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    李世石:我再也不想跟“阿爾法狗”下棋了

    2016-06-27 10:43:12 來源:新浪科技 文/界面新聞 林嘉文 人氣:2250
    李世石
    李世石成為達沃斯論壇焦點
    在今年3月進行的圍棋人機大戰中,阿爾法狗(AlphaGo)最終以4:1戰勝了韓國名將李世石九段,引起了全世界的廣泛關注,也讓神經科學和深度學習等概念進入了公眾的視野。
    本屆達沃斯也專門針對這一世紀大戰舉辦了一場研討會議,以探討計算機程序戰勝圍棋世界冠軍的科技和社會意義。
    會議邀請了當事人李世石,以及兩位人工智能的專家與學者——Vicarious公司聯合創始人兼首席技術官Dileep George和耶魯大學生物倫理學跨學科中心學者Wendell Wallach參與討論。會議的主持人是上海科技大學創業與管理學院院長李玫。
    這場分論壇引起了眾多參會者的關注,開始前30分鐘現場便已排起了長龍,最終除了與會者只允許5家媒體進入會場旁聽,界面新聞有幸成為了這5家媒體中的一家。
    會議一開始,主持人李玫便針對“人工智能”的定義向嘉賓們拋出疑問,而嘉賓們對此意見不一。
    李世石
    為見李世石,達沃斯會場排起長龍
    Dileep George認為能夠通過數據了解并認識世界,通過不同的學習模型掌握解決問題的技巧,就稱得上“人工智能”。而Wendell Wallach則認為,能夠從數據中學習是人工智能的一大特征,但因為目前機器還不能在復雜的環境中感知事物,要達到真正的人工智能還有一定的距離。
    真正對“人工智能”有直觀認識的,毫無疑問是曾直接跟阿爾法狗對峙的李世石。在問到當時對戰阿爾法狗的感受時,李世石表示最大的感受是“驚訝”。
    “圍棋有很多不確定的因素,機器的局限性是很多的,在下棋過程中也會出現漏洞,因此之前觀看阿爾法狗跟樊麾的比賽讓我以為計算機達不到圍棋選手的最高水平。結果大家都知道:我輸了。”李世石回憶道。
    由于人與人對弈時或多或少會有情感流露,面對毫無情感而言的阿爾法狗,也讓李世石有更大的心理壓力,從而困難重重。
    “人會有心理上的搖擺,即使知道準確的答案,在下子那一刻還是有可能會選擇另一條路,考慮其他的選擇。但阿爾法狗不會有任何的動搖,這就是我所面對的最大困難。”李世石表示,人與機器對弈會處于非常不利的局面,譬如如果對戰三局,棋手通常每局都會采用不一樣的開局,而阿爾法狗則不會有任何變化。
    “面對毫無感情的對手是非常難受的事情,這讓我有種再也不想跟它比賽的感覺。”李世石無奈地承認,如果再有機會跟阿爾法狗對弈,情況一定也會非常艱難。
    不過面對背后數以百計的CPU、GPU以及眾多科學家支撐的阿爾法狗,李世石并未感到不公平,他認為自己最大的失誤,在于對深度學習這個領域沒有足夠的了解,而輕視了對手。
    “在看過阿爾法狗跟樊麾的比賽后,我一直認為自己會贏,但沒想到短短六個月阿爾法狗的棋藝竟然有了如此大的進步,讓我非常吃驚。”在每次對戰之前,李世石都會在自己腦海里進行很多演練,但因為上場的對手不是人類,讓他感覺非常生疏。
    回顧那幾局比賽,李世石認為自己還是有機會戰勝阿爾法狗,他覺得由于自己對阿爾法狗的實力判斷失誤,導致自己沒有發揮出應有的實力。“但是誰知道這幾個月里面它又有了怎樣的長進?”李世石依然表達了他的疑慮。
    阿爾法狗在比賽中曾經有過不按套路的表現,如果按照人類的定義,這或許就是機器所表現出來的“創意”。
    不過三位嘉賓均認為“創意”對人和對機器的定義是不一樣的,因為雙方的認知范圍并不一致。“阿爾法狗甚至可能不知道自己在下棋。”李世石說。
    在阿爾法狗取得令人贊嘆的成就后,人工智能將會對我們的生活帶來什么樣的影響?Wendell Wallach認為,這表明,機器學習的能力越來越重要,比如機器能識別圖像的能力,就為人們帶來了人臉識別、無人駕駛、天氣預測等方面的應用,深度學習在醫療領域也將有廣泛的應用。
    Wendell Wallach同時也指出,人工智能在社會倫理上將面臨一些進退兩難的困境。比如面對即將發生的交通事故,無人駕駛的人工智能應該挽救乘客還是挽救路上的人?人們接受問卷調查普遍認為應該做出“挽救更多生命”的選擇,但被問到會不會買這樣的無人駕駛車,大部分人的答案卻是不買。這顯示人們對人工智能依然持有不信任的態度。
    李世石認為人工智能未來在圍棋領域的發展則簡單得多:“人工智能在發展,但人也在發展。”他認為,雖然在圍棋領域人類將越來越難戰勝人工智能,但因為人工智能是可預知的,能夠非常準確地完成自己的任務,他愿意讓人工智能指導自己的女兒學下圍棋。
    最后主持人李玫總結道,人們常常不由自主地將人工智能放在人的對立面,譬如認為人們的工作將被機器替代,但實際上培養下一代,讓人類跟隨技術一起成長,將人類的能力跟機器的能力融合起來,才能產生超級智力,解決更多的問題。
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