隨著2016及2017年兩次在與中韓兩國頂級圍棋選手的較量中展現(xiàn)出的驚人實(shí)力，AlphaGo 這一人工智能系統(tǒng)再次讓鎂光燈聚集在了人工智能這一新興領(lǐng)域中，同時也讓圍棋這一長久以來被認(rèn)為是唯一一個計(jì)算機(jī)不可能打敗人類的游戲進(jìn)入了大眾的視野。
其實(shí)早在1996年IBM 開發(fā)的“深藍(lán)”系統(tǒng)（Deep Blue）就與當(dāng)時的國際象棋冠軍 Garry Kasparov進(jìn)行了首次對決，雖然最終以4-2落敗，但就在短短的一年后便以3.5-2.5的比分首次戰(zhàn)勝了老對手Garry Kasparov。在當(dāng)時，IBM 的科學(xué)家為“深藍(lán)”配備的芯片就已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了每秒2億步的演算能力，再加上系統(tǒng)對國際象棋的定向優(yōu)化，因此對 IBM 來說這一結(jié)果完全是意料之中的事情。然而對于外界來講，這一結(jié)果迅速引起了世界的轟動，同時也讓廣大人民群眾更加深刻的了解到了高速計(jì)算的實(shí)力。同時也讓人工智能首次進(jìn)入了人們的視野。
說到“深藍(lán)”有一個人則不得不提，那就是許峰雄博士——“深藍(lán)”的設(shè)計(jì)者。看名字就能知道他是一名華人科學(xué)家。1985年就讀于卡耐基梅隆大學(xué)的他開始準(zhǔn)備畢業(yè)論文，而論文的內(nèi)容就是設(shè)計(jì)一款下棋機(jī)器，許峰雄將它命名為 ChipTest。而畢業(yè)后就職于 IBM 的他依然對這個項(xiàng)目進(jìn)行著持續(xù)的研究，終于誕生了“深藍(lán)”。所以從某種程度上說ChipTest 就是“深藍(lán)”最初的雛形。
現(xiàn)在“深藍(lán)”被永久收藏在位于美國華盛頓特區(qū)的史密森尼博物館中。雖然“深藍(lán)”對于現(xiàn)在的計(jì)算技術(shù)來說已經(jīng)算不上先進(jìn)甚至相當(dāng)落后，但是它應(yīng)用的計(jì)算技術(shù)已經(jīng)給其他行業(yè)帶來了深遠(yuǎn)影響。深層知識可用于需要分析大量可能性的金融模型中，如市場趨勢和風(fēng)險分析；數(shù)據(jù)挖掘被用于尋找大型數(shù)據(jù)庫間存在的隱藏關(guān)聯(lián)。分子動力學(xué)則幫助人類發(fā)現(xiàn)并開發(fā)了多種新藥。種種應(yīng)用早已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了下棋這一范疇。
當(dāng)然 IBM 的科學(xué)家是不會滿足于“深藍(lán)”的成就中的。在擊敗了頂級國際象棋大師的14年后IBM 的科學(xué)家決定帶著全新一代的超級計(jì)算機(jī) Watson來挑戰(zhàn)一個計(jì)算機(jī)從來沒挑戰(zhàn)過的領(lǐng)域——認(rèn)知能力。2011年2月 IBM Watson 參加了美國綜藝節(jié)目Jeopardy!，該節(jié)目需要 Watson 強(qiáng)大的自然語義理解能力，能夠在各種反語，雙關(guān)語和文字游戲上找到正確的題干，并從數(shù)以億計(jì)的知識庫中找到所需的答案，而此前這正是人類最大的優(yōu)勢。在此之前計(jì)算機(jī)從來就不擅長尋找答案。搜索引擎所做的工作并沒有解答問題而是將數(shù)以千計(jì)匹配到關(guān)鍵字的結(jié)果展示在人們面前。
