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（搜狐體育郭健5月24日發自浙江烏鎮）今天上午，2017中國烏鎮人工智能高峰論壇在浙江省桐鄉市烏鎮國際會展中心拉開帷幕。率先登上論壇發表主題演講的是AlphaGo之父——Deepmind團隊負責人德米什-哈薩比斯（DemisHassabis）。在名為《直覺和創造力》的主題演講中，這位1976年出生的英國人詳細闡述瞭AlphaGo的研發機理和進化過程。
Deepmind公司於2010年在倫敦創立，2014年加入谷歌，目前有500名員工，其中包括250位研究科學傢。其目標為通過打造實施人工智能的“阿波羅計劃”來研發科學的新方式，從而“攻克智能，再用智能解決所有問題”。Deepmind為廣大中國人所熟知是在去年，其研發的AlphaGo人工智能程序在五番棋較量中戰勝前世界第一、韓國棋手李世乭，震驚全世界。
在具體談到AlphaGo之前，哈薩比斯首先提起瞭IBM深藍與國際象棋棋王卡斯帕羅夫的經典戰役。1997年34歲的卡斯帕羅夫與“深藍”展開六盤“人機大戰”。最終深藍以2勝3和1負的戰績取得瞭決定性的勝利。
“應該說，當時的深藍還不是真正的人工智能，因為機器隻是被動地接受瞭工程師預設的程序，”哈薩比斯指出，人工智能要能夠達到在非程序預設情況下自主學習原始材料，並通過統一系統執行多種任務且具有深度學習和強化學習的能力。
“我們最新的AlphaGo系統已經研發瞭三年的時間瞭，為什麼最終會選擇圍棋作為突破口呢？因為計算機下圍棋是非常困難的，其復雜程度讓窮舉搜索都難以解決問題，”哈薩比斯認為圍棋不可能通過寫出評估程序來決定輸贏，同時搜索空間又太過龐大，這讓它成為人工智能技術最好的試金石，“圍棋不像象棋等遊戲是靠計算來競技的，它是靠直覺。另外圍棋是築防遊戲，本來棋盤是空的，要往上面擺子，而不像國際象棋那樣本來棋盤就已經固定瞭棋子的初始位置，因此需要盤算未來。另外在圍棋中沒有等級概念，所有棋子都是一樣的，”哈薩比斯強調小小一子就有撼動全局的力量，“妙手如同受到天啟，玄妙深奧！”哈薩比斯充滿神秘感的說到。事實上，在昨天與柯潔的首回合較量中，AlphaGo就曾經弈出過這樣的妙手。當執白的AlphaGo第54手“斷”時，柯潔瞬間震驚瞭，“這種棋不可能在人類棋局中出現，AlphaGo就是圍棋上帝！”
在此前同李世乭的對局中，AphaGo也屢屢展現“妙手”的威力，並讓對手得到瞭啟迪，“我認為這給圍棋引入瞭新思路，我感覺找到瞭自己下棋的理由，”李世乭賽後說。值得一提的是，AlphaGo與李世乭的五番棋較量吸引瞭2.8億觀眾，媒體相關報道達到3.5萬篇，也帶動棋盤銷售量增幅10倍。
“直覺就是通過體驗直接獲得的初步感知，雖然無法表達出來，但可通過行為確認其存在和正誤，”哈薩比斯說，“而創造力則是通過組合已有知識產生新穎或獨特想法的能力。”他認為目前AlphaGo已經能夠模仿人的直覺，而在創造力方面盡管所觸及的領域有限，但它也已經顯示出瞭具有這樣的能力。“深藍已經結束，AlphaGo才剛剛開始！”國際象棋棋王卡斯帕羅夫深有感觸地說。
“信息過載和系統冗雜是巨大挑戰，開發人工智能技術可能是這些問題的元解決方案，同時通過人工智能技術將幫助我們更好理解人腦的奧秘，”哈薩比斯在其演講行將結束時表示，同時他強調，“人工智能必須在倫理和道德框架內被恰當運用才能夠造福人類。”
此後登場的AlphaGo首席科學傢大衛-席爾瓦（Dave Silver）詳細介紹瞭Alph住宅化糞池清理aGo運作的基本原理。“它采用的是卷積神經網絡，一種包括瞭策略網絡與價值網絡的神經網絡，”大衛表示，策略網絡是為瞭確保AlphaGo選擇最好的一步，而價值網絡可以預測每一步之後誰要贏，“這是為未來的輸贏做一個預測，不是靜態的去看這一步棋下在哪裡，”大衛強調以策略網絡減少問題的寬度，而價值網絡則減少瞭其深度。
“首先我們要有人類專傢的大量的數據庫，這樣通過策略網絡調整，讓機器可以走出和人類大師一樣的棋，達到監督式學習的目的，同時為強化學習做好準備，”在談到AlphaGo學習過程時大衛說，“我們用最好最可用的數據來訓練它，而最好的數據不是來自人類，是來自它自己。自己做自己的老師，也就是說，這一代AlphaGo會成為下一代的老師。”通過自我對弈進行強化學習，正是AlphaGo最強大的地方之一。也正是這種令人類匪夷所思的“雙手互搏”式學習方法讓柯潔徹底打消瞭之後繼續與人工智能作戰的想法，“它進步和提升得太快瞭，我們人類僅靠自身是不能彌補這種差距的，”昨天首回合落敗後，柯潔對記者如是說。
值得一提的是，與一般人所設想的不同。新一代的Al台中通馬桶價格phaGo運算量在不斷減少，目前與柯潔的對弈的版本隻是之前對戰李世石時運算量的1/10。“深藍每秒可以進行1億次運算，而AlphaGo則要少得多。可以說，AlphaGo比深藍更聰明，而不是更快，”大衛深入淺出地說。
“圍棋是人類歷史上最古老、研究最深入的遊戲，也是構建和理解運算的最佳實驗臺，”在談到人機大戰這個話題時大衛說，“柯潔已經站在瞭人類知識金字塔的最頂峰，而在圍棋世界人工智能面臨著巨大挑戰。”面對挑戰，通過與李世石的五番棋和與柯潔的首回合較量，AlphaGo已經交出瞭一份亮眼的答卷。未來，其團隊期待著通過自我對弈這種強化學習方式所產生的新的策略和價值網絡可以用於AlphaGo的下一個迭代中，這也就意味著機器或者說程序可以完全通過自身實現進化！（搜狐體育 郭健/文）
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