AlphaGo戰勝李世石後 谷歌押註人工智能的未來

作為人工智能領域最大的玩傢,無論是AI學習工具還是炫酷的產品,谷歌都不曾缺位。

文/李亞婷

在2016年5月份剛剛舉行的谷歌開發者大會中,人工智能再一次成為關註的焦點,出乎大傢意料的是,當天登場的第一個產品並非Android系統的最新版本,而是一個虛擬的智能助手:Google Assistant。

在為期三天的開發者大會中,AI成為貫穿全場的主角,谷歌CEO Sundar Pichai也喊出瞭“AI是未來發展趨勢”的口號。

2016年3月份,AlphaGo戰勝世界頂級圍棋棋手李世石,它最大的突破在於AlphaGo是建立在機器學習的基礎之上。因為圍棋的復雜性,AlphaGo將搜索與深度神經網絡結合在一起。其中一個神經網絡“策略網絡”(policy network)選擇下一步走法,另一個神經網絡“價值網絡”(value network)預測比賽勝利者。

除瞭儲存人類歷史上的圍棋數據以外,AlphaGo還自己與自己對弈瞭數百萬局,通過自行學習研究提高下棋水平,這個流程也被稱為增強學習(reinforcement learning)。AlphaGo不僅是遵循人工規則的“專傢”系統,它還通過“機器學習”,自行掌握如何贏得圍棋比賽的規則。

DeepMind創始人Demis Hassabis認為圍棋本質上是靠直覺,所以可以把AlphaGo想象成“一個超級人類的直覺,而非超級人類的計算”。

AlphaGo的成功鼓勵谷歌繼續研究增強學習。Hassabis承認,業界“很多”人質疑增強學習的潛能,但他並不同意,“我們越是深入,越是感覺我們的理論是正確的,我想我們正在改變整個領域,增強學習在未來的二至三年會像深度學習一樣影響巨大。”

機器學習作為科技行業未來發展的重要引擎,正在逐漸被外界關註。與此同時,Google也正在不斷擴大和加深機器學習的可能性,比如將TensorFlow和DeepDream進行開源,讓更多的普通開發者可以參與到機器學習中。

TensorFlow是一個數據庫,也是深度學習的一個框架,開發人員可以利用它來構建數據分析系統,讓計算機利用數據進行決策。機器學習的核心是讓機器讀懂數據並基於數據做出決策。當數據規模龐大而又非常復雜時,機器學習可以讓機器變得更聰明,TensorFlow在數據輸入和輸出方面表現出色,也被定義為人工智能工具。它的適用范圍非常廣,從智能手機到數千臺數據中心的服務器,都可以運行。

TensorFlow的開源意味著所有的開發人員都可以使用這一專業軟件,即使是用其來開發與谷歌競爭的產品。谷歌也可以通過TensorFlow樹立自己在人工智能領域的地位。

Google將機器學習系統應用到很多公司產品中,比如使用深度學習改善語音搜索,作為主營業務之一,谷歌希望能夠通過人工智能為用戶提供更智能的搜索環境。在2016年谷歌開發者大會的演講中,Sundar Pichai表示目前搜索中20%都是基於語音,深度學習的快速發展使軟件的單詞識別能力增強,Google的翻譯軟件可實現20多種語言的實時可視化翻譯。

郵件智能回復也是機器學習的應用領域。2015年年底,谷歌宣佈將機器學習運用到電子郵件當中,新增的功能稱為“智能應答”,在讀取用戶的郵件後,計算機會生成三個備選回復,用戶選擇一個之後它就會自動發送。

Sundar Pichai在博客中除油煙機表示:“我們認為TensorFlow能在Google之外發揮更大的作用。我們希望通過將其開源可以讓整個機器學習的社群更快地交流。反過來,這也可以加速整個機器學習領域的發展,讓每個人都能從中受益。”

除TensorFlow外,Google將其用於生成圖像的源代碼進行開源,命名為DeepDream。任意輸入一張圖片之後,在經過人工智能系統的分析和處理之後,會出現非常奇怪的抽象形式作品,但這其實是在幫助開發人員理解人工神經網路如何工作,以及每層神經網路學到哪些內容。換句話說,這些圖像在展示人工智能系統如何對圖片進行分析和處理,它們也被稱作計算機眼中的世界。

從2010年開始,Google就開始在移動設備上應用機器學習,如今幾乎可以在Google的每一個核心產品上看到機器學習的身影,包括Google Translate、Google Photos、語音搜索、Email的智能回復等功能,都使用瞭機器學習。

除瞭將人工智能技術應用到自傢產品之外,谷歌還希望能為更多行業帶來改變。Sundar Pichai在2016年的founder's letter曾經提到:“多年來,我們致力於組建最好的人工智能團隊和工具,最近的一些突破讓我們有機會做得更多。在2016年3月,DeepMind研究的AlphaGo戰勝瞭傳奇圍棋選手李世石,成為自圍棋這一最復雜的遊戲發明至今第一個打敗專業棋手的程序。

並不誇張地說,這次勝利影響瞭圍棋這一古老的遊戲,最終的勝利屬於我們人類。接下來,讓人工智能在方方面面協助人類,包括從完成日常任務以及出行,到最終解決更重大的挑戰,比如氣候變化以及癌癥診斷,將是另外一個重要的發展階段。


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