AI傳奇:2016,AI春暖花開

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人機博弈之戰

      堪稱史詩的大賽,必定會有非凡的理由。棋類博弈遊戲一向被認為是智能的典型表現。德國詩人歌德說:“象棋是人類智慧的試金石”,這方試金石,在AI發展的漫長曆程中,也常常被用來考驗機器的智慧。艱難考驗中,AI已經越過了兩道重要關口。

      1994年,加拿大艾伯塔大學的喬納森·謝弗等打造的電腦棋手“奇努克”(Chinook)一舉奪取西洋跳棋世界冠軍,這一戰被載入吉尼斯世界紀錄。1997年,IBM公司的“深藍”超級電腦戰勝加里·卡斯帕羅夫,這位俄羅斯人本身就是一個奇跡,二十年稱霸國際象棋棋壇。傳奇棋手敗於機器,這轟動性的結果廣泛而長久傳播。

1997年,“深藍”超級電腦戰勝國際象棋傳奇人物加里·卡斯帕羅夫

      不過,AI的這些輝煌戰績還不足以動搖人類自信心。圍棋的複雜度,一向被認為是其他棋類不可比擬、機器智能難以逾越的關口。小小棋盤上,圍棋卻複雜得難以描述。如果僅看空間狀態複雜度,圍棋棋盤有19X19=361個落子點,每個點可以有黑白空三種狀態,狀態數量理論上為3361≈ 10172種,而國際象棋只有1046種。要理解10172這樣的天文數字有多麼巨大,可能需要一點想象力,因為人類目前能觀察到的宇宙中全部原子數量,大約只有1080

      圍棋變化狀態這種事實上的不可窮盡性,成為人類引為自豪的一種高級智能活動。即使AlphaGo在前一年戰勝了三度歐洲圍棋世界冠軍歐洲世界圍棋樊麾六段,挑戰書已扔到李世石面前,賽前輿論仍然一邊倒地樂觀——這次代表人類出馬的是圍棋奇才李世石九段,輕取AlphaGo應該在情理之中。微弱的雜音出現在比賽前一天,AlphaGo的開發人員接受采訪,仿佛不經意地透露他們的測試,測試中李世石取勝的概率為零。

      人機圍棋世紀大戰的結果我們已經知道,AlphaGo摧枯拉朽,連下三局讓驕傲的李世石痛苦地吞下苦果,比賽已經事實上結束。而最後的4:1戰績,甚至被認為是AlphaGo為人類留下的最後一點顏面。這點顏面,在2016年的最後幾天被徹底撕下。在網絡圍棋上,一位披上Master(大師)馬甲的超人,以26:0的從未有過紀錄橫掃世界最頂尖棋手。跨入新年,Master繼續橫掃棋壇,連勝紀錄突破60盤,唯一的一盤和棋,還是因為網絡斷線。

      終於,我們知道Master其實是新版AlphaGo重回江湖。人類驚呼,同時也徹底服氣,對重新戰勝AlphaGo們,已不複有過去的自豪與驕傲。

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AI風潮襲來

      AlphaGo的勝利,當然不能被視為AI戰勝了人類智能,因為它本身就是人類智慧的結晶。但這場勝利,為AI的艱難曆程立下一塊重要的里程碑,新的時代開啟了。原來知名度有限的一系列與AI有關的名詞術語,如人工智能、機器學習、深度學習、大數據、GPU、圖像識別、語音識別、語音合成、機器翻譯等等,在2016年紛紛成為科技熱詞。原來主要影響IT圈的AI技術,迅速普及和滲透進各行各業。談論AI最新發展在本行業現在的應用和未來的影響,成為2016年的企業時尚。

      資金的投向和人才的流動,從來就是觀察技術潮流的風向標。2016年之前,風險投資早就悄悄潛入與AI相關的領域;而在2016年投資偏冷的全球大環境下,對AI投資卻分外的熱。AI技術人員在人才市場格外供不應求。最緊俏的,是深度學習專業人才,年薪100萬美金,在2016年並非最令人羨慕的禮遇。人們還在感歎,眼看深度學習領域的幾位學科前驅人物,一個個都被科技巨頭公司挖角,只有碩果僅存的約書亞·本希奧(Yoshua Bengio),還在蒙特利爾大學堅守。話音未落,剛進入2017年才十幾天,這位大師創辦的公司也被微軟收購,他還將擔任微軟公司特聘顧問。深度學習的學術界大師們,被科技巨頭悉數收入囊中,這種前所未聞的奇事,讓人觸摸到近乎於高燒的AI溫度。

