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    李世石:我再也不想跟“阿尔法狗”下棋了

    2016-06-27 10:43:12 来源:新浪科技 文/界面新闻 林嘉文 人气:1808
    李世石
    李世石成为达沃斯论坛焦点
    在今年3月进行的围棋人机大战中,阿尔法狗(AlphaGo)最终以4:1战胜了韩国名将李世石九段,引起了全世界的广泛关注,也让神经科学和深度学习等概念进入了公众的视野。
    本届达沃斯也专门针对这一世纪大战举办了一场研讨会议,以探讨计算机程序战胜围棋世界冠军的科技和社会意义。
    会议邀请了当事人李世石,以及两位人工智能的专家与学者——Vicarious公司联合创始人兼首席技术官Dileep George和耶鲁大学生物伦理学跨学科中心学者Wendell Wallach参与讨论。会议的主持人是上海科技大学创业与管理学院院长李玫。
    这场分论坛引起了众多参会者的关注,开始前30分钟现场便已排起了长龙,最终除了与会者只允许5家媒体进入会场旁听,界面新闻有幸成为了这5家媒体中的一家。
    会议一开始,主持人李玫便针对“人工智能”的定义向嘉宾们抛出疑问,而嘉宾们对此意见不一。
    李世石
    为见李世石,达沃斯会场排起长龙
    Dileep George认为能够通过数据了解并认识世界,通过不同的学习模型掌握解决问题的技巧,就称得上“人工智能”。而Wendell Wallach则认为,能够从数据中学习是人工智能的一大特征,但因为目前机器还不能在复杂的环境中感知事物,要达到真正的人工智能还有一定的距离。
    真正对“人工智能”有直观认识的,毫无疑问是曾直接跟阿尔法狗对峙的李世石。在问到当时对战阿尔法狗的感受时,李世石表示最大的感受是“惊讶”。
    “围棋有很多不确定的因素,机器的局限性是很多的,在下棋过程中也会出现漏洞,因此之前观看阿尔法狗跟樊麾的比赛让我以为计算机达不到围棋选手的最高水平。结果大家都知道:我输了。”李世石回忆道。
    由于人与人对弈时或多或少会有情感流露,面对毫无情感而言的阿尔法狗,也让李世石有更大的心理压力,从而困难重重。
    “人会有心理上的摇摆,即使知道准确的答案,在下子那一刻还是有可能会选择另一条路,考虑其他的选择。但阿尔法狗不会有任何的动摇,这就是我所面对的最大困难。”李世石表示,人与机器对弈会处于非常不利的局面,譬如如果对战三局,棋手通常每局都会采用不一样的开局,而阿尔法狗则不会有任何变化。
    “面对毫无感情的对手是非常难受的事情,这让我有种再也不想跟它比赛的感觉。”李世石无奈地承认,如果再有机会跟阿尔法狗对弈,情况一定也会非常艰难。
    不过面对背后数以百计的CPU、GPU以及众多科学家支撑的阿尔法狗,李世石并未感到不公平,他认为自己最大的失误,在于对深度学习这个领域没有足够的了解,而轻视了对手。
    “在看过阿尔法狗跟樊麾的比赛后,我一直认为自己会赢,但没想到短短六个月阿尔法狗的棋艺竟然有了如此大的进步,让我非常吃惊。”在每次对战之前,李世石都会在自己脑海里进行很多演练,但因为上场的对手不是人类,让他感觉非常生疏。
    回顾那几局比赛,李世石认为自己还是有机会战胜阿尔法狗,他觉得由于自己对阿尔法狗的实力判断失误,导致自己没有发挥出应有的实力。“但是谁知道这几个月里面它又有了怎样的长进?”李世石依然表达了他的疑虑。
    阿尔法狗在比赛中曾经有过不按套路的表现,如果按照人类的定义,这或许就是机器所表现出来的“创意”。
    不过三位嘉宾均认为“创意”对人和对机器的定义是不一样的,因为双方的认知范围并不一致。“阿尔法狗甚至可能不知道自己在下棋。”李世石说。
    在阿尔法狗取得令人赞叹的成就后,人工智能将会对我们的生活带来什么样的影响?Wendell Wallach认为,这表明,机器学习的能力越来越重要,比如机器能识别图像的能力,就为人们带来了人脸识别、无人驾驶、天气预测等方面的应用,深度学习在医疗领域也将有广泛的应用。
    Wendell Wallach同时也指出,人工智能在社会伦理上将面临一些进退两难的困境。比如面对即将发生的交通事故,无人驾驶的人工智能应该挽救乘客还是挽救路上的人?人们接受问卷调查普遍认为应该做出“挽救更多生命”的选择,但被问到会不会买这样的无人驾驶车,大部分人的答案却是不买。这显示人们对人工智能依然持有不信任的态度。
    李世石认为人工智能未来在围棋领域的发展则简单得多:“人工智能在发展,但人也在发展。”他认为,虽然在围棋领域人类将越来越难战胜人工智能,但因为人工智能是可预知的,能够非常准确地完成自己的任务,他愿意让人工智能指导自己的女儿学下围棋。
    最后主持人李玫总结道,人们常常不由自主地将人工智能放在人的对立面,譬如认为人们的工作将被机器替代,但实际上培养下一代,让人类跟随技术一起成长,将人类的能力跟机器的能力融合起来,才能产生超级智力,解决更多的问题。
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