新華社北京１１月１日電? 科普：人工智能發(fā)展到了哪一步——“人工智能追問”系列報(bào)道之三

新華社記者 楊駿

年初,，“阿爾法圍棋”橫掃中韓等國頂級(jí)棋手，１０月它又被自己的新版算法“阿爾法圍棋－零”戰(zhàn)勝,。人工智能領(lǐng)域的一系列新現(xiàn)象,、新突破，讓人眼花繚亂,、目不暇接,。

無論是將人工智能稱作“下一個(gè)風(fēng)口”、“最強(qiáng)有力的創(chuàng)新加速器”,、“驅(qū)動(dòng)未來的動(dòng)力”,，還是關(guān)于它會(huì)不會(huì)比人類更聰明、甚至取代人類的爭論,，都說明人工智能又一次迎來發(fā)展高潮,。

與以往幾十年不同的是，人工智能這一輪高潮，是科技進(jìn)步的水到渠成,，也是與生活和工作相關(guān)的科技應(yīng)用快速發(fā)展的結(jié)果,，被嵌入十分廣泛的生活場景中。有科學(xué)家因此認(rèn)為,，“我們或許將成為與人工智能真正共同生活的第一代人”,。

不怕機(jī)器記性好，就怕機(jī)器會(huì)學(xué)習(xí),。像“阿爾法圍棋”這樣的機(jī)器自我學(xué)習(xí)技術(shù)基于三方面要素：互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù),、強(qiáng)大的運(yùn)算能力以及深度學(xué)習(xí)技術(shù)突破。它們共同造就了語音,、人臉識(shí)別準(zhǔn)確率的驚人提升,，更加自然的人機(jī)對(duì)話，乃至可以像“阿爾法圍棋”一樣去找尋規(guī)律,、自我決策,，其中最核心的是深度學(xué)習(xí)。

那究竟什么是深度學(xué)習(xí),？一是通過算法給機(jī)器設(shè)計(jì)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),；二是通過大量標(biāo)定的數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，讓它認(rèn)識(shí)外部世界,。以前,，一個(gè)應(yīng)用要通過非常精確的算法來描述，但是今天,，我們不知道該用什么精確模型來教計(jì)算機(jī),，只能拿非常多的數(shù)據(jù)樣本讓機(jī)器比對(duì)學(xué)習(xí)，舉一反三,。

具體到“阿爾法圍棋”,，它還使用了強(qiáng)化學(xué)習(xí)和蒙特卡洛樹搜索等技術(shù)。后者是一種啟發(fā)式的搜索策略,，能夠基于對(duì)搜索空間的隨機(jī)抽樣來擴(kuò)大搜索樹,，從而分析圍棋這類游戲中每一步棋應(yīng)該怎么走才能夠創(chuàng)造最好機(jī)會(huì)。

只需要先教“阿爾法圍棋”一些人類摸索出的基本下法,，然后讓它與自己大量對(duì)戰(zhàn),，就可以飛速提升水平。而“阿爾法圍棋”的最新版本“阿爾法圍棋－零”具備了無師自通的能力,，在沒有人類知識(shí)與對(duì)決訓(xùn)練的情況下,，“從零開始”自己與自己對(duì)弈，僅３天后就戰(zhàn)勝了自己的前輩,。

搜狗首席執(zhí)行官王小川認(rèn)為,，識(shí)別、決策,、生成是人工智能的核心應(yīng)用,。例如，在決策方面,，人工智能可以幫助提高決策效率,，提升商業(yè)效率。

“我們已經(jīng)在金融,、醫(yī)療和教育等方面看到這些應(yīng)用,。在識(shí)別和生成領(lǐng)域，人工智能的進(jìn)展已使人機(jī)交互越來越自然,，這也是我們感興趣的領(lǐng)域,。從歷史趨勢上看，機(jī)器在逐漸適應(yīng)人,，并已為人類分擔(dān)了許多具體工作,。”王小川說,。

前百度首席科學(xué)家吳恩達(dá),、香港科技大學(xué)教授楊強(qiáng)等眾多全球頂尖人工智能專家都認(rèn)為，人工智能下一個(gè)重要突破口是“遷移學(xué)習(xí)”,，這也是人工智能未來的發(fā)展方向,。簡單說，“遷移學(xué)習(xí)”類似中國成語里的“觸類旁通”,，就是機(jī)器將在一個(gè)領(lǐng)域?qū)W習(xí)掌握的技巧,、經(jīng)驗(yàn)和能力，遷移到一個(gè)新的有一定關(guān)聯(lián)的領(lǐng)域里再應(yīng)用,，這樣在新領(lǐng)域里,，它就能省去大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練，只需一小部分?jǐn)?shù)據(jù)就能迅速“成才”,。當(dāng)機(jī)器具備這種能力后,，將使人工智能邁入全新層次。

按照人工智能“弱智能”,、“強(qiáng)智能”和“超智能”的劃分,，當(dāng)前乃至很長一段時(shí)間，人工智能還處于“弱智能”階段,，還只能局限在特定的封閉領(lǐng)域,。比如，“阿爾法圍棋”只能在封閉場景通過數(shù)據(jù)樣本學(xué)習(xí)和對(duì)弈訓(xùn)練提高下棋能力,，并不能發(fā)揮創(chuàng)造性,。到了“強(qiáng)智能”和“超智能”階段,，人工智能就能像人類那樣學(xué)習(xí)、決策和反思,，解決不同領(lǐng)域的各種復(fù)雜問題,。

盡管如此，僅靠當(dāng)下的人工智能技術(shù)水平,，人類就已經(jīng)對(duì)機(jī)器的計(jì)算與“算計(jì)”產(chǎn)生高度依賴了,。從購物網(wǎng)站的精準(zhǔn)推送到電視劇的編劇、再到無人駕駛汽車,，生活中的人工智能可謂無處不在,。