      這一系列的故事,還只是2016年AI對人類社會巨大影響浮出水面的冰山一角。很多重大事件,AI早已參與其中,有的還扮演重要角色。只是,我們往往漠視。

      2016年里約夏季奧運會,美國《華盛頓郵報》和中國的《今日頭條》都派出了實力不俗的專業寫作機器人。《今日頭條》的頭條實驗室與北京大學計算所聯合研發的"Xiaomingbot"機器人寫作系統,甚至有擬人化的名字與頭銜——記者小明。這位機器記者很勤奮,奧運會16天中發布了450篇新聞;“他”還是快手,賽事結束後新聞生成到發布平均時間隻需兩秒。“他”的文章平均每一篇都有超百萬閱讀量。

今日頭條》的頭條實驗室與北京大學計算所聯合研發的"Xiaomingbot"機器寫作系統,在2016奧運會期間發布的體育報道

      2016年美國大選,一位叫MogAI的智能程序系統對大選結果做出了自己的獨立預測。民調預測一邊倒的環境中,幾乎只有MogAI智能軟件系統預測川普會獲勝。直到大選結果揭曉,驀然回首,人們發現MogAI已經是第四次準確預測美國大選,從未失手。

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各國繃緊AI神經

      部分公眾對AI的巨大影響存在盲區,這情有可原。但各國政府卻絕不能對正在和將要強力推動人類社會發展的新技術巨人掉以輕心。2016年,正是全球政府與智庫機構發布AI政策和研究報告最密集的一年。

      2016年10月,奧巴馬擔任美國著名科技刊物《連線》(wired) 11月號的客座編輯,與麻省理工學院媒體實驗室主任伊藤穰一一起接受了《連線》雜誌記者的采訪。奧巴馬說:“AI正在以各種方式進入人們的生活,而我們只是尚未察覺。部分原因在於,流行文化對AI的描述存在偏見。”

      10月13日,奧巴馬前往匹茲堡,參加並主持白宮與匹茲堡大學和卡耐基梅隆大學聯合舉辦的“白宮前沿峰會”。

      此前一天,白宮發布了《為AI的未來做好準備》和《國家AI研究與發展策略規劃》兩份重要報告。前者談人工智能的現狀、現有和潛在應用,以及它在社會和公共政策方面存在的問題;後者確定了國家資助AI研究和發展的策略——AI研發進行長期投資、開發人機協作有效方法、理解應對AI帶來的倫理、法律和社會影響、確保AI系統安全、開發AI共享公共數據集和測試環境平台、建立評估AI技術的標準和基準、更好把握國家AI研發人才需求。七項具體策略,顯示出美國國家AI政策導向。

      12月21日,白宮又跟進發布了《AI:自動化與經濟》報告。媒體關注報告中的驚人分析——專家評估,2 ~10 年內,47%的美國職位有被 AI 技術和計算機化取代的風險。而幾乎同樣多的農業職位被技術取代,在美國經曆了100多年。

      白宮如此關注和推動AI發展,奧巴馬稱為是 “新阿波羅計劃”。而人們同時也聯想到美國政府上世紀九十年代推進的信息高速公路宏偉計劃及其深遠影響。

      在AI領域一直深耕的英國,自然不甘落後。2016年11月9日,英國政府科學辦公室發布報告《AI:未來決策製定的機遇與影響》,闡述AI未來發展對英國的影響,展示了利用獨特AI優勢提升英國國力的雄心。英國數字化與文化部長馬特·漢考克(Matt Hancock)在報告前言熱情預言:AI有望像 19 世紀的蒸汽機那樣,徹底改變我們生活。

      在中國,2016年的AI重要信號從浙江烏鎮發出。第三屆“世界互聯網大會·烏鎮峰會” 上,網易科技與烏鎮智庫在烏鎮步步蓮花畫廊共同舉辦《烏鎮指數:全球人工智能發展報告2016》發布會暨AI交流會。這份全面的研究報告,把中國AI放在放在全球框架中考察。人們欣喜地看到,中國AI已經進入世界前列,但仍在奮力追趕最強者,前途可期。

