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中国版Alphago,是否又只是一个“民科”的故事而已?

本文作者:硬创观察 2016-03-08 20:15
导语:在《神雕侠侣》的结尾,我们看到有一群武功不怎么样却自视甚高的人跑到华山上“论剑”,但在杨过这样真正的高手面前便现了原型。

在《神雕侠侣》的结尾,我们看到有一群武功不怎么样却自视甚高的人跑到华山上“论剑”,但在杨过这样真正的高手面前便现了原型。这其实并不奇怪,要想扬名立万,挑战天下武功第一是最简单的事情,人总要有点梦想,万一实现了呢。最近在人工智能领域,也有类似的事情。

不不不,我想说的不是AlphaGo挑战李世石的“人机世界大战”,而是“中国版AlphaGo”异构神机昨天晚上号称要挑战另一位世界冠军柯洁九段的事情。虽说我也认为AlphaGo要在五番棋中赢下顶尖棋手难度很大,但至少还是抱着“就算跌倒也抓一把沙在手里”的学习态度而来,但在异构神机上,我们感受到的诚意就要少很多。

同是挑战高手,为何受质疑的是“异构神机”?

原因在于:这是一个难以从技术和产品的正常逻辑去推断得出结论的项目。

关于人工智能要在围棋上胜过人类的难度,雷锋网之前文章也有过分析。简单来说,无论是状态空间复杂度还是博弈树复杂度,围棋都比AI已经战胜的国际象棋高出上百个数量级,一般认为,人工智能要在围棋上战胜人类,需要更优秀的算法(如目前AlphaGo采用的MCTS)、更深的神经网络辅助训练、以及更大的学习和训练的数据库,缺一不可。

具体来说:

在算法方面,AlphaGo的算法原理并不复杂,在Nature中也有提及,但真正有价值的是神经网络中参数(据说用于AlphaGo训练的神经网络有5000多万个参数)的最优解。最强的AlphaGo使用了64个搜索线程,1920个CPU的集群和280个GPU的集群,经过数千万局的对局才得到一组较优解。在经过这样的训练后,才使得AlphaGo有了“棋感”,有57%的几率和围棋大师下出同样的棋。

无他,唯手熟尔。

然而,这一切在“异构神机”面前,仿佛都“那都不是事”,从新浪对“异构神机”的报道我们注意到几个细节:

1)“异构神机”的研究时间并不长。“在听说围棋程序 AlphaGo打败了欧洲冠军之时(笔者住:今年1月底),蒋涛就非常激动地打电话给吴韧,但后者表示原理并不难,自己的机构做一个程序也能挑战职业棋手。”

2)“异构神机”所积累的数据和训练也不足。“技术上暂时并没有什么瓶颈,所欠缺的只是大量的围棋高手对局数据来继续“深度学习”和其余几个辅助系统的增加和优化......运行这个程序的只是一台苹果笔记本电脑。”

3)“异构神机”的秘诀似乎不是大数据的积累,而是创始人的灵光一闪。“吴韧博士在测试棋的时候,通过调整电脑的思考时间,对比招法区别,甚至现场修改程序代码。测试棋下完,大家都松了口气。吴韧博士确信了自己的技术方向没有问题,来观看测试的人们则确信电脑围棋已经能够威胁到职业棋手了。”

可以这么比方,“异构神机”要战胜人类顶尖选手的路径仿佛我们耳熟能详的一个故事:牛顿在苹果树下坐着,被苹果掉下来砸到了脑袋,然后脑袋一拍就想出了万有引力。这样的故事很吸引人,但任何一个具备科学素养的研究者都会对此一笑了之,也只有懂得一些新名词(例如“引力波”)但没有接受过系统的科学训练、不尊重客观事实、不用标准的学术方式叙述和解答问题的“民科”们才会相信,自己就是那个被苹果砸到脑袋的牛顿。

“民科”在科技创业圈中的抬头,则是我们担心的另一件事情。在创业大潮中,我们有看到这样的一些科技创业公司:他们能够跟上最新的热门概念,讲故事的能力一流,但并不把技术和产品作为自己精心打磨的核心竞争力,一不小心就“放了个卫星”,在投资人那里能吃得开,但在同行眼里却无法得到认同。从电动汽车到无人机,这几个领域都有着这样的存在。

谁都可以华山论剑,但是否配得上那个“天下第一”的称号,武林自有一番判断方法。所谓的传奇,也不过就是把曾吹过的牛逼一步一步实现的过程,如一句话说,领先半步是天才,领先一步的是疯子。

这句话,同样也适用于科技圈和吹牛界。

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