AlphaGo学习人类策略:人工智能下一步是理解人类
王新喜 王新喜

AlphaGo学习人类策略:人工智能下一步是理解人类

理解人类,这对于巨头们的想象空间在于,基于用户需求的商业决策会因此更加精准。

谷歌人工智能AlphaGo早在今年1月28日,以5-0的成绩击败欧洲冠军职业围棋二段选手樊麾,人工智能将取代人类大脑的争论又一次成为人们热议的话题。时隔2个月,谷歌AlphaGo再战韩国九段围棋高手李世石,引发众多舆论波荡。截止目前为止, AlphaGo已连赢两局,不仅让李世石毫无掌控棋局之力,也将人类大脑逐渐逼上绝路。

AlphaGo胜在大数据与深度学习的技术优势:没有人性的弱点

关于李世石为什么会输,业界存在诸多看法。其中一种看法是认为人类相对于机器,更容易受到情绪的干扰而导致犯错,而机器却没有情绪波动。然而,事实上,AlphaGo胜出源于做到了“知己知彼”,谷歌利用大数据与深度学习的技术优势为AlphaGo构建了一套策略网络,机器通过深度学习能力,模拟人脑的机制来学习、判断、决策。即AlphaGo可以从大量的棋谱和对局中学习策略,形成一套落子决策判断与数据解读的能力体系,让其在冲杀状态下懂得一套试探与引导的能力,最终成功击败人类棋手李世石。

巨头正在试图通过人工智能攻克最后一座堡垒:理解人类和语言

从AlphaGo连赢人类九段棋手李世石中,我们可以看到,人工智能神经网络的前景在于它在不断缩小机器和人类之间的差距,而且随着技术开发者的跟进,人工智能将会对理解人类语言,揣摩人类情感。比如我们看到的,扎克伯格曾定下2016年的个人目标,即创建一个类似《钢铁侠》中的人工智能助手。“我开始准备了解现有的技术,并将教会人工智能助手理解我的语音,让它学会控制家中的一切,比如音乐、灯光、温度等。我还计划教会助手识别朋友们的面孔,当朋友们按门铃时,它会让他们进入。”扎克伯格在其Facebook个人主页中写道。

理解人类,这对于巨头们的想象空间在于,基于用户需求的商业决策会因此更加精准。人机对战让我们看到,推理、判断、分析问题等功能处理之外,识别人的情感与情绪与对人的语言理解力将是未来发展的高地。围棋大战,只能体现出,在封闭规则的计算领域,机器比人类聪明得多,因为我们的心算能力本身与计算器相差甚远;但是思维、对话、情感等都是不确定的。而前面说到,机器没有情绪,只有它懂得了人类的语言,逐渐了解人类表达的意思甚至是情绪,才意味着人工智能达到了更高的领地。

而语音搜索,则是打开人工智能进阶大门的钥匙。百度的语音搜索,就是多种人工智能技术整合起来的典型应用,包括语音识别、自然语言处理,因为它比下围棋这种单一任务、封闭规则的任务要复杂得多。语音搜索借助核心的自然语言处理技术(NLP),通过典型的多轮对话交互模式,逐步理解人类语言和意图,并提供需要的信息。

语音搜索的结果不仅能提供聚合的数据,还会通过语音播报,将用户从输入文字的桎梏中解放出来,为中老年用户提供方便。从上面的例子看出,搜索引擎能够通过多轮对话的方式,联系用户的上下文,准确地通过用户的语言,理解真实的搜索需求,一步步给出相应的反馈。除此以外,搜索结果是基于对数据的挖掘和聚合呈现,通过数据为用户决策提供依据。说白了,就是机器将可以通过语音“理解”人类的真实意图,在大数据基础上提供智能的交付,满足需求。而且,通过背后的机器学习技术搜索引擎还具备像人类神经网络一样的深度神经网络,吸取人类语料数据,就是具有学习进化的能力。

谈到语音技术,除了谷歌在该技术上地不断优化,使用上下文、物理定位及其他方式对谈话者的真正含义进行预测之外,百度度秘则更是基于二者技术的人工智能产物,并寄托了连接人与服务的生态构想。度秘可以在广泛索引真实世界的服务和信息的基础上,依托搜索及智能交互技术,不断学习和替代人的行为,为用户提供多样化服务。例如:可以实现“帮我订一张适合小孩看的电影票”、“餐厅附近有没有宠物美容店”等一系列的多轮对话、预定等任务。百度此前认为,与同为支持语音、文字交互的微软小冰、苹果 Siri 相比,度秘有着更为突出的特性,包括语音识别技术与更为核心的自然语言处理技术(NLP),当机器获得人说的话之后就需要进行理解,而自然语言处理(NLP)技术是不断去分析用户搜索意图,通过反复学习与大数据分析,更为高效地帮助用户做出决策。

