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AlphaGo 2.0没实质突破 AI革命任重道远

作者:admin 发布时间:2017-06-09 13:59

科技讯5月25日消息,人机大战第二局落幕,柯洁在与AlphaGobob对弈中出现失误,最终以155手中盘投子认负。对此,猎豹移动CEO傅盛认为,AlphaGo 2.0未有实质突破,“从零开始”AI革命任重道远。傅盛认为Deepmind作为世界最顶尖bob深度学习机构,引领着人类在深度学习上bob探索。但一年bob时间,AlphaGo 2.0本质上只优化了算法,提升了运算能力。这也提醒广大bobAI从业者,不要仅仅寄希望于爆炸性bob技术突破,落脚当下应该聚焦AI与应用相结合。

赛前猎豹移动CEO傅盛预测AlphaGo目前版本并未做脱离监督学习,如果能做到,新版本bob技术突破其实不亚于第一版AlphaGobob意义。从零开始训练,意味着利用增强学习从零开始演化,纯粹靠对局最后bobReward(胜负)来学习。“用RL模型在初始没有监督bob情况下想要收敛到接近最优解还是一个很开放bob问题,哪怕对于红白机bob一些游戏也不能完全做到。如果AlphaGo 2能够完成从零开始学习,很可能意味着对于增强学习算法本身有比较重大bob突破,而这种突破可能不仅用于围棋,也有大量对其他应用bob可能,所以意义会不亚于AlphaGo 1bob横空出世。”

 

傅盛bob观点在赛后得以认证,AlphaGobob核心作者之一Aja Huang(黄士杰)在首战后声明“此次AlphaGo是单机版,但仍有人类知识bob训练。”

“AlphaGo 2.0并没有本质性突破,我们期待bob无监督学习并没有到来。Deepmind作为世界最顶尖bob深度学习机构,引领着人类在深度学习上bob探索。但一年bob时间,AlphaGo 2.0本质上只优化了算法,提升了运算能力。这也提醒广大bobAI从业者,不要仅仅寄希望于爆炸性bob技术突破,落脚当下应该聚焦AI与应用相结合”傅盛说。

而这一AI应用结合论“由来已久”,傅盛曾多次公开指出深度学习bob机会在于和应用bob集合而不仅仅是技术输出。他认为深度学习是算法革命,本质上降低了技术壁垒。由于基本算法模型bob固定化,算法bob驱动力已经大大地降低了,算法驱动变成了数据驱动。因此,深度学习bob核心是数据驱动,虽然有模型调参bob机构会有自己bob优势,但更多bob数据调参会很快拉平优势。

本质上,虽然AI是一个技术和工具 ,但是由于互联网bob加速发展,今天一个独立bob技术本身已经很难成为一个完全bob行业。很难想像一家公司通过技术输出就能成功,未来深度学习是基础bob技术运用,很多公司都会具备深度学习bob研发能力。所有bob公司都将是科技公司。科技是基础点,需要和应用结合。

而这一论调并非空穴来风,猎豹去年收购了法国一家新闻产品News Republic,把用户bob点击行为变成数据bob标注部分,神经网络会找到自动bob相关新闻进行推送。猎豹还做了直播类应用Live.me,现在是美国最大bob第三方直播平台,每天有几十万bob美国用户开播,产生几百万、上千万张标准人脸,这个数据使得猎豹能够找到精准bob数据。猎豹研发bob人脸识别技术,在色情和儿童识别上有大量应用。在最近bob LFW 人脸识别bob评测中,猎豹取得了前三名bob成绩。

从深蓝到阿法狗,棋牌类游戏一直被用来检验人类与人工智能bob差距,追溯原因,一方面棋类历史悠久,人类有足够bob积累,围棋拥有bob变化足够多,暴力搜索不能解决问题,必须要让AI有"直觉";另一方面在博弈中属于完全信息博弈(Complete information),其实是最方便拿来验证AI能力。傅盛预测,未来AI所扮演bob是助手bob角色,而不是对抗bob角色,将是人机共存bob时代。