上取得了和人类相近的表现」的报道,并为该篇报道配了《太空入侵者》游戏的图片。据报道,DeepMind公司所发表的论文表明其人工智能产品配备有第一款真正意义上的「端对端」学习系统,这款产品的人工智能媒介(一款被称为「Deep-Q网络」的图像处理元件)已经学会了如何处理屏幕上的数据输入。在完全弄懂数据输入之后,这款产品会自行采取行动以便实现期望的结果。在报道中,这款人工智能产品在2,600款经典游戏中都取得了骄人的成绩,这项突破震惊了整个技术界。(下面视频即是一例)

Google DeepMind‘s Deep Q-learning playing Atari Breakout(来源:youtube)

随后在上一个月,DeepMind公司再度登上了《自然》杂志的封面。在短短几个月内,这家公司再度实现了一项伟大的成就。这一次,他们的测试机床不再是70或者80年代的经典游戏,而是把目光放到了拥有超过2,500年历史,甚至曾被孔子提及的围棋上面。围棋分支系数的体量非常庞大:它所蕴含的可能性的数量甚至比整个宇宙的原子数量还多。而且和国际象棋不同,围棋所依靠的并不是单纯的计算。让人感到雪上加霜的是,开发人员不可能为围棋设计出评价函数,他们不能通过算法集合表述哪一方正处于领先位置,比劣势方领先多少等情况。围棋所依赖的更像是人类的「直觉」:每当被询问为何采取特定的行动时,专业棋手总是会给出让人感到模棱两可的答案,例如「感觉就该这么下」。

众所周知,计算机一直以来在直觉方面的表现并不是那么优秀。正因为如此,围棋一直被视为人工智能技术难以攀登的一座高峰。研究人员甚至曾悲观地预测,计算机想要攻克围棋至少需要再过十年的时间。

但在上年秋季的一次秘密比试中,DeepMind公司的全新人工智能算法「AlphaGo」却以5比0的绝对优势击败了3度蝉联欧洲围棋冠军的樊麾。在今年3月,AlphaGo还将迎战世界冠军李世石(LeeSedol)(编注:此文发表于今年2月)。帝国理工学院(Imperial College)认知机械人学专业的默里·沙纳汉(Murray Shanahan)教授认为这是一项惊人的成就。超人类主义哲学家尼克·波斯特洛姆(Nick Bostrom)也认为AlphaGo所取得的成果具有里程碑意义,他在《超级智能:路线图、危险性与应对策略》一书中写道,倘若人类真的成功研发出人工通用智能技术,我们的世界将会迎来前所未有的改变。或许我们应该借用Google公司技术总监雷蒙德·库茨魏尔(Ray Kurzweil)的观点,他认为人工通用智能技术甚至有可能会改变我们的历史进程。「AlphaGo所取得的成就完全是戏剧性的,它是过去数十年来机器学习领域的集大成者。」波斯特洛姆在牛津大学(University of Oxford)的人类未来研究所中说道。

「不错,这确实很酷。」哈撒比斯对波斯特洛姆的观点表示同意。和往常一样,哈撒比斯的穿着毫无特色可言,还是黑色的上衣、长裤和鞋子。据称Google公司向哈撒比斯个人支付了8,000万美元的资金,但不得不说,他给人的感觉更像是一位实习生。「围棋是棋类的至尊,它代表着棋类的高峰。就玩家所需的智力深度而言,围棋更加是纬度丰富的代表,这个游戏非常容易让人着迷。但更让我们感到激动的是,我们不仅仅是本人掌握了这个游戏,我们还能通过有趣的算法来对这个有趣的游戏进行操作。围棋所蕴含的艺术色彩要浓于科学色彩。」哈撒比斯说道,「围棋的玩法非常贴近人类的风格,人们可以通过贴近人性的方式对其进行学习,并在实践中进步。这就是我们人类学习围棋的方式。」

也许哈撒比斯看起来就像是一个学生,但在说这些话时他的脸上却洋溢着骄傲父母的神情。在他的职业生涯中,围棋是最让他感到兴奋的事物。「围棋的顺序和量级都远超人们的想象。」他热忱地说道,「更让我们感到兴奋的是,我们的系统和那些需要人工设置规则的专家系统不同,它可以运用通用的机器学习技巧自学围棋。在以后,我们希望可以将这些技术应用到气候建模和病毒分析等复杂的现实问题上。每次只要想要这点,我们都会感到格外激动。」

樊麾

德米斯·哈撒比斯何许人也?

第一次和哈撒比斯见面是2014年的夏季,当时DeepMind的收购事件已经过去了好几个月的时间。自那时以来,我一直对他保持关注。为了完成这篇文章,我在过去8个月中分别在3个不同的场合对哈撒比斯进行了采访。我见证着他从Google公司的人工智能天才蜕变成一位令人叹服的高效沟通者,他显然已经找到了向非科学领域的群体描述这项复杂工作的有效方式,他对自己的工作抱有十足的热忱。谦逊有礼且风度翩翩的哈撒比斯非常擅长对DeepMind所使用的新旧技术进行分解,他还会将不同领域的人工智能搜索技术巧妙地运用到产品上。AlphaGo就是一个绝佳的案例,这个系统很好地将传统的「树状搜索」技术和新兴的「深度神经网络」技术结合到了一起,其结构和人体大脑的神经元结构非常相似。

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