好文推荐 | 阿法狗和人之间大约差了18个Watson

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AlphaGo最近呼声无限，在大家都惊叹人工智能逆天的时候，往往容易忽视每一个新科技背后的基本原理。这篇文章教大家从理性角度重新认识AlphaGo，并且给你介绍了一个更为强大但低调的存在，IBM重金押宝的Watson。

推荐人 / Leon Lin (铁板神猴)

作者 / Famousn

来源 / 生活月侃 (id: SNMonthly)

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四比一。本周明星阿法狗以大比分击败了围棋世界冠军小李。虽然小李曾经扳回一局，但人会疲倦、紧张、得意、沮丧的弱点在这场游戏中一览无余，而该狗却一直在以最优解应对。自从阿法狗赢得第一局后，全世界人民就对人工智能的未来表示出了深深的担忧，害怕机器人不久就将融入人类、替代人类、最终统治人类。但是博主认为，众人大可安心，以目前这条狗的智商来看，可能还不如一条狗。

AlphaGo只是神经网络在围棋领域的应用

也就是说并没有突破性的技术。神经网络方法存在已有数年，我在大学时代上过的课程里就有教过，并且我的同学们都能独立实现一个小型网络。神经网络的效果很大程度上依赖对网络的调教、运算能力、以及输入的训练集的数量和准确性。AlphaGo项目专注于以上几点，所以取得很大进展，但是如果把这个网络放在其他领域，甚至放在一个17*17的棋盘上，它恐怕就无能为力了。那时它需要重新调教神经网络、获取对应的训练集、进行新的训练，它的迁移学习能力是基本没有的。而在它的领域，19*19的围棋里，虽然可能性多，但是规则其实很少。 围棋的对弈双方的交互仅限于交替在一个矩阵上给出坐标，而每次行为的目标也是唯一的——最终占领最多面积。所以它可以仅用policy network确定几种策略，用value network算出每个策略的分值，然后走分值最高的那一步即可。

人类世界的行为是无限的

人类大脑在指挥行为时，并没有选择题可以做。人可以做一个表情，表情是无限的，略微改变嘴唇的弧度就是另一个意思；人可以做一个动作，动作是无限的，增加一点力度就是另一个意思；人可以说一句话，话语是无限的，少一两个字就是另一个意思；更重要的是，人可以选择什么时间做这些行为，时间是连续的，晚一两分钟就是另一个意思；比这更重要的是，人在做这些行为时并没有唯一的目的，他可能昨天想追一个女孩所以做了一系列好事，今天想看一会书所以又把女孩冷落了。人工智能如果做出这样的事，女孩一定会拔了它的插头。另外，人工智能要能做出这些千奇百怪的行为，首先还要能感知别人的这些行为所传达的意思，这可能更为难它了。

如果要取代人类，Watson应该比AlphaGo更快一点

AlphaGo不是一个程序，它是一个方法。方法需要输入，经过运算，产生输出。AlphaGo 的神经网络只负责中间的运算部分，而输入和输出都依赖于结构化的内容。从这点上看，Watson和它走了不同的道路。 Watson是IBM公司的押宝产品，自从Thinkpad被卖给联想后你可能就没听过这个公司，那是因为他就在憋这个大招。Watson不是一个具象的产品，而是一套部署在云端的人工智能服务，它允许开发者调用这些服务接口来开发自己的应用。从下图可以看出，这18个服务分为了4大类：语言、说话、视觉、数据，这正是人类交互的几种主要形式，而且都是非结构化的。Watson的中枢也是神经网络，但它的神经已然学会通过人类的方式与人类交互，这从它在2011年参加电视问答综艺节目Jeopardy中击败了人类选手可见一斑，要知道电视问答的语言都是含糊不清的。如果未来它真能够通过接入的应用学习到各行各业的内容，它的成长速度将大有可观。

人工智能只有学会了和人类交互，它才有可能在人类社会立足。如果它在问女朋友“我们去吃夜宵吗？”后得到回答“啊~可是我怕会胖诶。”时，分析出“她怕吃夜宵会胖，所以她不想吃夜宵。”而不是“亲爱的你苗条的很，走吧。”，那么它离替代人类就还有很长一段路要走。

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