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AlphaGo出bug瞭嗎?

AlphaGo出bug瞭嗎?36氪的朋友們???2016-03-14???深氪深度學習對我們的沖擊已經如此之大瞭。那麼,遷移學習呢?編者按:在昨日的人機圍棋大戰中,AlphaGo的表現可以說讓所有人都大跌眼鏡。其在優勢的情況下,連出昏招,將大好局面拱手相讓。問題來瞭,AlphaGo是出bug瞭嗎?本文作者戴文淵,第四范式創始人兼CEO。文章源自第四范式公眾號(ID:nextparadigm),36氪經授權轉載。

如果說前三盤的結果令各路專傢們大跌眼鏡的話,第四盤可能是讓所有人都大跌眼鏡瞭。AlphaGo在優勢的情況下,連出昏招,將大好局面拱手相讓。台中通馬桶價格

很多人問,是不是AlphaGo出bug瞭?事實上,深度學習是一個容錯性非常好的系統,即便出瞭bug,對結果的影響也不大。那麼,問題到底在哪?

DeepMind團隊說,這是一個系統問題。我們來看看這個系統到底哪有問題?

一、AlphaGo如何養成

DeepMin台中通馬桶推薦d團隊曾對外介紹過,AlphaGo的養成分以下四個步驟:

整理過去人類對弈的80多萬盤棋局;

拿1的棋譜,訓練一隻狗狗,能夠預測人類下一步會下在哪裡;

拿2得到的狗狗,每天自己和自己下100萬盤棋;台中市化糞池清理

拿1和3的棋譜,訓練一隻狗狗,這就是AlphaGo。

可以看出來,AlphaGo是基於1億+盤機器棋局和80萬人類棋局訓練出來的狗狗。

二、問題出在哪?

今天的問題,其實出在瞭“教學方法”上。

我們看到,訓練AlphaGo所用的棋譜,隻有80萬是人類棋局。總數上億的棋局是機器對弈。它下的每一步,都是將局面導向歷史上(80萬盤人類棋局和1億自己對弈的棋局)勝率最大的局面(或相似局面)。

問題恰恰出在這裡,80萬和1億,相差100多倍,那麼AlphaGo選擇的所謂勝率最大,一定是“贏自己概率”最大,而非“贏人類”概率最大。

這樣的標準在順風棋下尚且不容易出問題,一旦遇到逆風棋,它的選擇標準就變成瞭,選擇對手犯錯概率最大的棋。而這個對手恰恰是它自己。

這就是為什麼今天AlphaGo在逆境中下出一些匪夷所思的棋——作為“業餘中國象棋棋手”的我都看出來的臭棋。

其實,AlphaGo並不認為它們是臭棋。他認為,下這些棋,對手犯錯的概率最大。唯一的問題是,它基於的統計主要是和自己對弈的棋局(超過1億盤)。所以,它在下自己犯錯概率最大的棋,而非人類犯錯概率最大的棋(隻有80萬盤人類棋,在統計數據裡被淹沒瞭)。

更進一步,它非但沒有戳中李世石的要害,還向人類暴露瞭自己的弱點——AlphaGo在平時訓練中就是這樣打自己的——人類如果聰明的話,應該研究一下AlphaGo的怪招,AlphaGo的每一次出招其實都在打向AlphaGo自己……

三、Bug能修復嗎?

AlphaGo今天所犯的錯誤,究其原因,是教學方法的問題。我們基於機器對弈的棋局訓練出來的狗狗,要被拉去與人對打,即便這隻狗狗已經足夠強大,其實它是別扭的。

解決這個問題,最重要的是要糾正80萬對1億的樣本選擇偏差(sample selection bias)。在經濟學領域,sample selection bias是2000年諾貝爾獎獲獎成就。在人工智能領域,它指向瞭一個可能是AI的下一波浪潮——遷移學習(Transfer Learning)。遷移學習能夠讓AI擁有從一個領域學習知識,應用到另一個領域的能力。例如,人類學習數學,對學習物理是有幫助的。這一能力,是目前的深度學習所不具備的。

在遷移學習的框架下,我們可以基於機器對弈的棋局學習,從中去偽存真,把學到的知識應用到和人類的對弈中去。

無論如何,深度學習對我們的沖擊已經如此之大瞭。那麼,遷移學習呢?

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