人工智能進(jìn)入“下半場 機(jī)器變聰明了 人怎么辦?
1997年5月,IBM的“深藍(lán)”超級計(jì)算機(jī)在6局的國際象棋比賽中,以2勝1負(fù)3平戰(zhàn)勝了世界排名第一的國際象棋大師卡斯帕羅夫。這是人工智能發(fā)展史上一個(gè)重要的里程碑,這表明機(jī)器的智力在“信息完美”的領(lǐng)域,如棋牌游戲,已經(jīng)超過了人類。
本文引用地址:http://m.butianyuan.cn/article/201602/287202.htm“深藍(lán)”戰(zhàn)勝了國際象棋大師
所謂“信息完美”是指系統(tǒng)內(nèi)信息完全,有始有終,沒有外部干擾?!吧钏{(lán)”的運(yùn)算能力在當(dāng)時(shí)全球的超級計(jì)算機(jī)中位居259位,每秒鐘可以運(yùn)算2億步?!吧钏{(lán)”學(xué)習(xí)了70萬局國際象棋大師比賽,從而有4千種不同的開局。
此外,作為機(jī)器的“深藍(lán)”從不疲倦,沒有情緒影響,更不會犯低級錯(cuò)誤。而卡斯帕羅夫則后悔的說: 和“深藍(lán)”的第6局比賽是他職業(yè)生涯中最爛的一盤棋。
人工智能發(fā)展的“上半場”回顧
人工智能起步于1950年,那年艾倫·圖靈發(fā)表了一篇論文,預(yù)測機(jī)器的人工智能有一天能夠超過人類的智能。他同時(shí)提出了“圖靈測試”:
機(jī)器和人類專家對話之后,如果專家無法區(qū)分對方是人還是機(jī)器,則說明機(jī)器的智能超過了人。
1951年馬文·明斯基完成了第一臺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)SNARC,從而成為人工智能領(lǐng)域的一位重要的科學(xué)家。1956年的達(dá)特茅斯會議正式確定了人工智能這個(gè)領(lǐng)域。
1950~70年是人工智能開啟的年代,斯坦福大學(xué)做出了移動機(jī)器人,而麻省理工學(xué)院推出了聊天機(jī)器人。在1970~80年,人工智能的發(fā)展遇到了瓶頸,那時(shí)的計(jì)算機(jī)的運(yùn)算能力和內(nèi)存有限,導(dǎo)致學(xué)習(xí)能力差。1980~87年,人工智能迎來了興旺發(fā)展的時(shí)期,日本投入了8.5億美金研發(fā)機(jī)器人,而美國的研究機(jī)構(gòu)DARPA也針對人工智能投入大量的資源。1987~93年又陷入了一個(gè)人工智能的冬天,人工智能的專用電腦的性能盡然落后于IBM和蘋果的個(gè)人電腦。當(dāng)時(shí)的DARPA主任認(rèn)為人工智能不再是研究的重要方向。
從1993年到今天,人工智能正在經(jīng)歷一個(gè)大發(fā)展,特別是2012年之后,人工智能的進(jìn)步明顯加快了。2006年,雷蒙德·科茲威爾(Ray Kurzweil)在他的《奇點(diǎn)臨近(The Singularity Is Near)》一書中,預(yù)言機(jī)器的智能將在2045年超過人類的智能。
2011年1月出版的美國《時(shí)代》雜志封面故事:2045年人類機(jī)器結(jié)合獲永生
2014年6月7日,一個(gè)名叫Eugene的“人”和一些專家在網(wǎng)上對話了5分鐘,有33%的專家認(rèn)為Eugene是一位13歲小孩。事實(shí)上,他是三名俄國科學(xué)家發(fā)明的超級計(jì)算機(jī)。這樣,按照圖靈測試的規(guī)則,機(jī)器第一次通過了圖靈測試,時(shí)間正是圖靈先生逝世60周年。
指數(shù)式發(fā)展的“下半場”
國際象棋的起源可以解釋指數(shù)式發(fā)展的“下半場”的概念。據(jù)說國際象棋的發(fā)明地是古印度,當(dāng)時(shí)大師達(dá)依爾為舍罕王發(fā)明了一個(gè)在64格棋盤上的游戲,就是今天的國際象棋。舍罕王十分喜歡這個(gè)游戲,要獎(jiǎng)勵(lì)大師。大師要求的獎(jiǎng)勵(lì)是:每個(gè)棋盤格子放麥子,第一格放一顆,第二格放二顆,第三格放四顆,以此類推,放完這64格子。
