圍棋之后，人工智能的下一個(gè)戰(zhàn)場(chǎng)是什么？

theverge

AlphaGo（阿法狗）對(duì)傳奇圍棋棋手李世石的勝利是人工智能研究的一個(gè)重大里程碑事件。一直以來(lái)，這項(xiàng)復(fù)雜的中國(guó)棋類游戲被認(rèn)為無(wú)法被機(jī)器征服，但DeepMind使用機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，賦予了AlphaGo世界一流級(jí)別的評(píng)估和實(shí)行技巧的能力。

而我們讓這個(gè)世界上最聰明的一群人來(lái)研究人工智能，并不是只為了征服圍棋。DeepMind（深智公司）的研究成果對(duì)人工智能領(lǐng)域有著深遠(yuǎn)的影響，它所使用的深度學(xué)習(xí)技術(shù)有潛力顛覆一切：從你用手機(jī)的方式到你駕駛汽車的方式。

首先，圍棋的征服之路可能還未結(jié)束?？聺?，這位來(lái)自中國(guó)的18歲天才世界圍棋冠軍，對(duì)自己的勝率似乎持謹(jǐn)慎樂(lè)觀的態(tài)度。在李世石第一局?jǐn)〗oAlphaGo之后，他稱“我有60%的幾率贏AlphaGo”。許多圍棋棋手都說(shuō)他們希望能更多地了解AlphaGo；畢竟，它只公開進(jìn)行過(guò)幾場(chǎng)比賽，便展現(xiàn)出了不同尋常的、極具破壞力的策略。AlphaGo最終會(huì)向大眾展示，而當(dāng)以后看到它和柯潔對(duì)弈時(shí)，我們也不必驚訝；李世石被選作AlphaGo的對(duì)手，是因?yàn)樗诼L(zhǎng)的職業(yè)生涯中所建立起來(lái)的地位，但柯潔卻被認(rèn)為是一個(gè)更為強(qiáng)大的棋手。DeepMind的創(chuàng)始人戴米斯·哈薩比斯也宣稱其公司計(jì)劃測(cè)試一個(gè)沒有經(jīng)過(guò)任何人類訓(xùn)練經(jīng)歷的版本，換言之，這個(gè)程序需要自學(xué)圍棋。

但無(wú)論如何，有關(guān)一臺(tái)電腦是否可以成為世界一流圍棋棋手的爭(zhēng)論現(xiàn)已塵埃落定。就全透明的游戲（各方都能看見所有數(shù)據(jù)）而言，一切成就都已達(dá)成。對(duì)于非全透明的游戲（如多人無(wú)限制撲克），人工智能依然有些問(wèn)題，但接下來(lái)的攻克前沿很有可能是電子游戲；過(guò)去數(shù)周，我已經(jīng)數(shù)次聽人提起暴雪娛樂(lè)經(jīng)典的實(shí)時(shí)戰(zhàn)略游戲《星際爭(zhēng)霸》。鑒于《星際爭(zhēng)霸》持久的受歡迎度和其在韓國(guó)萬(wàn)人空巷的地位，想象未來(lái)一個(gè)高調(diào)的電腦-電子游戲比賽并非難事。

當(dāng)我問(wèn)起哈薩比斯時(shí)，他似乎對(duì)《星際爭(zhēng)霸》有了想法，但他同時(shí)也說(shuō)DeepMind只對(duì)那些處在主流的游戲有興趣?！斑@些游戲可以當(dāng)作測(cè)試平臺(tái)，用來(lái)編寫我們的新算法，或用來(lái)測(cè)試我們做得有多好；雖然這么做很有效率，但我們最終還是要將這個(gè)程序應(yīng)用于真實(shí)世界中的大問(wèn)題中去?！?/p>

問(wèn)題在于人類還需要更快的學(xué)習(xí)技能和更有效的數(shù)據(jù)處理來(lái)幫助他們進(jìn)行決策。在谷歌，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)早已大規(guī)模使用，如用在搜索和無(wú)人駕駛汽車項(xiàng)目中。在以上任何區(qū)域，AlphaGo的經(jīng)驗(yàn)都可以收獲不斷累積增加的改進(jìn)；你可能在還沒意識(shí)到那些改進(jìn)之時(shí)就能感受到它帶來(lái)的便利。

計(jì)算機(jī)科學(xué)家杰夫·狄恩被很多谷歌人認(rèn)為是這家公司最聰明的人。他主管谷歌大腦的深度學(xué)習(xí)研究項(xiàng)目，并且已經(jīng)將很多概念應(yīng)用到這家公司的產(chǎn)品中。目前谷歌排名第三的搜索信號(hào)器RankBrain是一個(gè)新的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，過(guò)去兩年在搜索詞條排名上最大的改進(jìn)就歸功于它。同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)也被用在一些更明顯、更直面用戶的地方，如谷歌照片的搜索功能和自動(dòng)撰寫電子郵件回復(fù)等。

