莫大康：人工智能很火的思考

 人工智能很火 

中國政府 2017 年將人工智能寫進《政府工作報告》中，美國白宮 2016 年就發(fā)布了一份名為《時刻準備著：為了人工智能的未來》（Preparing for the Future of Artificial Intelligence）的研究報告，兩國都清晰地認為，AI 是下一個時代的科技制高點。

美國谷歌的母公司 Alphabet Inc 執(zhí)行董事長施密特(Eric Schmidt)在 CNAS 所舉行的會議上表示，未來 5 年美國在 AI 領域還能領先中國，但隨后可能就處于相同水平。

俄羅斯新聞社(TASS，塔斯社)9 月 1 日報導，俄羅斯總統(tǒng)普京(Vladimir Putin)在「ProyeKTOriya」論壇上對學生說，能夠在 AI 產(chǎn)業(yè)居于領先地位的國家將可能統(tǒng)治世界。

機器人圍棋勝過人類是個轉(zhuǎn)折點 

2016 年 3 月谷歌的 AlphaGo 的阿爾法狗 4：1 勝韓國九段李世石，及 2017 年 5 月谷歌的 AlphaGo Zero 3：0 勝世界圍棋頭號選手中國的柯潔。

為什么把圍棋比賽視為人工智能的轉(zhuǎn)折點，原因是它給深度學習的成果作了例證。其實人工智能的概念，早在 60 年前的“模式識別技術(shù)”己經(jīng)進入人們視線，但是由于受當時的芯片速度、存儲容量等限止，雖然此技術(shù)從原理上有前景，實際上無法推進。一直到近期 Nvidia 等的 GPU、圖形處理器技術(shù)大幅提升，給深度學習創(chuàng)造了機會。

美國谷歌公司 2016 年的 AlphaGo 屬于 AI (人工智能)2.0 時代，它是通過輸入約 3,000 萬盤圍棋的棋譜，讓自己與自己下了 2000 萬盤，通過自我學習后才有進步。但是這些棋譜的程度不一，包含二段到六段等級，最終卻可以打敗九段的真人高手，甚至后來還贏了大陸職業(yè)棋手柯潔，以及南韓職業(yè)棋手李世石。

繼 AlphaGo 后，又推出升級版 AlphaGo Master。舊有的版本它的 CPU 中需要釆用 176 個 GPU，但 Master 版本則僅用到谷歌自己的 4 個張量處理單元(Tensor Processing Unit ,TPU)，能以更少的棋譜去進行深度學習，讓 AI 進入 3.0 時代。

到 2017 年 10 月初，隨著 AlphaGo Zero 問世，已經(jīng)進入 AI 4.0 時代。在 AlphaGo Zero 出現(xiàn)前，談到 AI，都認為是大數(shù)據(jù)(Big Data)加上深度學習的共同創(chuàng)造的結(jié)果；實際上 AlphaGo Zero 它不需要任何棋譜，但要輸入算法，通過自我學習，在圍棋比賽中能擊敗前幾個版本。

引發(fā)的思考 

1) AI 通過學習能夠進步，能復制嗎？
機器竟然可以通過輸入二、三段或六段等較低階的棋譜后，自己不斷的玩、不斷進行深度學習，最后打敗擁有高段，甚至“本因坊”實力的棋手。

2) 大數(shù)據(jù)還有多重要？
之前都認為是大數(shù)據(jù)(Big Data)加上深度學習；但是 AlphaGo Zero 不需要任何棋譜，剛開始也是亂走，但是最終能擊敗前幾個版本，導致業(yè)界有兩種觀點，究竟利用小數(shù)據(jù)，還是仍要大數(shù)據(jù)，目前可能仍有分岐。

3) AlphaGo Zero 讓人們開始從哲學思維去重新思考現(xiàn)在的世界
人類獲取知識的渠道，例如上學、讀書、向前輩學習經(jīng)驗等，可能并非完善，僅是一小部分，還有很大的潛力。

4) 算法的威力無比
AlphaGo 是輸入約 3,000 萬盤棋譜，跟自己玩了 2,000 萬盤，而 AlphaGo Zero 用更低的耗電、更少的 CPU，只玩了約 500 萬盤棋，就打贏所有擁有人類數(shù)據(jù)的圍棋程序。計算一下，500 萬約是 10 的 9 次方，而圍棋的所有可能性約是 10 的 360 次方，那么，10 的 9 次方對整個圍棋可能性 10 的 360 次方的占比，大概又是多少呢？

反映此次人類在圍棋的算法設計中已經(jīng)掌握了關鍵要素，幫助智能機器打敗人類。但是從總體上，只要算法仍是由人來設計，機器的任務還是人類定義的，表明智能機器可能無法超越人類。

人工智能任重道遠 

人工智能很紅火，看似是圍棋比賽帶來的后果，讓人們感覺到己有近 2,000 年歷史的圍棋，結(jié)果卻被一部計算機打敗，頓時覺得人工智能技術(shù)十分誘人。

人工智能技術(shù)的發(fā)展有三個核心要素：

一、深度學習算法的提出；

二、移動互聯(lián)網(wǎng)能產(chǎn)生足夠的大數(shù)據(jù)；

三、計算能力的大幅度提高。

盡管三個要素各不相同，但是它們之間互相有關連，需要協(xié)調(diào)發(fā)展。現(xiàn)階段人工智能的模式遷移已現(xiàn)端倪，如 AR、語音、圖像識別等技術(shù)從產(chǎn)業(yè)應用方面的‘奇點時刻’正在臨近。然而真正的關鍵是人工智能技術(shù)的落地，解決客戶端的問題相比云端更為重要，讓用戶真切的感覺到人工智能技術(shù)己經(jīng)觸及它們的“痛點”。

近日有文認為 2030 年在人工智能技術(shù)方面中國可能超越美國，消息是鼓舞人心，然而應該少說多做，因為在人工智能中的芯片是核心，現(xiàn)階段中國至多僅有幾家 fabless 公司剛露出頭，但是從芯片的制造等環(huán)節(jié)尚有很大的差距。

人工智能技術(shù)，現(xiàn)階段尚處在啟步階段，按計算所的人工智能專家陳云霽說，未來人工智能芯片的計算效率要提高一萬倍，功耗降低一萬倍。如同一切有前景的新興技術(shù)一樣，前景肯定是光明的，但是道路是曲折的，人工智能尚有許多技術(shù)難關要去克服，因此只有下定決心才有成功的希望。
 

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