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人工智能發展進程帶給我們的思考

2016-10-24 01:54:50OA大會執行主席中國信息化推進聯盟常務副理事長鄧壽鵬
辦公自動化 2016年10期
關鍵詞:深度計算機人工智能

OA大會執行主席 中國信息化推進聯盟常務 副理事長 鄧壽鵬

人工智能發展進程帶給我們的思考

OA大會執行主席中國信息化推進聯盟常務副理事長鄧壽鵬

早在1997年,以IBM創始人(Thomas J.Watson)命名的Watson團隊用“深藍”(Deep Blue)計算機(IBM BS/6000SP)與世界國際象棋棋王卡斯帕羅夫對陣,結果是35∶25,棋王卡斯帕羅夫敗北。當時,“深藍”計算機已達到每秒計算2億步,存儲有100多年來的200多萬個優秀棋局?!吧钏{”以大量的處理器為后盾,進行“暴力窮舉”,在此基礎上,發展成一種“深度問題”(Deep Q&A)能力。

由谷歌公司組織的10人團隊,用兩年時間開發的AlphaGo,擁有1200多個處理器,由按程序被動運算主動思考與決策,實現了計算機博弈的重大飛躍。2016年3月,已擁有策略思維和局勢判斷能力的AlphaGo對陣世界冠軍、韓國九段圍棋手李世石,出人意料,李世石以1∶4大比分落敗。AlphaGo被授予“名譽九段”。

大家知道∶圍棋變化多端,極其復雜。以19×19格的圍棋為例,它具有的合法棋局數是10的171次方,近似無限大。換一個說法,圍棋的變化是指數級別的,其變化量達到1后面的加768個0,這個數真是好長、好大、好難說清。

AlphaGo特別擅長于圍棋,但是,它能發揮強大功能的三個前提是∶

(1)事件可程式化;

(2)操控規則明確;

(3)搜索空間有限。

圍棋博弈正好屬于此類事件。有分析指出∶AlphaGo采用的是蒙特卡洛樹搜索算法和深度學習技術,前者是特別適合于棋類游戲的算法,后者是人工神經網絡中特別適合于落子策略和評估勝算機率的技術。AlphaGo每天學習——訓練3萬個不同的棋局,在深度學習的基礎上,不知疲勞、沒有情緒波動,幾乎不會出錯的AlphaGo,它的“機器棋感”獲得了大幅度提高,今后還能繼續獲得更大提高。

兩次世界級的“人機大戰”均告計算機完勝,給全球科技界、產業界留下了許多思考,人工智能(Artificial Intelligence,AI)領域究竟發生了什么?事實上,60年來,它經歷著并將繼續經歷三個發展階段∶弱人工智能——強人工智能——超人工智能,目前正加快步伐走向產業應用和日常生活(見表)∶

人工智能分類及特征

當今,人類所創造的AI系統基本上只達到ANI和AGI水平,ASI還有待艱辛開發。ASI深度涉及人腦的神經網絡活動,因此,人工神經網絡以模擬人腦活動為目標。據Kurzweil估算,人腦的CPS(每秒運算能力)是1億億次。目前,已可模擬1毫米工的扁蟲大腦,僅含320個神經元,而

人類大腦有1000億個神經元。當然,從扁蟲——螞蟻——老鼠——猴子——人類逐次升級是可以預期的,科技潛能和攀登高度不可估量。

已經連續多次在世界奪冠的我國“天河2號”超級計算機,占地720平方米,耗電2.4萬千瓦,耗資3.9億美元,其CPS為3.4億億次??梢哉J為,“天河2號”的運算能力已超過人腦的運算能力。不過,“天河2號”的造價、耗能、占地,特別是有能力操控超級計算的軟件和硬件人才極其稀缺,一時難以普及。

樂觀的預期認為,如果未來幾十年摩爾定律持續發揮作用,計算機性價比將越來越高,可以設想,當用1000美元能夠購買到與人類大腦相抗衡的計算機時,大規模地在工業、農業、服務業廣泛而廉價應用才有可能。

與AI同年代相繼產生的顛覆性高科技創新群,包括數字計算機、晶體管和集成電路,這些原創性、基礎性的高科技支撐著AI的誕生,當前,新一代前沿高科技創新群,包括互聯網、云計算和大數據支撐著AI的發展。其中VR/AR(虛擬現實/增強現實)能夠把AI和OA的實時場景做到高清可視且身臨其境。

我認為∶AI和OA、OA和VR、VR和AI正在相互滲透、融合發展。一個嶄新的高度智能化、可視化、沉浸式的OA+AI+VR時代已經初現曙光!

(2016-04-26北京)

The Development Process of Artificial Intelligence Brings to Our Thinking

Deng Shoupeng

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