AlphaGo Zero就是一面鏡子,照見了人類經(jīng)驗(yàn)的局限性

時(shí)間:2017-11-01

來源:網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)載

導(dǎo)語(yǔ):2017年10月19日,谷歌Deepmind團(tuán)隊(duì)在《自然》刊發(fā)論文《精通圍棋對(duì)弈無(wú)需借助人類知識(shí)》。

2017年10月19日,谷歌Deepmind團(tuán)隊(duì)在《自然》刊發(fā)論文《精通圍棋對(duì)弈無(wú)需借助人類知識(shí)》。一款新的人工智能AlphaGoZero,從零開始學(xué)習(xí),自己與自己對(duì)弈,不借助任何圍棋棋譜與人類經(jīng)驗(yàn),10小時(shí)左右發(fā)現(xiàn)簡(jiǎn)單定式;15小時(shí)發(fā)現(xiàn)復(fù)雜定式;55小時(shí)左右發(fā)現(xiàn)人類頂尖高手從未用過的新定式;72小時(shí)出關(guān)。出關(guān)后以100∶0完敗AlphaGoLee(曾戰(zhàn)勝李世石),以89∶11大勝棋力更強(qiáng)的AlphaGoMaster。

在AlphaGo系列版本連敗人類頂尖高手之后,圍棋對(duì)弈的看頭已不在人類頂尖高手之間,也不在人工智能與人類頂尖高手之間,只在人工智能與人工智能之間了。AlphaGoZero三天的自我學(xué)習(xí),超越了人類幾千年對(duì)圍棋知識(shí)的積累,也超越了借助于人類經(jīng)驗(yàn)與大數(shù)據(jù)訓(xùn)練的AlphaGoLee及Master,讓人嘆為觀止,充分揭示了人類經(jīng)驗(yàn)的局限性。

有人說,AlphaGoZero橫空出世,說明“算法比大數(shù)據(jù)更重要”。這當(dāng)然是對(duì)的。棋力的本質(zhì)就是算法與算力。

首先,人工智能戰(zhàn)勝人類頂尖高手,是算法與算力的勝利。由于算力的限制,人類棋手采用的是局部最優(yōu)化算法,每一落子,主要考慮對(duì)周邊局面當(dāng)下與后續(xù)的影響。算力優(yōu)裕的人工智能,原則上可采用全局最優(yōu)化算法,每一落子,考慮對(duì)全局當(dāng)下與后續(xù)的全部影響。在絕大多數(shù)情況下,局部最優(yōu)與全局最優(yōu)的落子是一致的。但極少數(shù)情況下,局部最優(yōu)就不是全局最優(yōu),人工智能就碾壓人類頂尖高手了。

其次,用一張神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自我學(xué)習(xí)與訓(xùn)練的人工智能,戰(zhàn)勝借助于人類經(jīng)驗(yàn)與大數(shù)據(jù)訓(xùn)練的人工智能,也是算法的勝利??磥恚罢卟攀钦嫒肿顑?yōu)化算法,因不看棋譜而免于被人類經(jīng)驗(yàn)帶偏;后者只是準(zhǔn)全局最優(yōu)化算法,算法受到了人類棋譜中的局部最優(yōu)化算法的“污染”,也就是說,人類經(jīng)驗(yàn)束縛了人工智能棋力的提升。這對(duì)人類來說真是一個(gè)尷尬的事實(shí)。

由此,“圍棋的終結(jié)”那一天似乎也不遠(yuǎn)了。圍棋對(duì)弈是在完全信息下進(jìn)行的,規(guī)則也很明確,理論上存在著一盤“終極棋局”:對(duì)弈雙方下的每一步,都是全局意義上的最優(yōu)落子,也就是說,任何一方的任何一步不這樣落子是不明智的,最后就形成了“終極棋局”。

AlphaGoZero的最大意義,在于有助于我們反思人類經(jīng)驗(yàn)的局限性,讓我們清醒認(rèn)識(shí)到經(jīng)驗(yàn)有效性的邊界在哪里,不至于以為自己的經(jīng)驗(yàn)是絕對(duì)真理。人類經(jīng)驗(yàn)的本質(zhì)其實(shí)就是局部最優(yōu)解。你的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)就是你個(gè)人視角下的局部最優(yōu)解。

如果說在圍棋對(duì)弈中人類棋手不得不采用局部最優(yōu)化算法的原因是算力限制,那么在日常決策中人們采用局部最優(yōu)化算法的主要原因在于信息不充分、不準(zhǔn)確。人類社會(huì)中的博弈基本都是信息不對(duì)稱下的博弈。你在對(duì)自己掌握的有限信息去粗取精、去偽存真之后做出的決策,是局限條件下最優(yōu)的決策,但并不一定等于真正對(duì)你最優(yōu)、最有利的決策。不過,要是你占有的信息盡可能全面、盡可能精確,那你的決策就會(huì)更接近于上帝全知視角下的全局最優(yōu)解。

此外,人們?cè)跊Q策中常犯的錯(cuò)誤是只考慮短期效應(yīng),而忽視長(zhǎng)期效應(yīng);只看到“看得見的”,而忽視“看不見的”;只看到直接的“一階效應(yīng)”,而忽視“二階效應(yīng)”等高階效應(yīng)。這看起來也挺像“算力限制”導(dǎo)致的,但其實(shí)是一種“算法缺陷”,是智力上的懶惰。AlphaGoZero就不會(huì)犯這樣的錯(cuò)誤,一定會(huì)考慮落子對(duì)當(dāng)下與后續(xù)的全部影響。

是的,AlphaGoZero就是一面鏡子,照見了人類經(jīng)驗(yàn)的局限性。

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