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李开复:AlphaGo证明AI进化速度远比人类想象的快

2017-10-20 小明评测

昨天AlphaGo Zero横空出世,碾压围棋界。AlphaGo Zero完全不用人类过去的棋谱和知识,就再次打破人类认知。很多媒体问我对AlphaGo Zero的看法,我的观点是:一是AI前进的速度比想象中更快,即便是行业内的人士都被AlphaGo Zero跌破眼镜;二是要正视中国在人工智能学术方面和英美的差距。

一方面,AlphaGo Zero的自主学习带来的技术革新并非适用于所有人工智能领域。围棋是一种对弈游戏,是信息透明,有明确结构,而且可用规则穷举的。对弈之外,AlphaGo Zero的技术可能在其他领域应用,比如新材料开发,新药的化学结构探索等,但这也需要时间验证。而且语音识别、图像识别、自然语音理解、无人驾驶等领域,数据是无法穷举,也很难完全无中生有。AlphaGo Zero的技术可以降低数据需求(比如说WayMo的数据模拟),但是依然需要大量的数据。

另一方面,AlphaGo Zero里面并没有新的巨大的理论突破。它使用的Tabula Rosa learning(白板学习,不用人类知识),是以前的围棋系统Crazy Stone最先使用的。AlphaGo Zero里面最核心使用的技术ResNet,是微软亚洲研究院的孙剑发明的。孙剑现任旷视科技Face++首席科学家。

虽然如此,这篇论文的影响力也是巨大的。AlphaGo Zero 能够完美集成这些技术,本身就具有里程碑意义。DeepMind的这一成果具有指向标意义,证明这个方向的可行性。在科研工程领域,探索前所未知的方向是困难重重的,一旦有了可行性证明,跟随者的风险就会巨幅下降。我相信从昨天开始,所有做围棋对弈的研究人员都在开始学习或复制AlphaGo Zero。材料、医疗领域的很多研究员也开始探索。

AlphaGo Zero的工程和算法确实非常厉害。但千万不要对此产生误解,认为人工智能是万能的,所有人工智能都可以无需人类经验从零学习,得出人工智能威胁论。AlphaGo Zero证明了AI 在快速发展,也验证了英美的科研能力,让我们看到在有些领域可以不用人类知识、人类数据、人类引导就做出顶级的突破。但是,AlphaGo Zero只能在单一简单领域应用,更不具有自主思考、设定目标、创意、自我意识。即便聪明如AlphaGo Zero,也是在人类给下目标,做好数字优化而已。这项结果并没有推进所谓“奇点”理论。


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