為什么人工智能可以下好圍棋卻寫不好詩?答案在這里
作者:百度百家  來源:百度百家  發表時間:2017-5-5  點擊:1286
  未來的世界是一個超級智能時代,怎么理解超級智能時代?

 

  一個是超級智能,將來整個城市可能會是一個大的智能機器,聽起來有點可怕。

 

  10年后,把時間放得長一點,2030年大概世界會是什么樣的,會是所有東西都連在了一起,你的椅子坐墊可能是一個智能坐墊,現在已經有人開始做了,你坐時間長了會告訴你提示你是不是得站起來走走路,包括你的坐姿不大好,提示你一下,所有的東西都是連著的。昨天我再回到上海的時候,發現機場的停車位上都有一個監控,每個停車位和你也是連在一起的,未來10年后世界是這樣子的。整個城市是一個大的機器人,這是未來10年后的情況。

 

  1.計算機智能和人的智能有何不同?

 

  我們說到這件事情怎么發生的,或者說為什么會發生?這本書(《智能時代》吳軍著)一開始有一個內容,講計算機到底是如何產生智能的,和我們人的智能一樣不一樣?

 

  先回答第二個問題,和我們人的智能不一樣,因為人的智能很大程度上靠邏輯推理,有些是本能的反應,你碰到了手,手放在熱水里一燙縮回來了?;魘遣灰謊?,為什么我們今天講機器的智能和人的智能,因為我們可以做一個結果的判定,比如說這有兩塊屏幕,一個屏幕放一個計算機,一個屏幕放一個人,我們問一個問題,天為什么是藍色的,或者說上海為什么會有梅雨天,讓人來回答和計算機回答,兩個答案現在如果判斷不清楚哪個是計算機給出來的,哪個是人給出來的,首先標準很公平,第二是一個結果判定,不需要人和計算機同樣的思維方式。今天能否做到這一點,待會兒會講,其實很多地方已經能做到這一點了。

 

  大概一個多月以前,有一個人在網上給我發了六首詩,讓我判定一下,說哪個是人寫的,哪個是計算機寫的,我判定對了四首,我周圍人只判斷對了一兩首,實際上在寫英文詩這方面很難判定計算機和人誰的智能更好。

 

  2.人工智能目前發展到什么水平?

 

  今天人工智能的發展水平到了什么程度,大概可以分成三個層次。

 

  弱人工智能。每個人都在用,今天大家都用美圖秀秀,這就是一個人工智能軟件,以前你要修照片,這個照片被PS了,但是這是人來做PS,人修照片時間很長的,拍照片快,兩秒鐘就拍完了,修可能要兩個小時,我家里硬盤上不知道存了多少照片,但是有的時候懶得打開看,因為有些照片要修一下,挺花時間的,美圖秀秀通過機器學習來學,這個人的臉顏色怎么樣更加好看,美圖秀秀是中國人做的,黃種人的臉也不是越白越好,最適合的顏色就好看了?;褂幸桓魴?,美圖秀秀在美國還被告了,因為種族歧視,把所有種族的人的照片都修成了黃顏色了,所以說是有一個很強的學習能力,這是弱人工智能。

 

  強人工智能。自然語言處理,明天看的公司就是自然語言理解,讓人工智能理解我們的話,比如說我今天的講課用科大訊飛的語音識別,計算機可以回答問題,能回答天是藍色的,能寫作,理解我們自然語言,寫作當然不僅僅是寫兩首詩,比如說紐約時報、華爾街日報,大部分財經類文章主體是計算機寫的,結論可能是人下的。

 

  3.計算機治疑難雜癥比醫生靠譜?

 

  再有一個就是能看病,大概差不多一年多以前,就已經在美國IBMWatson計算能力很強的機器人,已經達到了美國醫生的平均水平,就是看一般的疾病。但是和上海的三甲醫院比,還差一點。但是要考慮到兩點,一個就是計算機進步的速度很快,第二點是你要晚上急診醫生不在,總有一個計算機給你解決一個問題,總要比沒有要更好。這些就是改變我們世界的事情,已經正在發生了。

 

  對于疑難的病癥來講,計算機看的比人好,不知道大家知道不知道什么原因,因為再有經驗的醫生,能看的病人也是有限的,但是計算機有大量的數據。計算機開車是比較好的,比我們人要好很多。

 

  在全世界每年有不知道多少人死于交通事故,每年有三萬多人死于交通事故,比死于肝癌的人要多,如果用無人駕駛汽車,很多交通事故可以避免,這是第二個層面,強人工智能。

 

