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      關于人工智能阿法元綜述

      2019-03-20 05:18:04王然
      西部論叢 2019年9期
      關鍵詞:深度強化學習人工智能

      王然

      摘 要:2017年10月19日,人工智能阿法元(AlphaGo Zero)第一次為人所知曉。它在圍棋學習之路上從零開始,自娛自樂,自己參悟,用極短的時間以100比0的成績打敗了“哥哥”阿法狗(曾戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍李世石轟動全世界)。以深度強化學習為核心技術的阿法元,是人工智能領域的最前沿成果,也是發(fā)展趨勢。 合理發(fā)展、應用本技術,將對各領域均有極大的推動作用,甚至改變整個工業(yè)界的面貌?;诖?,其對于公安系統(tǒng)中的信息化偵查領域同樣具有跨時代的里程碑意義。

      關鍵詞:人工智能 阿法元 深度強化學習

      一、阿法元的概念及發(fā)展背景

      (一)概念

      阿法元(AlphaGo Zero),是谷歌2017年目前為止最新一代的人工智能。這一代算法被項目負責人Deepmind命名為阿法元, “元” 含有起點,創(chuàng)世之意。,意思是從零開始。一方面說, 這個算法是不需要人類數(shù)據(jù)指導,也不需要它哥哥(AlphaGo)指導,就自己演化出來。 另一方面也可以理解為它可以開啟新紀元。

      阿法元僅擁有4個TPU,大大節(jié)省了材料成本,效益卻成倍增長。以深度強化學習為核心技術,其發(fā)展趨勢充滿無限可能性。

      (二)發(fā)展背景

      人工神經(jīng)網(wǎng)絡在上世紀四十年代就出來了,卻無法解決“異或問題”,而且訓練起來太麻煩。到了上世紀七十年代,神經(jīng)網(wǎng)絡的算法得到更新,提高了效率,用多層神經(jīng)網(wǎng)絡把異或問題解決了,也把神經(jīng)網(wǎng)絡帶入一個新紀元。上世紀八九十年代,人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究迎來了一場大火,學術圈發(fā)了成千上萬篇關于神經(jīng)網(wǎng)絡的論文,從設計到訓練到優(yōu)化再到各行各業(yè)的應用。直至2016年3月更新算法的阿法狗戰(zhàn)勝了被聶衛(wèi)平估算為的20段的世界棋手冠軍,基于此神經(jīng)網(wǎng)絡的算法優(yōu)化,谷歌新一代的人工智能阿法元以100比0的勝率又碾壓了阿法狗,其只需要在4個TPU上花3天時間,自己左右互搏490萬棋局。而它的上一代阿法狗,需要在48個TPU上,花幾個月的時間,學習三千萬個棋局,才打敗人類。阿法狗項目負責人介紹說阿法元遠比阿法狗強大,因為它不再被人類認知所局限,而能夠發(fā)現(xiàn)新知識和新策略。

      (三)核心技術:強化學習

      阿法元卻能夠在不用那3000萬數(shù)據(jù)的時候來個完勝阿法狗。從人工智能的技術角度看, 這是強化學習的勝利, 在不進行監(jiān)督學習的情況下, 就可以達到一個高于人類的境地。

      強化學習的先進性需通過與監(jiān)督學習的基本思想對比中體現(xiàn)出來。 監(jiān)督學習、強化學習和無監(jiān)督學習是機器學習的三大框架。 某一個意義說,監(jiān)督學習是給定輸入和輸出,機器來學習輸入和輸出的關系,一個好的監(jiān)督學習算法猶如一個預言家, 它能夠根據(jù)自己之前見過的輸入輸出關系來預測未知的輸入。

      強化學習的三元素是狀態(tài),行為和環(huán)境獎勵。 強化學習條件下, 學習者每一步看到的是它決策的行為結果, 然后導致下一步行動,為了最終游戲的勝利。

