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AlphaGo 2.0沒(méi)實(shí)質(zhì)突破 AI革命任重道遠(yuǎn)

作者:admin 發(fā)布時(shí)間:2017-06-09 3466次瀏覽

科技訊5月25日消息,人機(jī)大戰(zhàn)第二局落幕,柯潔在與AlphaGo的對(duì)弈中出現(xiàn)失誤,*終以155手中盤(pán)投子認(rèn)負(fù)。對(duì)此,獵豹移動(dòng)CEO傅盛認(rèn)為,AlphaGo 2.0未有實(shí)質(zhì)突破,“從零開(kāi)始”AI革命任重道遠(yuǎn)。傅盛認(rèn)為Deepmind作為世界*頂尖的深度學(xué)習(xí)機(jī)構(gòu),引領(lǐng)著人類(lèi)在深度學(xué)習(xí)上的探索。但一年的時(shí)間,AlphaGo 2.0本質(zhì)上只優(yōu)化了算法,提升了運(yùn)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(dòng)CEO傅盛預(yù)測(cè)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(shí)不亞于第一版AlphaGo的意義。從零開(kāi)始訓(xùn)練,意味著利用增強(qiáng)學(xué)習(xí)從零開(kāi)始演化,純粹靠對(duì)局*后的Reward(勝負(fù))來(lái)學(xué)習(xí)。“用RL模型在初始沒(méi)有監(jiān)督的情況下想要收斂到接近*優(yōu)解還是一個(gè)很開(kāi)放的問(wèn)題,哪怕對(duì)于紅白機(jī)的一些游戲也不能**做到。如果AlphaGo 2能夠完成從零開(kāi)始學(xué)習(xí),很可能意味著對(duì)于增強(qiáng)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(duì)其他應(yīng)用的可能,所以意義會(huì)不亞于AlphaGo 1的橫空出世。”

 

傅盛的觀點(diǎn)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(jī)版,但仍有人類(lèi)知識(shí)的訓(xùn)練。”

“AlphaGo 2.0并沒(méi)有本質(zhì)性突破,我們期待的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)并沒(méi)有到來(lái)。Deepmind作為世界*頂尖的深度學(xué)習(xí)機(jī)構(gòu),引領(lǐng)著人類(lèi)在深度學(xué)習(xí)上的探索。但一年的時(shí)間,AlphaGo 2.0本質(zhì)上只優(yōu)化了算法,提升了運(yùn)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(shuō)。

而這一AI應(yīng)用結(jié)合論“由來(lái)已久”,傅盛曾多次公開(kāi)指出深度學(xué)習(xí)的機(jī)會(huì)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(dòng)力已經(jīng)大大地降低了,算法驅(qū)動(dòng)變成了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。因此,深度學(xué)習(xí)的核心是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),雖然有模型調(diào)參的機(jī)構(gòu)會(huì)有自己的優(yōu)勢(shì),但更多的數(shù)據(jù)調(diào)參會(huì)很快拉平優(yōu)勢(shì)。

本質(zhì)上,雖然AI是一個(gè)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(gè)獨(dú)立的技術(shù)本身已經(jīng)很難成為一個(gè)**的行業(yè)。很難想像一家公司通過(guò)技術(shù)輸出就能成功,未來(lái)深度學(xué)習(xí)是基礎(chǔ)的技術(shù)運(yùn)用,很多公司都會(huì)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(diǎn),需要和應(yīng)用結(jié)合。

而這一論調(diào)并非空穴來(lái)風(fēng),獵豹去年收購(gòu)了法國(guó)一家新聞產(chǎn)品News Republic,把用戶的點(diǎn)擊行為變成數(shù)據(jù)的標(biāo)注部分,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)找到自動(dòng)的相關(guān)新聞進(jìn)行推送。獵豹還做了直播類(lèi)應(yīng)用Live.me,現(xiàn)在是美國(guó)*大的第三方直播平臺(tái),每天有幾十萬(wàn)的美國(guó)用戶開(kāi)播,產(chǎn)生幾百萬(wàn)、上千萬(wàn)張標(biāo)準(zhǔn)人臉,這個(gè)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(shí)別技術(shù),在色情和兒童識(shí)別上有大量應(yīng)用。在*近的 LFW 人臉識(shí)別的評(píng)測(cè)中,獵豹取得了前三名的成績(jī)。

從深藍(lán)到阿法狗,棋牌類(lèi)游戲一直被用來(lái)檢驗(yàn)人類(lèi)與人工智能的差距,追溯原因,一方面棋類(lèi)歷史悠久,人類(lèi)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(wèn)題,必須要讓AI有"直覺(jué)";另一方面在博弈中屬于**信息博弈(Complete information),其實(shí)是*方便拿來(lái)驗(yàn)證AI能力。傅盛預(yù)測(cè),未來(lái)AI所扮演的是助手的角色,而不是對(duì)抗的角色,將是人機(jī)共存的時(shí)代。

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