整個 Watson 共使用了2880個 Power 750 CPU 共90臺服務(wù)器。同時在比賽開始前的幾年時間里，Watson 就開始存儲海量的數(shù)據(jù)，包含了如大英百科全書和維基百科的全部內(nèi)容。當(dāng)一個問題被輸入進(jìn) Watson 后，便有超過100條算法會以不同的路徑同時開始分析，并將所有可能合理的答案篩選出來。與此同時另一組算法會對每一個答案進(jìn)行打分并排名。在篩選出可能的答案后，Watson 會尋找支持或反駁這一答案的證據(jù)。因此對于每一條可能的答案都會有與之相匹配的支持或反駁的證據(jù)。在此之后通過另外幾百條算法，Watson 會對每一個答案的支持度進(jìn)行打分，所有可能的答案中支持度最高的那條就會成為最終的答案。當(dāng)然在Jeopardy!這一游戲中為了能夠最大化減少失誤，當(dāng)算法給出的最終答案的支持度不夠高時Watson 會放棄搶答。最終令所有人以外的，Watson 戰(zhàn)勝了兩位節(jié)目中表現(xiàn)最強(qiáng)的人類參賽者。同時打破了2004-2005賽季Jeopardy!最長連勝記錄。
同它的前輩一樣。Watson 現(xiàn)在被用于了各種商業(yè)領(lǐng)域，從與大型醫(yī)院合作進(jìn)行醫(yī)療診斷，如癌癥診斷，到與Under Armour這樣的消費(fèi)品公司合作進(jìn)行運(yùn)動健康建議，又與氣象部門合作提供更具指導(dǎo)意義的天氣預(yù)報?？梢园l(fā)現(xiàn) Watson 離人們的生活越來越貼近了。
每隔幾年人工智能的成果就會引爆一次人們的眼球，而且間隔時間越來越短。從“深藍(lán)”到 Watson 用了整整14年，而從 Watson 到 AlphaGo 則只用了短短5年。甚至僅僅1年后， AlphaGo 就又連升3級功力大增。在剛剛舉行的圍棋比賽中，人類的最后一片保留地也被人工智能奪去了。
與 IBM 的“深藍(lán)”和 Watson 不同，AlphaGo 雖然是參加的圍棋比賽，然而卻并沒有對程序做任何針對圍棋的特殊優(yōu)化，而是使用了一套通用的算法來適應(yīng)各種類型的游戲。簡單來說 AlphaGo 是通過對一款游戲不斷重復(fù)的訓(xùn)練來了解一款游戲的規(guī)則與方法的。簡單來說 AlphaGo 所做的就是構(gòu)建一個網(wǎng)絡(luò)并隨機(jī)初始化網(wǎng)絡(luò)中不同連接的權(quán)重，然后將游戲中的各種情況輸入到這個網(wǎng)絡(luò)中。之后，網(wǎng)絡(luò)開始處理這些動作并根據(jù)這一動作在游戲中得到的反饋來進(jìn)行學(xué)習(xí)。如果這個動作讓游戲取得了勝利則獎勵這一動作，反之則懲罰。在完成上述過程中系統(tǒng)會調(diào)整每一動作的權(quán)重。經(jīng)過不斷重復(fù)的學(xué)習(xí)后得以超越人類的表現(xiàn)。
當(dāng)然具體的原理要比這復(fù)雜很多，但是從中可以看到人工智能已經(jīng)從只能精進(jìn)一個特定領(lǐng)域進(jìn)而進(jìn)步到可以依靠同一算法來適應(yīng)不同的領(lǐng)域。有些人對此產(chǎn)生了極大的憂慮，害怕人類終究有一天會落在人工智能后面。而又有一些人則從中看到了希望，借助人工智能的力量可以幫助人類站到一個更高的制高點(diǎn)上。即使在科學(xué)界這兩種觀點(diǎn)也還在激烈的碰撞著。當(dāng)然對于我們來說，更希望看到的是 AlphaGo 能像“深藍(lán)”和 Watson 一樣，應(yīng)用在越來越多的領(lǐng)域中去，給人們帶來更多的便利，就讓我們拭目以待吧。
下面是2017年 U.S. News 美國大學(xué)計(jì)算機(jī)專業(yè)的 TOP 10 排名。作為目前對人類影響最大的專業(yè)之一，你是不是也想一起來創(chuàng)造歷史呢？
排名
學(xué)校名稱
#1
Massachusetts Institute of Technology
#2Tie
#2Tie
University of California — Berkeley
#2Tie
University of Illinois — Urbana-Champaign
#5
Georgia Institute of Technology
#6
University of Michigan — Ann Arbor
#7Tie
#7Tie
University of Texas — Austin (Cockrell)
#9Tie
California Institute of Technology
#9Tie
#9Tie
Purdue University — West Lafayette
#9Tie
#9Tie
