谷歌AlphaGo研发者：对阵李世石胜负五五开
腾讯科技讯 2月24日，“李世石——Alpha GO人机对战”第二次新闻发布会于2月22日在韩国棋院进行，会上发布了将在3月举行的“人机大战”的详细规则。次日，Deep Mind公司CEO兼谷歌(微博)副总裁戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）在伦敦Deep Mind公司总部接受了韩国《中央日报》的专访。在专访中，戴密斯·哈萨比斯努力表现谦逊，但他显然对AlphaGO在比赛中实力感到非常有信心。http://img1.gtimg.com/tech/pics/hv1/78/51/2025/131688708.jpg
记者：AlphaGO开发多久了？
哈萨比斯：我们是在两年前开始研发的，一年前走上正轨，加快了速度。
记者：为什么选择围棋为目标？
哈萨比斯：在国际象棋中，计算机可以靠计算速度战胜人类。但是，围棋有着国际象棋无法比拟的变化量，尤其人的直观、洞察力起着决定性的作用，所以围棋一直被认为是AI无法战胜人类的领域，而我们要挑战这个“不可能”。我们将AlphaGO和李世石九段的比赛命名为“大挑战赛”（Grand Challenge ）的原因也在于此。
记者：你会下围棋吗？
哈萨比斯：我大约是业余一段的水平，我还曾作为国际象棋少年棋手参加过活动。我毕业于剑桥大学计算机系，获得了伦敦大学脑科学相关的博士学位。此后，我在麻省理工学院、哈佛大学修了机器学习、深度学习博士后课程。我的这些背景对研发Alpha GO起到了作用。
记者：和樊麾二段是去年10月对局，这期间Alpha GO的实力提高了吗？
哈萨比斯：Alpha GO以无数的棋谱数据为基础进行深度学习，不断完善，又通过自我模拟比赛提高实力。此外，我们公司针对性地进行了很多测试。所以在这几个月里AlphaGO的围棋水平得到了显著的提高。”
记者：AlphaGO能感知“气势”、“外势”、“厚味”等围棋特有的要素吗？
哈萨比斯：这是无法用数理进行分析的部分，所以很难用算法体现。是属于计算机无法感知的人类独有的领域。
记者：如果棋力相差很大，可以赢几十目。AlphaGO也能做到吗？
哈萨比斯：AlphaGO处理信息的目的是为了获胜。目前没有设置“赢几目”这种具体的目标。
记者：有种说法认为，AlphaGO能对付职业棋手的正招，但是对业余棋迷的“骗招”办法不多。
哈萨比斯：我们正式公布的是与樊麾二段的对局，但是AlphaGO在内部跟很多的业余棋手较量过。那种诱导失误的骗招，Alpha GO始终以正手应对。
记者：专家们普遍判断李世石九段会轻松取胜。
哈萨比斯：这些判断应该是基于和樊麾二段的棋谱。不要认为这些对局体现了AlphaGO的全部实力。”
记者：那么，你是认为人机大战哪一方会胜出？
哈萨比斯：这个很难断定，应该是50对50吧。这里有两层意思，一是胜率不会落后，二是棋的内容也不会输于李世石九段。
记者：就像国际象棋，人工智能会在围棋项目超越人类吗？
哈萨比斯：再过大约5年时间，AI将全面超越最顶尖人类棋手。下个月的比赛将证明这一点。
记者：围棋有接近无穷的变化，所以算法很不好研发。
哈萨比斯：所以我们另辟蹊径，让Alpha GO掌握数千万个变化，又通过深度学习自我发现新的战略。通过这种系统不断缩减变化量，直至找到最佳的答案。
记者：AlphaGO跟其他围棋计算机程序比较如何？
哈萨比斯：AlphaGO跟法国“疯石”、日本“zen”等当今最优秀的计算机围棋程序较量了500盘，结果是Alpha GO只因失误输了一盘。当然，这个失误通过反复的学习已经完善了。以后不会有输给计算机围棋程序的情况发生。
记者：现在很多声音表示了对人工智能的担忧。
哈萨比斯：AI是强有力的工具，但是价值判断属于中立。就看怎样设计了，AI既可以成为人类的助手，也可以成为人类的挑战者。
戴密斯·哈萨比斯将于3月8日前往首尔亲临比赛现场。（翼飞） 从技术上来讲，AI最终战胜人类最高水平棋手只是时间问题，但是要形成对人类智能的挑战还是算了吧，起码我这辈子不报希望。
Google还是先做到它的google translate不要鬼话连篇再说别的吧，要知道文章翻译并非人类智能的最高要求，而只是基本要求。 老兵帅客 发表于 2016-2-25 12:21
从技术上来讲，AI最终战胜人类最高水平棋手只是时间问题，但是要形成对人类智能的挑战还是算了吧，起码我这 ...
