AlphaZero诞生一周年,人工智能走近我们

圣诞将近,一条非常适合装逼的新闻,又跃入大众的视线:诞生仅一年的人工智能DeepMind AlphaZero,登上了最新一期《科学》杂志封面。《科学》杂志同时刊载了完整的论文,由Deepmind创始人兼CEO哈萨比斯亲自执笔。

近几年,因为AlphaZero的祖先AlphaGo与李世石、柯洁等著名棋手的人机大战,大家多少对DeepMind小组的这个项目有所耳闻。

不过,AlphaZero在生涯的一年里究竟做过什么,秀辰老师尝试用最简单的语言解读给你听。(实在读不下去可以跳到文末彩蛋)

Q

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A

问:AlphaZero是什么?

答:AlphaZero是一款有自我学习能力的人工智能程序,诞生于2017年12月7日。

有自我学习能力是什么意思?比如一个小朋友想要提高围棋水平,方法之一是不断地和其他小朋友对弈,然后从对弈的结果当中总结经验,慢慢提高自己的水平。

AlphaZero也拥有这种学习能力,不过它不需要和别人对弈,只需要通过自我对弈就能提高水平,并且在现代化的电脑硬件设备支持下,这个过程非常迅速——从一无所知到称霸世界只需要几十个小时。

Q

&

A

问:AlphaZero有多厉害?

答:非常厉害。下面是AlphaZero的测试成绩:

国际象棋:大比分击败2016 TCEC冠军Stockfish(155胜6负839和)

日本将棋:大比分击败2017 CSA世界冠军Elmo,胜率91.2%

围棋:击败自己的前身阿尔法狗零,胜率61%

在三种棋类当中,国际象棋相对简单,早在2006年,人类就已经无法战胜电脑程序。不过,数学家们已经证明了国际象棋的最佳结果是和棋,所以AlphaZero虽然击败了Stockfish,但是绝大多数对局以和棋告终,毕竟Stockfish也很厉害。

日本将棋比大多数象棋类棋种都复杂,先前开发的那些基于人类成果的电脑程序显得有些弱,虽然它们也击败了人类。AlphaZero大胜并不意外。

围棋是人类熟知的棋类项目中最为复杂的,围棋对弈程序在很长时间里没有突破性的进展,直到2016年3月,初代的阿尔法狗击败韩国名将李世石九段。阿尔法狗零是AlphaZero的前身,61%的胜率已经相当不错。

最夸张的是,取得这些成绩仅花去了AlphaZero两小时到三十几个小时的学习时间。

Q

&

A

问:AlphaZero那么厉害,是因为它的计算能力特别强吗?

答:不完全是。

高速硬件的支持当然是必要的,但是AlphaZero的划时代意义在于它的“神经网络”系统,提供了一种类似人类“经验”的搜索方式。

举个例子:在国际象棋的对抗中,Stockfish每秒计算6000万步,而AlphaZero仅计算6万步,因为“神经网络”会告诉AlphaZero哪些分支是无效的,并不需要去计算,就像秀辰老师买车时,大脑里的神经网络会自动过滤掉凯迪拉克、劳斯莱斯以及永久、凤凰这些品牌。(下图是AlphaZero在国际象棋比赛中“思考”一步棋的策略分支)

Q

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A

问:AlphaZero的出现意味着什么?

答:简单说,就是真正意义上具备自我学习能力的人工智能出现了。

以往的所谓“人工智能”,基本上都是把人类已知的东西变成电脑程序,这类“人工智能”通常无法应付人类本身也不了解的情况,一不小心就成了“人工智障”。

AlphaZero的自我学习系统类似人类的学习过程,通过实践——试错——总结——提高的循环过程,不断逼近真相。由于AlphaZero的学习速度奇高,超越人类水平非常快,替代人类从事研究工作指日可待。

两个彩蛋

1.几天前,AlphaZero的表弟AlphaFold引爆关注。AlphaFold是一款基因测序人工智能,它能根据基因序列来预测蛋白质的3D结构,在有“蛋白质结构预测奥运会”之称的CASP比赛中夺冠,完全击败人类。基因测序是基因工程的前提工作,AlphaFold的成就意味着人工智能介入基因工程很快会实现,像贺建奎那样胡乱进行人体实验的行为会被电脑模拟所取代。

2.图中右边这位小朋友叫作张晨波,他长大后成为了DeepMind小组的一位工程师,参与了AlphaZero的开发工作。张晨波旁边是他的父亲,一位天才的物理学家,在今年12月1日结束了自己的生命——他就是张首晟。

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作者

李秀辰

化学纯级的媒体人

澳洲足坛的围棋选手权者

责任编辑:潘泽

轩辕春秋

轩辕春秋文化论坛,成立于2003年,聚集了一群很有智能的文史爱好者。

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