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別細(xì)思極恐了,我們正打算讓人工智能對(duì)你服服帖帖

2016-03-18 12:41:55 來(lái)源: 作者: 【 】 瀏覽:1582次 評(píng)論:0

設(shè)下這一場(chǎng)舉世矚目棋局的AlphaGo的科學(xué)家們未曾料到,段子手們的想象力,令“人工智能”在中國(guó)民間引起的最大熱議,竟是它是否會(huì)消滅文明、統(tǒng)治人類。

科幻文學(xué)和好萊塢電影強(qiáng)大的洗腦能力,已經(jīng)在民眾腦中刻下深深的烙印“人工智能就是那種上天入地?zé)o所不能的機(jī)器人”。通常人們會(huì)覺得它離現(xiàn)實(shí)較遠(yuǎn),然而一個(gè)虛幻的大腦突然出現(xiàn),在一場(chǎng)智力競(jìng)爭(zhēng)中橫掃了幾乎代表人類最高水平的選手,并且是在世界公認(rèn)的“人類智慧最后高地”的圍棋項(xiàng)目上。人類的自尊心很難接受,而人類的統(tǒng)治和防御本能更受到挑戰(zhàn),于是就“細(xì)思極恐”了。

事實(shí)上恐慌大可不必,人工智能早已滲透社會(huì),就在人們未曾在意的點(diǎn)滴之上。比如汽車防抱死系統(tǒng)、油路管理系統(tǒng),可實(shí)時(shí)語(yǔ)音翻譯不同語(yǔ)言的Google翻譯軟件,垃圾郵件過(guò)濾系統(tǒng),電商網(wǎng)站根據(jù)用戶喜好和瀏覽記錄推薦商品的引擎,醫(yī)院里協(xié)助醫(yī)生診斷的醫(yī)療系統(tǒng),等等。

這些都是人工智能的實(shí)際應(yīng)用,并且隨著技術(shù)的發(fā)展,人工智能的應(yīng)用正在變得越來(lái)越高階,比如蘋果手機(jī)里的Siri,民用的智能無(wú)人機(jī),又比如無(wú)人駕駛汽車。

中馳車福AI研究院對(duì)此次人機(jī)圍棋大戰(zhàn)的研究看法

AlphaGo與李世石的這一次世紀(jì)之戰(zhàn)之所以如此受到矚目,就因?yàn)樵诨A(chǔ)原理不變的情況下,發(fā)展出了新的訓(xùn)練和處理模式,使人工智能更進(jìn)一步。

AlphaGo采用了深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DCNN)的技術(shù),DCNN的核心是卷積核,卷積核相當(dāng)于一個(gè)過(guò)濾網(wǎng)。而DCNN在圖像識(shí)別和語(yǔ)音識(shí)別中是非常有用的,AI能通過(guò)它對(duì)棋局做優(yōu)劣評(píng)估。

讓我們實(shí)驗(yàn)一下:我們準(zhǔn)備一萬(wàn)張狗的照片,各種表情、各種部位的寫真,讓機(jī)器學(xué)習(xí)。

這個(gè)過(guò)程如下:

1.首先,將各種過(guò)濾網(wǎng)呈上來(lái),比如能將圖像黑白化、平滑、去噪的等等等等。愛美的各位肯定用過(guò)美圖秀秀,但我們跟美圖秀秀對(duì)著干,我們不是為了美化,而是為了模糊。這樣可以突出照片中最有特點(diǎn)的部分。

2.為降低運(yùn)算量,把圖片統(tǒng)統(tǒng)切成小塊,比如一張圖片切成10*10的小塊,并準(zhǔn)備好所謂權(quán)值共享等方法,再加上硬件設(shè)備,就可以開始算了。

3.算什么呢?算這一萬(wàn)張狗照片的各種特征值,通過(guò)分類器,形成最優(yōu)的分類模型。實(shí)際上,多層堆疊后產(chǎn)生的分類模型根本就沒了狗狗的真實(shí)模樣,機(jī)器不會(huì)管狗長(zhǎng)什么樣。