      強化學習強在決策。監(jiān)督學習是預言家,強化學習是決策家。

      二、阿法元的特點

      (一)運行模式的輕捷高效性

      阿法狗升級至阿法元縮減了44個TPU,僅擁有4個TPU,計算速度也提升了幾個月的跨度,這一突破,相當于一個科研團隊縮減了44個智商超群的人,但是其工作效率還大大提升了很多。

      (二)學習手段的自主性

      阿法元運用強化學習這一核心技術,完全在沒有人類幫助、沒有任何先驗知識的基礎上無師自通,自主學習,是人工智能在這一年代最大的突破。

      (三)學習方法的非人類思維性

      美國的兩位棋手在《Nature》上點評:“阿法元的開局和收官和專業(yè)棋手的下法并無區(qū)別,人類幾千年的智慧結晶,看起來并非全錯,但是中盤看起來則非常詭異?!睂W習人類選手的下法雖然能在訓練之初獲得較好的棋力,但在訓練后期所能達到的棋力卻只能與原版的阿法狗相近,而不學習人類下法的阿法元最終卻能表現(xiàn)得更好。美國杜克大學人工智能專家陳怡然教授對此的解釋是:阿法元降低了訓練復雜度,擺脫了對人類標注樣本(人類歷史棋局)的依賴,讓深度學習用于復雜決策更加方便可行。

      (四)應用領域的廣域性

      只要設計好一個項目的規(guī)則,阿法元就能自主進行學習和運作?;谶@一核心特點,可以估計當技術完備成熟的時候,各領域都可以很方便得到應用,可以大大節(jié)省人力物力財力。

      三、阿法元在信息化偵查領域的應用

      阿法元的運作模式,形象的可以比喻為,看了《信息化偵查教程》的第一個字,就能猜出并學會其所有的內容。人工智能領域中,對話、知識、成長這三大能力決定著未來。將阿法元分別運用至這三個方面,在信息化偵查領域可以構想:

      可以以對話的形式解決人工錄入人員、住所、車輛等等繁瑣信息所花費人力物力財力的基礎消耗,可以大大提升信息化模式的效率。

      可以智能分析串并案件。傳統(tǒng)辦案都是以人到案、以案到人,總歸需要一個觸發(fā)條件,在人為意識的認知下,才能主動的去尋找串并案件的聯(lián)系。使用阿爾法技術的系統(tǒng),可以實現(xiàn)在無人操作的狀態(tài)下,自主尋找的關聯(lián)案件,并根據(jù)一定規(guī)則實現(xiàn)自主串并案件,可以實現(xiàn)的話則大大加快了辦案效率。

      可以實現(xiàn)智能信息化追蹤。信息化偵查涉及的模塊有:GPS資源,住宿資源,物流資源,資金資源,監(jiān)控資源,通信資源,網(wǎng)絡資源等,傳統(tǒng)信息化偵查方法需人工在各類資源中進行檢索,而阿法元可以自行在各個領域提取相關信息,不需人為主觀選擇某一領域去嘗試,提高了容錯率,大大縮短人為的分析時間。

      參考文獻

      [1] 中國社會科學報 孫夢曦 探索融合:全球人工智能發(fā)展前沿

      [2] 百度百科 AlphaGo Zero https://baike.baidu.com/item/AlphaGo%20Zero/22168629?fr=aladdin

      [3] 知乎網(wǎng) 許鐵-巡洋艦科技 如何看待最新的圍棋人工智能阿法元?

      [4] 新浪科技 AlphaGo Zero證明 機器無需幫助即可成為超人 http://www.cnbeta.com/articles/tech/662311.htm

      [5] 中國電子報2017.10.24 阿法元更懂圍棋,人工智電視技術系統(tǒng)更懂你

      [6] 鳳凰網(wǎng) AI科學家詳解AlphaGo Zero的偉大與局限 http://news.ifeng.com/a/20171021/52737357_0.shtml

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