谷歌是家靠收集數(shù)據(jù)、出售廣告位置來(lái)賺取大部分利潤(rùn)的公司，理所當(dāng)然地對(duì)那些可以提升數(shù)據(jù)收集效率的新技術(shù)感興趣。當(dāng)我問(wèn)及狄恩機(jī)器學(xué)習(xí)是幫助谷歌增強(qiáng)其核心業(yè)務(wù)還是擴(kuò)展新的業(yè)務(wù)渠道時(shí)，他回復(fù)道：“我不認(rèn)為這是非黑即白的，我們會(huì)用這些技術(shù)來(lái)改進(jìn)我們的核心產(chǎn)品，在很多情況下我們會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)收集有著更深的理解，而這會(huì)極大地幫助我們?cè)O(shè)計(jì)新特點(diǎn)。但它也會(huì)幫助我們?cè)O(shè)計(jì)一些新穎有趣的產(chǎn)品，即便是在那些我們之前從未深度了解的區(qū)域。因此這種改進(jìn)是雙方面的；我并不知道哪個(gè)會(huì)更重要，但我覺得它們應(yīng)該會(huì)齊頭并進(jìn)?！?/p>

當(dāng)我向Alphabet主席、谷歌前CEO埃里克·施密特問(wèn)及機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)以何種方式提升該公司時(shí)，他回答道：“想想谷歌干過(guò)的那些大事。我們有大量搜索、大量廣告、大量顧客和大量數(shù)據(jù)中心；那么多次，我看見有許多人用著谷歌電腦或我們的安全軟件。只要有許多人在用同一件產(chǎn)品，我們也許就可以用機(jī)器學(xué)習(xí)，用觀察和反復(fù)訓(xùn)練讓這一過(guò)程更有效率?！?/p>

“我認(rèn)為我們將來(lái)在任何地方都會(huì)用上機(jī)器學(xué)習(xí)?！笔┟芴乩^續(xù)說(shuō)道，他列出了這家公司傳統(tǒng)的搜索和廣告服務(wù)、無(wú)人駕駛汽車以及一個(gè)名為“Verily”的醫(yī)療保健部門，“在我看來(lái)，Alphabet公司的每一個(gè)部門都會(huì)用上這個(gè)技術(shù)。”

作為一家公司，DeepMind雖然和谷歌大腦保持聯(lián)系，卻和谷歌的其他部門接觸甚少。“在優(yōu)化搜索進(jìn)程的項(xiàng)目中，我們對(duì)自己工作內(nèi)容有相當(dāng)大的自由度，”哈薩比斯告訴我，“當(dāng)然，我們實(shí)際上也參與到谷歌內(nèi)部的很多研發(fā)項(xiàng)目中去，但這些項(xiàng)目都在研發(fā)的早期階段，所以現(xiàn)在就討論它們有點(diǎn)為時(shí)過(guò)早?！惫_比斯稱谷歌大腦的項(xiàng)目研發(fā)周期比DeepMind更短，加上自身站得高、看得遠(yuǎn)，所以可以關(guān)注更多的產(chǎn)品。

所以DeepMind接下來(lái)的一步是什么呢？值得注意的是，AlphaGo并不是這個(gè)團(tuán)隊(duì)唯一的項(xiàng)目，甚至不是最大的那一個(gè)。DeepMind已經(jīng)將智能手機(jī)助手、保健和機(jī)器人研發(fā)作為其最終目標(biāo)。至于AlphaGo，雖然它只是一個(gè)下圍棋的系統(tǒng)，哈薩比斯稱它的原則也可以用于處理真實(shí)世界的問(wèn)題。

哈薩比斯認(rèn)為在接下來(lái)幾年就會(huì)見到由先進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)輔助的智能手機(jī)助手?！拔业囊馑际莿傞_始會(huì)很微妙，但某些方面會(huì)越來(lái)越好。也許在四到五年，你就會(huì)看到（手機(jī)助手）功能的重大飛躍?！?/p>

哈薩比斯說(shuō)道：“我只是希望智能手機(jī)助手可以變得真正聰明起來(lái)，既能夠理解上下文，也能對(duì)我們想要做的事有著更深的理解。”他一直相信類似的系統(tǒng)需要依賴于AlphaGo之類的學(xué)習(xí)程式，而不是遵從那些提前寫好的對(duì)話路徑?！澳壳按蟛糠值南到y(tǒng)都非常脆弱；只要你拆除那些提前編好程序的模板，那些系統(tǒng)就變得毫無(wú)用處。因此，我們需要讓它們變得富有適應(yīng)性和靈活性，也更加強(qiáng)壯?！?/p>

