标签: 人机大战

和“阿尔法狗”下棋是什么感觉？或许对于作为普通群众的我们来说，这种体验还很难成真。但对于游戏玩家来说，这样的人机大战，其实每天都在上演。别的不说，和电脑对战过麻|将、五子棋的人总不算少。至少对我而言，从小到大，无论是在街机、家用游戏机还是个人电脑、手机上，和电脑对战这些棋牌游戏，总是胜多负少。 我想，不仅仅是我，大多数和电子游戏一起长大的50岁以下人群，应该都有类似的体验。不断与虚拟世界里的“程序”战斗，以击败它并最终通关为荣。这个进程一直持续到2000年以后，随着网络游戏的兴盛而中断。从那之后，游戏的世界从人与程序的竞赛，变成了人与人之间的竞争。那个时候的程序，人工智能水平很低，有规律可循，就好比游戏中的大金刚下一个动作是往上丢个木桶，就算玩家操控的小人偶站在它面前手舞足蹈，准备随手把它推倒，依然无惧危险、我行我素。 这就让许多游戏没法玩太久，而且容易给一批高手玩家赚钱的机会，在2000年以前，针对各个游戏通关的秘籍和攻略本，在玩家眼中堪比“武林秘籍”。至于当年的人工智能程序表现到底有多傻，我在这里就不赘述了，有疑惑的朋友可以参考一下索尼公司2015年出品的喜剧电影《像素大战》，那部影片讲述了3个游戏大王如何借助游戏攻略的力量战胜那些想要用游戏来征服地球的外星人的故事。 但也不能小瞧了上个世纪在游戏程序里看起来比较弱智的人工智能程序。举个例子，麻|将游戏几十年如一日在街头的游戏室里长盛不衰，每天都有人在上面挑战人工智能程序，却未必每一位玩家都能成功打通关卡，为何？至少说明这个简单的游戏程序，基本上把麻|将的玩法给摸透了，让普通人很难胜出。 随着电子游戏程序设计的越发复杂，各种开放式的游戏程序不再能简单地用攻略来麻|将。即使不上网和真人对战，仅仅是和程序开展对抗，也能让用户痴迷一款热门单机游戏72小时以上。 游戏世界里的人机大战，或许还将持续很多年。很多人会说，程序员在设计程序的时候，不断提高难度来加大游戏的可玩性，游戏里的人工智能只不过是按照越来越“变|态”的程序员的欲求来和玩家在战斗，依然是按照规定路线行进的“吃豆人”而已，其智商比一个遥控器高不到哪里去。 文/张书乐，原载于《人民邮电报》2016年4月15日《乐游记》专栏

近日来，国际顶级科学期刊《自然》（Nature）‎ 上关于电脑战胜职业围棋选手的报道引起了人们对人工智能的广泛关注，这是历史上电脑首次在公平 竞赛的条件下战胜职业围棋选手。即将到来的AlphaGo和李世石九段的大赛更多是让人联想起当年深蓝和卡斯特罗夫的对奕。 那么，既然已经有了电脑战胜国际象棋冠军的先例，为什么在围棋这个领域还会引起这么大的关注呢？其根本原因在于,从计算的角度来看，围棋比国际象棋难的远远不止是一两个数量级。象棋的棋盘上的位置只有围棋的大约六分之一，这就决定了围棋的计算复杂度（简单说来就是可能出现的不同棋局的总数）远超国际象棋，从目前人类实用中接触的数字来看，几乎是一个无穷大数。不太理解的朋友可以参考“一张纸如果能对折64次可以从地球伸到月球”的传说。 换个角度来说，以目前计算机的能力而言，想穷举搜索或者尝试所有可能的棋局变化是完全不可能的。基于这个原因，虽然计算机已经在国际象棋领域战胜了人类，计算机在围棋上战胜人类一直被认为是一个尚需时日的事情。包括学术界和围棋界在内的大部分专业人士都没有想到这么快计算机就可以和专业棋手一决高下了。     从目前的趋势看，无论这次AlphaGo能否战胜李世石，计算机战胜国际顶尖围棋选手只是早晚的事情。而这次举世瞩目的比赛其成败具有的更多的是象征性的意义。 AlphaGo能够匹敌或战胜职业选手这一事实，对于人工智能乃至整个科技的发展，都是一个极为重要的标志和鼓舞。由此带来的技术突破和信心必将进一步推动人工智能尤其是机器学习在很多领域的应用。事实上，除了DeepMind的AlphaGo以外，其他的一些研究组也在计算机围棋方向取得了令人期待的进展，比如来自卡内基梅隆大学最近的工作‎ 。 不出大家的意外，这次使AlphaGo大放光彩的核心技术是近年来蒸蒸日上的深度学习技术。自2006年Hinton再度引爆深度神经网络的热潮之后，深度学习在十年间几乎横扫所有人工智能相关的领域，在语音和视觉等领域的众多问题中频频取得突破性的进展。很多学者和工业界研发人员也从最初的谨慎怀疑态度转向积极跟进，进而推动了深度学习在理论和实践两方面的迅猛发展。就亮风台在增强现实领域的经验而言，尽管深度学习在实用时还需要克服一些诸如实时性的挑战，但我们亮风台已经在一些实际应用中（比如大规模图片识别和人脸分析）成功的使用了深度学习技术，并且期待在不久的将来会取得更好的结果和推广。 