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每一个时代的终结,都是另一个时代的开始

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发表于 2017-10-20 04:52 PM | 显示全部楼层 |阅读模式


本帖最后由 坚强的蛋炒饭 于 2017-10-20 04:58 PM 编辑

每一个时代的终结,都是另一个时代的开始。(来源于网络)
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2017年10月19日凌晨,谷歌下属公司 Deepmind 在《自然》(Nature)刊文,报告了新版、也是终版围棋程序:AlphaGo Zero,这个程序可以从空白状态学起,在无任何人类输入的条件下,迅速自学围棋,并已经以100:0的战绩击败老版 AlphaGo。
至此,持续近两年的围棋“人机大战”可以说真正落下了帷幕,而AlphaGo也在不断学习中,走向了自己的终极状态——AlphaGo Zero。

金庸小说《天龙八部》第三十一章《输赢成败,又争由人算》中有一个天下闻名的珍珑棋局,无崖子的大弟子苏星河穷尽三十年时间也破解不了:
“这个珍珑棋局,乃先师所制。先师当年穷三年心血,这才布成,深盼当世棋道中的知心之士,予以破解。在下三十年来苦加钻研,未能参解得透。”
就连段誉、慕容复等棋艺冠绝天下的当世才俊也铩羽而归,最后反而被几乎不懂围棋的虚竹随意一落子破解了:
“珍珑的秘奥正是要白棋先挤死了自己一大块,以后的妙着方能源源而生,这等“挤死自己”的着法,实乃围棋中千古未有之奇变,任你是如何超妙入神的高手,也决不会想到这一条路上去。任何人所想的,总是如何脱困求生,从来没人故意往死路上去想。若不是虚竹闭上眼睛、随手瞎摆而下出这着大笨棋来,只怕再过一千年,这个珍珑也没人能解得开。”
为什么那么多超妙入神的高手不如一个几乎不懂围棋的和尚的随手一子?人类已有的经验往往会成为自身最大的束缚,它会让我们的探索停留在已有的经验范围内,“站在巨人肩膀上”的“巨人”往往也会挡住人类突破创新的视角。

AlphaGo Zero的横空出世有什么意义?
1、对于搜索空间很大,而输出结果不依赖人的感知判断、由客观规则决定的问题,将大大减少训练数据的依赖。实际上在2014年谷歌收购DeepMind前,Deepmind就开发出不需要人类数据训练,自行学会玩街机游戏的人工智能系统震惊于世界,其基本原理其实与如今的AlphaGo Zero如出一辙。我们可以看到Deepmind一直以来参与的项目类型都是胜负结果可根据游戏规则计算机自行评估的博弈游戏,无论是街机游戏、围棋还是星际争霸。这种问题的特点在于训练数据可以由计算机根据规则自行判断的游戏结果来获得,而不需要人工标注。AlphaGo Zero的成功证明了这一思路是可行的,也有望拓展到其他类似领域。但对于图像、语音识别这类最终结果依赖人类的感知的问题,还是无法代替人类标注的训练数据。
2、有望突破人类经验的局限性,在新材料、新药开发等科研创新领域取得前所未有的突破。Deepmind在论文中也提到其研究成果可能会应用到新材料开发、蛋白质折叠等领域,这些问题有共同特点:以新材料开发、新药物合成等科研领域为例,其符合搜索空间大,结果由客观规则决定的特点,过去的开发可能受到已有的人类经验束缚,如果引入AlphaGo Zero,可能会产生意想不到的重大突破。
3、告诉我们一个道理:有时候,格局比勤奋更重要。此前版本的AlphaGo无论是训练计算资源还是时间都大大超过AlphaGo Zero,可以说远远比AlphaGo Zero更“勤奋”,但训练数据受到人类经验的束缚,只能在有限的样本空间里做“井底之蛙”,因而在格局开阔的AlphaGo Zero面前不堪一击。这告诉我们有的时候,格局比勤奋重要得多。

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发表于 2017-10-21 01:57 AM | 显示全部楼层
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发表于 2017-10-21 10:58 AM | 显示全部楼层
垃圾文章,程序不是人编的么?怎么学不是人编的么?
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