  第三個層面,這是很多人問我的,超人工智能,比我們更聰明的大腦,以至于他們控制我們,或者說他們可以做我們做不了的事情。這個事情并不會發生,今天一開始的內容告訴大家機器智能怎么回事,哪些東西技術要關注,哪些東西不用去操心。

 

  講計算機是否會取代人類,計算機產生智能很大程度上是因為計算速度發展很快,像摩爾定律,計算速度發展很快,使得可以把很多問題轉化成計算問題,能夠給你一個很好的答案,但是基本上到了去年,我給它單獨拿出來,是因為人工智能的計算機下棋贏了李世石,這是一個十八個月翻一番的速度,但是事實上這個速度是在減慢的,不信你們看你們用的電腦,今天的電腦和六年前,假設按摩爾定律的速度,三年應該翻四倍,六年下來是十六倍,今天的蘋果電腦速度比六年前最多的快了五六倍,遠沒有十六倍,不過你們的手機快了有十六倍,如果光靠原來計算機速度的增長,大概到2030年能達到黑猩猩和人之間的差距,如果加上大數據,實際上人工智能進步速度最快的十年是過去的十年,很大程度上取決于大數據。

 

  4.人工智能下圍棋為什么這么強?

 

  剛才舉了很多例子,今天已經達到了這個水平,寫詩,寫最好的詩還是不行的,一般的來講,北大做過一個類似的實驗,讓他們寫一篇作文,這個看不太出來,在這個層面上,經過十幾年的發展,發展很快,各種各樣的模式會達到人的水平。再加上深度學習,為什么圍棋一下子下的很好,就是在于深度學習,使得數據的作用發揮出來,這是第一點。

 

  更關鍵的一條,就是說在有深度學習以前,雖然有大數據,數據是歷史的數據,不是未來的數據,所以你看到的歷史的情況,你能解決得很好,但是如果出現新的情況,未必解決得很好。

 

  今天AlphaGo下棋已經不是把人的下棋精髓全部學習到了,因為它能做深度學習,它可以探索,人類想到的下棋的步驟,它也可以做到。

 

  中國原來下圍棋的世界冠軍一個月前在清華我們倆做了一次對話,他說在很大程度上顛覆了我們過去兩三千年人類對圍棋的認識,比如說老師教你棋到這兒是壞棋要打手的,計算機就這么下了,因為計算機探索了,到我們的智力水平探索不到的地方,所以現在圍棋界有這么一個說法,“這步棋的棋風有點像AlphaGo”。

 

  2030年大概很多層面是會替代人。

 

  5.人類哪些方面計算機無法取代?

 

  有沒有不能取代人的地方,有的。這是兩個計算機,這是我剛才講的IBM能夠給人看病的計算機,叫做Watson,Watson是IBM創始人的名字,原理上這叫做圖靈機,說白了就是一個數學模型,或者說很簡單的機械,也就是說直到今天為止,哪怕是這么聰明的計算機能夠解決問題,和圖靈機能夠解決問題是等價的,機械解決不了的問題,再好的計算機今天也是解決不了的。因為最初設計計算機的時候,圖靈就問自己兩個問題,首先把這個問題變成可計算的和不可計算的問題,世界上有沒有不可計算的問題?

 

  還有一個問題就是世界上既沒有“是”這樣的答案,也沒有“非”這種答案的問題。計算機解決不了這個問題,再高級的人工智能也解決不了這個問題,但是人可以解決這個問題。比如說男孩子就是喜歡這個女孩子,說不出原因,旁邊的一個女生對他特別好,他就是看她不順眼。這是一類不可計算的問題。

 

  講計算機是處理可計算的問題,人類的思維方式不太一樣,能夠處理可計算的問題和不可計算的問題。但是隨著這么多年的發展,很多時候我們發現原來不可計算的也可以轉換成可計算的。

 

  因此我們可以這么理解,計算機獲得智能的方式和人差異在于人是邏輯推理,計算機某種程度上是計算,并不需要一樣。這就相當于鳥在飛,原理和我們飛機的原理其實不太一樣,鳥是振動翅膀,最早期的時候,人類想飛行的時候也是想學鳥的,中國古代有一些記載,包括有一些畫,胳膊上綁上蝙蝠式的翅膀,這樣飛,西方也有記載,在英文里頭有記載,胳膊上綁上雞翅膀,從天上跳下來摔死了。直到萊特兄弟制造飛機的時候,他們已經知道了飛機的形象翅膀的形狀上面是弧形下面是平的,這樣的形狀產生一個升力,這叫空氣動力學。最早有鳥飛派和空氣動力學的說法,最后通過把問題轉化成可計算的問題,達到空氣動力學派。

