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被计算机打败的国际象棋世界冠军如何看待AI?

2017-05-23 Nature自然科研 Nature自然科研

原文以Artificial Intelligence: Chess match of the century为标题

作为书评发布在2017年4月26日的《自然》书籍与艺术板块上

原文作者:Demis Hassabis,DeepMind的创始人和CEO


Deep Thinking: Where Machine Intelligence Ends and Human Creativity Begins

Garry Kasparov PublicAffairs: 2017.ISBN: 9781610397865


加里·卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)回顾了自己与超级计算机深蓝(Deep Blue)的世纪之战,AlphaGo开发者丹米斯·哈撒比斯(Demis Hassabis)予以高度称赞。


近20年前,我有幸与前世界冠军卡斯帕罗夫进行了一场友谊快棋赛。那是一次难忘的经历,我能明显感受到他的竞争精神和创造性才华。当时,我刚创立专攻人工智能(AI)游戏的Elixir Studios不久,志向是做业内顶尖的研究。


那天,AI也出现在了我的脑海中:就在几年前,卡斯帕罗夫对阵了IBM的超级计算机“深蓝”。现在,他在自己的回忆录《深度思考》中,将当年的那场举世瞩目的比赛细细道来。


国际象棋特级大师卡斯帕罗夫与计算机“深蓝”1997年六局对决中的最后一局;深蓝最终以3.5比2.5赢得了比赛。

Stan Honda/Getty


1997年的比赛是AI领域的一个转折点,也是一项了不起的技术成就。奇怪的是,虽然卡斯帕罗夫输掉了比赛,但这场比赛带给我的却更多是对人脑惊人能力的敬畏,而不是对机器的钦佩。卡斯帕罗夫能对抗超级计算机,也能完成许多其它让人类区别于万物的任务。


相比之下,深蓝被硬编码了一套从国际象棋特级大师们身上提取的专门化规则,而且依靠的是暴力搜索算法。它被编程来完成的任务只有一个,若不经过彻底的重新编程,甚至连简单的井字游戏也玩不了。我感到,这种所谓的“智能”缺少了许多至关重要的特征,比如外推能力、适应性和学习能力。


正如《深度思考》一书中详细叙述的那样,卡斯帕罗夫也得出了相似的结论。本书是他对当年那场比赛的首次完整记录,并给出了他对技术的深入思考。书名便是他认为国际象棋引擎无法做到的事:它们可以计算,却无法创新或创造。它们无法进行最深入意义上的思考。卡斯帕罗夫指出了这些差异,并在深入研究后介绍了AI的历史,以及AI领域一直以来对国际象棋的痴迷。


加里·卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)

Owen Williams@Wikipedia(CC BY-SA 3.0)


在几十年中,顶尖计算机科学家都相信,由于国际象棋历来被视为人类智慧的象征,因此,一个强大的计算机棋手也很快会在所有其它能力领域超越人类。但事实并非如此。一部分原因在于人类认知与机器认知的差异:计算机可以轻松执行在人类看来极其困难的计算任务,但却完全无法胜任人类凭直觉就能做到的常识性任务(这种现象被称为莫拉维克悖论)


还有一部分原因在于产业界和学术界在上世纪八、九十年代的发展选择:为了快速获得结果,实验室放弃了基于学习、可通用化的方法,为了利用机器的计算速度,选择了难以扩展的硬编码解决方案。


卡斯帕罗夫解释说,专注于暴力破解有其积极一面。这种做法或许没能实现人们对通用人工智能的期望,但的确打造出了非常强大的国际象棋引擎,不久之后便在大众中普及开来。如今,所有人都可以与比最伟大的人类国际象棋大师还要强大的软件免费对战,让全世界的国际象棋爱好者们都能获得顶级训练。在深蓝出现之前,悲观主义者预计,机器打败世界国际象棋大师将会导致国际象棋的消亡。事实上,据世界国际象棋联合会统计,在今天,下国际象棋的人比历史上任何时期都多。


国际象棋引擎也带来了精彩的新玩法。1998年,卡斯帕罗夫推出了“进阶国际象棋”(Advanced Chess):通过人机组队将机器的计算能力和人的模式匹配能力结合在一起。卡斯帕罗夫接纳了曾经打败过他的技术,这表明计算机可以激发人类的创造力,而不是对其产生阻碍。


在《深度思考》中,卡斯帕罗夫也深入探讨了机器学习的复兴。机器学习是AI领域的一个子领域,专注于能从数据中学习的通用算法。他突出强调了深蓝与AlphaGo的根本差异:AlphaGo是我的公司DeepMind开发的一种学习算法,其目的是掌握围棋——一种极为复杂的棋类游戏。去年,AlphaGo打败了被誉为过去十年中最强棋手的李世乭。


深蓝只是按照由工程师和国际象棋专业人士组成的顶尖团队精心制定的指令执行操作,而AlphaGo所做的却是反复自我对弈,从自己的错误中吸取经验,并制定新的策略。在与李世乭对弈的过程中,AlphaGo下出了几个从未在人类比赛中出现过的走法:其中最著名的是第2局第37手——五线肩冲,颠覆了几个世纪以来的传统围棋智慧。


最令人兴奋的是,由于它的算法可以泛化,AlphaGo还有望进入围棋之外的领域。卡斯帕罗夫对这种潜力满怀期待,并在书中讨论了机器翻译和自动化医疗诊断等应用。他认为,AI不会取代人类,而是会启迪和丰富人类,就像20年前的国际象棋引擎一样。他的立场尤其值得关注,因为他有充分的理由对人工智能的发展感到不快。


对于自己与深蓝的赛事,卡斯帕罗夫给出了引人入胜的记述。众所周知,他在一场比赛中愤然离场,并召开了具有抨击性的新闻发布会,抗议IBM对深蓝团队及其方法的秘密态度,且暗示IBM可能作弊。


在《深度思考》中,卡斯帕罗夫透露了自己在比赛期间的心理状态。他在一定程度上重申了此前的说法,总结表示,IBM尽管大概没有作弊,但隐藏了有用信息,违背了公平竞争的精神。卡斯帕罗夫还对几个关键时刻发表了详细的评述;比如说,对于深蓝第一局中怪异的第44步走法使他陷入深深困惑的传言,卡斯帕罗夫表示了否认。


本书细致入微的叙述既能让国际象棋爱好者得到满足,也能为普通读者带来精彩绝伦的阅读体验。《深度思考》的可贵之处在于,它实现了分析与叙述的平衡,同时穿插了有关技术进步的评述,从亲历者的角度再现了有史以来最重要的国际象棋比赛之一。


Nature|doi:10.1038/544413a



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