DeepMind黄士杰:深度学习有创造性,正参与星际2项目

岳排槐 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI

最近,AlphaGo“人肉臂”黄士杰回到台北参加了Google举办的一次人工智能论坛。并且发表了《AlphaGo与AI的黄金时代》演讲。

从小就喜欢围棋的黄士杰,求学期间就一直对围棋软件感兴趣。他在博士班期间开发了Erica,这个单机版本的围棋软件,当时打败了围棋领域最强的AI、使用了六台机器的Zen。

也正是如此,DeepMind的核心人物David Silver力邀黄士杰加盟,而后者也成为DeepMind第40号员工。

不过,他第一次踏进DeepMind那天,这家公司的创始人就跟他说,DeepMind并不打算朝围棋方向发展,因为他们的目标不是在特定领域成为最佳,而是希望搞出通用人工智能,让AI解决人类无法解决的问题。

但是,随着深度学习等技术的不断进步,DeepMind最后还是决定启动围棋项目。

为了研发出AlphaGo,DeepMind团队尝试过上百个想法,发展过程就是不停的实验、实验、实验,不停学习新理论。

实际上,在击败李世乭之后,DeepMind就曾打算终止AlphaGo项目,但是考虑到第四局犯下的错误,他们还是决定仍然使用神经网络把这个问题修正掉,毕竟有缺陷的AI会失去他人的信任。

这就有了后续AlphaGo的继续进步。

黄士杰表示,AlphaGo在围棋领域做出了很多令人震撼的下法,在国际象棋领域也是如此。黄士杰认为,这些都是深度学习具有“创造性”的表现。

目前AlphaGo项目已经正式终结,黄士杰透露DeepMind正在研发能打《星际争霸 2》的AI,而他本人也参与了这个项目。

很多人认为在即时战略游戏中,AI的反应速度会成为极大的优势,但事实并非如此。

黄士杰解释称,围棋只有361个落子点,对AI来说全部游戏内容都是可见的。但《星际争霸 2》游戏有大量全黑的地图,玩家需要探索地图以及侦查对手动向,才能制定相应的策略。

几乎每次鼠标移动,都能视为一次落子。这种不确定性让《星际争霸 2》对AI来说,难度比围棋要高很多。

长期研究人工智能的黄士杰认为,人类还是最聪明,AI会成为一种协助工具,帮助人类解决一些实际问题,例如早期癌症的诊断。

作者系网易新闻·网易号“各有态度”签约作者

原文发布于微信公众号 - 量子位(QbitAI)

原文发表时间:2018-03-26

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