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2016年谷歌DeepMind人工智能系统AlphaGo 深度学习GPU增强学习

2016-3-19 02:43| 发布者: digitser| 查看: 1140| 评论: 0|原作者: baidu

摘要: 2016年谷歌DeepMind人工智能系统AlphaGo 深度学习GPU增强学习 谷歌于2014年收购了自称为“人工智能领域阿波罗项目”的DeepMind。2015年10月,DeepMind的研究团队在伦敦办公室里主持了人工智能与人类选手的较量。Deep ...
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2016年谷歌DeepMind人工智能系统AlphaGo 深度学习GPU增强学习

谷歌于2014年收购了自称为“人工智能领域阿波罗项目”的DeepMind。2015年10月,DeepMind的研究团队在伦敦办公室里主持了人工智能与人类选手的较量。DeepMind的这一系统名为AlphaGo,而它的对手是欧洲围棋冠军樊麾。在《自然》杂志编辑和英国围棋协会裁判的监督下,AlphaGo在五番棋比赛中取得了5:0的压倒性胜利。《自然》杂志编辑坦古伊·乔阿德(Tanguy Chouard)博士在本周二的媒体电话会议上表示:“无论作为研究者还是编辑,这都是我职业生涯中最令人兴奋的时刻之一。”


2016年1月《自然》杂志发表的一篇论文介绍了DeepMind的系统。这一系统利用了多种技术,其中也包括越来越重要的一种人工智能技术,即深度学习。利用海量的人类高手棋谱(总步数约达3000万),DeepMind的研究团队训练AlphaGo自主学习围棋。然而这仅仅只是第一步。从理论上来说,这样的训练最多只能培养出与最优秀人类选手同等棋力的人工智能。而为了击败最优秀的人类选手,研究团队使这一系统自己与自己对弈。这带来了新的数据,而这些数据可被用于训练新的人工智能系统,最终胜过顶尖高手。


DeepMind负责人德米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)表示:“最重要的一点在于,AlphaGo不仅仅是专家系统,遵循人为设定的规则。实际上,这使用了通用的机器学习技术,能自行探索如何在围棋比赛中取胜。”


人工智能的这次胜利并不新鲜。谷歌、Facebook和微软等互联网服务早已利用深度学习技术去识别照片和语音,或是理解自然语言。DeepMind的技术结合了深度学习、增强学习,以及其他方法。关于现实世界机器人如何学习日常任务,并对周围环境做出响应,这指明了未来的方向。哈萨比斯表示:“这非常适合机器人。”


他同时认为,这些方法能加速科学研究,通过在工作中引入人工智能系统,科学家将可以取得更多成果。“这一系统能处理规模更大的数据集,分析得出结构化信息并提供给人类专家,从而提高效率。系统甚至能向人类专家提供方式方法的建议,协助带来突破。”


不过目前,围棋仍是他的关注重点。在关起门来击败一名职业选手之后,哈萨比斯及其团队将目标瞄准了全球顶尖的围棋选手。2016年3月中旬,AlphaGo将在韩国公开挑战李世石。李世石拥有的国际比赛冠军头衔数排名第二,而过去10年中,李世石有着最高的胜率。哈萨比斯认为,李世石就是“围棋界的费德勒”。


国际象棋


2014年初,库洛姆的围棋软件Crazystone在日本的巡回赛中挑战了依田纪基九段,并取得了胜利。不过,这一胜利的成色不足:Crazystone获得了四子的让先。当时,库洛姆预言,在没有让先的情况下,人工智能击败顶尖围棋高手还需要10年时间。


这一挑战的难度在于围棋本身。此前,在合理时间内,任何超级计算机都没有足够的处理能力,去预判每种可能的着法会带来什么样的后续结果。1997年,IBM“深蓝”击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫,当时这台超级计算机采用了“暴力计算”的方式。从本质上来看,“深蓝”分析了每一步走法可能出现的各种结果。然而,这样做在围棋比赛中行不通。在国际象棋比赛中,一个回合可能的走法平均为35种。而围棋比赛采用了19x19的棋盘,平均每回合走法有250种。哈萨比斯指出,围棋棋盘上的棋型类型要比宇宙中的原子总数还要多。


利用名为“蒙特卡洛树搜索”的方法,类似Crazystone的系统能完成更多步的预判。而结合其他一些技术,计算机可以完成对多种可能性的必要分析。这样的计算机能击败一些不错的围棋选手,但距离顶尖高手还有很大差距。对真正的高手来说,直觉是很重要的一部分。这些棋手会根据棋盘上棋型来选择如何行动,而不是精确分析每一种着法可能会带来的结果。哈萨比斯本人也是围棋选手,他表示:“良好的棋型看起来就很漂亮。这似乎遵循某种美学。这也是这一游戏数千年来历久不衰的原因。”