      2016年的AI故事扣人心弦。AI慶祝自己走過60年曆程的這一年,很像唐朝邊塞詩人岑參筆下奇麗的意境——忽如一夜春風來,千樹萬樹梨花開。百度首席科學家吳恩達(Andrew Ng) 甚至信心滿滿地表示:當前一輪AI熱將不會像以往那樣曇花一現,AI寒冬可能不會再出現了。

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連載:AI傳奇 

      發明個人電腦與互聯網,是人類的兩大傳奇。現在,AI正在成為我們親手締造的又一個傳奇。正像蒸汽機開啟了工業革命時代一樣,AI也將把人類社會帶入新世紀。

第一回  2016,AI春暖花開 

       未來的曆史學家,一定會濃墨重彩書寫剛剛過去的2016年,這是AI(人工智能)走進人類社會里程碑式的一年。

曠世棋局的幕後英雄

AlphaGo之父戴密斯·哈薩比斯(左)和韓國世界圍棋冠軍李世石

      激動人心的故事發生在春天。3月9日,北京時間12時, 韓國首爾四季酒店,一間高度保密的圍棋對局室里,韓國世界圍棋冠軍李世石在棋盤上落下一枚黑子,被稱為“史詩般大戰”的人機圍棋比賽揭開帷幕。

      棋盤對面,坐著華裔程序員黃士傑(Aja Huang),他是DeepMind公司圍棋程序AlphaGo的首席工程師。這一天,他只是代表AlphaGo在棋盤上布子,機器才是今天李世石的棋局對手。

      對局室外, DeepMind創始人戴密斯·哈薩比斯(Demis Hassabis) 也在現場。這位被稱為 AlphaGo之父的傳奇人物,是這一曠世棋局的幕後英雄。他的出身與經曆,顯得非常與眾不同—— 1976年出生於倫敦,父親卻是塞浦路斯希臘人,母親是新加坡華人;而他一身兼有遊戲開發者、認知神經學科學家、人工智能企業家等多重角色;更叫人稱奇的是,他五次奪得世界智力運動會“智力五項”(Pentamind)項目冠軍,他還是國際象棋大師,十三歲時的水平,已經在全球十四歲以下選手中排名第二。

      今天名滿天下的DeepMind,正是由哈薩比斯2010年在倫敦大學學院(UCL)初創。哈薩比斯的目標是,開發出像人腦一樣自主學習並掌握技能的通用學習機。2013年12月,在舊金山北部滑雪勝地太皓湖之濱,在一次重要的機器學習會議上, DeepMind演示了一款AI軟件。令人稱奇的是,軟件居然自己學會了家用遊戲機鼻祖 “雅達利”(Atari)的三款經典遊戲《Pong》、《Breakout》和《Enduro》玩法,水平甚至超過人類專業玩家。機器從零開始自己學會玩遊戲並成為專業高手,這是之前從未實現過的高度複雜任務,DeepMind讓在場AI專家感到震驚。太皓湖演示之後一個月,Google宣布以4億英鎊天價全資收購DeepMind。從此,它一飛衝天。AlphaGo,是後來喜歡上圍棋的哈薩比斯又一AI傑作。

      由於DeepMind的這種背景,正像李世石國籍是韓國一樣,機器AlphaGo一方也掛有一面藍底紅色米字國旗,表示它也有自己的國籍——英國。就這樣,DeepMind及AlphaGo在全球媒體的聚焦中來到賽場。

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人機博弈之戰

      堪稱史詩的大賽,必定會有非凡的理由。棋類博弈遊戲一向被認為是智能的典型表現。德國詩人歌德說:“象棋是人類智慧的試金石”,這方試金石,在AI發展的漫長曆程中,也常常被用來考驗機器的智慧。艱難考驗中,AI已經越過了兩道重要關口。

