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人机大战番外启示:不可战胜的机器要如何共处?

   时间:2017-04-12 16:15:28 来源:新浪科技 编辑:星辉 发表评论无障碍通道

两场人机大战的人怼起来了。

就在德扑人机大战在海南结束当天,AlphaGo挑战柯洁的比赛召开发布会。

将德扑AI冷扑大师带到中国的创新工场董事长李开复说:IQ和EQ领域的两场人机大战都尘埃落定了,AlphaGo再战柯洁已没有科学价值,也不会有悬念。

围棋国手柯洁则在听闻此消息后以“不屑”的态度做出了回应,他说德扑只是赌博,言下之意既是认为德扑领域被机器击败没啥大不了,还透露出自己或许能改变点什么的意思。

之所以认为人机大战不再有科学意义,是因为李开复坚信人工智能已经无需再证明自己了。

他把AlphaGo代表的方向称之为机器在IQ方面的能力,而冷扑大师则意味着机器在EQ方向的探索。所以现在既然AlphaGo和冷扑大师都证明了自己,先后在人机大战中碾压性击败了人类,那更多的人机对决也只是人类被击败而已。

人机大战还有必要吗?即将跟AlphaGo进行鏖战的柯洁当然认为有必要,他还在演讲中称有必胜的信念。

但无情的是,更长远的将来来看,机器战胜人类一定是趋势,而对于这种趋势本身,人类未来如何与之共处,可能比胜负本身更为关键。

是时候谈论下未来了。

(德扑人机大战现场迎战冷扑大师的朱亚希)

(德扑人机大战现场迎战冷扑大师的朱亚希)

与人工智能共舞

对于这种未来,海南德扑人机大战现场,有人表态亦师亦友。朱亚希认为共处的方式可能是始终保持高水准的对手和“教练”。作为此次龙之队中的唯一女将,经过5天比赛,她觉得人工智能会是以后帮助她提升战力的好教练。

此前,朱亚希在人类德扑比赛中战绩不俗,但在冷扑大师的比赛中却没占到太多优势,不过她认为这也可以带来能力上的提升,特别是人工智能还没有风格和套路可言。

不过作为爱好者,李开复并不认为冷扑大师为代表的AI会对人类的德扑乐趣产生竞争甚至威胁。他以汽车发明作为比喻,说:“汽车发明以后,人类并没有终止赛跑比赛。”

冷扑大师的开发者Tuomas Sandholm教授还回顾了一路走来所经受的待遇。

在冷扑大师最开始被发明并名声大噪后,Tuomas Sandholm一度成为了德扑圈最不受待见的人,职业德扑选手将冷扑大师视为不可战胜的对手,并认为这是对德扑乐趣的破坏。

但在Tuomas Sandholm看来,目前在线进行的德扑游戏中,已经有了专业的机器程序在通过和人类比赛进行牟利,而冷扑大师的出现,则可以帮助人类对“参赛选手”进行验明正身。

不仅如此,在行业标准的建立方面,Tuomas Sandholm也认为冷扑大师可以发挥特长。

此前,德扑领域并无行业排名和标准可言,一般是一个比赛决出胜负和荣誉,但并没有其他竞技体育一样的排名体系,而冷扑大师则正好可以作为一个参照物,帮助这个游戏建立起标准。

然而对于把人工智能喊得最响的李开复来说,最核心最重要的还是尽快把人工智能应用到商业场景中。他呼吁既然AlphaGo和冷扑大师,已经让机器在游戏领域的“不可战胜”不再有悬念,那不如把更多的精力投入到人工智能的商业应用层面。

最先共舞的三个行业

“以后我们应该关注商业领域的人工智能,在金融、医疗、教育等领域产生的商业价值,让世界变得更加美好。”李开复说。

其中谈到的金融、医疗也是李开复最为看好的应用领域,特别是金融,李开复旗下的创新工场已经投资了不少“金融数据+人工智能”的公司,其中一家名为“用钱宝”的公司,可以实现从8秒极速批贷放贷,已经在小额贷款领域开拓出商业路径。

李开复认为,金融原本就是人类发明的数据游戏,和人工智能有天然结合的优势,而且相较于人类而言,机器的优势再明显不过了:没有任何人类可以做到8秒速度的放贷,而这对于机器简单又准确。

