1月28日上午消息，谷歌今日召開全球電話會議，旗下Deep MInd創(chuàng)始人戴密斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）宣布了谷歌在人工智能領(lǐng)域的重要進(jìn)展：開發(fā)出一款能夠在圍棋中擊敗職業(yè)選手的程序——AlphaGo，后者能夠通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方式掌握比賽技巧。
人工智能挑戰(zhàn)圍棋有多難？
計算機(jī)和人類競賽在棋類比賽中已不罕見，在三子棋、跳棋和國際象棋等棋類上，計算機(jī)都先后完成了對人類的挑戰(zhàn)。但對擁有2500多年歷史的圍棋而言，計算機(jī)在此之前從未戰(zhàn)勝過人類。圍棋看起來棋盤簡單、規(guī)則不難，縱橫各19條等距離、垂直交叉的平行線，共構(gòu)成19×19（361）個交叉點。比賽雙方交替落子，目的是在棋盤上占據(jù)盡可能大的空間。
在極簡主義的游戲表象之下，圍棋具有令人難以置信的深度和微妙之處。當(dāng)棋盤為空時，先手擁有361個可選方案。在游戲進(jìn)行當(dāng)中，它擁有遠(yuǎn)比國際象棋更多的選擇空間，這也是為什么人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)的研發(fā)者們始終希望在此取得突破的原因。
就機(jī)器學(xué)習(xí)的角度而言，圍棋的計算最大有3361種局面，大致的體量是10170，而已經(jīng)觀測到的宇宙中，原子的數(shù)量才1080。國際象棋最大只有2155種局面，稱為香農(nóng)數(shù)，大致是1047。
“機(jī)器學(xué)習(xí)”預(yù)測人類行為
傳統(tǒng)的人工智能方法是將所有可能的走法構(gòu)建成一棵搜索樹，但這種方法對圍棋并不適用。此次谷歌推出的lphaGo，將高級搜索樹與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合在一起。這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過12個處理層傳遞對棋盤的描述，處理層則包含數(shù)百萬個類似于神經(jīng)的連接點。
其中一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“決策網(wǎng)絡(luò)”（policy network）負(fù)責(zé)選擇下一步走法，另一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“值網(wǎng)絡(luò)”（value network）則預(yù)測比賽勝利方。谷歌方面用人類圍棋高手的三千萬步圍棋走法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，與此同時，AlphaGo也自行研究新戰(zhàn)略，在它的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間運行了數(shù)千局圍棋，利用反復(fù)試驗調(diào)整連接點，這個流程也稱為鞏固學(xué)習(xí)（reinforcementlearning）。通過廣泛使用Google云平臺，完成了大量研究工作。
征服圍棋對于谷歌來說有重要意義。AlphaGo不僅是遵循人工規(guī)則的“專家”系統(tǒng)，它還通過“機(jī)器學(xué)習(xí)”自行掌握如何贏得圍棋比賽。谷歌方面希望運用這些技術(shù)解決現(xiàn)實社會最嚴(yán)峻、最緊迫的問題——從氣候建模到復(fù)雜的災(zāi)難分析。
在具體的機(jī)器訓(xùn)練上，決策網(wǎng)絡(luò)的方式是輸入人類圍棋專家的比賽，到系統(tǒng)可以預(yù)測57%人類行動為止，此前最好成績是44%。此后AlphaGo通過在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部進(jìn)行比賽的方式（可以簡單理解成和自己下棋），開始學(xué)習(xí)自主探索新的圍棋策略。目前AlphaGo的決策網(wǎng)絡(luò)可以擊敗大多數(shù)具有龐大搜尋樹的最先進(jìn)的圍棋程序。
