人工智能是天使还是魔鬼-看AI的发展（二）

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导读

棋手李世石迎战谷歌人工智能AlphaGo，围棋被称为“人类智慧最后的堡垒。”AlphaGo是谷歌DeepMind团队开发的人种智能程序。

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AlphaGo和AlphaGozero给了我们很多启发

AlphaGo和AlphaGozero给了我们很多启发，AlphaGo运用监督学习算法通过上前盘人类棋手的棋谱进行训练，并且战胜了世界围棋冠军李世石。当时轰动一时的对决，人机大战收到了前世界的瞩目。“AlphaGo运用监督学习算法通过上前盘人类棋手的棋谱进行训练，并且战胜了世界围棋冠军李世石。而AlphaGo走的不同的路径，仅仅输入基础的规则，完全不依赖与人类棋手的经验。它从一张白纸开始，胡下乱下，不断自我对弈的过程中，它很快超过了人类，并且在对战前辈AlphaGo的时候取得了100:0的不败战绩。在这个案例上边，我们看到了机器学习所展现出来的巨大潜力。”

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不断自我升级出来的AlphaGozero超越了人类训练调教的AlphaGo，是不是可以认为机器有了更强的学习能力了呢？

Alphazero用了三天的时间通过上百盘自我对弈提升战斗力，就像它在计算机里边完成了人类千年的围棋进化史，并且探索出了不少人类棋手前所未有的招法。Alphaero再更短的时间之内学习训练，这个训练对弈的棋局数量级人员超过了人类的生理极限。这种数量级的差异，也带来结果的巨大差异。可以预见在以后的棋手都会把像AI学习作为基本的训练方法，融合到自己的棋局里面，借此来提升棋力。这就是AI改变一个行业学习方式的一个例子，而人类的棋手也通过人工智能提升了自己的事业。

在一本关于人工智能进化论书中曾写到“如果把AlphaGo看成一种生物的话，这个学习的过程，就是自我进化演进的历程。只是进化和迭代的过程，都在硬件里面，以电子的速度来进行。AlphaGozero为什么可以自学成才，是因为应用了强化学习的新模式。系统从一个对围棋一无所知的神经网络开始，加上一个强烈的搜索办法，二者相结合进行自我对弈。在对奕的过程中，神经网络不断调整、升级、预算每一步的落子，以及最终的胜利者。升级之后的神经网络及搜索网络结合形成更强的新版本AlphaGozero再进行自我迭代，往复循环。每经过一轮循环，系统的表现就提高一点，自我对弈的质量也提高一点，神经网络也就越来越准确，AlphaGo的版本也就越来越强。在这个过程中充分体现了进化论物竞天择、适者生存的原理。而最令人正经的是这个模型训练和深度学习的机智是具有通用性的，不仅仅可以用于机器学习下围棋，也可以迁移应用解决与其他问题，想象一下机器学习仅用几天的时间就超越了人类上千年的积累。我们人类积累下来的经验和技能在人工智能时代究竟有多大的价值。”人工智能正在以火箭的速度追赶人类的智力水平，可以预见有一天会超越人类。到那一天来临的时候，我们是否否已经准备好了呢？

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