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別細思極恐了，我們正打算讓人工智能對你服服帖帖

2016-03-17 10:30:38 來源：小 中

　　設下這一場舉世矚目棋局的AlphaGo的科學家們未曾料到，段子手們的想象力，令“人工智能”在中國民間引起的最大熱議，竟是它是否會消滅文明、統(tǒng)治人類。

　　科幻文學和好萊塢電影強大的洗腦能力，已經(jīng)在民眾腦中刻下深深的烙印——“人工智能就是那種上天入地無所不能的機器人”。通常人們會覺得它離現(xiàn)實較遠，然而一個虛幻的大腦突然出現(xiàn)，在一場智力競爭中橫掃了幾乎代表人類最高水平的選手，并且是在世界公認的“人類智慧最后高地”的圍棋項目上。人類的自尊心很難接受，而人類的統(tǒng)治和防御本能更受到挑戰(zhàn)，于是就“細思極恐”了。

　　事實上恐慌大可不必，人工智能早已滲透社會，就在人們未曾在意的點滴之上。比如汽車防抱死系統(tǒng)、油路管理系統(tǒng)，可實時語音翻譯不同語言的Google翻譯軟件，垃圾郵件過濾系統(tǒng)，電商網(wǎng)站根據(jù)用戶喜好和瀏覽記錄推薦商品的引擎，醫(yī)院里協(xié)助醫(yī)生診斷的醫(yī)療系統(tǒng)，等等。

　　這些都是人工智能的實際應用，并且隨著技術的發(fā)展，人工智能的應用正在變得越來越高階，比如蘋果手機里的Siri，民用的智能無人機，又比如無人駕駛汽車。

　　▋中馳車福AI研究院對此次人機圍棋大戰(zhàn)的研究看法

　　AlphaGo與李世石的這一次世紀之戰(zhàn)之所以如此受到矚目，就因為在基礎原理不變的情況下，發(fā)展出了新的訓練和處理模式，使人工智能更進一步。

　　AlphaGo采用了深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(DCNN)的技術，DCNN的核心是卷積核，卷積核相當于一個過濾網(wǎng)。而DCNN在圖像識別和語音識別中是非常有用的，AI能通過它對棋局做優(yōu)劣評估。

　　讓我們實驗一下：我們準備一萬張狗的照片，各種表情、各種部位的寫真，讓機器學習。

　　這個過程如下：

　　1.首先，將各種過濾網(wǎng)呈上來，比如能將圖像黑白化、平滑、去噪的等等等等。愛美的各位肯定用過美圖秀秀，但我們跟美圖秀秀對著干，我們不是為了美化，而是為了模糊。這樣可以突出照片中最有特點的部分。

　　2.為降低運算量，把圖片統(tǒng)統(tǒng)切成小塊，比如一張圖片切成10*10的小塊，并準備好所謂權值共享等方法，再加上硬件設備，就可以開始算了。

　　3.算什么呢?算這一萬張狗照片的各種特征值，通過分類器，形成最優(yōu)的分類模型。實際上，多層堆疊后產(chǎn)生的分類模型根本就沒了狗狗的真實模樣，機器不會管狗長什么樣。

　　訓練結束，模型產(chǎn)生，如下圖，算法看見了什么——它看到的就是紅黃藍的色斑圖，藍色區(qū)域就是小狗的頭部。

　　(注：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡工作原理引用自PRML)

　　讓我們回到AlphaGo的問題上。通過Google的論文，我們知道它是將19*19的棋盤看作一張圖，黑子和白子當作像素，每落一子就相當于加了一層過濾網(wǎng)(當然特征算法和照片識別還是不一樣的)，如此對棋局做出勝率評估，其實這就是Policy Network的基礎。所以，下棋的時候大家感覺AlphaGo很有大局觀，還會落下迷惑詭異的子，其實它只是根據(jù)圖形判斷了一下勝率做出的判斷。

　　過去的人工智能是基于人工指定的規(guī)則進行推導從而給出專業(yè)方案，如今的人工智能更多的是利用神經(jīng)網(wǎng)絡算法對文本、圖像、聲音進行海量計算，從而自主地找出其中的規(guī)律，甚至可能挖掘出人類忽視的規(guī)律，正如AlphaGo在圍棋中落下的神之一子，利用“人腦”思維的棋手們還無法理解其中的深意。

　　DCNN這樣的技術當然不只是成為圍棋領域人工智能的制勝法寶，讓我們欣賞下它在視覺上取得的成就。

　　這是一張從窗口拍攝的照片：