“深度进修”：人工智能辅助人类成更优良棋手

　　每种智能都须要接受练习。尽管基因决定了人的大脑善于给事物分类，但人脑仍须要看过数十个实例才能区分猫和狗。人工心智更是如此。哪怕是程序编得最好的电脑也要棋战至少1000 局国际象棋后才会有良好外在表现。人工智能之所以获得突破，部分是因为对全世界令人难以置信的海量数据的收集为人工智能供给了练习的条件。大规模数据库、自我追踪、网页cookies、网上足迹、太字节（TB）级别的存储、几十年的搜索成果、维基百科以及整个数字世界都成了让人工智能变聪慧的老师。“建设人工智能就像造一艘火箭飞船，须要一个巨大的引擎和许多燃料。飞船的引擎是各种进修型算法，而燃料是咱们供给给这些算法的大量数据。”

　　数字神经收集在20 世纪50 年代就被发明出来，但是计算机科学家花费了几十年时间进修如何驾驭数百万甚至数亿神经元之间多如天文数字的组合关系。其中的要害在于将神经收集组织成叠层（staked layers）。能够用相对简单的人脸辨认任务举例。当神经收集中的一组数位被发现能触发某种图案，比如一只眼睛的图像, 这个辨认的成果（“啊，是只眼睛！”）会被移到神经收集的下一层级做进一步解析。下一层级可能会将双眼归在一组，并把这个有意义的数据块传到层级结构的更下一层级，该层级能够将双眼和鼻子的图案关联在一同。辨认一张人脸可能须要数百万这类节点（其中每个节点产生一个计算成果供周围的节点应用），并须要叠加多达15 个层级。2006 年，当时就职于多伦多大学的杰夫? 辛顿（Geoff Hinton）对这个方法做出了要害改进，并将其称为“深度进修”。他能对各个层的数据成果进行数学上的优化，从而加快了进一步叠层时的进修速率。数年后，当深度进修算法被移植到GPU 集群上时，速率有了大幅提升。深度进修代码本身不足以产生复杂

　　的逻辑思维，但它是当下全部人工智能产物的基本组成部分，这些产物包括IBM 的沃森、DeepMind、谷歌的搜索引擎以及Facebook的算法。

　　1997 年，沃森的前辈——IBM 的（超等电脑）深蓝（Deep Blue）在一场著名的人机棋战中击败了当时具有统治地位的国际象棋巨匠加里? 卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）。当电脑又博得了几场竞赛后，人类选手基本上对这种竞赛失去了兴趣。你或者会以为这就是故事的结局（假如不是人类历史的终结），但卡斯帕罗夫认识到，假如他也能像深蓝一样即时访问包含先前全部棋局中棋路的大规模数据库，就能外在表现得更好。假如人工智能选手应用数据库工具被以为是公平的，那么人类为什么不能应用呢？为了实现用数据库加强人类巨匠的心智的想法，卡斯帕罗夫率先提出了“人加机器”（manplus-machine）的概念，即在竞赛中用人工智能增强国际象棋选手程度，而不是让双方互相对抗。

　　如今，这种竞赛被称为自由式国际象棋竞赛，它们和混合武术对抗赛相似，选手们能够应用任何他们想用的作战技巧。你能够在没有协助的情况下竞赛；也能够成为极其聪慧的国际象棋电脑的傀儡，仅仅按照它的指示移动棋子；或者你能够当一个卡斯帕罗夫提倡的 “半人马”型选手，也就是人类和人工智能结合的赛博格（Cyborg）1。这种选手会听取那些人工智能提出的走棋建议，偶尔也会否决他们，颇似咱们开车时应用GPS 智能导航的情景。对任何模式的选手开放的2014 年自由式国际象棋对抗锦标赛上，纯粹应用人工智能国际象棋引擎的选手博得了42 场竞赛，而“半人马”型选手则博得了53 场。当今世界上最优良的国际象棋选手队伍就是“半人马”型的Intagrand，它由一个人类团队和几个不同的国际象棋程序组成。

　　但更让人意外的是人工智能的出现并未削弱纯人类国际象棋选手的程度。恰恰相反，在廉价且超等智能的国际象棋软件的激励下，下国际象棋的人数、锦标赛的数量以及选手的程度都达到了历史之最。与深蓝首次战胜卡斯帕罗夫时相比，拥有国际象棋巨匠头衔的人数至少翻了一番。现今排名第一的人类国际象棋选手马格努斯? 卡尔森（Magnus Carlsen）就曾和人工智能一同练习，并且被以为是全部人类国际象棋选手中最接近电脑的一个。他还是有史以来评分最高的人类国际象棋巨匠。

　　既然人工智能能够辅助人类成为更优良的国际象棋选手，那么合理地推测，它也能辅助咱们成为更优良的飞行员、医生、法官、教师。大多数人工智能完成的商业任务都将由专注某个狭小领域的专门化智能软件负责。比方说，它能把某种言语翻译成另一种言语，但不能干别的；它能够开车，却不能和你交谈；它能记得YouTube 上全部视频里每个像素，却无法预测你的日常任务。在接下来的十年里，与你产生直接或间接互动的人工智能产物有99% 都将是超等智能的自闭型“专家”。

　　事实上，这并非真正的智能，至少不是咱们细想后希望得到的。其实智能或者是种累赘，假如说“智能”意味着咱们特有的自觉认识、疯狂的自省循环以及凌乱的自我认识流，那么结论尤其如此。咱们希望自动驾驶汽车能够超乎常人地专注于道路，而不是在纠结之前和智能车库之间的争执。医院里的综合“沃森”医生能一心扑在任务上，永远不要去想当初是不是该学金融专业。随着人工智能的发展，咱们可能要设计一些手段阻止它们拥有认识，而当咱们宣传最优质的人工智能时，很可能给它打上“无认识”的标签。

　　本文节选自凯文·凯利作品《必然》，该书中文版已由东西文库引进出版

转载自:https://tech.sina.com.cn/d/v/2016-01-28/doc-ifxnzanh0216880.shtml

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