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人類(lèi)，不要?dú)怵H | 從李世石連敗谷歌人工智能看中國(guó)制造2025
2016-03-11
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編者按：今天李世石同學(xué)又輸了，感覺(jué)這個(gè)曾經(jīng)的“不敗少年”即將成為讓廣大網(wǎng)友集體心疼的第二個(gè)小李子。那個(gè)小李子已經(jīng)拿著奧斯卡逆襲成功了，這個(gè)小李子前方的道路依然曲折……

我們心疼代表全人類(lèi)出站的小李同學(xué)，但也不得不承認(rèn)，在某些領(lǐng)域，機(jī)器已經(jīng)可以取代人類(lèi)。在追燦數(shù)據(jù)首席數(shù)據(jù)官Hyman看來(lái)，AlphaGo的勝利讓他看到了工業(yè)4.0的步伐更快了。

本文來(lái)自杭州追燦數(shù)據(jù)首席數(shù)據(jù)官Hyman的投稿

前言

在深藍(lán)成功挑戰(zhàn)國(guó)際象棋的19年后，2016年3月9日，谷歌公司的人工智能 AlphaGo 擊敗圍棋九段韓國(guó)棋手李世石。人工智能再一次刷新了機(jī)器智能的記錄，突破了人類(lèi)最后一個(gè)智力堡壘。這一天，也將載入史冊(cè)。面對(duì)全新的人工智能技術(shù)，人類(lèi)需要?dú)怵H嗎？

1、一個(gè)超出大部分人意料的結(jié)果

2016年3月9日，發(fā)生了一件事情，當(dāng)然不是那邊的日全食，而是地球這邊，谷歌人工智能AlphaGo與韓國(guó)棋手李世石的第一場(chǎng)中，AlphaGo 獲得今日比賽的勝利。雙方在較量3個(gè)半小時(shí)后，李世石宣布認(rèn)輸。

但大家都對(duì)機(jī)器很看好嗎？

其實(shí)不然，很少有人在這次的比賽中看好機(jī)器。


在當(dāng)天早些時(shí)候比賽進(jìn)行的時(shí)候，我看過(guò)新浪網(wǎng)一個(gè)簡(jiǎn)短的調(diào)查，49%的人認(rèn)為，谷歌 AlphaGo 會(huì) 0-5 輸給李世石。

在大部分人心中，不管如何，應(yīng)該或多或少都會(huì)隱隱地相信未來(lái)會(huì)更好，這點(diǎn)是毋庸置疑的，但在今天的結(jié)果的反轉(zhuǎn)上來(lái)看，我想，也許是大部分人接受不了機(jī)器發(fā)展的速度。

2、一個(gè)大家依然質(zhì)疑的問(wèn)題，人類(lèi)會(huì)輸嗎？

李世石可能會(huì)贏嗎？

“雖然受到很大沖擊，但還是很享受這盤(pán)棋，并且很期待后面的比賽。這盤(pán)我沒(méi)下好，所以想后面的棋我勝算還是會(huì)很大吧，勝算會(huì)是五成吧?！?李世石在今天賽后是這么說(shuō)的。

我想他是以人類(lèi)的方式方法這么觀察和評(píng)估他今天的對(duì)手的。所以他認(rèn)為依然有勝算。

但是！機(jī)器是沒(méi)有特定的 Character 的！

觀戰(zhàn)的金成龍九段說(shuō)：“AlphaGo下圍棋不像人，可以說(shuō)是超越了人類(lèi)的風(fēng)格?！?/span>

是的，對(duì)手似人，但不是人。AlphaGo 能快速學(xué)習(xí)李世石的棋風(fēng)，但是李世石能知道AlphaGo 的棋風(fēng)嗎？所以這里請(qǐng)?jiān)试S我用一個(gè)詞“無(wú)懈可擊”。

而且大家不要忘記，這還只是一個(gè) Alpha。

這是為什么？

19年前，IBM公司的“深藍(lán)”計(jì)算機(jī)戰(zhàn)勝了國(guó)際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。當(dāng)初的方式方法真的追究起來(lái)，可以說(shuō)是勝之不武，畢竟我們認(rèn)為通過(guò)窮舉和作弊無(wú)兩樣了。

（圖：超級(jí)計(jì)算機(jī)“深藍(lán)”P(pán)K國(guó)際象棋大師。來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)）

這一次不一樣。

由于圍棋的可能性如此之多，根本就沒(méi)有什么套路可言。以前的窮舉的方式方法根本無(wú)法應(yīng)用于此。下贏圍棋的唯一的辦法就是讓電腦也學(xué)會(huì)“學(xué)習(xí)”，而不是死記硬背。

(圖：AlphaGo 核心算法原理，來(lái)源：gogameguru.com)

簡(jiǎn)單的說(shuō)，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是AlphaGo的”大腦“，我們先把它當(dāng)做一個(gè)黑匣子，有輸入端，也有輸出端，中間具體怎么處理先不考慮。那么AlphaGo的”大腦“實(shí)際上分成了四大部分：

1、Rollout Policy 快速感知”腦“：用于快速的感知圍棋的盤(pán)面，獲取較優(yōu)的下棋選擇，類(lèi)似于人觀察盤(pán)面獲得的第一反應(yīng)，準(zhǔn)確度不高；