 

  今天計算機產生智能有三個支柱。

 

  第一個支柱摩爾定律,發展得非???,從1965年開始到今天50多年,每18個月計算機處理器的性能翻一番,到今天翻了大概34次到35次,這是什么概念呢?大概是160億次,當時1965年摩爾博士提出摩爾定律的時候,速度160億次,這是不得了的。

 

  第二個就是數據,這個事情為什么發生在今天,因為我們今天有了移動互聯網有了各種各樣的傳感器,廣義上的傳感器,使得我們的數據量非常大,今天的數據量有多大,從今天起往回倒推三年,人類產生的數據量,比三年前再往回推一直推到人類有文字記載以來產生所有的數據量還大。

 

  第三個支柱就是數學模型,因為我們剛才講了,要把一個智能問題變成一個計算問題,需要一個數學模型,以前學數學的人都不吃香,現在學應用數學學統計學的人很好找工作,因為我們大量把社會當中遇到的各種各樣的問題轉換成數學問題。

 

  包括我們剛才講的深度學習,實際上是一個特殊的數學模型,只是有一種很巧妙的實現,隨著摩爾定律讓計算機變得更快,所以說人工智能的邏輯深度,原來只有三五層,現在可以到三千層,很多過去做不了的事現在可以做了,AlphaGo的訓練程序有三千層。

 

  機器智能的發展有三個階段。

 

  第一個階段是模擬人,模擬人很大程度上是一個認知的早期階段,模擬人就等同于人模擬鳥在飛一樣,這是一條錯誤的道路,實際上沒有產生很多結果,今天很多對人工智能沒有正確認識的人依然停留在這個階段,如果你試圖在計算機上模擬人,這是初級階段。今天真正使用的派上用場的機器人不是人型,可以模仿你的關節,但是為什么一定需要兩條腿,早期福特制造了一個四條腿的汽車,今天回想起來一定覺得很荒唐,所以對機器人來講也是,未必需要形態像人,這是第一個階段,模擬人。

 

  第二個階段趕上人,這是亞馬遜echo對話系統,有沒有人用過這個產品,179美元不是很貴,可以干什么事情呢?首先你在亞馬遜上購物有記錄的,比如說你打高爾夫球,一星期打兩次,過了一個月就會問你是不是該再買點高爾夫球了,你說是。接下來它會問你還要上次的牌子嗎?你說是,過兩天就寄到家里了?;蛘吣闥到裉熘形綞┑閂?,待會兒披薩就會給你送過來了,你可以問它一些簡單的天氣問題或者說感冒吃什么藥這些問題。它提供了對話的引擎,背后的應用不做,是賣藥看病還是賣高爾夫球還是訂披薩,也做網約車,這樣的一個對話系統,某種程度上已經趕上了人類。有一次我在辦公室放了一個,我們聊天聊到購物的東西,它馬上插了一嘴你們是不是要買東西。

 

  6.為什么劉謙的魔術總讓人看不明白?

 

  剛才講了計算機思維方式和人不一樣,感知我們世界的方式也是不一樣的,人在街上開車大部分時間眼睛盯著前方,你看到了前面這兒有一個丁字路口,決定往左走還是往右走,計算機會規劃一下做判斷,人類其實每次看東西的眼睛角度是很窄的,360度里面的一度有多寬,你把胳膊伸出去,大拇指的寬度,為什么我看到這么大的教室,因為你的腦子里合成出了這樣一個圖像,用腦子來回掃,形成了這樣一個圖像,這就是為什么說看到劉謙做的魔術,你盯著看不明白,因為動得很快,你越盯著眼睛就看到這一度,還原不了整體。

 

  計算機不是這樣,眼觀六路、耳聽八方。

 

  這是谷歌的無人駕駛車,上面有一個激光雷達,現在是用64線的,有些有的是便宜的16線的,甭管你用什么樣的,有很多傳感器,如果有機會參觀無人車的話,哪怕看看特斯拉,都會發現有很多的攝像頭高的低的遠的,后面的前面的等等,有很多信息傳回來,主要是激光雷達,然后掃街,360度,周圍都可以看到。往近掃會比較密,往遠掃會稀疏一些,一秒鐘各種各樣的信息要從十幾種傳感器當中送來幾十種。

 

  7.為什么無人駕駛比人駕駛要安全?

