爱吧机器人网 » 技术 > 人工智能 > 正文

人工智能学家质疑谷歌围棋AI有科学欺诈表现

人工学家质疑谷歌围棋AI有科学欺诈表现

文/刘锋(来源:人工智能学家)

“把大象关进冰箱要几步”涉及的科学漏洞

人工学家质疑谷歌围棋AI有科学欺诈表现

在讨论谷歌围棋AI及其比赛问题之前,我们先看那个著名的笑话“把大象关进冰箱要几步“,2000年中国春晚,赵本山、宋丹丹的小品《钟点工》,曾经用到了这个笑话:问“把大象放进冰箱总共分几步?”答:“三步,第一步把冰箱门打开;第二步把大象放进去,第三步把冰箱门带上”。

小品中的情景只是一个笑话,但从科研角度看,因为故意忽视最为关键的第二步,使得这个原本伟大的科学实验,变成了笑话段子。本文提出谷歌围棋AI及其比赛有科学欺诈表现,根源也在这里。

谷歌围棋AI在Nature上究竟说了什么

谷歌在Nature发表论文阐述了其围棋AI程序AlphaGo的运行原理,这个原理描述相对专业,这里我们也力争用通俗易懂的语言描述谷歌究竟说了什么,谷歌围棋AI程序AlphaGo在下棋过程中主要通过四步完成工作,它们分别是:

第一步快速判断:用于快速的观察围棋的盘面,类似于人观察盘面获得的第一反应

第二步深度模仿 :AlphaGo学习近万盘人类历史高手的棋局来进行模仿学习,用得到的经验进行判断。这个深度模仿能够根据盘面产生类似人类棋手的走法。

第三步自学成长:AlphaGo不断与“自己”对战,下了3000万盘棋局,总结出经验作为棋局中的评估依据。

第四步全局分析:利用第三步学习结果对整个盘面的赢面判断,实现从全局分析整个棋局。

判断欺诈的第一个原因,谷歌的把大象关冰箱问题

人工学家质疑谷歌围棋AI有科学欺诈表现

Nature论文阐述的AlphaGo基本原理,按照人工智能专家的评价:”其基本原理并没有新东西“,但核心价值是学习了近万盘人类历史高手的棋局,和自我对战下的3000万盘棋局总结的经验。

请注意,这个关键内容,也就是AlphaGo到底终结出什么围棋规律,或者其神经网络的权重值是什么,谷歌并没有发表出来。也就是谷歌在”大象关进冰箱要几步“问题上,说出了如何打开围棋战胜人类的冰箱大门,和如何关上围棋战胜人类的冰箱大门,但唯独在第二步 围棋如何战胜人类的方法塞进冰箱,同样做了隐藏。

我们知道,围棋之所以很难被人工智能攻破,战胜人类高手,就是其可能的组合数异常庞大。至于多么异常,2016年1月普林斯顿的研究人员给出了最新研究结果:对于一个19x19的围棋棋盘而言,一共有361个位置,而每个位置可以单独放置黑棋、白棋或者留空,理论上所有的可能组合是3^361种。但根据围棋规则,不是所有位置都可合法落子,例如在围棋术语中没有气的位置就不能落子。那么排除掉这些不合法的棋局后总共还剩多少种呢?

普林斯顿的研究人员给出的19x19格围棋的精确合法棋局数:208168199381979984699478633344862770286522453884530548425639456820927419612738015378525648451698519643907259916015628128546089888314427129715319317557736620397247064840935

我们给它多分几行:

2081681993819799846

9947863334486277028

6522453884530548425

6394568209274196127

3801537852564845169

8519643907259916015

6281285460898883144

2712971531931755773

6620397247064840935

不用数了,一共171位数! 这个数字比我们地球所有的沙粒数量还要多!比人类已知宇宙的所有星球数量还要多!对比一下,谷歌学习的近万盘人类棋局是5位数,谷歌自行对战的3000万盘是8位数。而围棋所有可能的棋局盘数是171位数。如果规避还有可能的重复变化,我们把大头去掉,那也有70位数的棋局变化。

第一也就是说谷歌以幼儿园规模的知识量,就要获得诺贝尔奖级的知识规律,这违背了科学发展规律和常识

第二,如果谷歌通过学习和自行对战学到了超出寻常的规律,或者其神经网络权重值达到新的高度状态。但谷歌不愿意公开这个最重要最关键的内容,其他研究者就无法真正了解谷歌围棋的真实水平。在这种情况下,匆忙举办获得巨大商业利益,没有第三方真正监督,无法洗脱作弊嫌疑的世界冠军比赛。受到科学欺诈指控也属必然。