訓(xùn)練結(jié)束,模型產(chǎn)生,如下圖,算法看見了什么它看到的就是紅黃藍(lán)的色斑圖,藍(lán)色區(qū)域就是小狗的頭部。

(注:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作原理引用自PRML)

讓我們回到AlphaGo的問題上。通過(guò)Google的論文,我們知道它是將19*19的棋盤看作一張圖,黑子和白子當(dāng)作像素,每落一子就相當(dāng)于加了一層過(guò)濾網(wǎng)(當(dāng)然特征算法和照片識(shí)別還是不一樣的),如此對(duì)棋局做出勝率評(píng)估,其實(shí)這就是Policy Network的基礎(chǔ)。所以,下棋的時(shí)候大家感覺AlphaGo很有大局觀,還會(huì)落下迷惑詭異的子,其實(shí)它只是根據(jù)圖形判斷了一下勝率做出的判斷。

過(guò)去的人工智能是基于人工指定的規(guī)則進(jìn)行推導(dǎo)從而給出專業(yè)方案,如今的人工智能更多的是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)文本、圖像、聲音進(jìn)行海量計(jì)算,從而自主地找出其中的規(guī)律,甚至可能挖掘出人類忽視的規(guī)律,正如AlphaGo在圍棋中落下的神之一子,利用“人腦”思維的棋手們還無(wú)法理解其中的深意。

DCNN這樣的技術(shù)當(dāng)然不只是成為圍棋領(lǐng)域人工智能的制勝法寶,讓我們欣賞下它在視覺上取得的成就。

這是一張從窗口拍攝的照片:

這是梵高筆下的星空:

人工智能學(xué)習(xí)后創(chuàng)作的結(jié)果:

(注:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)參考MXNet)

我們正在選擇的AI,也許會(huì)讓你眼前一亮

那人工智能會(huì)厲害到什么程度呢?目前來(lái)說(shuō),這并不取決于AI自身,而是取決于我們。

以具體行業(yè)為例子,比如教育領(lǐng)域,我們真的需要一個(gè)人形的、陪伴孩子成長(zhǎng)的人工智能機(jī)器人么?比如體育領(lǐng)域,我們真的需要可以和人類對(duì)抗的機(jī)器運(yùn)動(dòng)員么?比如醫(yī)療領(lǐng)域,我們真的需要一雙機(jī)械臂幫你手術(shù)么?人工智能不一定非要替代人類,而是幫助人類更好地生活。

中馳車福AI團(tuán)隊(duì)就汽車場(chǎng)景的應(yīng)用提出下列這些設(shè)想:

1.無(wú)論是4S店還是路邊店,維修技工都無(wú)法做到可以對(duì)所有車型產(chǎn)生的任何問題找到解決方案。因?yàn)槿说闹R(shí)和經(jīng)驗(yàn)是有限的。但是人工智能加大數(shù)據(jù),是否可以幫技師解決這個(gè)問題?

2.車主在不同的用車場(chǎng)景會(huì)遇到各種各樣的問題,學(xué)車、買車、故障、維修、保養(yǎng)、自駕游等等,他們?nèi)绾文芰私獠⒔鉀Q這些問題?一個(gè)包括自然語(yǔ)言分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的人工智能用車助手也許就是答案。

3.上游整車廠、品牌配件商,下游維修廠,他們?nèi)绾闻袛嗾麄(gè)汽車后市場(chǎng)用戶的需求變化和市場(chǎng)走向?人工智能針對(duì)中馳車福既有海量B2B數(shù)據(jù)的挖掘,就能給你答案。

所以,人工智能到底是一個(gè)和人類拼個(gè)你死我活的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手,還是幫助我們提高生活質(zhì)量、優(yōu)化生活效率的助手,這一切,都將由我們?nèi)祟愖约鹤龀鲞x擇。

正如圍棋在中國(guó)傳統(tǒng)文化里的另一層精神含義“太極”所代表的理念:這從來(lái)不是一個(gè)生存的問題,而是生活哲理。

 

Tags:別細(xì)思 我們 打算 人工智能責(zé)任編輯:行天下

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