登录×
电子邮件/用户名
密码
记住我
AlphaGo

AlphaGo设计师黄士杰:“最强的学习技能在人类的脑袋里”

AlphaGo的“人肉手臂”、担任Deepmind资深研究员的黄士杰,在近期公开演讲中,分享他身为一名科学家,如何旁观机器的进步。

没有人会否认,AlphaGo在过去一年炒热全球对人工智能的关注。

2016年3月,谷歌Deepmind旗下的围棋程序AlphaGo,以4比1的成绩战胜韩国职业棋手李世石。一年后,拿掉所有人类知识、完全靠自学的AlphaGo Zero,在今年10月又以100比0的战绩碾压“AI前辈”AlphaGo。从击败人类、到自学成材,AlphaGo的进展超乎预期,研发团队也自然成为关注焦点。这当中,被称为AlphaGo的“人肉手臂”,替AlphaGo向棋圣聂卫平说“谢谢聂老师”的黄士杰(Aja Huang),就是AlphaGo发展的重要推手。

1978年出生、现任Deepmind资深研究员的黄士杰,私底下是围棋业余六段,在每一场人机对战中,都代表AlphaGo落子。但他不只是手脚,更贴近他身分的描述,其实是AlphaGo的设计者、是AlphaGo的大脑。让AlphaGo登上科学期刊《自然》(Nature)封面的那篇知名论文,黄士杰并列为第一作者。

上周五(11月10日)在台湾中研院举办的“2017年人工智慧年会”上,黄士杰首次把AlphaGo的研发过程公开说清楚,除了透露新一代AlphaGo Zero的能力还没达到极限,他更多的是去分享身为一名科学家,旁观机器的进步,以及一个科学团队对基础研究的使命和专注。

以下是编辑后的演讲摘录:

AlphaGo的研发过程,有四个时刻对我影响很大。

第一,是我们在韩国赢了李世石。当我们开始做AlphaGo时,没想到它会变得那么强。在韩国赢了李世石后,DeepMind首席执行官Demis Hassabis立刻发了一个推特,说“我们登上月球”(We landed it on the moon.)。我明白Demis那天的感觉,这是我们团队的一小步,但却是人类的一大步。

第二个时刻,是我在网络上操作AlphaGo升级版“Master”,下了60盘棋。我从小喜欢下棋,在台湾是业余六段。Master在网络上对弈的对象,都是我从小崇拜的人。虽然不是我真正在下棋,但却感到非常荣幸。

第三个时刻,是今年在乌镇进行的人机大战,由我操作AlphaGo和世界冠军柯洁九段下棋。柯洁还不满20岁,非常年轻,当天比赛氛围和李世石对弈时很不同。我记得在韩国比赛,能感受到李世石承受到很大的压力,感觉他是在为人类而战。我当时坐在他对面,也尽量保持谨慎的态度,不喝水、不去上洗手间。但到了第二次和柯洁对弈,比较像是人机合作的气氛,柯洁还走过来说:“黄博士,很荣幸跟AlphaGo下棋”,坦白说我有点惊讶。这也让我们知道,如果Master是无敌的,那机器存在价值到底在哪里?应该是要帮助棋手扩张思路、扩展围棋理论。

第四次对我意义重大的时刻,是AlphaGo Zero的出现。什么是AlphaGo Zero?我们拿掉所有人类对围棋的知识,只喂AlphaGo Zero围棋规则,让它自己学习下棋。我回想起读博士班的熬夜日子,就是不断写代码、找bug,每天做测试,让程序进步。但AlphaGo Zero把我过去的所有东西全部取代,它完全不需要我的帮助。有同事问我,Aja,AlphaGo Zero把你这十几年来对围棋计算机的研究,一点一点的拿掉,甚至还超越你,有什么感觉?我的确心情复杂,但后来跟同事说,这会是一个趋势,如果我阻碍了AlphaGo,我确实应该被拿掉(笑)。AlphaGo有99%的知识是我做的,AlphaGo能走到这一步,我已经很满足,找到了收尾。

读者评论

FT中文网欢迎读者发表评论,部分评论会被选进《读者有话说》栏目。我们保留编辑与出版的权利。
用户名
密码

相关文章

相关话题

FT中文网客户端
点击或扫描下载
FT中文网微信
扫描关注
FT中文网全球财经精粹,中英对照
设置字号×
最小
较小
默认
较大
最大
分享×