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AlphaGo 2.0没实质突破 AI革命任重道远

  • 发布时间:2017-06-09
  • 发布者: admin
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科技讯5月25日消息,人机大战第二局落幕,柯洁在与AlphaGo的对弈中出现失误,zui终以155手中盘投子认负。对此,猎豹移动CEO傅盛认为,AlphaGo 2.0未有实质突破,“从零开始”AI革命任重道远。傅盛认为Deepmind作为世界zui顶尖的*度学习机构,引领着人类在*度学习上的探索。但*年的时间,AlphaGo 2.0本质上只*化了算法,提升了运算能力。这也提醒广大的AI从业者,不要仅仅寄希望于爆炸性的技术突破,落脚当下应该聚焦AI与应用相结合。

赛前猎豹移动CEO傅盛预测AlphaGo目前版本并未做脱离监督学习,如果能做到,新版本的技术突破其实不亚于第*版AlphaGo的意义。从零开始训练,意味着利用增强学习从零开始演化,纯粹靠对局zui后的Reward(胜负)来学习。“用RL模型在初始没有监督的情况下想要收敛到接近zui*解还是*个很开放的问题,哪怕对于红白机的*些游戏也不能完全做到。如果AlphaGo 2能够完成从零开始学习,很可能意味着对于增强学习算法本身有比较重大的突破,而这种突破可能不仅用于围棋,也有大量对其他应用的可能,所以意义会不亚于AlphaGo 1的横空出世。”

 

傅盛的观点在赛后得以认证,AlphaGo的核心作者之*Aja Huang(黄士杰)在*战后声明“此次AlphaGo是单机版,但仍有人类知识的训练。”

“AlphaGo 2.0并没有本质性突破,我们期待的无监督学习并没有到来。Deepmind作为世界zui顶尖的*度学习机构,引领着人类在*度学习上的探索。但*年的时间,AlphaGo 2.0本质上只*化了算法,提升了运算能力。这也提醒广大的AI从业者,不要仅仅寄希望于爆炸性的技术突破,落脚当下应该聚焦AI与应用相结合”傅盛说。

而这*AI应用结合论“由来已*”,傅盛曾多次公开指出*度学习的机会在于和应用的集合而不仅仅是技术输出。他认为*度学习是算法革命,本质上降低了技术壁垒。由于基本算法模型的固定化,算法的驱动力已经大大地降低了,算法驱动变成了数据驱动。因此,*度学习的核心是数据驱动,虽然有模型调参的机构会有自己的*势,但更多的数据调参会很快拉平*势。

本质上,虽然AI是*个技术和工具 ,但是由于互联网的加速发展,今天*个*立的技术本身已经很难成为*个完全的行业。很难想像*家公司通过技术输出就能成功,未来*度学习是基础的技术运用,很多公司都会具备*度学习的研发能力。所有的公司都将是科技公司。科技是基础点,需要和应用结合。

而这*论调并非空穴来风,猎豹去年收购了法**家新闻产品News Republic,把用户的点击行为变成数据的标注部分,神经网络会找到自动的相关新闻进行推送。猎豹还做了直播类应用Live.me,现在是**zui大的第三方直播平台,每天有几十万的**用户开播,产生几百万、上千万张标准人脸,这个数据使得猎豹能够找到精准的数据。猎豹研发的人脸识别技术,在色情和儿童识别上有大量应用。在zui近的 LFW 人脸识别的评测中,猎豹取得了前三*的成绩。

从*蓝到阿法狗,棋*类游戏*直被用来检验人类与人工智能的差距,追溯原因,*方面棋类历史悠*,人类有足够的积累,围棋拥有的变化足够多,暴力搜索不能解决问题,*须要让AI有"直觉";另*方面在博弈中属于完全信息博弈(Complete information),其实是zui方便拿来验证AI能力。傅盛预测,未来AI所扮演的是助手的角色,而不是对抗的角色,将是人机共存的时代。

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