下面就我个人的理解来对这次比赛下注。首先声明，虽然我们在科研和应用上都在使用深度学习的技术（如今想不用都难啊），我本人对于深度学习研究有限，所以下面观点仅仅是很主观的个人观点。总的来说，这次人机大赛，我觉得AlphaGo的胜率不高，感觉在30%以下。下面就几个方面解释一下我的理由。 一、AlphaGo之前战胜的欧洲围棋冠军樊麾是职业二段，棋力和世界冠军的九段李世石有很大的差距。 李世石本人认为“AlphaGo和我约差2子”‎ ，也是符合围棋段位之间的基本差距的‎ 。这一观点得到了棋界诸多当前顶尖棋手的认同，参见‎ 。当然，由于机器学习的强大学习能力，AlphaGo是有可能在这次比赛前的时间内得到棋力上的飞速提高，理论上是有可能进步到顶尖棋手的能力。但是，这种提高并不是能够轻而易举实现的，参加下面的解释。 二、深度学习毕竟还是要学习的，而学习是要样本和训练的。 尽管AlghaGo可以很容易的获取大量历史上的棋局资料，但是李世石这样的顶尖棋手的棋局资料还是有限的。更重要的是，计算机棋手和顶尖专业棋手的对局资料非常稀少。之前零星的几次疑似AlphaGo和高手在弈城围棋网上的比赛和即将进行的比赛差距还是太大，应该不足以弥补这个训练样本上的缺陷。 三、反过来从棋手的角度来看，顶尖的专业棋手对于机器棋手的行棋方式和漏洞可能更为敏感也有更强的应对方式。 比如，很多高手都指出了在AlphaGo-樊麾棋局中的一个明显失误‎ （这个嘛，只有业余11级水平的我其实没有看懂）,这样的漏洞相信不会被李这样的高手放过的。当然，人也有状态不稳定和犯糊涂的时候，不过高手发生这种状况的概率是很低的。 四、确实存在一种可能：AlphaGo可以通过头一局或两局迅速学习和调整。不过我个人感觉即使如此也不太容易达到击败李世石的水平，中间差距还是有些大，更多的样本才会更可靠一些。一个参考是当年深蓝和卡斯特罗夫的第一次比赛‎ 。 总结一下来说，基于深度学习的技术使得计算机战胜专业棋手，虽然比大多数人预料的要早，并不是完全意外的。作为人工智能领域的从业者，我们应该更多的感到鼓舞，并期望从相应的技术泛化中汲取指引我们前进的知识和经验，使我们能在具体的应用领域上不断前进。 本文作者为亮风台首席科学家凌海滨 参考资料： 1. "Google AI algorithm masters ancient game of Go, Deep-learning software defeats human professional for first time." Elizabeth Gibney, Nature, 2016 2. "Better Computer Go Player with Neural Network and Long-term Prediction," Yuandong Tian and Yan Zhu, International Conference on Learning Representations (ICLR), 2016. 3. "Reducing the dimensionality of data with neural networks." Hinton, G. E. and Salakhutdinov, R. R., Science, 2006. 4. "Deep Blue versus Garry Kasparov," Wikipedia

吓死宝宝了!王宝强成囧神，《我是机器人》王宝强变囧神，全程无尿点，而《我是机器人》是国内首部机器人题材电视，制作堪称大手笔，特效团队也是杠杠的，除了王宝强以外，配角也是国内的喜剧大师们，相信很能引发观众的观看欲，吓死宝宝了!王宝强成囧神 《我是机器人》国内首部机器人题材电视剧。 王宝强回归荧屏“城会玩” 题材上占尽先机，主演王宝强更是“吸睛神器”。从《人再囧途之泰囧》到《道士下山》再到即将上映的《港囧》，王宝强的“呆”“二”“萌”“疯”“贱”深入人心。大银幕上极尽“逗比”之能事，暌违荧屏已久的“宝宝”，此次在现代科幻喜剧《我是机器人》(原名《一飞冲天》)中“囧神”形象再度升级，一人分饰四角，真元宝、智能宝、高智能宝、乖宝宝，一个人类和三个机器人分身。“精分”形象一经曝光，无数网友笑出眼泪：“宝宝真是越来越洋气，城会玩。” 虽然四个角色各不相同，但王宝强都玩出了“新花样”。造型上，真元宝风格朴素简洁，智能宝潮流混搭，高智能宝黑袍加身，乖宝宝白袍卖萌。