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王小川談人機大戰(zhàn):重演了一部進化史,重新認識智慧的界限

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  摘要: 如果有合適的條件,完全可能有其他的生命進化路徑,以及更紛歧樣的進化結果。

AlphaGo三番棋對決中的第二盤昨日打響,最終柯潔不敵阿爾法圍棋,第二盤告負,目前雙方比分0:2。

隨后搜狗公司CEO王小川在知乎上發(fā)布評論文章稱,2017人機大戰(zhàn)的意義在于它重演一部進化史,重新認識智慧的界限。王小川體現(xiàn),“AlphaGo2.0 告訴我們:如果有合適的條件,完全可能有其他的生命進化路徑,以及更紛歧樣的進化結果。”

王小川認為,AlphaGo 2.0與1.0已大不相同,新的算法對計算資源開銷極小,把當前棋局輸入神經(jīng)網(wǎng)絡,電流流過,輸出就是最佳的走棋方案。王小川猜測,有可能僅僅依靠一個 GPU 工作,每一步棋消耗的能源接近人的大腦。

在王小川看來, AlphaGo2.0已經(jīng)完全拋棄掉人類這兩千年來進化的圍棋經(jīng)驗,另尋他徑,僅憑兩臺機器自我對弈中學習和進化,最終不但趕超了人類進化的速度,還發(fā)展出一套截然差別的下棋方法,而且更加接近完美的狀態(tài),實現(xiàn)了對人類的碾壓,重演了一部圍棋的進化史,并且得出了與這兩千年來差別的進化結果。

附王小川評論全文:

該來的終于來了。

一年前 AlphaGo 發(fā)布,看完論文后我就在知乎上發(fā)文預測機器會完勝人類。好些行業(yè)伴侶不相信,為此我收了很多“智商稅”,之后微信發(fā)紅包一直發(fā)到春節(jié)才發(fā)完。此外我還立了兩個斷言:一個是 Google 很有可能再研發(fā)出 AlphaGo 2.0,開脫“監(jiān)督學習”,不再需要人類下圍棋的歷史數(shù)據(jù),而是只通過“增強學習”,兩臺 AlphaGo 自我對戰(zhàn)學習如何下棋,并達到登峰造極的地步。從公開的資料判斷,此言中了。這意味著什么呢,又有什么看點呢?

技術重大提升:和 1.0 原理大差別,更接近于人

AlphaGo 1.0 是巧妙地混合了三種算法:蒙特卡洛樹搜索 + 監(jiān)督學習 + 增強學習。其中蒙特卡洛樹搜索是一種優(yōu)化過的暴力計算,比 1997 年深藍的暴力計算更聰明。而這里的監(jiān)督學習,是通過學習 3000 萬步人類棋譜,對六段以上職業(yè)棋手走棋規(guī)律進行模仿,也是 AlphaGo 獲得突破性進展的關鍵算法。而增強學習作為輔助,是兩臺 AlphaGo 從自我對戰(zhàn)眾中學習如何下棋,據(jù)悉對棋力提升有限。

按照公開資料推測,此次 AlphaGo2.0 的技術原理與之前有著巨大差別:

1. 放棄了監(jiān)督學習,沒有再用人的 3000 萬局棋譜進行訓練。這本是 AlphaGo 最亮眼的算法,也是今天主流機器學習不成制止的核心條件:依賴于優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù),在這個特定問題下就這么被再次突破了。

2. 放棄了蒙特卡洛樹搜索,不再進行暴力計算。理論上,算法越笨,就越需要暴力計算做增補。算法越聰明,就可以大大減少暴力計算。從 AlphaGo 2.0 的“馬甲”Master 的歷史行為看,走棋非常迅速,約在每 10 秒鐘就走棋一步,如此速度很可能是放棄了暴力的計算。

3. 極大地強化了增強學習的作用,之前敲邊鼓的算法,正式成為扛把子主力。想想看有多勵志:兩臺呆子機器,遵守走棋和獲勝規(guī)則,從隨機走棋開始日夜切磋,總結經(jīng)驗,不停批評和自我批評,一周后終成大器。

在這樣的算法下,AlphaGo 2.0 對計算資源開銷極小,把當前棋局輸入神經(jīng)網(wǎng)絡,電流流過,輸出就是最佳的走棋方案。我猜測如此算法下,有可能僅僅依靠一個 GPU 工作,每一步棋消耗的能源接近人的大腦。

最大看點: AlphaGo2.0 棋風完全脫離人類經(jīng)驗

本年年初,AlphaGo 化身 Master 連勝人類頂尖棋手 60 局。在圍棋領域,機器完勝已經(jīng)釀成公認的定論。這導致很多人開始問:這次人機大戰(zhàn)還有意義嗎?我們的關注點不再是機器是否會贏——而是機器將用什么姿勢戰(zhàn)勝人類。

AlphaGo 學習了 3000 萬步人類棋譜,走棋風格也近似于人。在角逐現(xiàn)場,偶有 AlphaGo 走棋和人的經(jīng)驗不符合,就被評為“愚蠢”,只是在中盤之后發(fā)現(xiàn)機器漸漸局面占優(yōu)最終獲勝,為了自圓其說解讀為“AlphaGo 中盤逆轉(zhuǎn)”,,前兩局莫過如此。第三局開始評論者長了教訓,開始尊稱 AlphaGo 為“阿老師”,有了欣賞和敬畏的心態(tài)。這帶給圍棋界很大的沖擊,以前大家認為正確的東西,其實是不正確的。

柯潔曾經(jīng)評價說:“AlphaGo 出現(xiàn),很多理論都被推翻,再看以前定式變得好笑,虧那么多目就不再是兩分?!比祟愅ㄟ^數(shù)千年實戰(zhàn),總結了圍棋理論,然后計算機告訴人類:這些全都是錯的?,F(xiàn)在在很多角逐上,人類棋手已經(jīng)開始向機器學習,模仿 AlphaGo 的下法,棋圣聶衛(wèi)平也曾體現(xiàn)“理論被顛覆了”。

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