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AlphaGo 2.0沒實質突破 AI革命任重道遠

  • 發布時間:2017-06-09
  • 發布者: admin
  • 來源: 本站
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科技訊5月25日消息,人機大戰第二局落幕,柯潔在與AlphaGo的對弈中出現失誤,zui終以155手中盤投子認負。對此,獵豹移動CEO傅盛認為,AlphaGo 2.0未有實質突破,“從零開始”AI革命任重道遠。傅盛認為Deepmind作為世界zui頂尖的*度學習機構,引領著人類在*度學習上的探索。但*年的時間,AlphaGo 2.0本質上只*化了算法,提升了運算能力。這也提醒廣大的AI從業者,不要僅僅寄希望于爆炸性的技術突破,落腳當下應該聚焦AI與應用相結合。

賽前獵豹移動CEO傅盛預測AlphaGo目前版本并未做脫離監督學習,如果能做到,新版本的技術突破其實不亞于第*版AlphaGo的意義。從零開始訓練,意味著利用增強學習從零開始演化,純粹靠對局zui后的Reward(勝負)來學習。“用RL模型在初始沒有監督的情況下想要收斂到接近zui*解還是*個很開放的問題,哪怕對于紅白機的*些游戲也不能完全做到。如果AlphaGo 2能夠完成從零開始學習,很可能意味著對于增強學習算法本身有比較重大的突破,而這種突破可能不僅用于圍棋,也有大量對其他應用的可能,所以意義會不亞于AlphaGo 1的橫空出世。”

 

傅盛的觀點在賽后得以認證,AlphaGo的核心作者之*Aja Huang(黃士杰)在*戰后聲明“此次AlphaGo是單機版,但仍有人類知識的訓練。”

“AlphaGo 2.0并沒有本質性突破,我們期待的無監督學習并沒有到來。Deepmind作為世界zui頂尖的*度學習機構,引領著人類在*度學習上的探索。但*年的時間,AlphaGo 2.0本質上只*化了算法,提升了運算能力。這也提醒廣大的AI從業者,不要僅僅寄希望于爆炸性的技術突破,落腳當下應該聚焦AI與應用相結合”傅盛說。

而這*AI應用結合論“由來已*”,傅盛曾多次公開指出*度學習的機會在于和應用的集合而不僅僅是技術輸出。他認為*度學習是算法革命,本質上降低了技術壁壘。由于基本算法模型的固定化,算法的驅動力已經大大地降低了,算法驅動變成了數據驅動。因此,*度學習的核心是數據驅動,雖然有模型調參的機構會有自己的*勢,但更多的數據調參會很快拉平*勢。

本質上,雖然AI是*個技術和工具 ,但是由于互聯網的加速發展,今天*個*立的技術本身已經很難成為*個完全的行業。很難想像*家公司通過技術輸出就能成功,未來*度學習是基礎的技術運用,很多公司都會具備*度學習的研發能力。所有的公司都將是科技公司??萍际腔A點,需要和應用結合。

而這*論調并非空穴來風,獵豹去年收購了法**家新聞產品News Republic,把用戶的點擊行為變成數據的標注部分,神經網絡會找到自動的相關新聞進行推送。獵豹還做了直播類應用Live.me,現在是**zui大的第三方直播平臺,每天有幾十萬的**用戶開播,產生幾百萬、上千萬張標準人臉,這個數據使得獵豹能夠找到精準的數據。獵豹研發的人臉識別技術,在色情和兒童識別上有大量應用。在zui近的 LFW 人臉識別的評測中,獵豹取得了前三*的成績。

從*藍到阿法狗,棋*類游戲*直被用來檢驗人類與人工智能的差距,追溯原因,*方面棋類歷史悠*,人類有足夠的積累,圍棋擁有的變化足夠多,暴力搜索不能解決問題,*須要讓AI有"直覺";另*方面在博弈中屬于完全信息博弈(Complete information),其實是zui方便拿來驗證AI能力。傅盛預測,未來AI所扮演的是助手的角色,而不是對抗的角色,將是人機共存的時代。

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