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網易智能訊 5月24日消息，圍棋峰會進入第二天，在今日舉行的人工智能高峰論壇上，DeepMind創始人傑米斯.哈薩比斯（Demis Hassabis）發表瞭演講，介紹瞭AlphaGo的研發過程，以及AlphaGo意味著什麼。
AlphaGo是DeepMind公司打造瞭人工智能系統，DeepMind在2010年於倫敦創立，在2014年加入Google。據哈薩比斯介紹，DeepMind參與瞭谷歌人工智能的“阿波羅計劃”，另外還還打造瞭研發科學的新方式。
“DeepMind的願景是研究何為AI，然後再用智能解決所有問題，即我們怎樣提出有效的建議去解決問題，我們最終希望建立通用人工智能。”哈薩比斯說到。
據哈薩比斯透露，AlphaGo打造的通用學習機器有兩個特性，一個是“學習”，即非程序預設，可以自主學習原始材料。另一個是通用性，即同一個系統可以執行多種任務。“一系列的算法和系統能夠做系列的任務，這些任務可能是前所未見的。”哈薩比斯表示，通用的強人工智能，與現在弱人工智能不一樣，目前弱人工智能都是預設的，其實IBM在上世紀90年代設計的國際象棋程序也是預設的預設的人工智能，“它是通過蠻力搜索，機器被動的接受這個程序，不能自我學習。”哈薩比斯說到。
DeepMind希望打造強化學習框架，哈薩比斯稱，強化學習框架就是讓“智能體”深處在一個真實/虛擬的環境中，去完成一個特定的目標。為瞭完成這項任務，智能體可以觀察環境，這其中有視覺、聽覺、觸覺等觀察方式。在這個之後，在頭腦中設置一個想法，然後采取行動，踐行計劃。在實時的觀察中就可以行動的。“如果能解決這個問題，其實強人工智能就已經實現瞭，這與人這一智能體觀察學習的方式是一樣的。”哈薩比斯表示。
哈薩比斯提到瞭雅達利智能體，這是DeepMind在AlphaGo之前（三年前）研發的AI程序，通過2600測試臺，測試百餘款八十年代的八位元雅達利遊戲。當時的雅達利智能體僅僅輸入原始像素（~30），目標是利用深度強化學習，玩好雅達利遊戲。
AlphaGo目前成為DeepMind最新的人工智能系統。哈薩比斯稱，雖然AlphaGo是玩圍棋的，但是它也可以做其他東西。
為什麼計算機下圍棋非常困難？這是因為其復雜程度讓窮舉搜索都難以解決，這個難題包括兩個方面，一是“不可能”寫出評估程序以決定輸贏，另一個是搜索空間太過龐大。
在哈薩比斯看來，更困難的是圍棋不像象棋等遊戲靠計算，而是靠直覺。“圍棋中沒有等級概念，所有棋子都一樣，圍棋是築防遊戲，因此需要盤算未來。你在下棋的過程中，是棋盤在心中，必須要預測未來。小小一個棋子可撼動全局，牽一發動全身。圍棋'妙手'如受天啟。”哈薩比斯如此解釋圍棋中的直覺。
在技術上，AlphaGo用到瞭兩種網絡：策略網絡和估值網絡，這些技術去年在《Nature》上發表，並啟發瞭很多研究者設計自己的人工智能系統。
哈薩比斯回憶到，此後我們進行瞭測試，2016年我們讓AlphaGo與李世石對弈，最後AlphaGo以4:1戰勝瞭李世石，“這一刻我們等瞭十年，真的是十年磨一劍。”李世石感慨到。
AlphaGo吸引瞭2.8億的觀眾，3.5萬篇的報道，棋盤銷售在西方增加瞭10倍。哈薩比斯回憶瞭其中（AlphaGo對弈李世石）的精彩之處，分別是第二局第37步棋令人驚嘆，它讓我們思考：幾千年來，你人類都低估瞭第5條線下子的價值。另外，還有第四局絕倫的第78著，他贏得瞭一盤。李世石說，“我認為這給圍棋引入瞭新思路，我感覺找到瞭繼續玩圍棋的新理由。”
哈薩比斯稱，很多藝術都是主觀，AlphaGo把圍棋看做瞭一個客觀的藝術，每一步都會分析有什麼影響。“因此，我給直覺的定義是，通過體驗獲得初步感知，無法表達出來，可通過行為確認其存在和正誤。”哈薩比斯表示，AlphaGo已經可以模仿人的直覺，而且具備創造力，通過組合已有知識或獨特想法的能力。所以AlphaGo已經有瞭直覺和創造力，不過這些能力目前僅僅局限在圍棋上。
在這之後，DeepMind希望彌補AlphaGo知識的空白，之後便發佈瞭新的版本“Master”，在網上進行對局，也獲得瞭很大的勝利。柯潔在與Master對弈後感嘆到，人類數千年的實戰演練進化，計算機卻告訴我們人類全都是錯的。哈薩比斯稱，“20世紀三四十年代，吳清源給圍棋帶來瞭革命性的力量。我相信AlphaGo也能開啟一個圍棋新時代。棋類程序講戰術，AlphaGo講戰略。”
“我們離最優還有多遠，怎樣才是完美的棋局？3000年的對弈不足以找到最佳棋局。AlphaGo讓我們可探尋這些奧秘。”哈薩比斯說到。
圍棋之外，哈薩比斯希望將人工智能運用到各種各樣的領域。哈薩比斯稱，“人機合作可以達到1+1＞2的效果，人類的智慧將被人工智能放大。人工智能和AlphaGo都是工具，就像哈勃望遠鏡一樣，可以推進人類文明的進步。”哈薩比斯稱，無數其他領域也將遭到組合轟炸，強人工智能也是我們探索的最好工具，比如將AI用到材料設計、新藥研制上，還有現實生活中的應用，如醫療、智能手機、教育等。
目前，DeepMind已經非常成功的將AlphaGo用到瞭數據中心的優化中，結果顯示可以節省50%的電能。
最後，哈薩比斯總結到，信息過載和系統冗餘是巨大挑戰，我們希望利用AI找到元解決方案。“我們的目標是實現人工智能科學，或人工智能輔助科學，當然AI要有倫理和責任的約束。總之，人工智能技術可以幫助我們更好的探索人腦的奧秘。（小羿）
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