Google 翻译应该行的。
它未必会进步，不过我看好人类的语言能力堕落到和它一样！{:189:} 赫然 发表于 2016-2-25 12:58
Google 翻译应该行的。
它未必会进步，不过我看好人类的语言能力堕落到和它一样！ ...
我指的是正常人的语言能力，那类神人的另算。
我不相信google translate能做到不鬼话连篇，原因在于要找到合适的上下文来帮助段落理解需要大量的数据存储（已有经验）与训练性计算（发现有效结果），而且还受到这二者之间互动模型的影响。人类的理解能力提高是在不断与人类的互动中实现的，但是机器的理解能力靠与谁去互动呢？闭环问题很容易出现的。 老兵帅客 发表于 2016-2-26 02:09
我指的是正常人的语言能力，那类神人的另算。
我不相信google translate能做到不鬼话连篇，原因在于要找 ...
我用过Google Translate将好几种欧洲的语言翻译成英语，没有任何鬼话，而且文字基本上很流畅，就是有点不通畅的地方也不妨碍理解意思。当然欧洲的语言和英语相似的地方比较多，但是Google在汉语翻译的研究上没有什么投入应该也是一个因素。
本帖最后由 老兵帅客 于 2016-2-25 13:51 编辑
Dracula 发表于 2016-2-25 13:41
我用过Google Translate将好几种欧洲的语言翻译成英语，没有任何鬼话，而且文字基本上很流畅，就是有点不 ...
方言之间当然不会有多大麻烦的。
英汉文章翻译方面，IBM, Google都做过不少努力，进展不大。现在网上较好的这类东西，其实是个网站，是靠着后面有人来直接翻译的，因此谈不上人工智能。 老兵帅客 发表于 2016-2-25 12:21
从技术上来讲，AI最终战胜人类最高水平棋手只是时间问题，但是要形成对人类智能的挑战还是算了吧，起码我这 ...
现实生活中，很多人学不好中文，不代表这些人的智能不行吧。 本帖最后由 老兵帅客 于 2016-2-25 14:59 编辑
冰蚁 发表于 2016-2-25 14:45
现实生活中，很多人学不好中文，不代表这些人的智能不行吧。
那是现实需要问题，不是能力问题。但是电脑翻译文章则是能力问题，而非需要问题。
我关注电脑文章翻译问题已经快20年了，IBM还有其它几家公司不能说不努力，结果却相当不怎么样。
当然了，狗狗就算了，这厮对中英文翻译还是对待西方语言那类简单的文法对应下的单词翻译，不鬼话连篇才见鬼了。
给你个具体的例子，Response data type-》响应数据类型，你觉得这叫中国话嘛，整个就是一个最简单的单词级别翻译而已。
对应的上下文是这样的：
对于一个web service method:
1. Method signature
2. Request data type.
3. Response data type.
作为人类，你我都知道该怎么翻译，可是到了狗狗那里，就成了上面这个样子。 赫然 发表于 2016-2-26 01:58
Google 翻译应该行的。
它未必会进步，不过我看好人类的语言能力堕落到和它一样！ ...
google翻译真的很。。。。。。。弱 老兵帅客 发表于 2016-2-25 14:53
那是现实需要问题，不是能力问题。但是电脑翻译文章则是能力问题，而非需要问题。
我关注电脑文章翻译问 ...
这是投入和资源问题。直接判定狗狗能力问题有些草率。电脑翻译需要极其宽泛和精深的 domain knowledge, 这需要千行万业的专家级人物。这个东西没有办法依靠机器学习，因为机器学习需要不断地经历胜利和失败，或者说是答对啦答错啦这种反馈，电脑可以从兆亿次的胜利与失败中不断学习不断进步。电脑翻译缺乏这种反馈机制。所以这个没办法用机器学习来实现进步，只能依靠 domain knowledge 的拓宽和深钻。
如果这个电脑翻译是狗狗的 core competency （核心竞争力），狗狗也有财力把全世界一百万个叫兽和专家都聘为客座 CKO (chief knowledge officerrrrrrrrr)，电脑翻译绝对会比绝大多数的人类翻译水平更高。
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