2、SL Policy Network 深度模仿”腦“：通過(guò)人類(lèi)6-9段高手的棋局來(lái)進(jìn)行模仿學(xué)習(xí)得到的腦區(qū)。這個(gè)深度模仿“腦”能夠根據(jù)盤(pán)面產(chǎn)生類(lèi)似人類(lèi)棋手的走法；

3、RL Policy Network 自學(xué)成長(zhǎng)“腦”：以深度模仿“腦”為基礎(chǔ)，通過(guò)不斷的與之前的“自己”訓(xùn)練提高下棋的水平；

4、Value Network 全局分析“腦”：利用自學(xué)成長(zhǎng)“腦”學(xué)習(xí)對(duì)整個(gè)盤(pán)面的贏面判斷，實(shí)現(xiàn)從全局分析整個(gè)棋局。

詳細(xì)算法文獻(xiàn)大家可以參考這里(https：//gogameguru.com/i/2016/03/deepmind-mastering-go.pdf)

可以這么說(shuō)，

機(jī)器學(xué)習(xí)思考的方式與人類(lèi)專(zhuān)家不同。

這是一個(gè)不對(duì)等的思考。

AlphaGo 能快速基于海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行反復(fù)比較演練學(xué)習(xí)，李世石能夠在一晚上學(xué)習(xí)到嗎？

網(wǎng)上有個(gè)段子，“不怕AlphaGo 勝，就是怕它假裝輸?shù)??！保?xì)思極恐。

3、而且從某種角度看，傳統(tǒng)專(zhuān)家會(huì)消失殆盡

這并不是一句戲言。如果上面講解 AlphaGo 的原理過(guò)于技術(shù)化，我們依然可以通過(guò)這樣的方式進(jìn)行闡述：

如果非要把專(zhuān)家和機(jī)器智能進(jìn)行比較，我們可以這么絕對(duì)的理解。以一個(gè)人類(lèi)的技術(shù)專(zhuān)家為例，他的大部分的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ绞菑目赡荛L(zhǎng)達(dá)10年的從業(yè)經(jīng)驗(yàn)上累計(jì)必要的事件數(shù)據(jù)，然后總結(jié)這種可能存在的模式并不斷測(cè)試?yán)鄯e，而技術(shù)專(zhuān)家之間又通過(guò)一定的方式不斷進(jìn)行知識(shí)傳授和交流，從而實(shí)現(xiàn)因果的轉(zhuǎn)換。

那么機(jī)器呢？

過(guò)去，很多行業(yè)專(zhuān)家對(duì)于數(shù)據(jù)的理解是基于統(tǒng)計(jì)的。他們總是想從中得到一些啟示，然后再基于他們自己的大腦進(jìn)行思考決策。這也是我個(gè)人在給一些部署和實(shí)施數(shù)據(jù)智慧應(yīng)用項(xiàng)目中遇到最大的非業(yè)務(wù)問(wèn)題，從方案到實(shí)地評(píng)估等過(guò)程無(wú)一不充斥著這樣的難點(diǎn)。

可見(jiàn)，雖然很多人打著大數(shù)據(jù)的旗號(hào)，但依然采取這種工業(yè)3.0時(shí)代信息化的做法的話(huà)，效率將是非常低的，換作企業(yè)的話(huà)，這在新的中國(guó)制造方面也會(huì)很難走出成效。

因?yàn)槿祟?lèi)大腦根本無(wú)法處理這種維度和量級(jí)的數(shù)據(jù)。

因此，不管企業(yè)還是社會(huì)，如果希望通過(guò)大數(shù)據(jù)和計(jì)算獲得新的生產(chǎn)效率，勢(shì)必要從不肯放手的，強(qiáng)定勢(shì)思維式的分析角度，切換到一個(gè)新的角度。

4、與其掌控，不如放手

這不是機(jī)器替代人的時(shí)代，而是人放手讓機(jī)器為他服務(wù)的時(shí)代。帶著傳統(tǒng)的思維嘗試去掌控是沒(méi)有意義的。這也是從工業(yè)3.0跨越到4.0必走的路。

工業(yè)3.0時(shí)代的特點(diǎn)

過(guò)去，我們給機(jī)器裝了一盞報(bào)警燈，試圖讓機(jī)器變的更智慧，可惜，并沒(méi)有如愿。



（圖為一家高度自動(dòng)化的工廠的警報(bào)燈）

從某種程度上，人對(duì)機(jī)器還是不放心，總是希望人能夠及時(shí)看到或得到第一手的警報(bào)信息進(jìn)行處置。

但是，人真的能看到故障信息就馬上找到故障原因嗎？

工業(yè)4.0時(shí)代的特點(diǎn)

因此我們需要認(rèn)識(shí)到的是試圖掌控，實(shí)則毫無(wú)所控。傳統(tǒng)手法的信息化建設(shè)并非一無(wú)所用，只是需要更高級(jí)的方式，跨維度層次的應(yīng)用。結(jié)合我們實(shí)際的企業(yè)實(shí)施項(xiàng)目來(lái)看，必不可少的是：

1、從機(jī)器的角度重新治理數(shù)據(jù)信息；

2、在合適的位置及時(shí)應(yīng)用機(jī)器智能；

3、轉(zhuǎn)變觀念，向機(jī)器傳授知識(shí)并鼓勵(lì)它自學(xué)習(xí)。

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