值網(wǎng)絡(luò)也是通過自己和自己下棋的方式來訓(xùn)練。目前值網(wǎng)絡(luò)可以評估每一步棋能夠有多大勝算。這在此前被認(rèn)為是不可能的。
AlphaGo戰(zhàn)績驚人 曾勝500場
實際上，目前AlphaGo已經(jīng)成為最優(yōu)秀的人工智能圍棋程序。在與其他程序的對弈中，AlphaGo用一臺機(jī)器就取得了500場的勝利，甚至有過讓對手4手后獲勝的紀(jì)錄。去年10月5日-10月9日，谷歌安排AlphaGo與歐洲圍棋冠軍Fan Hui（樊麾：法國國家圍棋隊總教練）閉門比賽，AlphaGo以5：0取勝。
公開的比賽將在今年三月舉行，AlphaGo將在韓國首爾與韓國圍棋選手李世石九段一決高下，李世石是近10年來獲得世界第一頭銜最多的棋手，谷歌為此提供了100萬美元作為獎金。李世石表示很期待此次對決，并且有信心獲得勝利。
此外，AlphaGo的發(fā)布，也是Deep MInd在2014年1月被谷歌收購以來首次發(fā)聲。在被收購之前，這家位于倫敦的人工智能領(lǐng)域的公司還獲得了特斯拉和SpaceX創(chuàng)始人馬斯克的投資。
人機(jī)對弈誰將勝？
值得一提的是，上一次著名的人機(jī)對弈要追溯到1997年。當(dāng)時IBM公司研發(fā)的超級計算機(jī)“深藍(lán)”戰(zhàn)勝了國際象棋冠軍卡斯巴羅夫。不過國際象棋的算法要比圍棋簡單得多。國際象棋中取勝只需“殺死”國王，而圍棋中則用數(shù)子或比目的方法計算勝負(fù)，并不是簡單地殺死對方棋子。此前，“深藍(lán)”計算機(jī)的設(shè)計人2007年發(fā)表文章指出，他相信十年內(nèi)能有超級電腦在圍棋上戰(zhàn)勝人類。
該項目并未給IBM帶來可以銷售的產(chǎn)品，但卻讓我們意識到：基礎(chǔ)科學(xué)研究所面臨的巨大挑戰(zhàn)是值得我們?nèi)ビ拥模m然企業(yè)在這方面的收益還無法量化。
隨著頂級科技公司爭相在產(chǎn)品中融入智能技術(shù)，谷歌并不是唯一一家研究圍棋AI的公司，F(xiàn)acebook對圍棋人工智能的研究整合此前也亮相最新的計算技術(shù)：深卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（deep convolutional neural networks）和蒙特卡洛樹搜索（Monte Carlo tree search），前者利用類似于大腦的算法來學(xué)習(xí)和識別棋盤上各種模式的重要性，而后者相當(dāng)于一種超前思維，用于計算詳細(xì)的戰(zhàn)略步驟。
Facebook和谷歌在圍棋人工智能方面的研究具有極大的代表意義。與國際象棋相比，圍棋更具深度。要讓計算機(jī)掌握相關(guān)技巧，需要更多類似于人類的模式識別和直覺判斷技巧，計算機(jī)象棋軟件越來越優(yōu)秀，已將揭開了這項游戲的神秘面紗；相比之下，圍棋目前更加神秘。但將來，圍棋的神秘色彩也可能不復(fù)存在。
電腦與人腦的大戰(zhàn)迎來“關(guān)鍵一步”
AlphaGo這個名稱由兩部分組成，Alpha對應(yīng)希臘語的第一個字母，有“首要、關(guān)鍵”的意思；Go來自日語對圍棋的稱呼，在英語中也有“行走、前進(jìn)”的意思。因此，AlphaGo也許可以意譯為 “關(guān)鍵一步”。
相關(guān)論文中介紹說AlphaGo的最大特點并不是計算速度，而是算法的優(yōu)化。它通過名為“價值網(wǎng)絡(luò)”的算法來評估棋盤上的各個位置，再通過名為“策略網(wǎng)絡(luò)”的算法來選擇在哪落子，從而取得了高度優(yōu)化的圍棋策略。論文說，與當(dāng)年的“深藍(lán)”相比，AlphaGo所評估的棋子位置只有數(shù)千分之一。這說明它已經(jīng)減少大量的無用計算，變得更加智能。