 

  實際上很早的情況下就知道周圍大概是什么情況,比如說這里有一個人在移動,人躲在樹背后一定看的清楚,這是為什么說無人駕駛汽車做判斷的時候,獲得的數據量比我們人其實要多得多。它感知世界的能力和我們不一樣,狗感知世界的能力和我們人也是不一樣的,不知道你們知道不知道,人感知世界70%—80%靠眼睛,狗是靠鼻子,

 

  我們把窗戶打開就知道上午還是下午,狗怎么知道是上午還是下午呢?靠鼻子聞,眼睛判斷不了光的風向,甚至很多動物判斷不了顏色,很多動物是色盲,腦子不足夠發達,不能處理顏色,但是濕度泥土的氣味,植物揮發出來的氣味稍微有點變化,就知道是上午還是下午。

 

  計算機感官世界和人不一樣,很多時候做事不能用人的基本認識,說我識別人的目標一定要有一個攝像頭,一定要用什么東西,可能不一定的,你識別人也許有更好的方法,計算機識別人不一定是攝像頭,而我們識別人大部分靠視覺。

 

  將來在萬物聯網的時候,或者說智能超級智能時代,我們未來也是機器智能的傳感器,我們也在傳遞數據,通過一些交換機傳遞數據,我們平時用互聯網的所有行為都是有記錄的,有記錄之后問題是存儲存不下來,也不能做智能化的前期處理,很多時候就扔掉了。中移動很難保存兩個星期以上的信息。大家看《人民的名義》,上面說三個月以上的銀行記錄就沒了,但是如果是一個智能攝像頭就能知道今天誰來取的誰來存的,就不用錄像了,這也是一種傳感器,一個交換機接口記錄所有的上網行為。

 

  這是一個智能汽車,比榮威的稍微高級一點,這是寶馬的i8跑車型,你的所有行為它都能記錄下來,在2020年,這是大眾的計劃,在2020年將推出一款車,還剩三年時間了,車的智能功能都有,包括身份驗證功能都有,而且是高度無人駕駛,平時方向盤是藏在里頭的,平時不需要動,如果摁它一下會浮起來,這也是一個。

 

  到后來,其實慢慢的你會發現我們人和機器的邊界你想不清楚到底在哪,哪部分是人哪部分是機器其實想不清楚了。

 

  8.超級智能時代對生活有哪些好處?

 

  未來超級的智能時代,對于我們生活會有什么好處?講幾個例子,比如說智能交通,我發現從交通的擁堵情況來講,北京是最差的,深圳最好,上海次之,你們每天上下班,通勤早晚兩次,通勤時間超過兩小時的舉手,還是有不少人。我在北京問這個問題的時候,要加到三個小時。在深圳的話大家都是一個小時左右。美國平均是70分鐘。

 

  為什么交通這么擁堵,可能說車比較多路比較窄,還有一個原因每個人開車是隨機流動的,你不知道你怎么開,也不知道周圍的人怎么開,你發現前面有輛車開得特別慢,想超過它,你剛想換道的時候,它也換道了。如果我們每個人的互相之間是能夠通信的,知道對方的意圖,而且每個人不考慮,最多你能考慮自己的日程安排,你不會考慮其他人的日程安排,今天比如說八點到九點一定堵,因為統計下來九點到九點半很多公司要開會,你無法全局考慮安排你的出行,如果把這兩個因素考慮進去,美國做了一些實驗,今天還是通過智能手機,以后智能汽車可以做到這些事情。

 

  把這些都協調好,可以省70分鐘的通行時間,可以省20分鐘,大概30%。北京的通勤大概是三個小時,這樣的話,省一個小時就很好了,省半個小時也不錯了,這是第一個。

 

  第二個,現在來講,所有的汽車不知道對方的意圖,如果道路上都是無人駕駛汽車,車可以變得很密,你知道對方的意圖不會撞,道路使用會變得更有效。第二個從理論上講也不需要紅綠燈了,而且將來很多人,比如說要去虹橋機場,雖然我們從不同的街道出來的,一旦上了高架,其實可以把車接在一起,到了機場有人去一號航站樓,有人去二號航站樓,再分開就行了。

 

  車怎么通信,通過移動互聯網,大家都把信號發到云端,云端協調到車里面,當然如果我們平時互相人在通信的話,要和具體幾個人打電話就完了,不會說我們都上報給班主任,班主任再告訴每個人,我們互相之間打招呼,但是今天這個事情做不了,因為你不可能車上有Wifi,也不方便,你用藍牙,我們一般的概念上用藍牙,從你這兒到我這兒就是這點距離,今天已經實現了藍牙做300米的通訊,藍牙的好處是比Wifi要省很多電,而且如果是在高速路上,一個接一個一個接一個,可以覆蓋三公里,周圍三公里的情況你的車是了解的,可以做一些智能判斷。

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