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AlphaGo 会发展成天网?机器学习和深度学习的区别?两位 AI 专家告诉你答案

新创

2016-03-24 18:58

AlphaGo 和李世石的世纪大战点燃了大众对 AI(Artificial Intelligence,人工智能)的热情和讨论,领英旗下品牌赤兔于 3 月 23 日顺势邀请马少平和苏中两位人工智能专家举办了一场对话。

马少平是清华大学计算机系博士生导师、中国人工智能学会副理事长。苏中为 IBM 中国研究院研究总监、大数据及认知计算研究方向首席科学家。

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(左二是马少平,左三是苏中)

在 AlphaGo 相关报道中,我们总能听到 “人工智能”、“机器学习” 和 “深度学习” 这些词汇,苏中用浅显的语言解释了这些名词的区别:

人工智能是一个愿景和目标,不是具体的方法。它希望机器能够在某些方面达到人的水平或者是像人,我们一直在路上,没有说哪天人工智能能实现,因为人的能力实在是没有边界的。

机器学习是人工智能范畴下面的一种方法,可以随着数据或是反馈往越来越好的方向发展。它是一种学习能力,所以叫机器学习。

深度学习则是机器学习里面一个分支,强调的是所使用的模型。

媒体和大众对 AlphaGo V.S. 李世石的关注,其实是当前人工智能热潮的一个缩影,但这个领域并不是一直都如此受欢迎。

20 世纪 50 年代、70 年代、90 年代以及 21 世纪 10 年代,人工智能被更多的人关注。而 20 世纪 60 年代、80 年代以及 2000 年,外界对人工智能的关注又回落了。对此,马少平谈到:

20 世纪 40 年代开始有人研究神经网络了,当时人们提出一些模型,像感知机模型。

1946 年到 1956 年那十年,人们对神经网络研究遇到困难时,发现另一个很好的工具——符号主义。神经网络属于连接主义,而符号主义认为,人的思维过程是符号处理的过程。

计算机控制符号相对比较容易,但是也有困难。刚开始太乐观了,高潮之后陷入低谷。

20 世纪 80 年代神经网络再次成为热门,约翰·霍普菲尔德可以求解一些很复杂的问题。但是很快就落入低谷,原因是当时计算能力用于解决大型的问题不太行。

20 世纪 90 年代后期,人工智能进入低谷,甚至有人说人工智能是伪科学,那时候很多人都不说自己是搞人工智能的,包括深蓝的团队。

但是后来随着互联网的发展,人工智能又逐渐热起来了,我上课的时候就说,互联网拯救了人工智能。原因就是随着互联网的数据多了,虽然人工智能还是很差,但是没有它就不能用。

人工智能热潮同时也引发了一种担忧——AlphaGo 会不会发展成为天网,站在人类的对立面?马少平解释道:

现在所说的人工智能,其实有一定的限定含义。现在一般是指用计算机的技术实现某种技能。人工智能在解决具体问题上可能会超越人类,比如 AlphaGo 下围棋战胜了李世石。

但是从方法上来说,它还是在一定的限度内,它的模型实际上是限定了它的解的空间,你只能在这个范围内。

比如说 AlphaGo 本身就是学下棋,它不可能在棋谱中学生气或者是发怒。

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