BAT人工智能的“军备竞赛”:百度技术帝国初具模型

在全世界范围内人工智能的“军备竞赛”对抗中,在国内,以BAT为代表的互联网巨头已在人工智能领域不断的尝试,而在BAT三家中,探索人工智能发展方面,百度更为积极,这与其主营的搜索业务与技术基因相关。移动搜索时代,百度更需要大规模机器学习和深度学习为基础的人工智能在搜索引擎中的应用,优化搜索业务来推动各项业务的协同发展。

所以,百度也一直在政策层面推进人工智能技术。梳理最近几年的两会提案就会发现,李彦宏在去年的两会中提出的“中国大脑”以及今年提到的为无人车立法提案。百度积极推动无人车政策落地,也基于通过无人驾驶项目推动自身搜索业务有更多想象空间,资料显示,百度无人驾驶车项目于2013年起步,由百度研究院主导研发,其技术核心是“百度汽车大脑”,包括高精度地图、定位、感知、智能决策与控制四大模块。

之所以国内唯有百度在无人车领域展开了布局,缘于其支撑图像识别技术与语音等技术的融合推进,百度研发出了基于多层单向LSTM(长短时记忆模型)的汉语声韵母整体建模技术,该技术能够使机器的语音识别相对错误率降低15%,普通话语音识别的准确率接近97%。图像技术的积累可以辅助无人车更为精细的判断交通路况,利用无人车这个入口,在万物物联与共享经济之外,关键在于解放了人的双手,进一步可以实现诸如语音搜索音乐、阅读、视频,以及O2O的订位、餐馆预订等功能。可以看出,百度更加注重将技术融于产品中,快速实现商业化。

这里看出,百度与谷歌的探索不同,谷歌的探索带动研发成本无止境的提升,但许多黑科技项目却又看不到盈利来源,比如Google去年在研发方面的投入更飙升了38%,远超过了谷歌19%的收入增长率。同时随着Google Glass等项目的受挫,Google的投资者开始要求更快的投资回报率,谷歌的广告营收压力增长。相对于谷歌的探索,国内以百度为首的人工智能的布局与探索则聚焦于连接人与服务的战略方向,或更具备商业化落地的示范效应。比如说,人工智能早已成为百度未来营收增长颇有想象空间的一部分。

人工智能的背后是规模化的硬件支撑:创业者慎入 巨头需加码

尽管人工智能是未来互联网的发展方向,但人工智能的推动背后是一套人工智能算法,需要规模化的云计算中心、IDC、等硬件支持。这很显然并不是创业者短时间能力所能及的事,以百度目前正在推进一个名为“百度大脑”的项目为例,这是一个利用计算机深度学习模拟人脑的项目,但在这背后,需要十几座云计算中心、规模化ARM服务器、并行GPU等支持生成、配合针对不同应用和场景的网络结构,从而为人工智能提供有力的硬件支持。有业界人士指出:”依赖于云端大规模计算资源的人工智能算法限制着人工智能在消费者场景的应用 “因此,人工智能在国内推进与发展的重任很显然还是落在BAT等互联网巨头身上。

在目前国内巨头投资布局图谱中,我们看到除百度之外,更多巨头的布局仅在于针对竞争对手进行卡位与产业链布防,合众连横扩张版图争夺现有市场,巨头们也是时候开始转变下主力布局方向,重度思考人工智能未来的发展了。

前瞻性科技优势往往可摧毁陈旧的商业模式

而关于AlphaGo战胜李世石引发了业界恐慌,人工智能是否如科幻电影一样不受控而威胁人类成为多数人的忧虑点,也就是说,人工智能若能通过“给自己编程序”来进化将很可怕,不过这从计算机编程的原理上来看,还不可能。人类能够设计出出打败自己的机器,我想这归根结底是人类的智慧。

总的来说,围棋人机大战,机器获胜,这意味着人工智能技术在快速发展,或能引领未来新一轮产业创新与变革。科技大势总是在往前推进,对于互联网公司而言,与其探讨人工智能是否会威胁人类,是否应该切入这一领域,不如先担忧谁已经在前瞻性科技上的商业化落地与场景应用中已经越走越深。要知道,居高临下的前瞻性科技优势往往可摧毁陈旧的商业模式。而在人工智能方面,以百度为首的互联网巨头正在深度落子布局或将引导国内人工智能技术发展的方向,驱动更多的科技巨头开始注重在前瞻性科技领域布局卡位,未来国内巨头与硅谷在人工智能方面将如何展开军备竞赛,可能成为人们关心的话题,而企业的战略和人的眼界一样,能看多高,能走多远,眼界决定未来的路。

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