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“下一個風口”,、“最強有力的創(chuàng)新加速器”,、“驅動未來的動力”，還是關于它會不會比人類更聰明,、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,，是科技進步的水到渠成,，也是與生活和工作相關的科技應用快速發(fā)展的結果，被嵌入十分廣泛的生活場景中,。有科學家因此認為，“我們或許將成為與人工智能真正共同生活的第一代人”,。

不怕機器記性好,，就怕機器會學習,。像“阿爾法圍棋”這樣的機器自我學習技術基于三方面要素：互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù),、強大的運算能力以及深度學習技術突破。它們共同造就了語音,、人臉識別準確率的驚人提升,，更加自然的人機對話，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習。

那究竟什么是深度學習,？一是通過算法給機器設計一個神經(jīng)網(wǎng)絡,；二是通過大量標定的數(shù)據(jù)樣本訓練神經(jīng)網(wǎng)絡，讓它認識外部世界,。以前,，一個應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算機,，只能拿非常多的數(shù)據(jù)樣本讓機器比對學習，舉一反三,。

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

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,，在沒有人類知識與對決訓練的情況下,，“從零開始”自己與自己對弈,，僅３天后就戰(zhàn)勝了自己的前輩。

搜狗首席執(zhí)行官王小川認為,，識別、決策,、生成是人工智能的核心應用,。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用,。在識別和生成領域,，人工智能的進展已使人機交互越來越自然,，這也是我們感興趣的領域。從歷史趨勢上看，機器在逐漸適應人,，并已為人類分擔了許多具體工作?！蓖跣〈ㄕf。

前百度首席科學家吳恩達,、香港科技大學教授楊強等眾多全球頂尖人工智能專家都認為,，人工智能下一個重要突破口是“遷移學習”,，這也是人工智能未來的發(fā)展方向。簡單說,，“遷移學習”類似中國成語里的“觸類旁通”,，就是機器將在一個領域學習掌握的技巧、經(jīng)驗和能力,，遷移到一個新的有一定關聯(lián)的領域里再應用，這樣在新領域里,，它就能省去大規(guī)模數(shù)據(jù)訓練,，只需一小部分數(shù)據(jù)就能迅速“成才”,。當機器具備這種能力后,，將使人工智能邁入全新層次。

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

盡管如此,，僅靠當下的人工智能技術水平,，人類就已經(jīng)對機器的計算與“算計”產(chǎn)生高度依賴了。從購物網(wǎng)站的精準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。