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  • 人工智能领域最重要的10大里程碑:AlphaGo征服世人

    来源:腾讯科技  2018-07-16 07:22 0
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    导语

    业界媒体TechRadar发表文章,称人工智能(AI)是目前科技界最热门的流行语,经过几十年的研究和发展之后,科幻小说中的许多技术已经在这几年慢慢转化为科学现实。这篇文章总结了AI领域的10大里程碑。

    业界媒体TechRadar发表文章,称人工智能(AI)是目前科技界最热门的流行语,经过几十年的研究和发展之后,科幻小说中的许多技术已经在这几年慢慢转化为科学现实。这篇文章总结了AI领域的10大里程碑。以下为原文内容:

    AI技术已经成为我们生活中非常重要的一部分:AI决定了我们的搜索结果,将我们的声音转化为计算机指令,甚至可以帮助我们对黄瓜进行分类(这件事后文中会提到)。在接下来的几年里,我们将用AI驾驶汽车,回应顾客的询问,以及处理其他无数事情。

    但是我们怎么走到这个阶段的?这种强大的新技术是怎么来的?下面就来看看AI技术发展的十大里程碑。

    笛卡尔的理念

    人工智能的概念并不是突然出现的 ——直到今天,人工智能仍然是哲学辩论的一个主题:机器真的能像人类一样思考吗?机器能成为人类吗?最早想到这个问题的人之一是1637年的笛卡儿。在一本名为《方法论》(Discourse on the Method)的书中,笛卡儿竟然总结出了如今的科技人员必须克服的关键问题和挑战:

    “如果为了各种实用性的目的,机器在外形上向人类靠拢,并模仿人类的行为,那么我们仍然应该有两种非常确定的方法来辨识出它们不是真人。”

    笛卡尔表示,在他看来,机器永远无法使用言语,或者“把标识放在一起”来“向别人表达想法”,即使我们能够设想出这样的机器,但是“让一台机器对文字进行组合,对别人的话做出有意义的,即便水平和最愚笨的人差不多的回答,那也是不可想象的。”

    他还提到了我们现在面临的一个挑战:创建一个广义的AI,而不是狭义的AI——以及当前AI的局限性会如何暴露它并非人类:

    “即使有些机器可以在有些事情上可以做得和我们一样好,或者甚至更好,但是其他机器也不可避免地会失败,这就表明它们的行为并非来自于对事物理解,只是一种简单的回应。”

    模仿游戏

    AI的第二个主要的哲学基准来自计算机科学先驱图灵(Alan Turing)。在1950年时,他提出了“图灵测试”,他称之为“模仿游戏”。这个测试衡量的是,我们什么时候可以宣布智能机器出现了。

    这个测试很简单:如果评判者不知道哪一方是人类,哪一方是机器(比如阅读两者之间的文本对话时),那么机器能否骗过评判者,让他以为自己是人类?

    有趣的是,图灵对未来的计算做出了一个大胆的预测——他估计到20世纪末,机器就可以通过图灵测试。他说:

    “我相信,在大约50年的时间内,人们就有可能用上1GB的存储容量的计算机,通过编程让它们玩模仿游戏,玩得足够逼真,以至于一般的评判者在经过5分钟的对话之后,做出正确的判定的可能性低于70%…… 我相信,到本世纪末,文字的使用和通识教育理念将会发生很大的变化,那时你谈论机器思维,通常不会引发抵触情绪。”

    可惜的是,他的预测不太准确。我们现在确实开始看到一些真正让人眼前一亮的AI系统出现,但是在2000年代,AI技术还处在比较原始的阶段。不过硬盘容量在世纪之交时平均为10GB左右,这倒是远远超过了图灵的预测。

    第一个神经网络的出现

    神经网络其实是一种试错法,它是现代AI的关键概念。从本质上讲,当你训练一个AI系统时,最好的办法就是让系统猜测,接收反馈,然后在继续猜测——不断调整概率,以便让AI系统得出正确答案。

    令人惊奇的是,第一个神经网络实际上是在1951年由马尔文·明斯基(Marvin Minsky)和迪恩·艾德蒙兹(Dean Edmonds)创建的,称为“SNARC” ,意思是随机神经模拟增强计算机。它不是由微芯片和晶体管,而是由真空管、电机和离合器制成的。

    这台机器可以帮助一只虚拟老鼠解决迷宫难题。系统发送指令,让虚拟老鼠在迷宫里游走,每一次都将其行为的效果反馈到系统里——用真空管来存储结果。这意味着机器能够学习并调整概率,提高虚拟老鼠通过迷宫的机会。

    本质上,谷歌当前用于识别照片中的对象的相同过程的非常非常简单的版本。

    谷歌目前用来识别照片中的对象也使用了同样的过程,只不过远比它复杂。

    第一辆自动驾驶汽车的出现

    现在我们提到自动驾驶汽车的时候,可能会想到谷歌Waymo等等,但是令人吃惊的是,在1995年,梅赛德斯-奔驰就改装了一辆汽车,从慕尼黑开到哥本哈根,路上大部分时候都是自动驾驶的。

