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AlphaGo 2.0沒實質(zhì)突破 AI革命任重道遠

發(fā)布時間:2017-06-09 13:59 閱讀

科技訊5月25日消息,人機大戰(zhàn)第二局落幕,柯潔在與AlphaGo的對弈中出現(xiàn)失誤,最終以155手中盤投子認(rèn)負(fù)。對此,獵豹移動CEO傅盛認(rèn)為,AlphaGo 2.0未有實質(zhì)突破,“從零開始”AI革命任重道遠。傅盛認(rèn)為Deepmind作為世界最頂尖的深度學(xué)習(xí)機構(gòu),引領(lǐng)著人類在深度學(xué)習(xí)上的探索。但一年的時間,AlphaGo 2.0本質(zhì)上只優(yōu)化了算法,提升了運算能力。這也提醒廣大的AI從業(yè)者,不要僅僅寄希望于爆炸性的技術(shù)突破,落腳當(dāng)下應(yīng)該聚焦AI與應(yīng)用相結(jié)合。

賽前獵豹移動CEO傅盛預(yù)測AlphaGo目前版本并未做脫離監(jiān)督學(xué)習(xí),如果能做到,新版本的技術(shù)突破其實不亞于第一版AlphaGo的意義。從零開始訓(xùn)練,意味著利用增強學(xué)習(xí)從零開始演化,純粹靠對局最后的Reward(勝負(fù))來學(xué)習(xí)。“用RL模型在初始沒有監(jiān)督的情況下想要收斂到接近最優(yōu)解還是一個很開放的問題,哪怕對于紅白機的一些游戲也不能完全做到。如果AlphaGo 2能夠完成從零開始學(xué)習(xí),很可能意味著對于增強學(xué)習(xí)算法本身有比較重大的突破,而這種突破可能不僅用于圍棋,也有大量對其他應(yīng)用的可能,所以意義會不亞于AlphaGo 1的橫空出世。”

 

傅盛的觀點在賽后得以認(rèn)證,AlphaGo的核心作者之一Aja Huang(黃士杰)在首戰(zhàn)后聲明“此次AlphaGo是單機版,但仍有人類知識的訓(xùn)練。”

“AlphaGo 2.0并沒有本質(zhì)性突破,我們期待的無監(jiān)督學(xué)習(xí)并沒有到來。Deepmind作為世界最頂尖的深度學(xué)習(xí)機構(gòu),引領(lǐng)著人類在深度學(xué)習(xí)上的探索。但一年的時間,AlphaGo 2.0本質(zhì)上只優(yōu)化了算法,提升了運算能力。這也提醒廣大的AI從業(yè)者,不要僅僅寄希望于爆炸性的技術(shù)突破,落腳當(dāng)下應(yīng)該聚焦AI與應(yīng)用相結(jié)合”傅盛說。

而這一AI應(yīng)用結(jié)合論“由來已久”,傅盛曾多次公開指出深度學(xué)習(xí)的機會在于和應(yīng)用的集合而不僅僅是技術(shù)輸出。他認(rèn)為深度學(xué)習(xí)是算法革命,本質(zhì)上降低了技術(shù)壁壘。由于基本算法模型的固定化,算法的驅(qū)動力已經(jīng)大大地降低了,算法驅(qū)動變成了數(shù)據(jù)驅(qū)動。因此,深度學(xué)習(xí)的核心是數(shù)據(jù)驅(qū)動,雖然有模型調(diào)參的機構(gòu)會有自己的優(yōu)勢,但更多的數(shù)據(jù)調(diào)參會很快拉平優(yōu)勢。

本質(zhì)上,雖然AI是一個技術(shù)和工具 ,但是由于互聯(lián)網(wǎng)的加速發(fā)展,今天一個獨立的技術(shù)本身已經(jīng)很難成為一個完全的行業(yè)。很難想像一家公司通過技術(shù)輸出就能成功,未來深度學(xué)習(xí)是基礎(chǔ)的技術(shù)運用,很多公司都會具備深度學(xué)習(xí)的研發(fā)能力。所有的公司都將是科技公司??萍际腔A(chǔ)點,需要和應(yīng)用結(jié)合。

而這一論調(diào)并非空穴來風(fēng),獵豹去年收購了法國一家新聞產(chǎn)品News Republic,把用戶的點擊行為變成數(shù)據(jù)的標(biāo)注部分,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會找到自動的相關(guān)新聞進行推送。獵豹還做了直播類應(yīng)用Live.me,現(xiàn)在是美國最大的第三方直播平臺,每天有幾十萬的美國用戶開播,產(chǎn)生幾百萬、上千萬張標(biāo)準(zhǔn)人臉,這個數(shù)據(jù)使得獵豹能夠找到精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)。獵豹研發(fā)的人臉識別技術(shù),在色情和兒童識別上有大量應(yīng)用。在最近的 LFW 人臉識別的評測中,獵豹取得了前三名的成績。

從深藍到阿法狗,棋牌類游戲一直被用來檢驗人類與人工智能的差距,追溯原因,一方面棋類歷史悠久,人類有足夠的積累,圍棋擁有的變化足夠多,暴力搜索不能解決問題,必須要讓AI有"直覺";另一方面在博弈中屬于完全信息博弈(Complete information),其實是最方便拿來驗證AI能力。傅盛預(yù)測,未來AI所扮演的是助手的角色,而不是對抗的角色,將是人機共存的時代。

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