在人工智能領(lǐng)域，還有另一個著名的關(guān)卡是“圖靈測試”。這種由著名計算機(jī)科學(xué)家圖靈提出的測試，是讓電腦模仿人類與人類裁判“對話”，如果成功誘使人類裁判認(rèn)為與之對話的是人，則通過測試。 2014年，在英國皇家學(xué)會于倫敦舉行的 “圖靈測試”競賽上，一臺名為“尤金·古茲曼”的電腦通過測試。
電腦在與人腦的大戰(zhàn)中不斷過關(guān)斬將，但它們目前還面臨一個限制，那就是還不會將其智能“通用化”。如果電腦能夠突破這個限制，無疑會將人工智能帶入一個新的境界。
在推動人工智能發(fā)展的過程中，人類如何在倫理上 “控制”電腦也是一個挑戰(zhàn)。如一些科幻電影描述的那樣，許多人擔(dān)心人工智能的發(fā)展可能帶來災(zāi)難，著名科學(xué)家霍金就曾表示人工智能可能會導(dǎo)致人類滅絕。因此，科學(xué)家也需要注意讓人工智能不會邁出真正挑戰(zhàn)人類的“關(guān)鍵一步”。
網(wǎng)上曬自拍影響戀情
如今有不少人喜歡在社交媒體上曬自拍照。不過你可曾想到，這可能會讓你的戀情告急？美國佛羅里達(dá)州立大學(xué)一項最新研究顯示，越是愛在網(wǎng)上曬自拍，你越可能在現(xiàn)實中與伴侶發(fā)生矛盾沖突。
研究人員圍繞圖片分享網(wǎng)站Insta－gram展開研究，在線調(diào)查了420名Insta－gram用戶，受訪者年齡在18到62歲之間。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，用戶上傳自拍照與他們的個人整體形象滿意度存在關(guān)聯(lián)，那些覺得自己好看的人更愛曬自拍，但同時曬自拍行為又導(dǎo)致與伴侶的爭吵增加。
研究人員在《網(wǎng)絡(luò)心理學(xué)、行為與社交網(wǎng)絡(luò)》期刊發(fā)表文章說，毫無疑問，曬自拍會引發(fā)嫉妒和爭吵，進(jìn)而引發(fā)身心不忠、分手或離婚。建議大家少曬自拍，尤其是那些容易引起誤會的照片。 據(jù)新華社
空氣污染致早產(chǎn)增加
孕媽媽們注意了，美國有研究顯示，空氣質(zhì)量差會令早產(chǎn)幾率增加。辛辛那提大學(xué)與辛辛那提兒童醫(yī)院醫(yī)療中心研究人員研究了2007年至2010年俄亥俄州的人口出生記錄。這期間，當(dāng)?shù)毓渤錾?2.5萬名嬰兒，其中有1.9萬名屬于早產(chǎn)。在醫(yī)學(xué)上，母親懷孕未滿37周生產(chǎn)稱為早產(chǎn)。
研究人員把早產(chǎn)率與美國環(huán)保署空氣質(zhì)量監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)測試出的PM2.5水平聯(lián)系起來后發(fā)現(xiàn)，91%的早產(chǎn)發(fā)生在“非?？拷兄行牡牡胤?rdquo;，那里的細(xì)顆粒物水平較高。測算顯示，生活在細(xì)顆粒物水平高地區(qū)的婦女，早產(chǎn)幾率高近兩成。懷孕后期接觸高濃度細(xì)顆粒物尤其容易導(dǎo)致早產(chǎn)。 據(jù)新華社
上社交網(wǎng)站會失眠？
美國一項研究顯示，經(jīng)常上社交網(wǎng)站會影響睡眠。匹茲堡大學(xué)醫(yī)學(xué)院研究人員2014年調(diào)查了1788名19歲至32歲年輕人數(shù)據(jù)，了解他們每天在社交網(wǎng)站上花費的時間以及睡眠狀況。研究這個年齡段人群是因為他們是與社交網(wǎng)絡(luò)一起成長的第一代。調(diào)查顯示，這些人平均每天在社交網(wǎng)站上消磨61分鐘，其中30%睡眠不正常。
調(diào)查還顯示，經(jīng)常上社交網(wǎng)站的人睡眠不正常的幾率是不經(jīng)常上社交網(wǎng)站者的3倍，每天上社交網(wǎng)站總計時間最多的人睡眠不正常幾率是總計時間最少的人的2倍。
調(diào)查報告作者杰茜卡·C·利文森說：“這可能顯示，訪問社交網(wǎng)站的頻率比總計時間更可能預(yù)示睡眠障礙。”研究人員認(rèn)為，訪問社交網(wǎng)站與睡眠不正常之間的關(guān)聯(lián)還可能包括睡不著覺時會上社交網(wǎng)站，睡不著覺與上社交網(wǎng)站之間可能存在惡性循環(huán)。
