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    如今AI就像娃:玩得轉(zhuǎn)游戲卻搞不定數(shù)學(xué)

    隨著 AI 技術(shù)的發(fā)展,幾乎每次有新的成果,都會(huì)有人擔(dān)心,我們離被機(jī)器統(tǒng)治的距離還有多遠(yuǎn)。不過,最近幾條關(guān)于 AI 的消息可以讓我們松一口氣:至少它們現(xiàn)在還和普通孩子沒什么區(qū)別。

    “我不是在玩游戲,我是在學(xué)習(xí)!”

    這是很多孩子被抓到偷玩電腦時(shí)經(jīng)常說的一句話。不過在 AI 領(lǐng)域,這還真就是這樣。因?yàn)?,相比棋類運(yùn)動(dòng)這類單純依靠策略的訓(xùn)練,游戲往往能夠更好地模擬出現(xiàn)實(shí)世界的混亂。

    在 2015 年, Google 旗下人工智能創(chuàng)業(yè)公司 DeepMind 就通過自我學(xué)習(xí)打通了包括彈磚塊在內(nèi)的 49 款雅達(dá)利經(jīng)典游戲。但這其中,并不包括經(jīng)典的吃豆人。

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    吃豆人這款看似簡(jiǎn)單的游戲,其實(shí)其背后蘊(yùn)含的策略,要比圍棋復(fù)雜得多。要玩好這個(gè)游戲,對(duì) AI 來(lái)說,它需要完成四件事情:走迷宮、吃小球、吃水果和躲避敵人。而真正的難點(diǎn),在于如何讓 AI 在不到 1 秒的時(shí)間內(nèi)基于這四種情況做出最佳選擇。簡(jiǎn)單的說,就像是讓四個(gè)分屬不同部門的人在 1 秒內(nèi)完成對(duì)當(dāng)前狀況的評(píng)估并就如何行動(dòng)達(dá)成一致,還不能出錯(cuò)。

    此前,這款游戲已知的最高分由人類威爾遜(Wilson Oyama)保持,為 266,330 分。但在幾天前,這一紀(jì)錄被加拿大的一家創(chuàng)業(yè)公司打破。他們訓(xùn)練的 AI 成功拿到了之前被認(rèn)為只能通過作弊來(lái)獲得的理論上最高成績(jī)—— 999,990 分。

    score

    ( 26 萬(wàn)分需要打到第 35 關(guān)。圖源:High Score)

    無(wú)論是圍棋也好、吃豆人也罷,隨著時(shí)間的推移, AI 在游戲方面的能力已經(jīng)越來(lái)越強(qiáng)??稍谄渌I(lǐng)域呢?

    看不懂話、寫不明白題,AI 參加高考顯不足

    當(dāng)讓 AI 和人類一樣做數(shù)學(xué)題的時(shí)候,AI 就顯得力不從心了。當(dāng)然,這里的技術(shù)難點(diǎn)其實(shí)并不在于如何做題,而在于與出題人、閱卷人溝通上。

    據(jù)正在領(lǐng)導(dǎo)開發(fā)高考機(jī)器人 Aidam 的陳瑞峰所說,讓 AI 參與高考,有三大難關(guān)。

    首要難關(guān)是需要讓 AI 理解題目的意圖,并將其轉(zhuǎn)換為準(zhǔn)確的、可被機(jī)器理解的語(yǔ)言;其次,是邏輯推理,通過已有的題庫(kù)來(lái)推測(cè)最佳的解題路徑并得出結(jié)論;最后,則是輸出關(guān)。機(jī)器需要再度把之前思考的過程轉(zhuǎn)換為人類能夠理解的語(yǔ)言,輸出到試卷上。

    (想讓機(jī)器理解這個(gè)笑話,估計(jì)還有點(diǎn)難度。圖源:Disp)

    簡(jiǎn)而言之,想要答好題, AI 不僅要讀懂、解答題目,還需要讓人用看得明白的方法答題。這些難關(guān)聽起來(lái)簡(jiǎn)單,但要讓 AI 真正準(zhǔn)確做到,確實(shí)難償所愿。

    據(jù)報(bào)道,在今年 6 月 7 日, Aidam 再度挑戰(zhàn)高考。這次,它回答了全國(guó)卷二文科數(shù)學(xué)卷,獲得了 134/150 分的高分,卻依舊不敵同場(chǎng)競(jìng)技的高考狀元們。

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    這已經(jīng)不是 AI 在標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試考試中的第一次嘗試。

    早在 2015 年,華盛頓大學(xué)也研發(fā)了一個(gè) AI ,專注于 SAT 數(shù)學(xué)幾何部分的解答,其正確率也只有可憐的 49%。