此外,在医疗领域,李开复认为机器很容易在短时间内学成“资深名医”,把人类需要言传身教的数十年临床经验在一晚上学到手。不过李开复表示,未来5-10年,医生像基金经理一样被直接替代的可能性不大,机器会作为非常优秀的“助手”出现。

李开复还再次强调了人工智能时代的挑战,至少会有50%的人类工作被机器替代,他重点提醒还在通过传统观念为孩子制定教育计划的家长:金融、医生等都不再是好的职业选择了。

实际上,就在德扑人机大战现场,还有金融相关的从业者表示,他们正在把人工智能和证券投资相结合,实现人人可用的投资理财智能工具。

戴杰是来自上海的多年金融从业者,去年开始正在母公司的授意下成立一家“人工智能+金融”的子公司,核心方式即利用机器算法更快更全地感知投资信息,并且利用多因子模型帮助用户实现合理投资配置。

戴杰告诉新浪科技,在2015年股灾之后,母公司中融信托开始寻求寻求通过机器算法,来对证券市场上的未完全信息、隐藏信息等进行分析,而这也正是冷扑大师为代表的机器程序的价值所在。

最后他们开发出了一款名为多彩基金管家的工具应用,核心是能够在相对稳定的公募市场,帮助小白用户智能建仓、止损,并通过数据模型秒级别感知市场信息。

戴杰此前是TMT出身,但之前并没有机器算法方面的从业经验,于是他还专门从美国挖来了算法团队。他透露这方面的人才现在正遭遇严重哄抢,然而对于机器起到的作用和产生的价值来看,创造的价值要远远大于成本本身。

可能会让你意外的领域

实际上,金融领域出现的“智能投顾”可能只是全行业缩影之一。未来人工智能发挥实际效力方面,与人结合的助理可能会是新常态。

甚至在格外强调“人力”的体育竞技领域,如NBA所在的顶级赛事,都正在享受着与人工智能结合带来的进化。

近年面貌大勇的金州勇士和骑士队,都是受惠于人工智能的最好案例。一家名为Second Spectrum的洛杉矶机器视觉公司,已经帮助勇士和骑士把比赛视频转换为了数据,并在数据的基础上,有了更加科学精准的战术决策。

通过这种人工智能结合,金州勇士队只需几秒就能读懂比赛策略和趋势概率,以往这种分析需要耗时数月。

勇士队助理总经理Kirk Lacob说,之前队里有很多视频,但没有简单的方法把视频变成数据。直到他们遇上Second Spectrum。

这个对勇士队帮助有加的公司,由南加州大学的两位人工智能教授Rajiv Maheswaran和Yu-Han Chang创办。Chang至少还从自己博士毕业的麻省理工,又招募了10名工程师。据报道Second Spectrum已经获得来自史蒂夫-鲍尔默等人的早期投资。

Second Spectrum的软件会“学习”球员的精确移动,识别他们打法的变化以及篮球的运行。以挡拆为例,人工智能可以识别持球者需要还是不需要来自队友的掩护,掩护者是准备挡拆后切入还是掩护后的切出。

以及,防守球员应该如何响应:挡住持球突破的对手,紧随对手,换防,或者补防夹击。电脑还会告诉你,每种不同的选择,对应怎样的投篮命中率。

比方说当对手是勒布朗-詹姆斯时,你一定想知道如何防住他的挡拆,挤过掩护者贴身上前是否更有效?或者应该找个大块头夹击詹姆斯,以及在不同的局面下应该如何应对。

所有这些,人工智能都会告诉你答案。

据说有一支NBA球队曾经私下透露,依靠人工智能的帮助,这个球队找到了一种可以赢得季后赛的策略。这些新技术究竟如何影响比赛的进程,每个球队都会守口如瓶。但可以肯定的是新技术对行业的影响,比以往任何时候都大。

这也是冷扑大师和AlphaGo隐而未宣的部分,比赛仅只是开始,Tuomas Sandholm成立了“战略机器”公司,DeepMind则已经在将触角伸入医疗领域,如果你认为它们只是打德扑和下围棋而已,那可能就太低估AI的实力和野心了。

所以话说回来,AlphaGo战柯洁,你还会只关注胜负吗?

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