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鉅亨看世界─人工智慧當道

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鉅亨看世界─人工智慧當道

【鉅亨網劉祥航】

Google 將人工智慧 (AI) 推展到一個新的境界,由 DeepMind 打造的AlphaGo,在去年 10 月,以 5 盤全勝的成績,擊敗 3  屆歐洲圍棋冠軍樊麾。過去,圍棋一直是 AI 難以挑戰的障礙,Google 的成就,也帶來部分專家的憂心。

《Wired》報導,瑞典出生的牛津大學哲學教授 Nick Bostrom 近期著作的暢銷售,宣揚了 AI 的好處,但也提出,真正的人工智慧電腦,有可能帶來人類的滅絕。他認為,Google 的 AlphaGo 確實展現的不俗的能力,但還不是個飛躍性的成就。

Bostrom 指出,AI 技術經過長年的發展,尤其在深度學習及增強學習上,一直有穩定的進展。Google 擊敗專業圍棋棋士,確實算是大幅進展中的一步,奠基於長年以來的研究,而 AI 也仍有長遠的路要走。

雖然 Bostrom 強調 Google 只是長遠發展中的一步,但這絕對不只是個簡單的成就,一些研究人員甚至認為,人工智慧要達到擊敗圍棋專家的程度,至少要再花 10 年才做得到。這足以說明,Google 有很好的理由為此感到振奮。

同時,不只是 Google,眾多科技巨頭都把發展 AI 視為重要的領域,包括 Facebook、微軟,都想在這塊專業有突破性的發展。Mark Zuckerberg 去年加入這場攻克圍棋競賽,他對 AI 在圍棋學習的成就,同樣是信心滿滿。

■以遊戲檢測AI

之所以科技巨頭都挑上圍棋來試驗人工智慧,有著很好的理由。Google 指出,遊戲一直是測試人工智慧的絕佳領域,因為這些問題接近人類應對問題的方式。

Google 的 AI 系統稱為 AlphaGo,是由 DeepMind 公司所開發的,Google 在 2014 年以 4 億美元買下這家公司,其專長就是 AI 中的深度學習與增強學習。先前,DeepMind 創辦人 Demis Hassabis 把公司系統用於經典的 Atari 遊戲機上,其表現不但比專家更出色,還能做到很多人類無法達成的極限。很可能就是如此,促成 Google 的 Larry Page 願意收購。

深度學習運用所謂的神經網路來進行,這讓 Google Photo 可以進行更具效率的搜索,包括 Facebook 的人臉辨識、微軟 Skype 的翻譯工具、Twitter 的色情辨識,都用到類似的神經網路技術。

增強學習則有助於讓電腦的表現更進一步。例如,要是利用神經網路有了好的表現,系統會記下獲得「高分」的技術,不斷地增強自身的技巧。當然,這種技術不僅可用在遊戲,也能用在任何牽涉戰略、競爭等等的事物。

AlphaGo 運用了這類 AI 「必備」技能,並補充進第 2 層的「深度強化學習」,它背後主要的方法是Value Networks(價值網絡)和Policy Networks(策略網絡),其中Value Networks 評估棋盤位置,Policy Networks 選擇下棋步法。結合人類專家比賽中學到的監督學習,以及在自己和自己下棋(Self-Play)中學到強化學習。這讓 AlphaGo  不需要任何前瞻式的Lookahead Search,神經網路玩圍棋遊戲的能力,就達到了最先進的蒙特卡洛樹搜索算法 (Monte Carlo tree search) 的等級。

■擊敗圍棋專業棋士

去年 10 月,AlphaGo 以 5 盤全勝的成績,擊敗 2013、2014和2015歐洲圍棋賽冠軍職業二段棋士樊麾,其中,第 1 盤 AlphaGo 以 2 目半獲勝,其他 4 盤,AlphaGo 都是在中盤獲勝。這是第一次有電腦圍棋系統,在沒有讓子、全尺寸(19X19)的情況下擊敗人類專業選手。在過去,都認為這個成果需要至少再 10 年才能實現。AlphaGo 今年 3 月將挑戰世界冠軍南韓棋士李世乭,Google 特地為此準備了100 萬美元獎金​​。

在這次大勝之前,專家雖然認為 AI 擊敗專業棋士可以做得到,但恐怕沒有這麼早。過去,電腦先是在 1952 年在井字遊戲中獲勝,然後在 1994 年攻克了跳棋,1997 年 IBM 的深藍 (Deep Blue) 擊敗了西洋棋國際冠軍。2011 年,IBM 的 Watson 參加綜藝節目〈危險邊綠〉,來測試 AI,順利擊敗兩位世界紀錄保持人,獲得冠軍及 100 萬美元。

人工智慧克服了多種障礙,但至少在去年 10 月之前,對於中國 2500 年歷史的圍棋,AI 最多只能達到「業餘高手」等級,距職業水準還差了好幾條街。在 Google 公布之前,深度學習創建之父,目前打理 Facebook AI 的 Yann LeCun,被問到 Google 可不可能已經打敗專業圍棋棋士,他表示「沒有也許,絕無可能」。

就可能性來看,圍棋比西洋棋複雜得太多。西洋棋平均一手大約有 35 種可能的移動,圍棋卻可能有 250 種下法,而且在下一步之後,又有 250種可能。這代表著,即使是超級電腦,也不可能毫無策略去計算每種機率。就像 Hassabis 所說,圍棋的位置落子的可能性,甚至高過宇宙的原子數,要贏得勝利,必須有 AI 協助計算,才能做得到。

Google 在《Nature》提交的論文中強調,圍棋難的地方在於它的估值函數非常不平滑,差一子整個盤面就可能天翻地覆。同時狀態空間大,也沒有全局的結構。這兩點加起來,迫使目前電腦只能用窮舉法並且因此進展緩慢。

Google 指出,透過通過位置估計(position evaluation),他們成功降低了搜索的深度。「在和樊麾的比賽中,AlphaGo在評估位置方面要比深藍與Kasparov4比賽時所評估的位置少幾千倍,這是由於我們使用了策略網絡更智能地選擇那些位置,還使用了價值網絡更精確地評估它們,而價值網絡更接近人類的下棋方式。」

另外,深藍是靠人工設計來進行評估,而 AlphaGo 的神經網路,則是直接通過純比賽數據進行訓練,也使用了通用監督和強化學習方法。

■未來可望再有突破

當然,這些 AI 不會只運用在遊戲上,但是有了人工智慧,機器人可以根據現有環境做出回應,未來可能有做菜機器人,做飯不需太傷腦筋,也許也會出現科學研究的機器助手,幫助研究者更容易有所突破。

除了 Google 之外,Facebook 很明顯也多次表明,他們投注了重大努力在此。就在 Google 公布成果之前,Zuckerberg 才在個人的 Facebook 上大談 AI 與圍棋,以及公司在此的進展,對 Facebook 能擊敗圍棋棋士信心滿滿。

他說:「在過去的 6 個月,我們已經建立了一套 AI ,讓下子可以更快 0.1 秒,而且達到過去系統一樣好的效果。」

接下來需要關注的,可能是今年 3 月 Google 的新挑戰。畢竟就圍棋表現上來看,樊麾只排得上世界 633 名,而李世乭目前的世界排名則是第 5。很多人看好 AlphaGo 會再一次獲勝,如此一來,可視為 AI 的序曲正式展開,人們等著看 AI 會再帶來人類世界何種重大突破。    (文:劉祥航)

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