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2016-06-21

AlphaGO是条什么「狗」

时间: 2016-06-21 编辑:

3 月15 日,谷歌(Google)旗下 DeepMind 开发的围棋智能人工程序 AlphaGO 4:1 战胜了韩国棋手李世石九...

3 月15 日,谷歌(Google)旗下 DeepMind 开发的围棋智能人工程序 AlphaGO 4:1 战胜了韩国棋手李世石九段。一时间舆论甚嚣尘上,各路人马又开始讨论起AlphaGO 来。

阿尔法狗

我注意了一下,舆论分为两派:一 派是忧国忧民,担心AlphaGO 将实现 人类的终极梦想——“人工智能”,认 为“人工智能”是开启了“天启”,会 加速人类自我毁灭。另外一派是不屑 一顾,认为AlphaGO“弱智”,离“人 工智能”还有十万八千里。当然还有网 络上娱乐大众的段子,认为AlphaGO 再聪明也玩不会中国的国粹麻将,因 为无论是围棋还是国际象棋,规则是 统一的,而麻将光四川省就有近10 种 玩法,完全可以让机器摸不着头脑。 围棋和“人工智能”我都是门外汉, 而我是从工业和信息化的角度来看待 AlphaGO 和“人工智能”的,因为现 在智能制造这个话题实在炒的太过火热。

“人工智能”也好,“智能制造”也罢,都离不开“智能”二字,那么到 底什么是智能呢?人是地球上最“智 能”的生物,那么站在“人”的角度看待“智能”就不难发现,智能有以下几个特征:

首先是“全面感知”能力。人类 通过自身的器官可以感受到温度、湿 度、硬度、振动、疼痛……,并将这些 信息转换成电讯号传递给大脑。人类 的这种感知能力是大脑做出决策的基 础条件,光是这一点,别说机器,就 是地球上的其他生物都很难达到,跟 人类DNA 最接近的猿类也达不到这么全面的感知外界环境的能力。

其次是“分析决策”能力。人类的大脑能够根据感知的外部信息迅 速做出决策,这种决策有时候是理性 的,有时候则受情绪左右,更多的时 候是一种经验的积累。这种经验的积 累不是小猎豹跟着妈妈学如何接近 猎物捕食猎物,而是带有一种分析和 推导,这就是人类技术不断进步的核 心原因。

再次是“自我优化”能力。经验 的作用是确保不会多次犯同一个错 误,这实际上就是学习和进步。人和 其他动物以及机器不同的是,人的自 我优化的速度是这个星球上最快的,否则也不会爬到食物链的顶端。

最后是“积极行动”能力。大脑做出决策了,可以用最快的速度指挥自己 的器官开展行动或者通过交流指挥其 他的人一起行动,还发明了各种机器来 帮助人更快更好的行动,所以人有了社 会属性。当然很多动物比如狼也有社会 属性,但是只是单纯的捕猎进食,没有去思考和行动如何把自己推向食物链的顶端。

从上面四个方面来看,AlphaGO其实离智能确实还比较远。以前的机器完全是听从人发出的各种指令行事,AlphaGO 自己会“深度学习”,这确实 是了不起的成就,不过AlphaGO 没有 情绪,也就谈不上“激情”,没有“激 情”就谈不上创意,没有创意的“深度 学习”,只能是亦步亦趋,所以也就谈 不上“自我优化”,因为AlphaGO 不太 可能去发明什么。

此外AlphaGO 的“感知”也只能是 根据对手下棋的套路“分析决策”,他没 有眼睛,“看”不到李世石的表情,也无 法分析李世石的心理状态,也就更谈不 上去干扰李世石的情绪了。中国有位著 名的围棋九段马晓春,下棋的时候拿个 折扇不停的扇,他很多对手都抗议过, 说马晓春扇扇子干扰他们的情绪,影响 他们发挥。这虽然是“盘外招”,谈不 上绝对的公平,但掌握和利用人性,本 来也是游戏规则的一部分。从这个程度 上而言,AlphaGO 可谓胜之不武,因为 李世石根本感觉不到是在跟人下棋,他 无法通过肢体语言,落子的力道乃至对 手的呼吸去感受到对手的心理状态,这 其实也影响了他的发挥。

AlphaGO 是套程序,在棋盘上落子还是靠人,所以AlphaGO 也没有“积 极行动”的能力。

AlphaGO 尚且离“智能”有一定的差距,“智能制造”差的就更远了。

先说“全面感知”能力,智能制造 要求企业、生产单元可以全面获取外部 环境、客户需求、技术变革、以及研制 过程中的各种信息和数据,光这一点就 很难做到。生产不同的产品要获取和分 析的信息数据不尽相同,比如生产电子 产品的车间对温度、适度、静电有很高 的要求,所以要实时感知和控制相关的 指标。而生产机械零部件的车间则对粉 尘、润滑、振动这些信息的感知有一定的要求,而到底需要获知和管控哪些 方面的信息,需要很长时间的积累。以 人类现有的技术,还无法对周边所有的信息进行感知并转换为电讯号,只能根据特性去单独设计。

其次“分析决策”能力,智能制造 要求建立基于数据的分析决策模型, 对正在发生和将要发生的战术和计划 进行决策。但事实是目前即便是工业 技术先进的美国、德国,也无法对制造所需的所有环节都建立数据的分析决策模型。

再次是“自我优化”能力,智能 制造要求能够不断的学习、积累从而 对现有的业务、流程、质量等相关过 程进行不断的优化。这点目前还有特 别好的思路和办法,原因很简单—— 积累不够——即便是工业化几百年的美国、德国、日本也没有找到合适的思路和办法。

最后是“积极行动”能力,智能 制造要求能够随着外部环境、客户需 求以及技术变更来指挥、协调、预判 和变更,从而保证战略和战术能够 执行。人好调整,程序也可以是柔性 变化的,但是机床设备要它今天生 产齿轮,明天改成生产钢轮,看起 来都是圆的,但是设备改起来可不 是那么容易。不过好在现在有“3D 打印”技术,将生产制造的方式从 “去除法”改成“堆砌法”,使得生 产加工过程变得更为柔性。不过3D 打印的产品的可靠性始终还是没有传统方式加工处理的产品高。

所以, 在我看来AlphaGO 也 好“智能制造”也好,其实离“智 能”都还差很远。但差很远并不代 表做不到,所以我也不会对它们冷 嘲热讽。因为毕竟人类目前还是这 个地球上最智能的生物,总会有一 些聪明人找到问题的解决办法,就 像AlphaGO 的主要发明人英国人杰 米斯·哈萨比斯,他保持着蝉联5 届脑力奥林匹克运动会全能脑力王 (Pentamind)称号的纪录,可谓是这个星球上最聪明的人。

当然,我们也没有必要认为人 类科技的进步会加速自身的毁灭。 几百年前瓦特发明蒸汽机带来了第 一次工业革命,德里维斯克利用瓦 特的蒸汽机发明了世界上第一台蒸 汽机车,时速只有5~6 公里,引起人 们的一阵嘲笑,还有人断言人不能 坐在时速超过20 公里的机器上,否 则就会死亡。AlphaGO 如今的遭遇 和当年蒸汽机的遭遇何其相似。事实证明,技术的进步只会让人类朝更好的方向发展。

至于说会不会把人类引向灭亡,那是社会学家考虑的问题,不在我的认知范围之内,就不做讨论了。

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