    而在 2016 年,日本的東 Robo 機(jī)器人在屢屢沖刺?hào)|大失敗后,也放棄嘗試,轉(zhuǎn)而投身數(shù)據(jù)分析事業(yè)。

    總而言之,盡管科技界一再警示我們 AI 發(fā)展將給我們社會(huì)帶來(lái)的沖擊,但就目前而言,它依舊處于早期發(fā)展階段。在 AI 發(fā)展出與人類順暢交流的能力之前,我們暫時(shí)還不用擔(dān)心它對(duì)人類社會(huì)帶來(lái)的傷害。

    隨著 AI 技術(shù)的發(fā)展,幾乎每次有新的成果,都會(huì)有人擔(dān)心,我們離被機(jī)器統(tǒng)治的距離還有多遠(yuǎn)。不過,最近幾條關(guān)于 AI 的消息可以讓我們松一口氣:至少它們現(xiàn)在還和普通孩子沒什么區(qū)別。

    “我不是在玩游戲,我是在學(xué)習(xí)!”

    這是很多孩子被抓到偷玩電腦時(shí)經(jīng)常說的一句話。不過在 AI 領(lǐng)域,這還真就是這樣。因?yàn)?,相比棋類運(yùn)動(dòng)這類單純依靠策略的訓(xùn)練,游戲往往能夠更好地模擬出現(xiàn)實(shí)世界的混亂。

    在 2015 年, Google 旗下人工智能創(chuàng)業(yè)公司 DeepMind 就通過自我學(xué)習(xí)打通了包括彈磚塊在內(nèi)的 49 款雅達(dá)利經(jīng)典游戲。但這其中,并不包括經(jīng)典的吃豆人。

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    吃豆人這款看似簡(jiǎn)單的游戲,其實(shí)其背后蘊(yùn)含的策略,要比圍棋復(fù)雜得多。要玩好這個(gè)游戲,對(duì) AI 來(lái)說,它需要完成四件事情:走迷宮、吃小球、吃水果和躲避敵人。而真正的難點(diǎn),在于如何讓 AI 在不到 1 秒的時(shí)間內(nèi)基于這四種情況做出最佳選擇。簡(jiǎn)單的說,就像是讓四個(gè)分屬不同部門的人在 1 秒內(nèi)完成對(duì)當(dāng)前狀況的評(píng)估并就如何行動(dòng)達(dá)成一致,還不能出錯(cuò)。

    此前,這款游戲已知的最高分由人類威爾遜(Wilson Oyama)保持,為 266,330 分。但在幾天前,這一紀(jì)錄被加拿大的一家創(chuàng)業(yè)公司打破。他們訓(xùn)練的 AI 成功拿到了之前被認(rèn)為只能通過作弊來(lái)獲得的理論上最高成績(jī)—— 999,990 分。

    score

    ( 26 萬(wàn)分需要打到第 35 關(guān)。圖源:High Score)

    無(wú)論是圍棋也好、吃豆人也罷,隨著時(shí)間的推移, AI 在游戲方面的能力已經(jīng)越來(lái)越強(qiáng)??稍谄渌I(lǐng)域呢?

    看不懂話、寫不明白題,AI 參加高考顯不足

    當(dāng)讓 AI 和人類一樣做數(shù)學(xué)題的時(shí)候,AI 就顯得力不從心了。當(dāng)然,這里的技術(shù)難點(diǎn)其實(shí)并不在于如何做題,而在于與出題人、閱卷人溝通上。

    據(jù)正在領(lǐng)導(dǎo)開發(fā)高考機(jī)器人 Aidam 的陳瑞峰所說,讓 AI 參與高考,有三大難關(guān)。

    首要難關(guān)是需要讓 AI 理解題目的意圖,并將其轉(zhuǎn)換為準(zhǔn)確的、可被機(jī)器理解的語(yǔ)言;其次,是邏輯推理,通過已有的題庫(kù)來(lái)推測(cè)最佳的解題路徑并得出結(jié)論;最后,則是輸出關(guān)。機(jī)器需要再度把之前思考的過程轉(zhuǎn)換為人類能夠理解的語(yǔ)言,輸出到試卷上。

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    2017-06-19
    如今AI就像娃:玩得轉(zhuǎn)游戲卻搞不定數(shù)學(xué)
    隨著 AI 技術(shù)的發(fā)展,幾乎每次有新的成果,都會(huì)有人擔(dān)心,我們離被機(jī)器統(tǒng)治的距離還有多遠(yuǎn)。不過,最近幾條關(guān)于 AI 的消息可以讓我們松一口氣:至少它們現(xiàn)在還和普

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