    这段路程共1043英里,改装车上搭载了60个晶体电脑芯片,那是当时并行计算领域最先进的技术,让它可以快速处理大量驾驶数据,为自动驾驶汽车的响应度提供保证。

    这辆车的时速达到了115英里,与当今的自动驾驶汽车相差无几,因为它可以超车并读取路标。

    转向“基于统计”的方法

    虽然神经网络作为一个概念出现已经有一段时间了,但是直到20世纪80年代后期,AI研究人员开始从“基于规则”的方法转向“基于统计”的方法 ,也就是机器学习。这意味着不要试图去根据人类行为的规则来让系统进行模仿,而是采取试错法,根据反馈来调整概率,这是教会机器思考的好方法。这一点非常重要,因为正是这个概念让如今的AI办到了一些令人惊讶的事情。

    《福布斯》的吉尔·普利斯(Gil Press)认为,这一转变是从1988年开始的,当时IBM的TJ Watson研究中心发表了一篇名为《语言翻译的统计学方法》的论文,特别提到了如何使用机器学习来做语言翻译。

    IBM用220万对法文和英文句子来训练这个系统 ——这些句子全部来自加拿大议会的双语记录。220万这个数字听起来很多,但是谷歌有整个互联网上可以利用——所以现在谷歌翻译的效果可以说相当不错了。

    “深蓝”击败国际象棋冠军

    尽管AI的侧重点已经转移到统计模型上,但基于规则的模型也仍然在使用—— 在1997年举办了一场国际象棋比赛中,IBM的计算机深蓝战胜了世界国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫,向人们展示了机器可以有多么强大。

    这不是双方的第一场比赛,在1996年,卡斯帕罗夫曾以4-2击败深蓝。而到了1997年,机器就占了上风。

    从一定程度上说,深蓝的智能有点虚假——IBM本身认为深蓝没有使用人工智能,因为它使用的是蛮力之法,每秒处理数千种走棋的可能性。 IBM为这个系统注入了数以千计之前比赛的数据,每次对手走棋之后,深蓝就会照搬以前象棋大师们在相同情况下的反应。正如IBM所说,深蓝只是在扮演之前象棋大师们的幽灵。

    不管这算不算真正的AI,它都是一个重要的里程碑,让人们不仅开始关心计算机的计算能力,也对整个AI领域产生了兴趣。自从与卡斯帕罗夫对决以来,在游戏中打败人类玩家已经成为机器智能基准测试的主要方式 —— 2011年时,我们再次看到,IBM的“沃森”系统轻松地击败了两个人类对手,成为美国智力竞赛节目《危险边缘》的优胜者。

    Siri 和自然语言处理

    自然语言处理是AI领域的一大课题,要想像《星际迷航》(Star Trek)那样通过语音对设备发布命令,就需要有很强的自然语言处理能力。

    所以,用统计方法创建的Siri令人眼前一亮。它由SRI International研发,甚至曾经在iOS应用程序商店中作为独立的app推出,很快,这家公司就被苹果公司收购,并深度整合在了iOS中。现在它和谷歌助手、微软小娜,以及亚马逊Alexa这些软件已经成为机器学习最引人瞩目的成果之一,改变了我们与设备互动的方式。

    当然,我们如今似乎认为这种互动方式是理所当然的,但是任何曾经在2010年之前尝试过使用语音命令的人都知道,这个进步有多大。

    图像识别

    就像在语音识别上一样,AI也可以在图像识别领域大有作为。在2015年,研究人员首次得出结论:在1000多个类别中,谷歌和微软研发的两个深度学习系统识别图像的效果比人类更好。

    图像识别可以应用在数不清的方面,谷歌在推广其TensorFlow机器学习平台时举一个有趣的例子,就是对黄瓜进行分类:通过使用计算机视觉,农民不需要雇用人员来决定黄瓜是否合适采摘了,而是让机器来自动做出决定,只要这些机器接受过早期数据的培训即可。

    GPU让AI变得更便宜

    AI现在如此引人瞩目,一个重要原因就是在过去的几年里,处理大量数据的成本已经变得没有那么高昂了。

    据《财富》报道,研究人员直到21世纪末才意识到,为3D图形和游戏而开发的图形处理单元(GPU)在深度学习计算方面比传统的CPU强20到50倍。在那之后,人们可以利用的计算能力就大大增加了,如今的AI云平台可以为无数AI应用提供动力。

    所以,要感激玩家。你的父母和配偶可能不会喜欢你花这么多时间来玩游戏 —— 但人工智能研究人员确实很感激你。

    AlphaGo和AlphaGoZero征服世人

    2016年3月,人工智能又达到了一座里程碑——谷歌的AlphaGo击败了围棋九段李世石。

    从数学上说,围棋比国际象棋更加复杂,但这次胜利的重要之处在于,AlphaGo是用人类和AI对手组合进行训练的。据报道,谷歌使用了1920个CPU和280个GPU,在和李世石的五局比赛中赢得了四局。

    而更新之后的版本AlphaGo Zero更加厉害,它不像AlphaGo和深蓝那样使用任何以前的数据来学习下棋,而是直接打了数以千场的比赛,经过三天这样的训练,它就能击败AlphaGo了。也就是说,这台机器拥有自学能力。

    编辑:王晓婧
    大里 人工智能 世人 领域 程碑
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