不过,在进入2015年之后,一些人工智能专家,包括爱丁堡大学、Facebook和DeepMind的研究人员,开始探索利用深度学习技术去解决围棋的难题。他们设想,深度学习技术能模拟围棋比赛中必要的人类直觉。哈萨比斯表示:“围棋有着许多暗示,模式匹配很重要。深度学习可以做得很好。”


自我增强


深度学习的基础是神经网络。这种由软硬件构成的网络能模拟人脑中的神经元,其运转并非依靠“暴力计算”和人工制定的规则。神经网络会分析大量数据,以从事某项任务的“学习”。例如,如果向神经网络输入足够多的袋熊照片,那么它就能识别出袋熊。如果向神经网络输入足够多的单词发音,那么它就能识别你的语音。如果向神经网络输入足够多的围棋棋谱,那么它就能学会如何下围棋。


在DeepMind、爱丁堡大学和Facebook,研究人员希望,通过“观察”棋盘棋型,神经网络能掌握下围棋的方法。正如Facebook近期在一篇论文中所说,这一技术的运行情况良好。通过深度学习和蒙特卡洛树方法的结合,Facebook的系统已经击败了一些人类选手。


不过,DeepMind在此基础上更进一步。在学习了3000万步人类选手的围棋下法之后,这一神经网络预测人类选手下一步走法的准确率达到57%,远高于之前的44%。随后,哈萨比斯及其团队对这一神经网络进行了小幅调整,使其与自己对弈,这种做法被称作增强学习。在这一过程中,神经网络可以了解,什么样的走法能带来最好的结果。


DeepMind研究员大卫·希维尔(David Silver)表示:“通过在神经网络之间进行数百万局的对弈,AlphaGo学会自己发现新策略,并逐步改进。”


希维尔表示,这使得AlphaGo能胜过其他围棋软件,包括Crazystone。随后,研究人员将结果输入至另一个神经网络。在首先判断对手的下一步行动之后,这一神经网络能利用同样的技巧去预判每一步的结果。这与“深蓝”等较老的系统类似,而不同之处在于AlphaGo能在过程中进行学习,并分析更多数据,不再使用暴力计算的方法去判断所有可能的结果。通过这种方式,AlphaGo不仅能胜过当前的人工智能系统,还能击败人类高手。


专用芯片


与大部分先进的神经网络类似,DeepMind的系统运行在基于GPU(图形处理芯片)的计算机上。GPU最初的设计目的是游戏和其他图像应用的图形渲染,但近年来研究表明,这类芯片也非常适合深度学习技术。哈萨比斯表示,DeepMind的系统在配备多个GPU芯片的单台计算机上有着相当好的表现,但为了挑战樊麾,研究人员搭建了更庞大的计算机网络,其中包括170块GPU卡和1200个标准CPU处理器。这一庞大的计算机网络对AlphaGo进行了训练,并参与了比赛。


哈萨比斯表示,在与李世石的比赛中,AlphaGo将采用同样的硬件配置。目前,他们正在持续改进这一人工智能系统。为了准备与李世石的比赛,他们还需要互联网连接。哈萨比斯表示:“我们正在安装自己的光缆。”


库洛姆和其他一些专家指出,与李世石的比赛将更困难。不过,库洛姆已经下注DeepMind。过去10年中,他一直希望开发出能胜过顶尖围棋高手的系统,他认为,这一系统现在就在这里。他表示:“我正在购买一些GPU。”


未来之路


AlphaGo的重要性不言而喻。这一技术不仅可以应用于机器人和科学研究,也适合其他许多任务,例如类似Siri的移动语音助手以及金融投资决策。深度学习创业公司Skymind创始人克里斯·尼克尔森(Chris Nicholson)表示:“你可以将其用于任何具有对抗性的问题,例如需要用到策略的各种比赛,以及战争和商业交易。”


对一些人来说,这种情况令人担忧,尤其考虑到DeepMind的系统已经有能力自学围棋。AlphaGo的学习素材并不来自人类,而是可以通过自行生成数据来自我指导。近几个月,特斯拉创始人伊隆·马斯克(Elon Musk)等知名人士曾表示,这样的人工智能系统最终将超越人类智力,突破人类的控制。


不过,DeepMind的系统受到了哈萨比斯及其团队的严格控制。AlphaGo被用于最复杂的棋类游戏,但这仍只是一款游戏。实际上,AlphaGo距离真正的人类智慧还有遥远的距离,远远没有达到超级智能的水平。


华盛顿大学专注于人工智能的法学教授、科技政策实验室创始人瑞安·卡洛(Ryan Calo)表示:“这仍是一种高度结构化的情况,并非真正人类水平的理解力。”不过,AlphaGo指明了未来的方向。如果DeepMind的人工智能系统能理解围棋,那么就能理解更多信息。卡洛表示:“宇宙只不过是一场更大的围棋游戏。”


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