舍罕王馬上就答應(yīng)了,他以為用不了多少麥子就可以放滿64格棋盤。沒想到,放到第21格時(shí),麥子就必須以袋為單位;進(jìn)入棋盤的“下半場”格子后,全印度的麥子都不夠。事實(shí)上,放滿64格棋盤,需要全球2千年所生產(chǎn)的麥子。
這樣的棋盤上放麥子的增長模式是指數(shù)式增長:初期的增長曲線平緩;后期,也就是“下半場”的增長曲線上升得非常陡峭,速度讓人出乎意料。
人工智能的發(fā)展己經(jīng)進(jìn)入了“下半場”
人工智能進(jìn)入指數(shù)式發(fā)展的“下半場”的證據(jù)來自至少兩個(gè)方面: 第一方面,人工智能前進(jìn)的推動力具備指數(shù)式增長的特征;第二方面,近年來人工智能的研發(fā)活動和成果極其頻繁。
人工智能的推動力主要包括三個(gè)方面: 計(jì)算個(gè)人化,計(jì)算網(wǎng)絡(luò)化,和大數(shù)據(jù)。
首先,計(jì)算個(gè)人化使得人工智能的研發(fā)從精英階層擴(kuò)展到大眾。早期的研究機(jī)構(gòu)主要是大學(xué)和政府,只有他們才有人工智能研發(fā)所必備的超級計(jì)算機(jī)。集成電路的發(fā)明和發(fā)展促成了計(jì)算能力快速上升和成本大幅下降,集成電路的發(fā)展模式在以往的40年遵循指數(shù)式發(fā)展,即著名的摩爾定律。80年代我在浙江大學(xué)學(xué)習(xí)時(shí)使用的小型機(jī)PDP11的運(yùn)算能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如我們今天使用的手機(jī)。今天用幾萬美金所搭建的服務(wù)器,其運(yùn)算能力就可以超過當(dāng)年的“深藍(lán)”超級計(jì)算機(jī)。巨大的計(jì)算能力的普及為小公司在人工智能領(lǐng)域進(jìn)行創(chuàng)業(yè)提供了極大的便利。
其次,計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的價(jià)值增長也是呈現(xiàn)指數(shù)式。例如,有4個(gè)節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)有12個(gè)有方向的連接,而400個(gè)節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)有多達(dá)159600個(gè)連接。由于有線互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)的普及,今天的網(wǎng)絡(luò)連接數(shù)(即價(jià)值)正在直線上升。
再次,隨著信息終端的普及和物理世界的數(shù)字化,數(shù)據(jù)正在爆炸增長,更是指數(shù)式增長。今天全球的累計(jì)的數(shù)據(jù)量超過了10Zettabytes,其中90%的數(shù)據(jù)是在過去的兩年中產(chǎn)生的。我相信在以上三股指數(shù)式上漲的力量推動下,人工智能的發(fā)展也成指數(shù)式的成長模式。
近年來,人工智能的創(chuàng)業(yè)和研發(fā)活動越來越活躍。根據(jù)VENTURE SCANNER在2015年8月的統(tǒng)計(jì),近十幾年,全球在人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)公司達(dá)到了855家,它們共獲得87.5億美金的風(fēng)險(xiǎn)投資。根據(jù)量化公司QUID的數(shù)據(jù),在2013年有322家人工智能公司獲得至少20億美金的投資。據(jù)CB Insights的數(shù)據(jù),2014年投資人工智能領(lǐng)域的金額比2013年增加了三倍。
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