AlphaGo之父哈薩比斯：為啥計算機下圍棋艱難

    北京時間5月24日消息，今日上午的中國烏鎮人工智能高峰論壇上，有“AlphaGo之父”之稱的DeepMind公司CEO哈薩比斯發表了主題演講，詳細解答了為什麼讓計算機實現下圍棋是如此困難，以及未來AlphaGo的應用領域。

    據哈薩比斯介紹，AlphaGo是DeepMind公司打造了人工智能係統，DeepMind在2010年於倫敦創立，在2014年加入Google。雖說AlphaGo已經在圍棋上對人類選手取得優勢，但是哈薩比斯表示，讓計算機實現下圍棋這件事依舊是困難重重。

DeepMind公司CEO哈薩比斯

    這是因為其複雜程度讓窮舉搜索都難以解決，這個難題包括兩個方麵，一是“不可能”寫出評估程序以決定輸贏，另一個是搜索空間太過龐大。哈薩比斯還指出，更困難的是圍棋不像象棋等遊戲靠計算，而是靠直覺。

    “圍棋中沒有等級概念，所有棋子都一樣，圍棋是築防遊戲，因此需要盤算未來。你在下棋的過程中，是棋盤在心中，必須要預測未來。小小一個棋子可撼動全局，牽一發動全身”哈薩比斯說。因此在技術上，AlphaGo用到了兩種網絡：策略網絡和估值網絡。

    雖然AlphaGo是玩圍棋的，但是它也可以做其他東西。從下圍棋這件事情上哈薩比斯認為，AlphaGo已經可以模仿人的直覺，而且具備創造力，通過組合已有知識或獨特想法的能力。因此除了圍棋之外，哈薩比斯希望將人工智能運用到各種各樣的領域。比如將AI用到材料設計、新藥研製上，還有現實生活中的應用，如醫療、智能手機、教育等。

    同樣的哈薩比斯指出，AlphaGo並不能“消滅”圍棋。“AlphaGoVS李世石吸引了2.8億的觀眾，3.5萬篇的報道，棋盤銷售在西方增加了10倍。同時引述李世石的說法，“我認為這給圍棋引入了新思路，我感覺找到了繼續玩圍棋的新理由。”

   據悉，DeepMind參與了穀歌人工智能的“阿波羅計劃”。“DeepMind的願景是研究何為AI，然後再用智能解決所有問題，即我們怎樣提出有效的建議去解決問題，我們最終希望建立通用人工智能。”哈薩比斯說到。

    哈薩比斯指出，AlphaGo打造的通用學習機器有兩個特性，一個是“學習”，即非程序預設，可以自主學習原始材料。另一個是通用性，即同一個係統可以執行多種任務。借此，DeepMind希望打造一種強化學習框架。

   哈薩比斯稱，強化學習框架就是讓“智能體”深處在一個真實/虛擬的環境中，去完成一個特定的目標。為了完成這項任務，智能體可以觀察環境，這其中有視覺、聽覺、觸覺等觀察方式。在這個之後，在頭腦中設置一個想法，然後采取行動，踐行計劃。在實時的觀察中就可以行動的。“如果能解決這個問題，其實強人工智能就已經實現了，這與人這一智能體觀察學習的方式是一樣的。”哈薩比斯表示。

     未來，哈薩比斯稱，“人機合作可以達到1+1＞2的效果，人類的智慧將被人工智能放大。人工智能和AlphaGo都是工具，就像哈勃望遠鏡一樣，可以推進人類文明的進步。”