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《深度學習:智能時代的核心驅動力量》
2019-04-15 09:29:00
來源:中國紀檢監察報 
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  中信出版集團

  如果說一般人對于人工智能這一“物種”有什么深刻記憶的話,大概有兩件事。

  一件是1997年,IBM的“深藍”戰勝了國際象棋大師卡斯帕羅夫。

  另一件是2016年3月,谷歌的AlphaGo與圍棋世界冠軍李世石進行人機大戰,結果以4比1的總比分獲勝。之前,很多人曾認為計算機并不能掌握圍棋的復雜規則。

  次年5月,在中國烏鎮圍棋峰會上,AlphaGo的升級版AlphaGoZero與排名世界第一的世界圍棋冠軍柯潔對戰,以3比0的總比分完勝。

  令人類震驚的是,AlphaGoZero一開始就沒有接觸過人類棋譜。它使用了新的強化學習方法,只是從單一神經網絡開始,通過神經網絡強大的搜索算法,進行自我對弈訓練。隨著自我對弈的增加,神經網絡逐漸調整,提升預測下一步的能力,最終成為具備超強棋力的“選手”。

  更為厲害的是,隨著訓練的深入,阿爾法圍棋團隊發現,AlphaGoZero還獨立發現了游戲規則,并走出了新策略,為圍棋這項古老游戲帶來了新的見解。

  曾經,人工智能在人們心目中的形象大多停留在《星球大戰》等科幻片中,但AlphaGo的面世,讓人們意識到,人工智能,真的來了。

  但是,人工智能究竟是如何走到現在的,它進化的路線究竟是什么樣,同時它將走向什么方向?很多人可能并不了解。

  特倫斯謝諾夫斯基作為深度學習領域的先驅及奠基者,來回答這一問題,是最合適不過了。他所寫的《深度學習:智能時代的核心驅動力量》一書,可以看作是人工智能的發展簡史。

  這不是一本講技術的書,而是一本故事書,它不是寫給程序員看的,而是寫給大眾看的。

  著名作家尤瓦爾赫拉利在《今日簡史》中寫道,人們普遍認為,機器學習將改變幾乎所有的工作,從制作酸奶到教授瑜伽都無法幸免。我們有充分的理由相信這次情況不同,機器將會真正讓整個情況徹底改變。

  可能有人對此并無明晰的觀感,那么,我們可以看幾個例子。比如貸款審核員,他們評估借款人的信用好壞,是通過分析對方的面部表情、聲調、手部動作甚至體味來識別生化模式。而人工智能只要搭配適當的傳感器,絕對可能把這些工作做得比人類更精確可靠。比如現在的測謊儀,在測謊方面就已經超過了大多數人,不是嗎?

  所以,尤瓦爾赫拉利指出,在過去幾十年中,在神經科學和行為經濟學等領域的研究,讓科學家能夠“破解”人類,更清楚地了解人類究竟是如何做出各種決定的。事實證明,我們從選擇食物到選擇伴侶,都不是出于什么神秘難解的自由意志,而是數十億神經元在瞬間計算各種可能性的結果。過去大受贊賞的“人類直覺”,其實只是“辨識模式”罷了。

  而謝諾夫斯基正是推動神經網絡學習的先驅。或許是冥冥之意,他出生的上世紀五十年代,正是人工智能的萌芽期,深度學習革命的種子,正在那時開始播下。

  但受限由于計算機能力的限制,人工智能發展緩慢。而馬文明斯基和西摩爾帕特普出版的《感知器》一書,則讓人工智能在上世紀70年代陷入深寒,“寸草不生”。《感知器》一書的觀點是:感知器學習算法并不能擴展到多層感知器。

  謝諾夫斯基回憶說,“這種毫無根據的‘直覺’(除此之外,這倒是一本好書)對神經網絡學習的發展產生了令人不寒而栗的影響,讓一代人的研究就此停滯不前。”

  好在原本研究生物學的謝諾夫斯基,對神經網絡抱有堅定的信心,并幸運地遇到了他的搭檔杰弗里辛頓。兩人在此領域堅持了下來,一干就是幾十年。

  謝諾夫斯基和辛頓合作研究出了一種新型神經網絡模型,叫“玻爾茲曼機”,打破了阻礙一代人研究多層網絡模式的僵局,證明了基于大腦式計算的全新方法是可行的,最終為深度學習的發展奠定了基礎。

  而且,謝諾夫斯基還有機會懟一下學術上的“宿敵”。2006年,在達特茅斯人工智能會議“[email protected]”的晚宴上,他問明斯基:“神經網絡社區有一種看法:你是上世紀70年代需要為神經網絡蕭條負責的魔鬼。你是魔鬼嗎?”明斯基猶豫了片刻,然后喊道:“是的,我是魔鬼!”

  我們都能想象謝諾夫斯基寫這一章節時的得意。

  但深度學習是數據密集型的,在當時的計算機條件下,人工智能無法取得重大突破。直到30年之后,計算機開始變得足夠快,同時也可以獲得大量可利用的數據,這讓深度學習實現了重大突破,并且在當前的人工智能領域占據主導地位。

  謝諾夫斯基總結說,神經網絡學習的重大突破每30年就會發生一次。這三個節點分別為:上世紀50年代引入感知器;上世紀80年代學習多層感知器算法;2010年開始興起的深度學習。

  謝諾夫斯基認為,深度學習將對社會和個人生活產生深遠的影響,但你無需擔心誰將接管你的工作。就像工業革命時期蒸汽機放大了物理能力一樣,人工智能也會放大人類的認知能力,人工智能會讓你更聰明。

  但他也承認,預測未來很難。

  而尤瓦爾赫拉利則大膽地進行了一些預測。他說,2050年的就業市場,很可能在于人類與人工智能的合作,而非競爭。雖然“深藍”擊敗了卡斯帕羅夫,但人類并沒有停止下棋。相反,在人工智能的協助下,人類的國際象棋大師水平比過去更高。所以很有可能,人工智能也能如法炮制,協助培養出歷史上最優秀的偵探、銀行經理和軍人。(胡劉繼)

作者:  編輯:后晨  
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