醫(yī)療保健就有點(diǎn)遠(yuǎn)了。DeepMind已經(jīng)宣布和英國(guó)國(guó)家醫(yī)療服務(wù)體系結(jié)成合作伙伴，但到現(xiàn)在為止所有細(xì)節(jié)都只是一個(gè)數(shù)據(jù)追蹤的手機(jī)應(yīng)用。哈薩比斯稱，在發(fā)布更加高級(jí)的工具之前，他們的首要目標(biāo)是要讓英國(guó)國(guó)家醫(yī)療服務(wù)體系習(xí)慣上現(xiàn)代的移動(dòng)手機(jī)軟件。

IBM已經(jīng)開發(fā)了名為“沃森”的“認(rèn)知學(xué)習(xí)”平臺(tái)，向醫(yī)療保健領(lǐng)域進(jìn)軍；但他們的技術(shù)和DeepMind略有不同。這套系統(tǒng)開始于一臺(tái)參與《危險(xiǎn)邊緣》游戲的超級(jí)電腦，后來(lái)又向云系統(tǒng)和預(yù)測(cè)性分析和性格分析之類的工具邁進(jìn)。迄今為止，這套系統(tǒng)已經(jīng)開始和斯隆凱特林紀(jì)念所展開合作，用來(lái)輔助泰國(guó)和印度兩家醫(yī)院的醫(yī)生診斷乳腺癌、肺癌和直腸癌；盡管系統(tǒng)自身并不能診斷出疾病，但它能夠向醫(yī)生指出那些值得特別注意的身體部位并提出一些可能的療法。

“我們現(xiàn)在正在訓(xùn)練沃森去看，”屈臣氏健康副總裁凱西麥格羅蒂說(shuō)道，“沃森已經(jīng)學(xué)習(xí)了多年的圖像分析，而我們現(xiàn)在也有來(lái)自Merge醫(yī)療保健的圖像數(shù)據(jù)來(lái)加速我們的研發(fā)能力。因此沃森將不僅可以識(shí)別出醫(yī)療圖像中的異常，還能夠在類似于Fitbit手環(huán)提供資料的幫助下推斷出那些異常的意義?！?/p>

其最終，也許最遠(yuǎn)的主要應(yīng)用就是我們目前所討論的人工智能讓機(jī)器人學(xué)習(xí)。通過(guò)收購(gòu)波士頓動(dòng)力公司以及自己的無(wú)人駕駛汽車計(jì)劃，谷歌在這一領(lǐng)域相當(dāng)活躍?！拔矣X得機(jī)器人學(xué)真的是一個(gè)最無(wú)限的可能，”谷歌的杰夫·迪安說(shuō)道，“我們買下了一大堆機(jī)器人公司，但深度學(xué)習(xí)及其應(yīng)用到機(jī)器人學(xué)中的能力，尤其是通過(guò)視力實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)的能力，在接下來(lái)幾年會(huì)變得相當(dāng)有趣和重要?！?/p>

哈薩比斯說(shuō)他對(duì)機(jī)器人學(xué)還沒有產(chǎn)生過(guò)太多思考?！昂苊黠@，無(wú)人汽車是一種機(jī)器人，但它們大部分都只涉及了淺層的人工智能，盡管它們使用的是人工智能學(xué)習(xí)的電腦版。特斯拉目前使用的標(biāo)準(zhǔn)的電腦版就是基于深度學(xué)習(xí)的技術(shù)。”哈薩比斯引用家庭清潔和老年人護(hù)理作為學(xué)習(xí)性人工智能機(jī)器人可能的發(fā)展方向，但很明顯這個(gè)概念還有點(diǎn)超前。

就目前而言，AlphaGo的成功已經(jīng)吸引了全世界的注意力；盡管人工智能目前的具體應(yīng)用項(xiàng)目仍不多，但它重新點(diǎn)燃了主流社會(huì)對(duì)人工智能的興趣。認(rèn)為電腦已經(jīng)可以在那些先前認(rèn)為需要“無(wú)法量化的直覺”才能完成的任務(wù)中超越人類的想法而變得更有吸引力。

這個(gè)想法，對(duì)于某些人來(lái)說(shuō)也很困擾。在前一陣對(duì)AlphaGo的報(bào)道中，我感到稍稍失望的就是對(duì)電腦主宰另一個(gè)領(lǐng)域的恐懼等一系列反應(yīng)，而我認(rèn)為這些反應(yīng)都是沒能看到過(guò)去一周所表露出來(lái)的真正意義。實(shí)際上，是活生生的人類建造了AlphaGo，解決了他們所獻(xiàn)身的領(lǐng)域的最古老也是最大的挑戰(zhàn)之一。DeepMind的成就有著深遠(yuǎn)的意義，能對(duì)我們未來(lái)的生活方式產(chǎn)生極大的正面影響。

正如埃里克.施密特在這場(chǎng)比賽的開幕式中所說(shuō)的那樣：“這場(chǎng)比賽的結(jié)果無(wú)論如何，贏家都是人類?！?/p>

（本文轉(zhuǎn)自蝌蚪五線譜網(wǎng)）