年初，“阿爾法圍棋”橫掃中韓等國(guó)頂級(jí)棋手，10月它又被自己的新版算法“阿爾法圍棋－零”戰(zhàn)勝。人工智能領(lǐng)域的一系列新現(xiàn)象、新突破，讓人眼花繚亂、目不暇接。
無(wú)論是將人工智能稱作“下一個(gè)風(fēng)口”、“最強(qiáng)有力的創(chuàng)新加速器”、“驅(qū)動(dòng)未來(lái)的動(dòng)力”，還是關(guān)于它會(huì)不會(huì)比人類更聰明、甚至取代人類的爭(zhēng)論，都說(shuō)明人工智能又一次迎來(lái)發(fā)展高潮。
與以往幾十年不同的是，人工智能這一輪高潮，是科技進(jìn)步的水到渠成，也是與生活和工作相關(guān)的科技應(yīng)用快速發(fā)展的結(jié)果，被嵌入十分廣泛的生活場(chǎng)景中。有科學(xué)家因此認(rèn)為，“我們或許將成為與人工智能真正共同生活的第一代人”。
不怕機(jī)器記性好，就怕機(jī)器會(huì)學(xué)習(xí)。像“阿爾法圍棋”這樣的機(jī)器自我學(xué)習(xí)技術(shù)基于三方面要素：互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)、強(qiáng)大的運(yùn)算能力以及深度學(xué)習(xí)技術(shù)突破。它們共同造就了語(yǔ)音、人臉識(shí)別準(zhǔn)確率的驚人提升，更加自然的人機(jī)對(duì)話，乃至可以像“阿爾法圍棋”一樣去找尋規(guī)律、自我決策，其中最核心的是深度學(xué)習(xí)。
那究竟什么是深度學(xué)習(xí)？一是通過(guò)算法給機(jī)器設(shè)計(jì)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);二是通過(guò)大量標(biāo)定的數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，讓它認(rèn)識(shí)外部世界。以前，一個(gè)應(yīng)用要通過(guò)非常精確的算法來(lái)描述，但是今天，我們不知道該用什么精確模型來(lái)教計(jì)算機(jī)，只能拿非常多的數(shù)據(jù)樣本讓機(jī)器比對(duì)學(xué)習(xí)，舉一反三。
具體到“阿爾法圍棋”，它還使用了強(qiáng)化學(xué)習(xí)和蒙特卡洛樹搜索等技術(shù)。后者是一種啟發(fā)式的搜索策略，能夠基于對(duì)搜索空間的隨機(jī)抽樣來(lái)擴(kuò)大搜索樹，從而分析圍棋這類游戲中每一步棋應(yīng)該怎么走才能夠創(chuàng)造最好機(jī)會(huì)。
只需要先教“阿爾法圍棋”一些人類摸索出的基本下法，然后讓它與自己大量對(duì)戰(zhàn)，就可以飛速提升水平。而“阿爾法圍棋”的最新版本“阿爾法圍棋－零”具備了無(wú)師自通的能力，在沒(méi)有人類知識(shí)與對(duì)決訓(xùn)練的情況下，“從零開始”自己與自己對(duì)弈，僅3天后就戰(zhàn)勝了自己的前輩。
搜狗首席執(zhí)行官王小川認(rèn)為，識(shí)別、決策、生成是人工智能的核心應(yīng)用。例如，在決策方面，人工智能可以幫助提高決策效率，提升商業(yè)效率。
“我們已經(jīng)在金融、醫(yī)療和教育等方面看到這些應(yīng)用。在識(shí)別和生成領(lǐng)域，人工智能的進(jìn)展已使人機(jī)交互越來(lái)越自然，這也是我們感興趣的領(lǐng)域。從歷史趨勢(shì)上看，機(jī)器在逐漸適應(yīng)人，并已為人類分擔(dān)了許多具體工作。”王小川說(shuō)。
百度前首席科學(xué)家吳恩達(dá)、香港科技大學(xué)教授楊強(qiáng)等眾多全球頂尖人工智能專家都認(rèn)為，人工智能下一個(gè)重要突破口是“遷移學(xué)習(xí)”，這也是人工智能未來(lái)的發(fā)展方向。簡(jiǎn)單說(shuō)，“遷移學(xué)習(xí)”類似中國(guó)成語(yǔ)里的“觸類旁通”，就是機(jī)器將在一個(gè)領(lǐng)域?qū)W習(xí)掌握的技巧、經(jīng)驗(yàn)和能力，遷移到一個(gè)新的有一定關(guān)聯(lián)的領(lǐng)域里再應(yīng)用，這樣在新領(lǐng)域里，它就能省去大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練，只需一小部分?jǐn)?shù)據(jù)就能迅速“成才”。當(dāng)機(jī)器具備這種能力后，將使人工智能邁入全新層次。
按照人工智能“弱智能”、“強(qiáng)智能”和“超智能”的劃分，當(dāng)前乃至很長(zhǎng)一段時(shí)間，人工智能還處于“弱智能”階段，還只能局限在特定的封閉領(lǐng)域。比如，“阿爾法圍棋”只能在封閉場(chǎng)景通過(guò)數(shù)據(jù)樣本學(xué)習(xí)和對(duì)弈訓(xùn)練提高下棋能力，并不能發(fā)揮創(chuàng)造性。到了“強(qiáng)智能”和“超智能”階段，人工智能就能像人類那樣學(xué)習(xí)、決策和反思，解決不同領(lǐng)域的各種復(fù)雜問(wèn)題。
盡管如此，僅靠當(dāng)下的人工智能技術(shù)水平，人類就已經(jīng)對(duì)機(jī)器的計(jì)算與“算計(jì)”產(chǎn)生高度依賴了。從購(gòu)物網(wǎng)站的精準(zhǔn)推送到電視劇的編劇、再到無(wú)人駕駛汽車，生活中的人工智能可謂無(wú)處不在。（人民日?qǐng)?bào)）
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