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人机大战,折射人类探索的无限可能

2016年04月08日 09:59:10 来源: 《中国传媒科技》杂志

    记者 | 曹素妨

    当谷歌AlphaGo 4:1战胜棋王李世石的新闻刷爆你的朋友圈,当健步如飞的Atlas机器人颠覆你对机器人的认知时,你是否在思考:人机大战,谁将称王?人类的未来将没有工作?选择权,究竟在人还是机器?

    近日,湛庐文化联合中国人工智能学会共同邀请了清华大学智能技术与系统国家重点实验室主任朱小燕、360云公司CTO何万青、新华网融媒体未来研究院院长杨溟、机器之心联合创始人赵云峰、三星研究院高级技术总监史媛媛、云基地执行董事杨立等专家,在“人机博弈的未来”专家春季研讨会上分享了他们对人机大战的理解。

    与机器人共舞,

    更好地提升人类自身的水平

    何万青:

    日本围棋大师藤泽秀行曾说,棋道一百,我只知七,意思是人类顶尖棋手离完美理解围围棋真谛相差甚远,大约只有5%。这次AlphaGo运用评估网络和策略网络学会判断最佳落子,这或许能帮助棋手提高对围棋真谛的理解。其实,这在一定意义上是好事,因为对于围棋界来说,这是对人的智力的延伸;对于普罗大众来说,机器的进步,也将不断提升人类无能的标准线,因为每个人在享受这些科技的同时,也必须掌握这个技术之上的能力来驾驭它。

    人机大战中我们也发现一个很有意思的事情:有时候你会发现初级棋手会给你讲清楚这步棋为什么这么走,但是高手之间却说不清楚为什么这么走。所以,有人会把这个棋谱记录下来,然后赋予它意义。其实人们对自己大脑神经网络的活动可能根本就不了解,某些意义只是我们人类自己赋予的。

    但是最重要的一点是,机器用一种黑箱的模式模拟了我们脑部的活动,而我们不知道脑部是怎么活动的,这一点,还需要进一步探讨。

    人机大战也有可怕之处,这次计算你会发现机器后面有1000多个CPU和几百个GPU,它的功耗是非常高的,而人的功耗只有20W。如果将来机器的功耗能降低到人的标准,那个时候能不能把人在同等功耗下击败?也是个未知数。

    所以如果我们的机器人消耗几千度电来认一只猫,这件事可能只具有商业宣传价值,没有特别大的社会价值,从学科的角度来讲,也是一种倒退。

    另外,在一个大集群里,由于存在机器行为之间的随机性错误,机器有时候也不靠谱,也会出现“打起来”的情况,这个危险是存在的。

    需要补充的一点是,现在所说的深度学习,其实是一种通用人工智能,可以放在我们所说的解决“信息完备”的问题里面。对于技术人员来说,当他有一种技术的时候,就一定要用,因为当他有一把锤子的时候,他就会把所有问题看成钉子。

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【纠错】 [责任编辑: 高海英 ]
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