判断欺诈的第二个原因,密室实验与棋手放水

人工学家质疑谷歌围棋AI有科学欺诈表现

从科学实验的严谨性说,谷歌在论文中阐述的实验方法,表现不及格甚至恶劣,我们知道在物理,化学,生物,计算机等领域,进行实验时,要求实验对象必须达到一定数量,并进行多次独立实验。才能相对确保结果的稳定性和可靠性。譬如一个受到污染的试管,无论我们重复多少次实验,其结果也一定是不可靠的。

谷歌在这篇论文中 对其他围棋程序选取了众多测试对象,并进行了495次实验,但对人类测试者,却只选取了一位曾经获得欧洲围棋冠军的棋手,并签署严格的保密协议,原本可以很容易邀请更多选手,但却没有按照科学规范进行多次实验。先不谈谷歌和棋手之间有无利益交易,就这一点,谷歌在Nature发表的论文从实验角度是不合格的。

上一页12下一页

上一篇:超级英雄哈萨比斯:人工智能挑战李世石幕后故事
下一篇:人机大战以及背后的人工智能技术发展:各界大咖怎么看
精选推荐
麻省理工学院最新研究:优化软体机器人的控制和设计
麻省理工学院最新研究:优化软体机器人的控制和设计

[2019-11-24]  软体机器人属于一个新的领域,它可能在诸如外科手术等领域发挥重要作用(手术时的纳米机器人需要在人体内部移动而不损伤软组织)。软体机器 ...

从AI中窥探人性
从AI中窥探人性

[2018-01-03]  人们对人造智能的恐惧早已成为科幻书籍和电影的极好题材。但现在,一些同样的担忧开始影响关于现实世界AI技术的政策讨论。如果这样的担忧演变成为一种技术恐慌...

[2017-03-21]  虽然有很多关于机器人取代工人的担心,但哈佛经济学家James Bessen的论文指出,在过去的67年里机器人仅仅淘汰掉人类工作中的一个。在1950 ...

MIT用深度学习处理3D点云数据 应用于无人汽车等领域
MIT用深度学习处理3D点云数据 应用于无人汽车等领域

[2019-10-23]  如果你见过自动驾驶汽车,也许会对车顶上那个一直在旋转的圆柱体感到好奇。这是一个雷达传感器,无人驾驶汽车依靠它在现实世界中进行导航。 ...

人工智能民主化能否实现取决于科技巨头
人工智能民主化能否实现取决于科技巨头

[2017-12-29]  我们经常听到像谷歌和微软这样的公司说他们希望人工智能民主化。这是一个很好的词,民主化。 但这些公司如何界定“民主化”还不清楚,像AI本身一样,它似乎有点炒作的味道...

英伟达用联合学习创建医学影像AI 可共享数据和保护隐私
英伟达用联合学习创建医学影像AI 可共享数据和保护隐私

[2019-10-14]  英伟达(Nvidia)和伦敦国王学院(King’s College London)的人工智能研究人员利用联合学习训练了一种用于脑肿瘤分类的神经网络, ...

深度神经网络揭示了大脑喜欢看什么
深度神经网络揭示了大脑喜欢看什么

[2019-11-06]  爱吧机器人网编者按:近日,《自然-神经科学》发表了一篇论文,研究人员创建了一种深度人工神经网络,能够准确预测生物大脑对视觉刺激所产 ...

美国喷气推进实验室的AI驱动无人机挑战人类飞行员
美国喷气推进实验室的AI驱动无人机挑战人类飞行员

[2017-12-08]  随着无人机及其组件越来越小,效率越来越高,功能越来越强大,我们已经看到越来越多的研究开始让无人机自主飞行在半结构化的环境中,而不依赖于外部定位。 宾夕法尼亚大学在......

本周栏目热点

如何才能知道对方宣传的是伪AI? 只需问5个问题

[2017-03-15]  编者按:随着人工智能在图像识别、围棋、扑克等方面取得了重大突破,现在AI现在已经被炒上天去了。很多新推出的产品和服务都是言必称采用了 ...

AI人工智能:帮你测算恋爱的死亡日期

[2017-10-01]  AI是科技领域中的一个概念,而恋爱,是人类的一种情感。科技本身是没有情感的,因此,我们一般不会将AI与恋爱结合在一起,但是最近,由南加 ...

人工智能革命揭秘上篇(上)

[2016-03-09]   我们即将创造出一种新的生命形式,这个事件不仅是进化取得突破的标志,也有可能威胁到人类这个物种的生 ...

谷歌AI对弈围棋冠军李世石 3月9日看曹大元说棋

[2016-03-04]   3月9日,我们将迎来一场人机世纪大战!战书已升起,100万美元的奖金悬在空中。人工智能和人类大脑,究 ...

Facebook人工智能机器人生成照片以假乱真

[1970-01-01]    无论你是否认为面部识别令人毛骨悚然,很明显全球多家科技公司正在继续投资开发更强大的图像智能技术。  无论是微软的猜年龄机器人, ...