      1994年,加拿大艾伯塔大學的喬納森·謝弗等打造的電腦棋手“奇努克”(Chinook)一舉奪取西洋跳棋世界冠軍,這一戰被載入吉尼斯世界紀錄。1997年,IBM公司的“深藍”超級電腦戰勝加里·卡斯帕羅夫,這位俄羅斯人本身就是一個奇跡,二十年稱霸國際象棋棋壇。傳奇棋手敗於機器,這轟動性的結果廣泛而長久傳播。

1997年,“深藍”超級電腦戰勝國際象棋傳奇人物加里·卡斯帕羅夫

      不過,AI的這些輝煌戰績還不足以動搖人類自信心。圍棋的複雜度,一向被認為是其他棋類不可比擬、機器智能難以逾越的關口。小小棋盤上,圍棋卻複雜得難以描述。如果僅看空間狀態複雜度,圍棋棋盤有19X19=361個落子點,每個點可以有黑白空三種狀態,狀態數量理論上為3361≈ 10172種,而國際象棋只有1046種。要理解10172這樣的天文數字有多麼巨大,可能需要一點想象力,因為人類目前能觀察到的宇宙中全部原子數量,大約只有1080

      圍棋變化狀態這種事實上的不可窮盡性,成為人類引為自豪的一種高級智能活動。即使AlphaGo在前一年戰勝了三度歐洲圍棋世界冠軍歐洲世界圍棋樊麾六段,挑戰書已扔到李世石面前,賽前輿論仍然一邊倒地樂觀——這次代表人類出馬的是圍棋奇才李世石九段,輕取AlphaGo應該在情理之中。微弱的雜音出現在比賽前一天,AlphaGo的開發人員接受采訪,仿佛不經意地透露他們的測試,測試中李世石取勝的概率為零。

      人機圍棋世紀大戰的結果我們已經知道,AlphaGo摧枯拉朽,連下三局讓驕傲的李世石痛苦地吞下苦果,比賽已經事實上結束。而最後的4:1戰績,甚至被認為是AlphaGo為人類留下的最後一點顏面。這點顏面,在2016年的最後幾天被徹底撕下。在網絡圍棋上,一位披上Master(大師)馬甲的超人,以26:0的從未有過紀錄橫掃世界最頂尖棋手。跨入新年,Master繼續橫掃棋壇,連勝紀錄突破60盤,唯一的一盤和棋,還是因為網絡斷線。

      終於,我們知道Master其實是新版AlphaGo重回江湖。人類驚呼,同時也徹底服氣,對重新戰勝AlphaGo們,已不複有過去的自豪與驕傲。

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AI風潮襲來

      AlphaGo的勝利,當然不能被視為AI戰勝了人類智能,因為它本身就是人類智慧的結晶。但這場勝利,為AI的艱難曆程立下一塊重要的里程碑,新的時代開啟了。原來知名度有限的一系列與AI有關的名詞術語,如人工智能、機器學習、深度學習、大數據、GPU、圖像識別、語音識別、語音合成、機器翻譯等等,在2016年紛紛成為科技熱詞。原來主要影響IT圈的AI技術,迅速普及和滲透進各行各業。談論AI最新發展在本行業現在的應用和未來的影響,成為2016年的企業時尚。

      資金的投向和人才的流動,從來就是觀察技術潮流的風向標。2016年之前,風險投資早就悄悄潛入與AI相關的領域;而在2016年投資偏冷的全球大環境下,對AI投資卻分外的熱。AI技術人員在人才市場格外供不應求。最緊俏的,是深度學習專業人才,年薪100萬美金,在2016年並非最令人羨慕的禮遇。人們還在感歎,眼看深度學習領域的幾位學科前驅人物,一個個都被科技巨頭公司挖角,只有碩果僅存的約書亞·本希奧(Yoshua Bengio),還在蒙特利爾大學堅守。話音未落,剛進入2017年才十幾天,這位大師創辦的公司也被微軟收購,他還將擔任微軟公司特聘顧問。深度學習的學術界大師們,被科技巨頭悉數收入囊中,這種前所未聞的奇事,讓人觸摸到近乎於高燒的AI溫度。