同时，元宝还分裂出四种性格，真元宝憨二呆，智能宝嚣张活跃，高智能宝高深莫测，乖宝宝乖巧可爱，四款造型、四种性格、四种穿越碰撞出意想不到的喜剧效果。 狂抖包袱无“尿点” 该剧除了有机器人、变|态教授、选秀明星、人性拷问这样的“硬菜”，喜剧元素的“画龙点睛”更增加了平易近人的趣味性。剧中，网络化的台词将最大限度拉近和观众的距离，如“知道什么是幸福吗?就是我吃肉你啃骨头看着他们喝汤”、“给你三分地你就当圣经”、“神马拳”、“给力拳”、“爱情像便便，酝酿半天就是个屁”、“我爱你与你无关”等台词都能切中观众笑点。 一个人的“抖包袱”总是乏味的，如果再加上“捧哏”的配合，将能产生化学般的喜剧效果。剧中，徐洪浩饰演的饼托，如同堂吉诃德身边“桑丘”一般的角色，只是他不傻，而且还有商业天赋。元宝在电视台第一次迷失自己，人气急剧下降，势利栏目组很快将其抛弃，姑姑也离他而去。就在他流落街头时，饼托出现，成了元宝的忠实追随者。二人剧中尽情“耍宝”，一唱一和，堪称绝配。 “机器功夫”博眼球 科幻方面，《我是机器人》(原名《一飞冲天》)集国内顶尖技术之大成，斥重金请来国外特效顾问坐镇。从第一集到最后一集，几乎每隔15分钟就有一次电脑特效，大到集体出动的机器人总动员，小到一个遥控器模板的设计都煞费苦心，真元宝与其他机器人元宝巅峰对决的戏也是技术挑战之一。据了解，剧中搭建的科学实验室，加上后期的渲染耗资达百万。 硬件做到“顶配”，剧情方面也“中西合璧”。机器人反扑人类的剧情，有着《机械公敌》的影子;人机大战的打斗场面，观众犹如置身《黑客帝国》;机器人在人类和机器之间的自由变化，仿佛《钢铁侠》穿越……该剧成功借鉴国外优秀影片的科幻经验，与此同时也融入了中国本土特色：风景秀丽、民风淳朴的山村，克服欲望阻碍、实现中国梦的小人物，急功近利、浮躁冒进的社会心态等。嵇道青表示，机器人题材电视剧国内无先例，我们通过借鉴，一是对成功作品的致敬，二是以此保证《我是机器人》(原名《一飞冲天》)的制作水准，同时也希望能引发观众的观看欲望。

2011年2月14日，史上最强的人机对抗拉开序幕。IBM最新的电脑系统Watson，将参加美国智力节目Jeopardy，挑战两位人类选手。 多年以前，深蓝击败国际象棋大师卡斯帕罗夫，随即拂衣而去，成为鲜有的传说，现在，后辈Watson面对的是更复杂的智力游戏，虽然它运算更快，记忆力更 好，但它还得懂人类的语言，甚至暗喻和双关。这场21世纪的人机大战，最终谁将胜出？人类，还是Watson？我们都将见证这场伟大的比赛。 cnBeta 将 与果壳网共同见证这一时刻，敬请关注！ 时隔多年，继“深蓝”之后，IBM再掀起人机大战的战火：IBM 和美国最受欢迎的智力竞赛节目Jeopardy! 近日宣布，IBM计算机系统“沃森”（“Watson”）将与Jeopardy! 节目最强的两位参赛者（Ken Jennings和Brad Rutter）一较高下。这场有史以来首次人机Jeopardy! 竞赛将于 2011年2月14日至16日播出，Watson将与另两位答题高手连续三天同场竞技。 PK双方 人类：美国人肯-詹宁斯和布拉德-鲁特尔 Jeopardy!节目最成功的人类冠军。 智能机器：IBM Watson电脑 经由IBM全球研究团队共同研发，Watson超级电脑由10台IBM服务器组成，体积为10个冰箱大小，存储了相当于2亿页图书的信息。Watson 被看成是在问答科学领域取得的突破性人类成就，以 IBM 创始人 Thomas J. Watson 老沃森的姓氏命名。Watson 软件采用 IBM POWER7 服务器，这些服务器采用Linux操作系统，虽然没有联网，但Watson存储了大量百科全书、词典、图书、新闻和电影等信息，并经过专门的优化可快速处 理 Watson 必须执行的大量任务，例如分析复杂的语言，以及对 Jeopardy! 问题提供正确的答案等。 关于“危险边缘(Jeopardy)” 节目 Jeopardy! 是美国的一个知识竞赛类电视节目，题目涵盖历史、文学、艺术、流行文化、科学、体育、地理、猜词等。该电视节目与众不同的特点是，通过答案的组合中寻找玄 机，可以发现正确答案。参赛者必须按照问题给出的形式作答，而不能自由发挥。自Merv Griffin在1964年创办该节目以来一直长盛不衰，1964-1975年在NBC播出，1974-75、1978-79两度作为电台联播节目播出。 现在该节目由索尼公司制片，并于CBS电视台播出，2010年已经是该节目的第27季。（维基百科）