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中国版Alphago,是否又只是一个“民科”的故事而已?

发布日期:2021-02-07 08:31浏览次数:
在《神雕侠侣》的结尾,我们看见有一群武功不怎么样却自视甚高的人跑到华山上“论剑”,但在杨过这样确实的高手面前便现了原型。这只不过并不怪异,要想要扬名立万,挑战天下武功第一是最简单的事情,人总要有点梦想,万一构建了呢。最近在人工智能领域,也有类似于的事情。

中国版Alphago,是否又只是一个“民科”的故事而已?

不不不,我想要说道的不是AlphaGo挑战李世石的“人机世界大战”,而是“中国版AlphaGo”异构神机昨天晚上堪称要挑战另一位世界冠军柯洁九段的事情。虽说我也指出AlphaGo要在五番棋中输掉下顶尖棋手难度很大,但最少还是抱着“就算摔倒也捉一把沙在手里”的学习态度而来,但在异构神机上,我们感受到的诚恳就要较少很多。同是挑战高手,为何不受批评的是“异构神机”?原因在于:这是一个无法从技术和产品的长时间逻辑去推测得出结论的项目。关于人工智能要在棋士上比不上人类的可玩性,(公众号:)之前文章也有过分析。非常简单来说,无论是状态空间复杂度还是博弈论树根复杂度,棋士都比AI早已战胜的国际象棋高达上百个数量级,一般指出,人工智能要在棋士上战胜人类,必须更加杰出的算法(如目前AlphaGo使用的MCTS)、加深的神经网络辅助训练、以及更大的自学和训练的数据库,缺一不可。具体来说:在算法方面,AlphaGo的算法原理并不简单,在Nature中也有提到,但确实有价值的是神经网络中参数(据传用作AlphaGo训练的神经网络有5000多万个参数)的拟合解法。最弱的AlphaGo用于了64个搜寻线程,1920个CPU的集群和280个GPU的集群,经过数千万局的对局才获得一组较优解法。在经过这样的训练后,才使得AlphaGo有了“棋感”,有57%的几率和棋士大师下出有某种程度的棋。无他,唯手熟尔。然而,这一切在“异构神机”面前,好像都“那都不是事”,从新浪对“异构神机”的报导我们注意到几个细节:1)“异构神机”的研究时间并不宽。“在听闻棋士程序 AlphaGo击败了欧洲冠军之时(笔者寄居:今年1月底),蒋涛就十分兴奋地打电话给吴韧,但后者回应原理并难于,自己的机构做到一个程序也能挑战职业棋手。

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”2)“异构神机”所累积的数据和训练也严重不足。“技术上继续并没什么瓶颈,所缺乏的只是大量的棋士高手对局数据来之后“深度自学”和其余几个辅助系统的减少和优化......运营这个程序的只是一台苹果笔记本电脑。”3)“异构神机”的秘诀或许不是大数据的累积,而是创始人的灵光一闪。“吴韧博士在测试棋的时候,通过调整电脑的思维时间,对比招法区别,甚至现场改动程序代码。测试棋下完了,大家都泊了口气。吴韧博士相信了自己的技术方向没问题,来观赏测试的人们则相信电脑棋士早已需要威胁到职业棋手了。”可以这么比方,“异构神机”要战胜人类顶尖运动员的路径好像我们耳熟能详的一个故事:牛顿在苹果树下坐着,被苹果掉落扔到了脑袋,然后脑袋一拍电影就想到了万有引力。这样的故事很更有人,但任何一个不具备科学素养的研究者都会回应一笑了之,也只有懂一些新名词(例如“引力波”)但没拒绝接受过系统的科学训练、不认同客观事实、不必标准的学术方式描述和答案问题的“民科”们才不会坚信,自己就是那个被苹果扔到脑袋的牛顿。“民科”在科技创业圈中的浮现,则是我们担忧的另一件事情。在创业大潮中,我们有看见这样的一些科技创业公司:他们需要跟上近期的热门概念,讲故事的能力一流,但并不把技术和产品作为自己精心抛光的核心竞争力,一不小心就“敲了个卫星”,在投资人那里能吃得开,但在同行眼里却无法获得尊重。从电动汽车到无人机,这几个领域都具有这样的不存在。谁都可以华山论剑,但否配得上那个“天下第一”的称号,武林自有一番辨别方法。所谓的传奇,也不过就是把曾刮起过的牛逼一步一步构建的过程,如一句话说道,领先半步是天才,领先一步的是疯子。这句话,某种程度也限于于科技圈和吹牛界。

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