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人工智能最大问题:遇到新情况一筹莫展

导读: 人工智能最大问题:遇到新情况一筹莫展(图)人工智能的“智商”由模型和大数据决定人工智能发展将不断带来新挑战机器智能与人类智能之间通常不是互相排斥和互相替代的,而是互补的关系人工智能发展道路还很长。

人工智能最大问题:遇到新情况一筹莫展

 这是一场没有悬念的比赛。5月27日,中国棋手柯洁与人工智能AlphaGo展开三番棋比赛的终局对决。历经3个多小时对弈后,柯洁投子认输。至此,柯洁连输三局完败。

这场比赛在很多人看来,在科学价值层面已失去看点。因为,人类在某些方面不如人工智能早已不新鲜,倒是未来人工智能发展中的新挑战也许更值得关注。

人工智能有哪些问题需要解决?未来发展趋势如何?记者专访了中国科学院院士、清华大学教授张钹,探寻人工智能接下来的种种可能。

人工智能为何近些年大显身手

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。从1956年的美国达特茅斯会议算起,明确提出人工智能的概念并开始科学与技术的研究已有61年。

张钹从1978年就开始研究人工智能,在他看来,人工智能实际上是让计算机模仿人类的三种功能:第一种是模仿理性思考,包括推理、决策和规划等,属于人类的高级智能,或叫逻辑思维;第二种是模仿感知,对周围环境的感知,包括视觉、听觉、触觉等;第三种是模仿动作,包括人类手、脚和其它动物的动作。此外,情感、灵感和创造性等也在研究之列,但相对来讲,进展要小一些。

人工智能模拟大脑神经元网络的某些工作机理,即人工神经网络(ANN),早在上世纪60年代就问世了,为何近些年开始大显身手?这主要取决于三个方面有了长足进步:一是多层神经网络(深度网)与其相应的有效学习算法,即深度学习算法;二是大数据;三是计算资源(计算能力的提高)。

最初没有把AlphaGo放在眼里

围棋复杂度太高,主要靠“直觉”,即“棋感”与经验。而下象棋与下其他棋类一样,靠的是推理、预测。过去采用编写象棋程序的方法来编制围棋程序,水平很低,至多达到业余4—5段的水平,根本不是职业围棋手的对手。这点许多围棋手都有体验,因此最初大家并没有把AlphaGo放在眼里,这完全可以理解。

AlphaGo抛弃传统下棋程序的编程方法,创造性地利用机器学习来获取下棋的经验与直觉。AlphaGo不仅学习了以往围棋大师们已经下过的棋局——约几千万棋局,还通过强化学习(自己与自己对弈),学习了更多(几亿个)新棋局。这就意味着,AlphaGo下过的棋是任何一位围棋大师一生下过棋的几百上千倍。由于围棋棋局空间很大(约2×10170),在围棋几千年的历史中人类也只是探索了很少一部分,AlphaGo利用计算机的超强计算能力,不仅把人类已探索过的空间加以优化,还探索了新的空间(即新的棋局)。正由如此,人类棋手在AlphaGo面前才显得那样被动,许多情况下都不知道是怎么输的。这也是围棋的魅力所在——毫无止境的探索。

当前人工智能缺乏推广能力

张钹认为,研究AlphaGo不是为了编制一个围棋程序来代替人类棋手、颠覆围棋运动,而是以“围棋”为平台,研究人工智能解决这类问题的方法以及可能达到的水平。AlphaGo的成功,只是证明人工智能在解决某类问题时,不管问题多么复杂,都可能做到甚至超过人类的水平。

这类问题的特点是:一是有充足的数据(或知识);二是完全信息;三是确定性;四是单领域。这类问题除围棋外,还包括语音识别、人脸识别和图像识别等,其中有一些问题(如围棋)对人类来讲很困难,但对高速计算机来说是比较容易的。

不过,当缺少上述四个条件中的任何一个(或几个)时,对计算机来讲就会变得十分困难,人类反而觉得相对比较容易。比如,打桥牌(不完全信息博弈)、无人车(不确定性,不完全信息和多领域)、自然语言理解(多领域)等。在这些问题上,计算机相比人类差距很大。所以,机器智能与人类智能之间通常不是互相排斥和互相替代的,而是互补的。

当前,以大数据与深度学习为基础的人工智能存在的最大问题是:不可解释和不可理解,就事论事,缺乏推广能力,遇到新的情况一筹莫展。当面对动态变化的环境,信息不完全,存在干扰与虚假信息时,人工智能系统的性能就会显著下降。此外,人工智能系统由于不可理解,无法实现人机交互,无法与人类协同工作与和谐相处。解决这些问题的困难很大,人工智能发展的道路还很长,机器智能达到适应动态变化环境的能力还很遥远。 (来源解放日报)

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