      這一系列的故事,還只是2016年AI對人類社會巨大影響浮出水面的冰山一角。很多重大事件,AI早已參與其中,有的還扮演重要角色。只是,我們往往漠視。

      2016年里約夏季奧運會,美國《華盛頓郵報》和中國的《今日頭條》都派出了實力不俗的專業寫作機器人。《今日頭條》的頭條實驗室與北京大學計算所聯合研發的"Xiaomingbot"機器人寫作系統,甚至有擬人化的名字與頭銜——記者小明。這位機器記者很勤奮,奧運會16天中發布了450篇新聞;“他”還是快手,賽事結束後新聞生成到發布平均時間隻需兩秒。“他”的文章平均每一篇都有超百萬閱讀量。

今日頭條》的頭條實驗室與北京大學計算所聯合研發的"Xiaomingbot"機器寫作系統,在2016奧運會期間發布的體育報道

      2016年美國大選,一位叫MogAI的智能程序系統對大選結果做出了自己的獨立預測。民調預測一邊倒的環境中,幾乎只有MogAI智能軟件系統預測川普會獲勝。直到大選結果揭曉,驀然回首,人們發現MogAI已經是第四次準確預測美國大選,從未失手。

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各國繃緊AI神經

      部分公眾對AI的巨大影響存在盲區,這情有可原。但各國政府卻絕不能對正在和將要強力推動人類社會發展的新技術巨人掉以輕心。2016年,正是全球政府與智庫機構發布AI政策和研究報告最密集的一年。

      2016年10月,奧巴馬擔任美國著名科技刊物《連線》(wired) 11月號的客座編輯,與麻省理工學院媒體實驗室主任伊藤穰一一起接受了《連線》雜誌記者的采訪。奧巴馬說:“AI正在以各種方式進入人們的生活,而我們只是尚未察覺。部分原因在於,流行文化對AI的描述存在偏見。”

      10月13日,奧巴馬前往匹茲堡,參加並主持白宮與匹茲堡大學和卡耐基梅隆大學聯合舉辦的“白宮前沿峰會”。

      此前一天,白宮發布了《為AI的未來做好準備》和《國家AI研究與發展策略規劃》兩份重要報告。前者談人工智能的現狀、現有和潛在應用,以及它在社會和公共政策方面存在的問題;後者確定了國家資助AI研究和發展的策略——AI研發進行長期投資、開發人機協作有效方法、理解應對AI帶來的倫理、法律和社會影響、確保AI系統安全、開發AI共享公共數據集和測試環境平台、建立評估AI技術的標準和基準、更好把握國家AI研發人才需求。七項具體策略,顯示出美國國家AI政策導向。

      12月21日,白宮又跟進發布了《AI:自動化與經濟》報告。媒體關注報告中的驚人分析——專家評估,2 ~10 年內,47%的美國職位有被 AI 技術和計算機化取代的風險。而幾乎同樣多的農業職位被技術取代,在美國經曆了100多年。

      白宮如此關注和推動AI發展,奧巴馬稱為是 “新阿波羅計劃”。而人們同時也聯想到美國政府上世紀九十年代推進的信息高速公路宏偉計劃及其深遠影響。

      在AI領域一直深耕的英國,自然不甘落後。2016年11月9日,英國政府科學辦公室發布報告《AI:未來決策製定的機遇與影響》,闡述AI未來發展對英國的影響,展示了利用獨特AI優勢提升英國國力的雄心。英國數字化與文化部長馬特·漢考克(Matt Hancock)在報告前言熱情預言:AI有望像 19 世紀的蒸汽機那樣,徹底改變我們生活。

      在中國,2016年的AI重要信號從浙江烏鎮發出。第三屆“世界互聯網大會·烏鎮峰會” 上,網易科技與烏鎮智庫在烏鎮步步蓮花畫廊共同舉辦《烏鎮指數:全球人工智能發展報告2016》發布會暨AI交流會。這份全面的研究報告,把中國AI放在放在全球框架中考察。人們欣喜地看到,中國AI已經進入世界前列,但仍在奮力追趕最強者,前途可期。

      2016年的AI故事扣人心弦。AI慶祝自己走過60年曆程的這一年,很像唐朝邊塞詩人岑參筆下奇麗的意境——忽如一夜春風來,千樹萬樹梨花開。百度首席科學家吳恩達(Andrew Ng) 甚至信心滿滿地表示:當前一輪AI熱將不會像以往那樣曇花一現,AI寒冬可能不會再出現了。

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